JPH04316132A - ファジイ推論方法およびその装置 - Google Patents
ファジイ推論方法およびその装置Info
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- JPH04316132A JPH04316132A JP10989191A JP10989191A JPH04316132A JP H04316132 A JPH04316132 A JP H04316132A JP 10989191 A JP10989191 A JP 10989191A JP 10989191 A JP10989191 A JP 10989191A JP H04316132 A JPH04316132 A JP H04316132A
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- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 22
- 230000006870 function Effects 0.000 claims abstract description 66
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims abstract description 4
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 19
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 13
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 claims description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 1
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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】本発明は複数のルールによるファ
ジイ推論の推論結果を合成し非ファジイ化するファジイ
推論に関し、特にそれぞれのルールによって得られた推
論結果を、重み付けして合成し、非ファジイ化するファ
ジイ推論方法およびその装置に関する。
ジイ推論の推論結果を合成し非ファジイ化するファジイ
推論に関し、特にそれぞれのルールによって得られた推
論結果を、重み付けして合成し、非ファジイ化するファ
ジイ推論方法およびその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】ファジイ推論は、人間の主観，経験等の
あいまいな情報を取り入れることができるという特徴を
持ち、近年、プロセス制御など様々な分野に応用されて
いる。
あいまいな情報を取り入れることができるという特徴を
持ち、近年、プロセス制御など様々な分野に応用されて
いる。
【０００３】図３は、複数のルールによるファジイ推論
の推論結果を合成し且つ非ファジイ化する従来のファジ
イ推論方法の手順を示す。
の推論結果を合成し且つ非ファジイ化する従来のファジ
イ推論方法の手順を示す。
【０００４】図３を参照すると、従来のファジイ推論方
法は、推論に使う推論ルールの選択（Ｓ１）、選択した
各ルールに対応するメンバシップ関数の設定（Ｓ４）、
状態量の観測（Ｓ５）、観測された状態量と選択された
各ルールと設定された各メンバシップ関数とに基づくフ
ァジイ推論の実行（Ｓ６）、このファジイ推論の実行で
得られた各ルールによる推論結果の合成（Ｓ８）、この
合成後の推論結果の非ファジイ化（Ｓ９），この非ファ
ジイ化された推論結果の出力（Ｓ１０）という手順を踏
んで、複数のルールによるファジイ推論の推論結果の合
成と非ファジイ化を行っていた。
法は、推論に使う推論ルールの選択（Ｓ１）、選択した
各ルールに対応するメンバシップ関数の設定（Ｓ４）、
状態量の観測（Ｓ５）、観測された状態量と選択された
各ルールと設定された各メンバシップ関数とに基づくフ
ァジイ推論の実行（Ｓ６）、このファジイ推論の実行で
得られた各ルールによる推論結果の合成（Ｓ８）、この
合成後の推論結果の非ファジイ化（Ｓ９），この非ファ
ジイ化された推論結果の出力（Ｓ１０）という手順を踏
んで、複数のルールによるファジイ推論の推論結果の合
成と非ファジイ化を行っていた。
【０００５】図４は図３に示したようなファジイ推論方
法を実施する従来のファジイ推論装置のブロック図であ
り、２はメンバシップ関数格納メモリ、３はファジイ推
論演算回路、５は推論結果合成・非ファジイ化回路であ
る。
法を実施する従来のファジイ推論装置のブロック図であ
り、２はメンバシップ関数格納メモリ、３はファジイ推
論演算回路、５は推論結果合成・非ファジイ化回路であ
る。
【０００６】図４において、メンバシップ関数格納メモ
リ２には選択された各ルールに対応するメンバシップ関
数が入力されて記憶されており、ファジイ推論実行時、
ファジイ推論演算回路３は、状態量を入力すると共にメ
ンバシップ関数格納メモリ２から各ルールに対応するメ
ンバシップ関数を読み込み、各ルールに対するファジイ
推論を実行（演算）する。
リ２には選択された各ルールに対応するメンバシップ関
数が入力されて記憶されており、ファジイ推論実行時、
ファジイ推論演算回路３は、状態量を入力すると共にメ
ンバシップ関数格納メモリ２から各ルールに対応するメ
ンバシップ関数を読み込み、各ルールに対するファジイ
推論を実行（演算）する。
【０００７】ファジイ推論演算回路３で得られた各ルー
ルによるファジイ推論結果は推論結果合成・非ファジイ
化回路５に与えられ、推論結果合成・非ファジイ化回路
５は、Ｍｉｎ−Ｍａｘ合成重心計算法，高さ法，中心値
法，最大値法など様々な方法により、複数のルールによ
るファジイ推論結果の合成と非ファジイ化を行い、ファ
ジイ推論結果を出力する。
ルによるファジイ推論結果は推論結果合成・非ファジイ
化回路５に与えられ、推論結果合成・非ファジイ化回路
５は、Ｍｉｎ−Ｍａｘ合成重心計算法，高さ法，中心値
法，最大値法など様々な方法により、複数のルールによ
るファジイ推論結果の合成と非ファジイ化を行い、ファ
ジイ推論結果を出力する。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来の技術に
よっても、複数ルールによるファジイ推論結果の合成，
非ファジイ化自体は可能であるが、ファジイ推論に使用
する各ルールを全て同一レベルでしか扱えないので、例
えば、或る状態においてはルールＡによる推論結果がル
ールＢによる推論結果よりも優先するということが経験
によりわかっている場合でも、その経験を活かすことが
できないという問題点があった。
よっても、複数ルールによるファジイ推論結果の合成，
非ファジイ化自体は可能であるが、ファジイ推論に使用
する各ルールを全て同一レベルでしか扱えないので、例
えば、或る状態においてはルールＡによる推論結果がル
ールＢによる推論結果よりも優先するということが経験
によりわかっている場合でも、その経験を活かすことが
できないという問題点があった。
【０００９】本発明はこのような事情に鑑みて為された
ものであり、その目的は、ルール間に付与した優先度に
よって各ルールによるファジイ推論結果に重み付けを行
い、それを合成，非ファジイ化することにより、ファジ
イ推論に経験等をより一層活用し得るようにすることに
ある。
ものであり、その目的は、ルール間に付与した優先度に
よって各ルールによるファジイ推論結果に重み付けを行
い、それを合成，非ファジイ化することにより、ファジ
イ推論に経験等をより一層活用し得るようにすることに
ある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明のファジイ推論方
法は上記の目的を達成するために、複数のルールによる
ファジイ推論結果を合成し非ファジイ化するファジイ推
論方法において、各ルール間の優先度を重み付け関数行
列として定義しておき、ファジイ推論の結果の合成・非
ファジイ化の前段階で、前記重み付け関数行列をそれぞ
れのファジイ推論結果に乗じることによって各推論結果
に重み付けを行い、この重み付け後のファジイ推論結果
に対し合成・非ファジイ化を行ってファジイ推論結果出
力を得るようにしている。
法は上記の目的を達成するために、複数のルールによる
ファジイ推論結果を合成し非ファジイ化するファジイ推
論方法において、各ルール間の優先度を重み付け関数行
列として定義しておき、ファジイ推論の結果の合成・非
ファジイ化の前段階で、前記重み付け関数行列をそれぞ
れのファジイ推論結果に乗じることによって各推論結果
に重み付けを行い、この重み付け後のファジイ推論結果
に対し合成・非ファジイ化を行ってファジイ推論結果出
力を得るようにしている。
【００１１】また、このようなファジイ推論方法を実施
する本発明のファジイ推論装置は、各ルール間の優先度
に基づき定義された重み付け関数行列を記憶する重み付
け関数格納メモリと、メンバシップ関数を記憶するメン
バシップ関数格納メモリと、このメンバシップ関数格納
メモリに格納されたメンバシップ関数と状態量とを入力
し各ルールによるファジイ推論を実行するファジイ推論
演算回路と、このファジイ推論演算回路で得られた各ル
ールによるファジイ推論結果に対し前記重み付け関数格
納メモリに格納された重み付け関数を使用して重み付け
を行う推論結果重み付け回路と、この推論結果重み付け
回路で重み付けされた推論結果に対し合成・非ファジイ
化を行ってファジイ推論結果を出力する推論結果合成・
非ファジイ化回路とを備えている。
する本発明のファジイ推論装置は、各ルール間の優先度
に基づき定義された重み付け関数行列を記憶する重み付
け関数格納メモリと、メンバシップ関数を記憶するメン
バシップ関数格納メモリと、このメンバシップ関数格納
メモリに格納されたメンバシップ関数と状態量とを入力
し各ルールによるファジイ推論を実行するファジイ推論
演算回路と、このファジイ推論演算回路で得られた各ル
ールによるファジイ推論結果に対し前記重み付け関数格
納メモリに格納された重み付け関数を使用して重み付け
を行う推論結果重み付け回路と、この推論結果重み付け
回路で重み付けされた推論結果に対し合成・非ファジイ
化を行ってファジイ推論結果を出力する推論結果合成・
非ファジイ化回路とを備えている。
【００１２】
【作用】本発明においては、各ルール間の優先度に基づ
き定義された重み付け関数行列が重み付け関数格納メモ
リに保持されており、ファジイ推論演算回路がメンバシ
ップ関数格納メモリに格納されたメンバシップ関数と状
態量とを入力して各ルールによるファジイ推論を実行し
て各ルールによるファジイ推論結果を出力すると、推論
結果重み付け回路が、それらのファジイ推論結果に対し
重み付け関数格納メモリに格納された重み付け関数を使
用して重み付けを行い、推論結果合成・非ファジイ化回
路がその重み付けされた推論結果の合成・非ファジイ化
を行ってファジイ推論結果を出力する。
き定義された重み付け関数行列が重み付け関数格納メモ
リに保持されており、ファジイ推論演算回路がメンバシ
ップ関数格納メモリに格納されたメンバシップ関数と状
態量とを入力して各ルールによるファジイ推論を実行し
て各ルールによるファジイ推論結果を出力すると、推論
結果重み付け回路が、それらのファジイ推論結果に対し
重み付け関数格納メモリに格納された重み付け関数を使
用して重み付けを行い、推論結果合成・非ファジイ化回
路がその重み付けされた推論結果の合成・非ファジイ化
を行ってファジイ推論結果を出力する。
【００１３】
【実施例】次に、本発明の実施例について図面を参照し
て詳細に説明する。
て詳細に説明する。
【００１４】図１は本発明の一実施例のファジイ推論方
法の手順を示す流れ図であり、Ｓ１〜Ｓ１０は各ステッ
プを示す。
法の手順を示す流れ図であり、Ｓ１〜Ｓ１０は各ステッ
プを示す。
【００１５】本実施例のファジイ推論方法が図３に示し
た従来技術と相違するところは、ルール間の優先度を決
定するステップＳ２と、重み付け関数行列を定義するス
テップＳ３と、推論結果への重み付けを行うステップＳ
７とを追加した点にある。以下、図１を参照して本実施
例のファジイ推論方法を説明する。
た従来技術と相違するところは、ルール間の優先度を決
定するステップＳ２と、重み付け関数行列を定義するス
テップＳ３と、推論結果への重み付けを行うステップＳ
７とを追加した点にある。以下、図１を参照して本実施
例のファジイ推論方法を説明する。
【００１６】ステップＳ１において、従来と同様に推論
ルールの選択を行う。今の場合、或る状態量Ｘに対して
、経験則からファジイ推論のルールとして、ルールＲａ
，ルールＲｂ，ルールＲｃの３つが選択されたと仮定す
る。
ルールの選択を行う。今の場合、或る状態量Ｘに対して
、経験則からファジイ推論のルールとして、ルールＲａ
，ルールＲｂ，ルールＲｃの３つが選択されたと仮定す
る。
【００１７】次に、ステップＳ２において、上記３つの
ルールＲａ，Ｒｂ，Ｒｃ間の優先度を経験に基づいて決
定する。そして、次のステップＳ３において、その決定
された優先度に基づき重み付け関数行列Ｗ（Ｘ）を定義
する。
ルールＲａ，Ｒｂ，Ｒｃ間の優先度を経験に基づいて決
定する。そして、次のステップＳ３において、その決定
された優先度に基づき重み付け関数行列Ｗ（Ｘ）を定義
する。
【００１８】重み付け関数行列Ｗ（Ｘ）としては、例え
ば以下のような行列を使用する。
ば以下のような行列を使用する。
【００１９】
【数１】
【００２０】但し、
【数２】 Ｗｉｊ≧０ （ｉ＝ａ〜ｃ
，ｊ＝ａ〜ｃ。以下同じ）
，ｊ＝ａ〜ｃ。以下同じ）
【００２１】
【数３】
とする。
【００２２】例えば、上記のルールＲａ，Ｒｂ，Ｒｃ間
の優先度の割合が、 ルールＲａ：ルールＲｂ：ルールＲｃ＝１：０．７：０
．６であることが経験によって決定された場合、重み付
け関数行列Ｗ（Ｘ）は以下のように定義される。
の優先度の割合が、 ルールＲａ：ルールＲｂ：ルールＲｃ＝１：０．７：０
．６であることが経験によって決定された場合、重み付
け関数行列Ｗ（Ｘ）は以下のように定義される。
【００２３】
【数４】
【００２４】その後、従来技術と同様に、メンバシップ
関数の設定（Ｓ４），状態量の観測（Ｓ５），ファジイ
推論の実行（Ｓ６）が行われ、このファジイ推論の実行
によって得られた各ルールによる推論結果に対し、次の
ステップＳ７で以下のような重み付けが行われる。
関数の設定（Ｓ４），状態量の観測（Ｓ５），ファジイ
推論の実行（Ｓ６）が行われ、このファジイ推論の実行
によって得られた各ルールによる推論結果に対し、次の
ステップＳ７で以下のような重み付けが行われる。
【００２５】今、ステップＳ６のファジイ推論の実行に
より、上記のルールＲａによる推論結果としてＹａ（Ｘ
）が、ルールＲｂによる推論結果としてＹｂ（Ｘ）が、
ルールＲｃによる推論結果としてＹｃ（Ｘ）がそれぞれ
得られたとすると、ステップＳ７では次の計算式による
計算を行って、重み付けされた推論結果Ｙ’ａ（Ｘ），
Ｙ’ｂ（Ｘ），Ｙ’ｃ（Ｘ）を得る。
より、上記のルールＲａによる推論結果としてＹａ（Ｘ
）が、ルールＲｂによる推論結果としてＹｂ（Ｘ）が、
ルールＲｃによる推論結果としてＹｃ（Ｘ）がそれぞれ
得られたとすると、ステップＳ７では次の計算式による
計算を行って、重み付けされた推論結果Ｙ’ａ（Ｘ），
Ｙ’ｂ（Ｘ），Ｙ’ｃ（Ｘ）を得る。
【００２６】
【数５】
【００２７】ここで、重み付け関数行列Ｗ（Ｘ）として
数１に示したような行列を使用した場合、重み付けされ
た推論結果Ｙ’ａ（Ｘ），Ｙ’ｂ（Ｘ），Ｙ’ｃ（Ｘ）
は以下のようになる。
数１に示したような行列を使用した場合、重み付けされ
た推論結果Ｙ’ａ（Ｘ），Ｙ’ｂ（Ｘ），Ｙ’ｃ（Ｘ）
は以下のようになる。
【００２８】
【数６】
【００２９】
【数７】
【００３０】
【数８】
【００３１】また、重み付け関数行列Ｗ（Ｘ）として数
４の行列が使用された場合の各推論結果Ｙ’ａ（Ｘ），
Ｙ’ｂ（Ｘ），Ｙ’ｃ（Ｘ）は以下のようになる。
４の行列が使用された場合の各推論結果Ｙ’ａ（Ｘ），
Ｙ’ｂ（Ｘ），Ｙ’ｃ（Ｘ）は以下のようになる。
【００３２】
【数９】 Ｙ’ａ（Ｘ）＝Ｙａ（Ｘ
）
）
【００３３】
【数１０】 Ｙ’ｂ（Ｘ）＝０．７×Ｙ
ｂ（Ｘ）
ｂ（Ｘ）
【００３４】
【数１１】 Ｙ’ｃ（Ｘ）＝０．６×Ｙ
ｃ（Ｘ）
ｃ（Ｘ）
【００３５】ステップＳ７によって重み付けさ
れた推論結果は、次のステップＳ８，Ｓ９で従来と同様
な方法で合成，非ファジイ化された後、ステップＳ１０
で推論結果の出力が行われる。
れた推論結果は、次のステップＳ８，Ｓ９で従来と同様
な方法で合成，非ファジイ化された後、ステップＳ１０
で推論結果の出力が行われる。
【００３６】このように本実施例のファジイ推論方法は
、経験により得られる各ルール間の優先度を予め重み付
け関数行列Ｗ（Ｘ）として定義しておき、ファジイ推論
の結果の合成・非ファジイ化の前段階で、上記の重み付
け関数行列Ｗ（Ｘ）をそれぞれのファジイ推論結果に乗
じることによって各推論結果に優先度を付与し、その後
にファジイ推論結果の合成・非ファジイ化を行うことに
より、経験により得られる情報をルール間の優先度付け
を通じてファジイ推論にさらに反映させることを可能に
している。
、経験により得られる各ルール間の優先度を予め重み付
け関数行列Ｗ（Ｘ）として定義しておき、ファジイ推論
の結果の合成・非ファジイ化の前段階で、上記の重み付
け関数行列Ｗ（Ｘ）をそれぞれのファジイ推論結果に乗
じることによって各推論結果に優先度を付与し、その後
にファジイ推論結果の合成・非ファジイ化を行うことに
より、経験により得られる情報をルール間の優先度付け
を通じてファジイ推論にさらに反映させることを可能に
している。
【００３７】図２は図１を参照して説明したようなファ
ジイ推論方法を実施するのに好適なファジイ推論装置の
一実施例のブロック図である。なお、同図において、従
来技術の説明で参照した図４と同一符号は同一部分を示
し、１は重み付け関数格納メモリ、４は乗算器４１およ
び加算器４２を含む推論結果重み付け回路である。
ジイ推論方法を実施するのに好適なファジイ推論装置の
一実施例のブロック図である。なお、同図において、従
来技術の説明で参照した図４と同一符号は同一部分を示
し、１は重み付け関数格納メモリ、４は乗算器４１およ
び加算器４２を含む推論結果重み付け回路である。
【００３８】図２に示すように本実施例のファジイ推論
装置は、入力された重み付け関数を保持する重み付け関
数格納メモリ１と、入力された各メンバシップ関数を保
持するメンバシップ関数格納メモリ２と、状態量を入力
すると共にメンバシップ関数格納メモリ２からメンバシ
ップ関数を入力して各ルールによるファジイ推論を実行
するファジイ推論演算回路３と、ファジイ推論演算回路
３で得られた各ルールによる推論結果に対し重み付け関
数格納メモリ１に保持された重み付け関数を使用して重
み付けを行う推論結果重み付け回路４と、推論結果重み
付け回路４で得られた重み付け後の推論結果を合成し非
ファジイ化する推論結果合成・非ファジイ化回路５とで
構成されている。
装置は、入力された重み付け関数を保持する重み付け関
数格納メモリ１と、入力された各メンバシップ関数を保
持するメンバシップ関数格納メモリ２と、状態量を入力
すると共にメンバシップ関数格納メモリ２からメンバシ
ップ関数を入力して各ルールによるファジイ推論を実行
するファジイ推論演算回路３と、ファジイ推論演算回路
３で得られた各ルールによる推論結果に対し重み付け関
数格納メモリ１に保持された重み付け関数を使用して重
み付けを行う推論結果重み付け回路４と、推論結果重み
付け回路４で得られた重み付け後の推論結果を合成し非
ファジイ化する推論結果合成・非ファジイ化回路５とで
構成されている。
【００３９】図１のステップＳ３で定義された重み付け
関数行列Ｗ（Ｘ）の各要素Ｗｉｊ（Ｘ）は重み付け関数
格納メモリ１に入力されて保持される。また、従来と同
様にしてメンバシップ関数格納メモリ２にはメンバシッ
プ関数が保持される。
関数行列Ｗ（Ｘ）の各要素Ｗｉｊ（Ｘ）は重み付け関数
格納メモリ１に入力されて保持される。また、従来と同
様にしてメンバシップ関数格納メモリ２にはメンバシッ
プ関数が保持される。
【００４０】ファジイ推論実行時、ファジイ推論演算回
路３は、状態量を入力すると共に、メンバシップ関数格
納メモリ２に格納されている各ルールに対応するメンバ
シップ関数を読み込み、各ルールに対応するファジイ推
論を実行する。そして、各ルールによる推論結果を推論
結果重み付け回路４へ出力する。
路３は、状態量を入力すると共に、メンバシップ関数格
納メモリ２に格納されている各ルールに対応するメンバ
シップ関数を読み込み、各ルールに対応するファジイ推
論を実行する。そして、各ルールによる推論結果を推論
結果重み付け回路４へ出力する。
【００４１】推論結果重み付け回路４は乗算器４１およ
び加算器４２を備えており、推論結果重み付け回路４は
これらを使用してファジイ推論演算回路３から出力され
た各推論結果に対し数５〜数８に示すような計算を行い
、重み付けされた推論結果を出力する。
び加算器４２を備えており、推論結果重み付け回路４は
これらを使用してファジイ推論演算回路３から出力され
た各推論結果に対し数５〜数８に示すような計算を行い
、重み付けされた推論結果を出力する。
【００４２】推論結果重み付け回路４から出力された、
重み付け後の推論結果は、推論結果合成・非ファジイ化
回路５に入力され、ここで従来と同様にして合成・非フ
ァジイ化が行われ、最終的なファジイ推論の結果が出力
される。
重み付け後の推論結果は、推論結果合成・非ファジイ化
回路５に入力され、ここで従来と同様にして合成・非フ
ァジイ化が行われ、最終的なファジイ推論の結果が出力
される。
【００４３】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
ファジイ推論のルール間に存在する優先度という概念を
、ファジイ推論の合成・非ファジイ化の段階で、推論結
果に取り入れることができるので、より人間の経験に照
らし合わせた推論結果を得ることができる効果がある。
ファジイ推論のルール間に存在する優先度という概念を
、ファジイ推論の合成・非ファジイ化の段階で、推論結
果に取り入れることができるので、より人間の経験に照
らし合わせた推論結果を得ることができる効果がある。
【図１】本発明のファジイ推論方法の一実施例の手順を
示す流れ図である。
示す流れ図である。
【図２】本発明のファジイ推論装置の一実施例のブロッ
ク図である。
ク図である。
【図３】従来のファジイ推論方法の手順を示す流れ図で
ある。
ある。
【図４】従来のファジイ推論装置のブロック図である。
１…重み付け関数格納メモリ
２…メンバシップ関数格納メモリ
３…ファジイ推論演算回路
４…推論結果重み付け回路
４１…乗算器
４２…加算器
５…推論結果合成・非ファジイ化回路
Claims (3)
- 【請求項１】 複数のルールによるファジイ推論結果
を合成し非ファジイ化するファジイ推論方法において、
各ルール間の優先度を重み付け関数行列として定義して
おき、ファジイ推論の結果の合成・非ファジイ化の前段
階で、前記重み付け関数行列をそれぞれのファジイ推論
結果に乗じることによって各推論結果に重み付けを行い
、この重み付け後のファジイ推論結果に対し合成・非フ
ァジイ化を行ってファジイ推論結果出力を得ることを特
徴とするファジイ推論方法。 - 【請求項２】 複数のルールによるファジイ推論結果
を合成し非ファジイ化するファジイ推論装置において、
各ルール間の優先度に基づき定義された重み付け関数行
列を記憶する重み付け関数格納メモリと、各ルールによ
るファジイ推論結果に対し前記重み付け関数格納メモリ
に格納された重み付け関数を使用して重み付けを行う推
論結果重み付け回路とを含むことを特徴とするファジイ
推論装置。 - 【請求項３】 複数のルールによるファジイ推論結果
を合成し非ファジイ化するファジイ推論装置において、
各ルール間の優先度に基づき定義された重み付け関数行
列を記憶する重み付け関数格納メモリと、メンバシップ
関数を記憶するメンバシップ関数格納メモリと、該メン
バシップ関数格納メモリに格納されたメンバシップ関数
と状態量とを入力し各ルールによるファジイ推論を実行
するファジイ推論演算回路と、該ファジイ推論演算回路
で得られた各ルールによるファジイ推論結果に対し前記
重み付け関数格納メモリに格納された重み付け関数を使
用して重み付けを行う推論結果重み付け回路と、該推論
結果重み付け回路で重み付けされた推論結果に対し合成
・非ファジイ化を行ってファジイ推論結果を出力する推
論結果合成・非ファジイ化回路とを含むことを特徴とす
るファジイ推論装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10989191A JPH04316132A (ja) | 1991-04-15 | 1991-04-15 | ファジイ推論方法およびその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10989191A JPH04316132A (ja) | 1991-04-15 | 1991-04-15 | ファジイ推論方法およびその装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04316132A true JPH04316132A (ja) | 1992-11-06 |
Family
ID=14521782
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10989191A Pending JPH04316132A (ja) | 1991-04-15 | 1991-04-15 | ファジイ推論方法およびその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04316132A (ja) |
-
1991
- 1991-04-15 JP JP10989191A patent/JPH04316132A/ja active Pending
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