JPH04257032A - ファジィ推論プロセッサ - Google Patents
ファジィ推論プロセッサInfo
- Publication number
- JPH04257032A JPH04257032A JP3018799A JP1879991A JPH04257032A JP H04257032 A JPH04257032 A JP H04257032A JP 3018799 A JP3018799 A JP 3018799A JP 1879991 A JP1879991 A JP 1879991A JP H04257032 A JPH04257032 A JP H04257032A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- processor
- cpu
- fuzzy
- antecedent
- rule
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 29
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 6
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 5
- 238000000034 method Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Devices For Executing Special Programs (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はＣＰＵに接続され、ファ
ジィ推論のみを行うファジィ推論プロセッサに関する。
ジィ推論のみを行うファジィ推論プロセッサに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来のファジィ演算を実行するプロセッ
サでは、所謂ＭＩＮ−ＭＡＸ演算を実行するものが多く
採用されている。このプロセッサでは、後件部を離散化
し推論方法にＭＩＮ−ＭＡＸ演算を採用し、確定出力演
算方法として重心法を採用している。
サでは、所謂ＭＩＮ−ＭＡＸ演算を実行するものが多く
採用されている。このプロセッサでは、後件部を離散化
し推論方法にＭＩＮ−ＭＡＸ演算を採用し、確定出力演
算方法として重心法を採用している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし上記のような方
法では、確定出力演算のための回路が別に必要であり、
プロセッサ全体が複雑化，大規模になってしまう問題が
ある。また、確定値を出力するものに限定してしまうと
、このプロセッサを使用するアプリケーションが制御に
しか使用できなくなり応用範囲が狭まるという問題があ
った。
法では、確定出力演算のための回路が別に必要であり、
プロセッサ全体が複雑化，大規模になってしまう問題が
ある。また、確定値を出力するものに限定してしまうと
、このプロセッサを使用するアプリケーションが制御に
しか使用できなくなり応用範囲が狭まるという問題があ
った。
【０００４】本発明の目的は、ＭＩＮ−ＭＡＸ演算部だ
けでプロセッサを構成することにより、上記の問題点を
解決することにある。
けでプロセッサを構成することにより、上記の問題点を
解決することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】各ファジィルール毎に、
各ルールの前件部の適合度のうち最も小さい値を前件部
適合度として選択するＭＩＮ演算を行うＭＩＮ演算部と
、各ルールにおいて得られた前件部適合度によって各ル
ールの後件部に関するメンバシップ関数を切り、切られ
た全てのメンバシップ関数を重ね合わせるＭＡＸ演算を
行うＭＡＸ演算部とで構成したことを特徴とする。
各ルールの前件部の適合度のうち最も小さい値を前件部
適合度として選択するＭＩＮ演算を行うＭＩＮ演算部と
、各ルールにおいて得られた前件部適合度によって各ル
ールの後件部に関するメンバシップ関数を切り、切られ
た全てのメンバシップ関数を重ね合わせるＭＡＸ演算を
行うＭＡＸ演算部とで構成したことを特徴とする。
【０００６】
【作用】ファジィ演算プロセッサはＣＰＵに接続され、
ＣＰＵから入力値がプロセッサに与えられるとＭＩＮ演
算が行われて前件部適合度が選択される。次に各ファジ
ィルールの後件部に基づいてＭＡＸ演算を行う。そして
、このＭＡＸ演算の演算結果やＭＩＮ演算結果がＣＰＵ
に対して渡されれる。本発明では、従来のようにＭＡＸ
演算後の確定出力値を得るためのデファジファイ演算が
プロセッサ自身によって行われない。ＣＰＵは、プロセ
ッサから渡された演算結果を、アプリケーションに従っ
て重心演算を行ったり、重心演算を行わずに故障診断演
算などの処理を行う。
ＣＰＵから入力値がプロセッサに与えられるとＭＩＮ演
算が行われて前件部適合度が選択される。次に各ファジ
ィルールの後件部に基づいてＭＡＸ演算を行う。そして
、このＭＡＸ演算の演算結果やＭＩＮ演算結果がＣＰＵ
に対して渡されれる。本発明では、従来のようにＭＡＸ
演算後の確定出力値を得るためのデファジファイ演算が
プロセッサ自身によって行われない。ＣＰＵは、プロセ
ッサから渡された演算結果を、アプリケーションに従っ
て重心演算を行ったり、重心演算を行わずに故障診断演
算などの処理を行う。
【０００７】
【実施例】図１は本発明の実施例のプロセッサが接続さ
れたファジィシステムを示している。ＣＰＵ１にファジ
ィ演算プロセッサ２が接続され、ＣＰＵ１に対して入力
データを与える入力部３とＣＰＵの演算結果を出力する
出力部４が接続されている。比較のために第２図に従来
のファジィ推論プロセッサの構成を示す。本実施例では
、従来のファジィ推論プロセッサに備えられている重心
演算部がない。この役割はＣＰＵ１が受け持つ。もちろ
ん、ＣＰＵ１ではアプリケーションに重心演算部が無け
ればならないということではない。システムを故障診断
に適用する場合などには、むしろ重心演算を行わないほ
うがよい場合がある。この場合には、故障診断に相応し
い前件部適合度をプロセッサ２から受け取る。また、Ｍ
ＡＸ演算結果を受け取ってその他の処理を行うことも可
能である。
れたファジィシステムを示している。ＣＰＵ１にファジ
ィ演算プロセッサ２が接続され、ＣＰＵ１に対して入力
データを与える入力部３とＣＰＵの演算結果を出力する
出力部４が接続されている。比較のために第２図に従来
のファジィ推論プロセッサの構成を示す。本実施例では
、従来のファジィ推論プロセッサに備えられている重心
演算部がない。この役割はＣＰＵ１が受け持つ。もちろ
ん、ＣＰＵ１ではアプリケーションに重心演算部が無け
ればならないということではない。システムを故障診断
に適用する場合などには、むしろ重心演算を行わないほ
うがよい場合がある。この場合には、故障診断に相応し
い前件部適合度をプロセッサ２から受け取る。また、Ｍ
ＡＸ演算結果を受け取ってその他の処理を行うことも可
能である。
【０００８】図３は第１図のシステムの動作を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【０００９】先ず、プロセッサ２はＣＰＵ１から入力値
を受け取ると、各ファジィルールの対応するメンバシッ
プ関数において適合度を求める（処理１）。次に各ファ
ジィルールごとに、各前件部の適合度の最も小さい値を
前件部適合度として選択する（ＭＩＮ演算）（処理２）
。このように、各ルールにおいて得られる前件部適合度
によって各ファジィルールの後件部に関する各メンバシ
ップ関数を切る。さらに、切られた全てのファジィルー
ルに関する各メンバシップ関数を重ね合わせる（ＭＡＸ
演算）（処理３）。そして、この演算結果をＣＰＵに渡
す。ＣＰＵに対して、ＭＩＮ演算後の前件部適合度を渡
すことも可能である。ＣＰＵでは、これらのデータを重
心演算や故障診断演算などの処理に使用する。
を受け取ると、各ファジィルールの対応するメンバシッ
プ関数において適合度を求める（処理１）。次に各ファ
ジィルールごとに、各前件部の適合度の最も小さい値を
前件部適合度として選択する（ＭＩＮ演算）（処理２）
。このように、各ルールにおいて得られる前件部適合度
によって各ファジィルールの後件部に関する各メンバシ
ップ関数を切る。さらに、切られた全てのファジィルー
ルに関する各メンバシップ関数を重ね合わせる（ＭＡＸ
演算）（処理３）。そして、この演算結果をＣＰＵに渡
す。ＣＰＵに対して、ＭＩＮ演算後の前件部適合度を渡
すことも可能である。ＣＰＵでは、これらのデータを重
心演算や故障診断演算などの処理に使用する。
【００１０】
【発明の効果】従来のプロセッサに設けられている確定
演算（重心演算）を行うデファジファイ部がプロセッサ
内に設けられていないために、プロセッサのゲート数が
減り、コスト的に安くなる。また、前件部の推論結果や
ＭＡＸ演算結果をＣＰＵに渡すことによって、ＣＰＵ側
の処理で制御だけはなく故障診断などのアプリケーショ
ンにも対応できるなど、応用範囲が広まる利点がある。
演算（重心演算）を行うデファジファイ部がプロセッサ
内に設けられていないために、プロセッサのゲート数が
減り、コスト的に安くなる。また、前件部の推論結果や
ＭＡＸ演算結果をＣＰＵに渡すことによって、ＣＰＵ側
の処理で制御だけはなく故障診断などのアプリケーショ
ンにも対応できるなど、応用範囲が広まる利点がある。
【図１】本発明の実施例のプロセッサを使用したファジ
ィシステムの構成図。
ィシステムの構成図。
【図２】従来のファジィ推論プロセッサの構成図。
【図３】第１図のシステムの動作を示すフローチャート
。
。
１ ＣＰＵ
２ ファジィ推論プロセッサ
Claims (1)
- 【請求項１】各ファジィルール毎に、各ルールの前件部
の適合度のうち最も小さい値を前件部適合度として選択
するＭＩＮ演算を行うＭＩＮ演算部と、各ルールにおい
て得られた前件部適合度によって各ルールの後件部に関
するメンバシップ関数を切り、切られた全てのメンバシ
ップ関数を重ね合わせるＭＡＸ演算を行うＭＡＸ演算部
とで構成したことを特徴とするファジィ推論プロセッサ
。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3018799A JPH04257032A (ja) | 1991-02-12 | 1991-02-12 | ファジィ推論プロセッサ |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3018799A JPH04257032A (ja) | 1991-02-12 | 1991-02-12 | ファジィ推論プロセッサ |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04257032A true JPH04257032A (ja) | 1992-09-11 |
Family
ID=11981638
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3018799A Pending JPH04257032A (ja) | 1991-02-12 | 1991-02-12 | ファジィ推論プロセッサ |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04257032A (ja) |
-
1991
- 1991-02-12 JP JP3018799A patent/JPH04257032A/ja active Pending
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