JPH04343138A

JPH04343138A - 推論部開発システムおよびその動作方法

Info

Publication number: JPH04343138A
Application number: JP3142648A
Authority: JP
Inventors: Toshihiro Tajima; 田島　年浩
Original assignee: Omron Corp; Omron Tateisi Electronics Co
Current assignee: Omron Corp
Priority date: 1991-05-20
Filing date: 1991-05-20
Publication date: 1992-11-30
Also published as: US5495558A; EP0517036A2; EP0517036A3; KR920022120A

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。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は，ファジィ推論処理プ
ログラムまたはファジィ推論処理システムを開発するた
めのツールとして用いられるファジィ開発システムおよ
びその動作方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】ディジタル・ファジィ・プロセッサの開
発ツールや，マイクロプロセッサ等の汎用コンピュータ
にファジィ推論処理を実行させるためのソース・プログ
ラムを開発するためのファジィ開発ツールが市販されて
いる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】既に市販されている上
述の開発ツールでは，推論エンジンが一つのものに固定
化されているので，その推論エンジンの制限（ルール数
，入力変数の種類数，出力変数の種類数等）に合致する
ようにユーザが知識（ルールおよびメンバーシップ関数
）をつくりなおさなければならないという問題がある。

【０００４】また，ソース・プログラムを出力する開発
ツールでは，知識の記述を汎用化できるようにしている
ために，冗長性が高いという問題がある。知識（ルール
やメンバーシップ関数）の量が少ない場合でもソース・
プログラムが大型化し，そのためにプログラムを格納す
るメモリ容量が多くなり，また処理速度が遅くなる。

【０００５】この発明は，ユーザの希望するシステム（
ＣＰＵ等）およびユーザが設定する知識に適した推論エ
ンジンおよび知識ファイルを作成することができるファ
ジィ開発システムおよびその動作方法を提供するもので
ある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】この発明によるファジィ
開発システムは，推論エンジンに関してユーザが要求す
る仕様に関するデータを入力するための第１の入力手段
，ユーザが実現しようとするファジィ推論のための知識
に関するデータを入力するための第２の入力手段，複数
種類の推論エンジン・モジュールをあらかじめ格納した
推論エンジン・ライブラリ，ならびに上記第２の入力手
段によって入力された知識にしたがうファジィ推論に適
しかつ上記第１の入力手段によって入力された仕様に適
合する推論エンジン・モジュールを，上記推論エンジン
・ライブラリに格納されている複数種類の推論エンジン
・モジュールの中から選択する選定手段を備えている。

【０００７】この発明によるファジィ開発システムの動
作方法は，複数種類の推論エンジン・モジュールをあら
かじめ推論エンジン・ライブラリに格納しておき，推論
エンジンに関してユーザが要求する仕様に関するデータ
を入力させ，ユーザが実現しようとするファジィ推論の
ための知識に関するデータを入力させ，入力された知識
にしたがうファジィ推論に適しかつ入力された仕様に適
合する推論エンジン・モジュールを，上記推論エンジン
・ライブラリに格納されている複数種類の推論エンジン
・モジュールの中から選択するものである。

【０００８】上記ファジィ開発システムは，上記選定手
段によって選択された推論エンジン・モジュールを上記
第２の入力手段によって入力された知識に適するように
，上記第２の入力手段によって入力された知識を上記選
定手段によって選択された推論エンジン・モジュールに
適するようにそれぞれ加工して出力する出力手段をさら
に備えている。

【０００９】この発明の一実施態様では，入力された要
求仕様を特徴づけるパラメータと入力された知識を特徴
づけるパラメータとを用いて，所定のルールにしたがう
ファジィ推論演算を行い，その推論演算結果に応じて適
切な推論エンジン・モジュールが選択される。

【００１０】上記要求仕様に関するデータはたとえば，
ファジィ推論演算のために使用可能なメモリのワーク・
エリアの容量，推論エンジン・モジュールを格納するた
めの利用可能なメモリ容量，推論エンジン・モジュール
に要求される演算速度，ファジィ推論において希望する
入力データに関する処理の順序およびルールの前件部に
設定するメンバーシップ関数の形状の自由度のうちの少
なくとも一項目に関するデータである。

【００１１】上記要求仕様に関するデータには好ましく
はさらに，使用を希望するＣＰＵの型式とその動作クロ
ック周波数に関するデータが含まれる。

【００１２】上記要求仕様に関するデータにはさらに好
ましくは，上記ワーク・エリアの容量，メモリ容量，演
算速度，処理順序および自由度についての重要度または
優先順位が含まれる。

【００１３】この発明の他の実施態様では，上記の各推
論エンジン・モジュールは，設定された複数のルールの
処理方法を記述したルール処理モジュール，および設定
されたメンバーシップ関数の記述方法とメンバーシップ
関数に対する入力データの適合度を算出する演算方法と
を含むメンバーシップ関数処理モジュールから構成され
る。

【００１４】すなわち，上記推論エンジン・ライブラリ
に，設定された複数のルールの処理方法を記述した複数
のルール処理モジュール，および設定されたメンバーシ
ップ関数の記述方法とメンバーシップ関数に対する入力
データの適合度を算出する演算方法とを含む複数のメン
バーシップ関数処理モジュールをあらかじめ格納してお
く。各推論エンジン・モジュールは，ルール処理モジュ
ールとメンバーシップ関数モジュールとの組合せにより
表現される。

【００１５】この発明のさらに他の実施態様では，上記
第２の入力によって入力された知識にしたがってファジ
ィ推論のシミュレーションが実行される。必要ならばシ
ミュレーションは知識を修正しながら繰返される。その
シミュレーションによって知識が確定される。

【００１６】さらにこの発明の他の実施態様では，上記
推論エンジン・ライブラリに格納されている推論エンジ
ン・モジュールごとに，推論エンジンの所定の項目につ
いての性能を算出するための演算法をあらかじめ格納し
た推論エンジン性能データ・ベース，および上記選定手
段によって選択された推論エンジン・モジュールについ
て，その推論エンジンの特徴パラメータおよび上記第２
の入力手段によって入力された知識の特徴パラメータを
，上記推論エンジン性能データ・ベースに格納されてい
る対応する演算法にあてはめることにより性能を算出す
る性能演算手段が設けられる。

【００１７】推論エンジンの性能に関する上記所定の項
目はたとえば，ファジィ推論実行のために必要なメモリ
のワーク・エリア，ファジィ推論エンジンを格納するの
に必要なメモリ容量およびファジィ推論の演算速度のう
ちの少なくとも一項目である。

【００１８】上記性能演算手段により算出された性能は
好ましくは表示装置に表示される。

【００１９】この発明の一実施態様では，上記選定手段
によって複数の推論エンジン・モジュールが選択され，
選択された複数の推論エンジン・モジュールの性能が上
記性能演算手段によって算出され，複数の推論エンジン
・モジュールについて算出された性能が上記表示装置に
表示される。

【００２０】上記表示装置に性能が表示された複数の推
論エンジン・モジュールのいずれか一つがユーザによっ
て選択される。

【００２１】上記表示装置に性能が表示された推論エン
ジン・モジュールが拒否されたときには，仕様データの
再入力または知識データの再入力が行なわれる。

【００２２】

【作用】複数種類の推論エンジン・モジュールをあらか
じめ推論エンジン・ライブラリに格納させている。

【００２３】推論エンジンに関してユーザが要求する仕
様に関するデータと，ユーザが実現しようとするファジ
ィ推論のための知識に関するデータが入力される。

【００２４】入力された知識にしたがうファジィ推論に
適しかつ入力された仕様に適合する推論エンジン・モジ
ュールが，上記推論エンジン・ライブラリに格納されて
いる複数種類の推論エンジン・モジュールの中から自動
的に選択される。

【００２５】選択された推論エンジン・モジュールを入
力された知識に適するように，入力された知識を選択さ
れた推論エンジン・モジュールに適するようにそれぞれ
加工した上で出力される。

【００２６】

【発明の効果】以上のようにしてこの発明によると，ユ
ーザが要求する仕様（性能を含む）を満足する，または
それに近いファジィ推論システム（出力された推論エン
ジン・モジュールと知識ファイルを含む）を構築するこ
とができる。

【００２７】推論エンジン・ライブラリ，推論エンジン
性能データ・ベース，または推論エンジン選定のための
ファジィ推論処理のための知識データなどのデータ・ベ
ースを追加するだけで，容易にこの発明によるファジィ
開発システムの機能を向上させることができる。

【００２８】この発明はマイクロプロセッサ等の汎用コ
ンピュータ用のファジィ・システム開発のみならず，フ
ァジィ専用プロセッサの開発にも適用できる。

【００２９】

【実施例】この発明の実施例は次の目次にしたがって詳
しく説明される。

【００３０】目　　　　　　次（１）　ファジィ開発システムの全体構成（２）　ファ
ジィ開発システムの動作の流れ（３）　推論エンジンの
選定処理（４）　推論エンジンの性能の演算（５）　ルール処理の詳細（５−１）　ルール処理１（５−２）　ルール処理２（５−３）　ルール処理３（５−４）　ルール処理４（６）　メンバーシップ関数（ＭＦ）処理の詳細（６−
１）　ＭＦ処理１（６−２）　ＭＦ処理２（６−３）　ＭＦ処理３

【００３１】（１）　ファジィ開発システムの全体構成
このファジィ開発システムでは，ユーザが実現しようと
するファジィ推論処理システムに関する仕様（後述する
ように性能，各項目の重要度，使用するＣＰＵの種類等
を含む）および知識（ルールおよびメンバーシップ関数
を含む）を入力する。ファジィ開発システムは，入力さ
れた仕様を満足しまたは近いかつ入力された知識に適し
た推論エンジン（プログラム・モジュール）を選択する
。選択された推論エンジンは入力された知識に関するよ
うに最適化され，また入力された知識は選択された推論
エンジンにしたがう処理に適した形態に変換されてそれ
ぞれ出力される。このようにしてユーザが希望する仕様
にしたがいかつユーザが設定した知識データをもつファ
ジィ推論システムが自動的に実現される。

【００３２】ファジィ開発システムの全体構成が図１に
示されている。

【００３３】ファジィ開発システムは，キーボード，マ
ウス等の入力装置およびＣＲＴ等の表示装置を含むユー
ザ・インタフェイス１６を備えている。このユーザ・イ
ンタフェイス１６には，要求仕様エディタ１１，ルール
・エディタ１２，ＭＦ（メンバーシップ関数）エディタ
１３，性能表示／確認エディタ１４およびシミュレーシ
ョン・エディタ１５が接続されている。

【００３４】要求仕様エディタ１１，ルール・エディタ
１２およびＭＦエディタ１３は，ユーザが要求仕様およ
び知識（ルールおよびメンバーシップ関数）に関するデ
ータを入力装置を用いて入力するのに適した表示画面（
たとえばメニュー画面等）を作成して表示装置に表示す
るとともに入力されたデータを取込んで一時記憶するも
のである。要求仕様を入力するときに表示される画面の
例が図３に示されている。

【００３５】性能表示／確認エディタ１４は，後述する
ように選定された推論，エンジンについて算出された性
能を表示するとともに，その性能で満足するかどうかを
ユーザが入力するために適した画面を表示するものであ
る。

【００３６】シミュレーション・エディタ１５は，シミ
ュレーションの実行のために必要なデータまたは指令の
入力を促す画面の表示と，シミュレーション結果の表示
とを行うものである。

【００３７】要求仕様エディタ１１，ルール・エディタ
１２，ＭＦエディタ１３および性能表示／確認エディタ
１４は推論エンジン選定部１７と結合している。シミュ
レーション・エディタ１５はシミュレーション実行演算
部１８と結合している。

【００３８】推論エンジン選定部１７は，シミュレーシ
ョン実行演算部１８，知識一時記憶部１９，推論エンジ
ン選定知識データ・ベース２１，推論エンジン性能デー
タ・ベース２２，推論エンジン・ライブラリ２３，推論
エンジン・コンパイル部２４および知識データ・コンパ
イル部２５と結合している。

【００３９】推論エンジン・ライブラリ２３はあらかじ
め設定された複数種類の推論エンジン・モジュールを格
納しておく記憶装置である。

【００４０】推論エンジン・モジュールは，後に詳述す
るところから明らかなように，ルールについての処理法
を記述したルール処理モジュール（プログラム）（以下
，単にルール処理という）と，メンバーシップ関数の記
述方法（記憶方法）および適合度の演算方法とを含むメ
ンバーシップ関数処理モジュール（プログラム）（以下
，単にＭＦ処理という）とから構成される。

【００４１】この実施例では４種類のルール処理と３種
類のＭＦ処理が例示されている。したがって，この実施
例では１２種類の推論エンジン・モジュールがある。

【００４２】推論エンジン・ライブラリ２３には図４に
示すように，各推論エンジン・モジュールごとに，その
モジュールを構成するルール処理およびＭＦ処理と，こ
れらの各処理および知識データを出力するときに加工（
コンパイル）するための方法（具体的には加工を実行す
るためのプログラム）とがあらかじめ格納されている。

【００４３】推論エンジン選定部１７は，ユーザによっ
て入力された要求仕様および知識に基づいてそれに最も
適した推論エンジンを推論エンジン・ライブラリ２３に
格納されている推論エンジンの中から選定する処理を行
う。この推論エンジン選定処理は後述するようにファジィ推
論演算によって行なわれる。このファジィ推論のための
推論エンジン選定知識（ルールおよびメンバーシップ関
数）がデータ・ベース２１に格納されている。データ・
ベース２１に格納されているメンバーシップ関数の例が
図５（Ａ）　および（Ｂ）　に示されている。

【００４４】推論エンジン選定部１７はまた，選定され
た推論エンジンの性能を，推論エンジン性能データ・ベ
ース２２に格納されている演算式にしたがって算出する
。推論エンジン性能データ・ベース２２の一例が図６に
示されている。ファジィ推論システムを実現するために
ユーザが使用可能なＣＰＵが複数種類ある。これらのＣ
ＰＵの型式をＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，…とする。ＣＰＵの型式
ごとに，各推論エンジン（ルール処理とＭＦ処理の組合
せ）に対応して，複数の演算式が格納されている。

【００４５】推論エンジン選定部１７はさらにシミュレ
ーションの制御，各種データの転送，その他，このファ
ジィ開発システムの全体的な動作の制御を行う。

【００４６】シミュレーション実行演算部１８は，ユー
ザによって入力された知識にしたがうファジィ推論のシ
ミュレーションを行うものである。このシミュレーショ
ンのための推論エンジンは固定的に一種類のものを定め
ておいてもよい。

【００４７】知識一時記憶部１９はユーザ・インタフェ
イス１６を通して入力されたユーザの設定した知識デー
タを一時的に記憶しておくものである。

【００４８】推論エンジン・コンパイル部２４は最終的
に決定された推論エンジン・モジュールをユーザの設定
した知識に適合するように加工するものである。知識デ
ータ・コンパイル部２５はユーザが設定し一時記憶部１
９に格納されている知識データを，最終的に決定された
推論エンジン・モジュールにしたがう処理に適するよう
に加工するものである。これらのコンパイル部２４，２
５で加工された推論エンジン・モジュールおよび知識デ
ータは，推論エンジン・モジュール・ファイル，知識デ
ータ・オブジェクト・ファイルとして最終的に出力され
る。

【００４９】（２）　ファジィ開発システムの動作の流
れ図２はファジィ開発システムにおける全体的な動作の
流れを示すものである。

【００５０】まずユーザが要求する仕様に関するデータ
が，要求仕様エディタ１１の制御の下にユーザ・インタ
フェイス１６からユーザによって入力される（ステップ
３１）。

【００５１】図３に示すように，要求仕様には，一回の
ファジィ推論演算を完了するのに要する時間（ファジィ
推論演算開始から終了までの時間）を表わす演算時間（
演算速度，処理速度も同じ意味である）（単位ｍｓ），
推論エンジン・モジュールおよび知識データを格納する
ためのメモリ（一般にはＲＯＭ）の容量（プログラム容
量）（単位はバイト），ファジィ推論処理のために必要
なワーク・エリア（一般にはＲＡＭに設けられる）の容
量（単位はバイト），ルールに記述されたすべての入力
変数についての入力データが揃った後にファジィ推論処
理を実行するか，入力データが揃わなくても入力された
入力データが一つでもあればその入力データについて推
論演算にとりかかるか（入力データの入力順にかつ入力
データごとに推論演算を行う）かを指定する処理順序，
およびルールにおける前件部のメンバーシップ関数の形
状の自由度（曲線も含む任意の形に設定するか，台形を
基本形とするか，三角形で表わすか等）の５項目がある
。

【００５２】この実施例では後件部のメンバーシップ関
数はシングルトンで表わされることになっているので，
後件部のメンバーシップ関数の形状の自由度は入力され
ない。もちろん，後件部のメンバーシップ関数について
もその自由度を入力するようにしてもよい。

【００５３】これらの仕様データのうち，演算時間，プ
ログラム容量（ＲＯＭ容量）およびワーク・エリア容量
（ＲＡＭ容量）は推論エンジン・モジュールの重要な性
能を表わす。

【００５４】仕様データとしては，上記の５項目のそれ
ぞれについての重要度がさらに入力される。重要度は０
〜５の６種類の数字によって表現される。重要度の高い
ものほど大きい数字が割当てられる。この重要度は後述
する推論エンジン・モジュールを選定するためのファジ
ィ推論演算において用いられる。重要度を優先順位とし
てもよい。

【００５５】要求仕様としては上記の事項に加えて，ユ
ーザが使用するＣＰＵの型式とその動作クロック周波数
が入力される。

【００５６】続いて，ユーザが実現を希望するファジィ
推論システムのための知識データ（ルールおよびメンバ
ーシップ関数）が，ルール・エディタ１２およびＭＦエ
ディタ１３の制御の下に，ユーザ・インタフェイス１６
を通してユーザによって入力される（ステップ３２）。知識データの入力の仕方はシミュレーション実行演算部
１８における推論エンジンに依存する。もっともユーザ
が入力した知識データをこの推論エンジンに適した形に
変換することもできる。または，仕様項目のうちのＭＦ
自由度にしたがってＭＦデータを入力するようにしても
よい。たとえば図３に示すように，メンバーシップ関数
として台形を基本形としてユーザが選択したときには，
この基本形を表わすのに必要なデータをユーザが入力で
きるようにする。

【００５７】知識データの入力が完了するとこの知識デ
ータは知識一時記憶部１９に記憶される。そして，ユー
ザ・インタフェイス１６からのシミュレーション開始指
令に応答して，シミュレーション実行演算部１８によっ
て記憶部１９の知識データに基づくファジィ推論演算の
シミュレーションが行なわれる（ステップ３３）。シミ
ュレーションは，入力データをランダムに与えて，また
は一定の順序にしたがって与えることにより行なわれる
であろう。シミュレーション結果はシミュレーション・エディタ１
５の制御の下に表示装置に表示される。この表示はたと
えば入出力特性を示すグラフ等の形で表現されるであろ
う。

【００５８】ユーザはこのシミュレーション結果をみて
，先に入力した知識データが充分に満足のいく結果を生
じさせるものか，またはまだ不充分であるかを判断し，
知識を修正するかどうかを決定する（ステップ３４）。

【００５９】知識を修正する場合には，ユーザ・インタ
フェイス１６を用いて知識の修正作業を行う。修正され
た知識データは知識一時記憶部１９に記憶される（ステ
ップ３５）。この後，再びシミュレーションが実行され
る。必要ならば，知識データの修正とシミュレーション
とが繰返される。

【００６０】いずれにしてもシミュレーションの結果を
みてユーザが設定した知識でよいと判定し，その旨をユ
ーザ・インタフェイス１６から入力すると，このように
して確定された知識データからパラメータが抽出される
（ステップ３６）。

【００６１】知識データを特徴づけるパラメータには，
ルール数ＰＮ，入力変数の種類数ＩＮ，出力変数の種類
数ＯＮ，全ルールに含まれる前件部の命題（サブルーチ
ン）の数ＺＮ，全ルールに含まれる後件部の命題の数Ｋ
Ｎ，前件部で用いるメンバーシップ関数の種類数ＺＭ，
後件部で用いるメンバーシップ関数の種類数ＫＭ等があ
る。

【００６２】上述のように推論エンジン選定知識データ
・ベース２１には，推論エンジン・ライブラリ２３に格
納されている１２種類の推論エンジン・モジュールから
適切なものを選択するために行うファジィ推論演算のた
めの知識（ルールおよびメンバーシップ関数）が格納さ
れている。この知識は，後述するところから明らかにな
るように，要求仕様の５項目および上述した入力知識か
ら抽出されたパラメータのうちの４種類に関連して記述
されている。

【００６３】推論エンジン選定部１７はデータ・ベース
２１に設定されている推論エンジン選定知識にしたがっ
て，入力された要求仕様の重要度および入力知識から抽
出されたパラメータを用いてファジィ推論演算を行い，
その演算結果にしたがって，ライブラリ２３の１２種類
の推論エンジンの中からいくつかの推論エンジン（この
実施例ではルール処理２種類，ＭＦ処理２種類，これら
の組合せによる推論エンジン・モジュール４種類）を候
補として選択する（ステップ３７）。

【００６４】続いて推論エンジン選定部１７は，候補と
して選択した４種類の推論エンジン・モジュールの性能
を，データ・ベース２２に格納されている演算式にした
がって算出する（ステップ３８）。算出される性能には
，プログラム容量（ＲＯＭ容量），ワーク・エリア容量
（ＲＡＭ容量）および演算時間がある。

【００６５】これらの４種類の推論エンジン・モジュー
ルのうち先に入力された要求仕様に最も近い性能をもつ
推論エンジン・モジュールとその性能が，エディタ１４
の制御の下に表示装置に表示される（ステップ３９）。

【００６６】ユーザはこの表示をみて，表示された推論
エンジン・モジュールの性能が満足できるものかどうか
を判断し，その結果をユーザ・インタフェイス１６から
入力する（ステップ４０）。この判断結果の入力はエデ
ィタ１４を通して選定部１７に与えられる。

【００６７】表示された推論エンジン・モジュールの性
能が満足できない場合には，ユーザは要求仕様を変更す
るか，知識を修正することができる（ステップ４１）。要求仕様を変更する場合にはステップ３１に戻って最初
からやりなおすことになる。知識を修正する場合にはス
テップ３５に戻って知識修正の段階からやりなおすこと
になる。

【００６８】ステップ３８で算出された４種類の推論エ
ンジン・モジュールの性能のすべてを表示装置に表示す
るようにしてもよい。この場合には，ユーザは表示され
た４種類の性能の中から最も好適なものを選択するか，
または要求仕様の変更もしくは知識の修正を行うことに
なる。

【００６９】いずれにしてもユーザが満足する性能をも
つ推論エンジン・モジュールがあれば（ステップ４０で
ＹＥＳ），その推論エンジン・モジュールがライブラリ
２３から読出されて推論エンジン・コンパイル部２４お
よび知識データ・コンパイル部２５に与えられるととも
に，記憶部１９に記憶されている知識データが両コンパ
イル部２４，２５に与えられる。

【００７０】推論エンジン・コンパイル部２４では，ラ
イブラリ２３から読出された推論エンジン・モジュール
を，記憶部１９から読出された知識に適合するように最
適化する処理（コンパイル）（たとえば入力変数の種類
数，ルール数，プログラムのループ回数等のパラメータ
の設定）が行なわれる。他方，知識データ・コンパイル
部２５では，記憶部１９から読出された知識データを推
論エンジン・モジュールにしたがう処理に合うように加
工する処理（コンパイル）（たとえば，ルール・データ
の並び変え，メンバーシップ関数データの作成と配列等
）が行なわれる（ステップ４２）。

【００７１】これらのコンパイルされた推論エンジン・
モジュールおよび知識データは，推論エンジン・モジュ
ール・ファイルおよび知識データ・オブジェクト・ファ
イルとして出力される（ステップ４３）。

【００７２】（３）　推論エンジンの選定処理上述した
ように推論エンジン・モジュール（プログラム）は，ル
ール処理（モジュール・プログラム）とＭＦ処理（モジ
ュール・プログラム）とから構成される。この実施例で
はルール処理は４種類設定されており，これらをルール
処理１，ルール処理２，ルール処理３，ルール処理４，
またはＲ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４でそれぞれ表わす。また
，ＭＦ処理は３種類設定され，これらをＭＦ処理１，Ｍ
Ｆ処理２，ＭＦ処理３，またはＭ１，Ｍ２，Ｍ３で表わ
す。

【００７３】これらのルール処理およびＭＦ処理の詳細
は後述するが，ここではそれらの特徴について簡単に説
明しておく。

【００７４】ルール処理１（Ｒ１）は，ルール・データ
を入力の順序にしたがってルール・メモリに記憶し，ル
ール・メモリに記憶されているルール・データの順序に
したがって推論演算を実行するものであり，適合度を記
憶するワーク・エリアが１バイト分ですむ，すなわちワ
ーク・エリア容量（ＲＡＭ容量）が少なくてよいという
特徴をもつ。

【００７５】ルール処理２（Ｒ２）は，ルールの記述の
中から共通のサブルール（前件部の命題）を抽出し，記
述されている回数が多い順序にサブルールを並び変えて
ルール・メモリに記憶し，ルール・メモリに記憶されて
いるサブルールの順序にしたがって推論演算を実行する
ものであり，演算速度が速い（演算時間が短い）という
特徴をもつ。入力変数の種類や前件部の命題数（サブル
ール数）が多い場合には，重複するサブルールも多いと
考えられるので，ルール処理２はこのような場合にも有
効である。

【００７６】ルール処理３（Ｒ３）は，設定されたすべ
ての前件部メンバーシップ関数に対する与えられたデー
タの適合度を演算してメモリに記憶し，各ルールの処理
においてメモリの対応する適合度を参照するものである
。すべての適合度を前もって演算しておくので処理速度
が速いという特徴をもつ。

【００７７】ルール処理４（Ｒ４）は，入力データが与
えられた順番にしたがって，入力データごとに，その入
力データに関連するルールの処理を行うものである。ル
ール処理１〜３は，すべての入力データが揃ってから推
論演算を開始するものであるのに対して，ルール処理４
は入力データが与えられる順番にしたがって順次処理を
実行していくという特徴をもつ。入力変数の種類数が多
い場合には入力データが全く揃うまでに相当の時間がか
かる場合がある。ルール処理４（Ｒ４）は入力データが
揃うのを待つ必要がないので入力変数の種類数が多い場
合に有効である。

【００７８】ＭＦ処理１（Ｍ１）は，メンバーシップ関
数ごとに，メンバーシップ関数値をメンバーシップ関数
メモリに記憶しておき，与えられた入力データに対応す
るメンバーシップ関数値を上記メモリから読出して適合
度として出力するものである。ＲＯＭ（メンバーシップ
関数メモリ）容量は大きいが，演算速度が速い，ＭＦ形
状の自由度が大きいという特徴をもつ。

【００７９】ＭＦ処理２（Ｍ２）は，メンバーシップ関
数ごとに，台形を基本形とするメンバーシップ関数を表
わすデータとして変曲点の座標と立上りおよび立下りの
傾きとをメンバーシップ関数メモリに記憶しておき，こ
れらのデータを用いて，与えられた入力データに対する
適合度を求めるものである。ＭＦ形状の自由度および演
算速度が中位で，ＲＯＭ容量は小さくてよいという特徴
をもつ。

【００８０】ＭＦ処理３（Ｍ３）は，一入力変数につい
ての複数の三角形状のメンバーシップ関数を，隣接する
２つのメンバーシップ関数が相互に重複しかつこれら重
複区間において対称となるように設定し，各メンバーシ
ップ関数の頂点の座標と左右いずれか一方の傾きとをメ
ンバーシップ関数メモリに記憶しておき，これらのデー
タを用いて，与えられた入力データに対する適合度を求
めるものである。ＭＦ形状の自由度は小さいが，ＲＯＭ
（メンバーシップ関数メモリ）容量は極端に少なくてす
み，とくに前件部の命題数が多いときに有効である。

【００８１】各処理Ｒ１〜Ｒ４，Ｍ１〜Ｍ３の上記のよ
うな特徴を利用して，これらの処理を選定するためのル
ールが作成される。そのルールはたとえば次のようなも
のである。

【００８２】Ｉｆ　　ＳＰ＝Ｓ　　＆　　ＷＡ＝Ｌ　　
＆　　ＪＹ＝Ｓ　　＆　　ＲＮ＝Ｌ　　＆　　ＩＮ＝Ｓ
　　＆　　ＯＮ＝Ｓ，ｔｈｅｎ　　ＲＵ＝Ｒ１Ｉｆ　　
ＳＰ＝Ｌ　　＆　　ＪＹ＝Ｓ　　＆　　ＩＮ＝Ｌ　　＆
　　ＺＮ＝Ｌ，ｔｈｅｎ　　ＲＵ＝Ｒ２Ｉｆ　　ＳＰ＝Ｌ　　＆　　ＷＡ＝Ｓ　　＆　　ＪＹ＝
Ｓ　　＆　　ＲＮ＝Ｌ　　＆　　ＩＮ＝Ｓ　　＆　　Ｚ
Ｎ＝Ｓ，ｔｈｅｎ　　ＲＵ＝Ｒ３Ｉｆ　　ＲＯ＝Ｓ　　
＆　　ＪＹ＝Ｌ　　＆　　ＩＮ＝Ｌ　　＆　　ＺＮ＝Ｌ
，ｔｈｅｎ　　ＲＵ＝Ｒ４Ｉｆ　　ＲＯ＝Ｓ　　＆　　ＳＰ＝Ｌ　　＆　　ＭＦ＝
Ｌ　　＆　　ＩＮ＝Ｓ　　＆　　ＺＮ＝Ｓ，ｔｈｅｎ　
　ＭＦ＝Ｍ１Ｉｆ　　ＲＯ＝Ｌ　　＆　　ＳＰ＝Ｍ　　
＆　　ＭＦ＝Ｍ　　＆　　ＩＮ＝Ｌ　　＆　　ＺＮ＝Ｍ
，ｔｈｅｎ　　ＭＦ＝Ｍ２Ｉｆ　　ＲＯ＝Ｌ　　＆　　
ＭＦ＝Ｓ　　＆　　ＩＮ＝Ｌ　　＆　　ＺＮ＝Ｌ，ｔｈ
ｅｎ　　ＭＦ＝Ｍ３

【００８３】ここで，ＳＰ，ＷＡ，ＲＯ，ＪＹ，ＭＦは
要求仕様項目に関する前件部変数，ＲＮ，ＩＮ，ＯＮ，
ＺＮは知識から抽出されたパラメータに関する前件部変
数で次の意味をもつ。

【００８４】ＳＰ；演算時間（演算速度）の重要度ＷＡ；ＲＡＭ（ワーク・エリア）容量の重要度ＲＯ：Ｒ
ＯＭ（ルール・データまたはメンバーシップ関数メモリ
：プログラム・メモリ）容量の重要度ＪＹ；処理順序の
重要度ＭＦ；ＭＦ形状の自由度の重要度ＲＮ；ルール数ＩＮ；入力変数の種類数ＯＮ；出力変数の種類数ＺＮ；前件部の命題の数（入力変数とメンバーシップ関
数の組合せの数）

【００８５】また，Ｓ，ＬおよびＭはメンバーシップ関
数のラベル（メンバーシップ関数を表わす言語情報）を
表わしている。前件部変数ＷＡとＪＹについてのラベル
ＳとＬは図５（Ａ）　に，前件部変数ＳＰ，ＲＯ，ＭＦ
，ＲＮ，ＩＮ，ＯＮ，ＺＮのラベルＳ，Ｍ，Ｌについて
は図５（Ｂ）　にそれぞれ表わされている。Ｓは小さい
（Ｓｍａｌｌ　），Ｌは大きい（Ｌａｒｇｅ　），Ｍは
中位（Ｍｅｄｉｕｍ）をそれぞれ表わす。

【００８６】たとえば第１番目のルールは，ＳＰ＝Ｓ（
演算速度は遅い），かつＷＡ＝Ｌ（ＲＡＭ容量は少なく
てすむ），かつＪＹ＝Ｓ（入力データが揃ってから行う
），かつＲＮ＝Ｌ（ルール数が多いときに有効），かつ
ＩＮ＝Ｓ（入力変数の数が少ないときに有効），かつＯ
Ｎ＝Ｓ（出力変数が少ないときに有効），ｔｈｅｎ（な
らば），ＲＵ＝Ｒ１（ルール処理はＲ１とすべきである
），ということを表現している。

【００８７】後件部においてＲＵはルール処理を，ＭＦ
はＭＦ処理をそれぞれ表わす後件部変数である。後件部
メンバーシップ関数はシングルトンで表現されている。

【００８８】図２のステップ３７では，上述したルール
にしたがって，入力された要求仕様項目の重要度および
知識から抽出されたパラメータの値を入力データとして
ファジィ推論が行なわれる。そして，ルール処理および
ＭＦ処理のそれぞれについて後件部の命題のうち適合度
の大きいものから２つずつ選定させる。２種類のルール
処理と２種類のＭＦ処理との組合せによって合計４種類
の推論エンジン・モジュールが選定されることになる。

【００８９】（４）　推論エンジンの性能の演算上述し
たように図２，ステップ３８では，上述のようにして選
定された４種類の推論エンジン・モジュールについてそ
れらの性能が算出される。

【００９０】一例として，ルール処理１（Ｒ１）とＭＦ
処理１（Ｍ２）の組合せによって構成される推論エンジ
ン・モジュールの性能演算について説明する。

【００９１】要求仕様の入力において使用ＣＰＵとして
ＣＰＵＡが入力されているものとする。図６に示す推論
エンジン性能データ・ベースから，ＣＰＵＡに関して，
ルール処理１ＭＦ処理１に対応して設定されたＲＡＭ容
量ＷＡＡ１１についての演算式（以下に述べる式１），
ＲＯＭ容量ＲＯＡ１１についての演算式（式２），およ
び演算速度ＳＰＡ１１についての演算式（式３）が読出
される。

【００９２】ＲＡＭ容量ＷＡＡ１１（単位はバイト）は
必要なワーク・エリアの容量を意味し，次式で与えられ
る。

【００９３】ＷＡＡ１１＝ＩＮ＋ＫＭ＋ＯＮ＋１　　　　　　　　…
式１ＩＮ；入力変数の種類数（図９（Ａ）　参照）ＫＭ
；後件部における出力変数とメンバーシップ関数とのす
べての組合せの数（図９（Ｃ）　参照）ＯＮ；出力変数
の種類数（図９（Ｂ）　参照）

【００９４】式１の最後
の１は適合度エリアとして１バイト必要であることを意
味する（図９（Ｄ）　参照）。

【００９５】ＲＯＭ容量ＲＯＡ１１（単位はバイト）は
プログラム（推論エンジン・モジュール）および知識デ
ータ（ルールおよびメンバーシップ関数）を格納するの
に必要なメモリ容量を意味し，次式で与えられる。

【００９６】　　ＲＯＡ１１＝ＸＳＡ１＋ＸＭＡ１＋ＸＲ１＋ＺＭ×
２５６　　　　　　　　　…式２ＸＳＡ１；ＣＰＵＡで
実行する場合のルール処理１のモジュール・ファイル容
量ＸＭＡ１；ＣＰＵＡで実行する場合のＭＦ処理１のモジ
ュール・ファイル容量ＸＲ１　　；ルール・データを格納するために必要なメ
モリ（ルール・メモリ）容量（図８参照）ＺＭ　　　　
；前件部メンバーシップ関数の種類数（図２３に示すＭ
Ｆ−０〜ＭＦ−Ｎの数）

【００９７】式２の最後の２５６　は１種類の前件部メ
ンバーシップ関数を格納するのに２５６　バイト必要で
あることを意味する。すなわち，メンバーシップ関数値
および入力データ（アドレスに対応）がともに８ビット
で表現されている（１バイト＝８ビット）。

【００９８】演算速度ＳＰＡ１１（単位はｍｓ）は上述
したように一回のファジィ推論処理に要する時間であり
，次式で与えられる。

【００９９】　　ＳＰＡ１１＝（ＺＮ×ＸＣＡ１＋ＫＮ×ＸＣＡ２＋
ＳＮ×ＸＣＡ３＋ＯＮ　　　　　　　　　　　　×ＸＣ
Ａ４）／ＤＣＬＫ　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　…式３ＺＮ　　　　；　　全ルール
における前件部命題（サブルール）の数ＸＣＡ１；ＣＰＵＡで実行する場合の前件部命題に関す
る処理に要するステップ数（図１０のステップ５２〜５
４の処理のためのステップ数）ＫＮ　　　　；全ルールにおける後件部命題の数ＸＣＡ
２；ＣＰＵＡで実行する場合の後件部命題に関する処理
（図１０のステップ５５〜５６）に要するステップ数Ｓ
Ｎ　　　　；前件部および後件部のサブルールの数（図
８参照）ＸＣＡ３；ＣＰＵＡによるサブルールの読出し（図１０
ステップ５１）に要するステップ数ＯＮ　　　　；出力変数の数ＸＣＡ４；ＣＰＵＡで実行する場合の確定演算処理（図
１０ステップ５７〜５８）に要するステップ数ＤＣＬＫ
；動作クロック周波数

【０１００】式３では図１０のステップ５９および６０
の処理に要する時間は省略されているが必要に応じて加
算してもよい。

【０１０１】上記において，ＸＣＡ１〜ＸＣＡ４のステ
ップ数は１クロック当り１ステップとしている。

【０１０２】ＣＰＵの型式によってコマンドの種類（Ｍ
ＩＮ，ＭＡＸ演算，加，減，乗，除算等）が異なるので
，上記のＸＳＡ１，ＸＭＡ１，ＸＣＡ１〜ＸＣＡ４はＣ
ＰＵの型式によって異った値となる。

【０１０３】後に詳述するようにルール処理１は図８〜
図１０，ＭＦ処理１は図２３，図２４に示されているの
で，上記の説明ではこれらの図面に言及している訳であ
る。

【０１０４】図６から明らかなように，推論エンジン性
能データ・ベースには，各型式のＣＰＵごとに，すべて
の推論エンジン・モジュールについて，ＲＡＭ容量ＷＡ
Ａｉｊ，ＲＯＭ容量ＲＯＡｉｊおよび演算速度ＳＰＡｉ
ｊを算出するための演算式が格納されているので，ステ
ップ３８では，選定された推論エンジン・モジュールに
ついて入力された使用ＣＰＵの型式にしたがって，それ
らの性能が算出される。

【０１０５】（５）　ルール処理の詳細推論エンジン・
モジュールは，上述したように，ルール処理とＭＦ処理
とから構成される。ここでは４種類のルール処理につい
て説明する。

【０１０６】説明を具体的にかつ分り易くするために，
図７に示すようなルール（Ｉｆ，　ｔｈｅｎルール）が
設定されているものとする。

【０１０７】ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４は入力変数である
。入力変数の種類数は４に限られない。ｙ１，ｙ２は出
力変数である。出力変数の種類は２に限られない。

【０１０８】ＰＬ〜ＮＬはメンバーシップ関数のラベル
である。７種類のラベルがあり，ＰＬは正に大きい（Ｐ
ｏｓｉｔｉｖｅ　Ｌａｒｇｅ），ＰＭは正に中位（Ｐｏ
ｓｉｔｉｖｅ　Ｍｅｄｉｕｍ　），ＰＳは正に小さい（
Ｐｏｓｉｔｉｖｅ　Ｓｍａｌｌ），ＺＲはほぼ零（Ｚｅ
ｒｏ），ＮＳは負に小さい（Ｎｅｇａｔｉｖｅ　Ｓｍａ
ｌｌ），ＮＭは負に中位（Ｎｅｇａｔｉｖｅ　Ｍｅｄｉ
ｕｍ　），ＮＬは負に大きい（Ｎｅｇａｔｉｖｅ　Ｌａ
ｒｇｅ）を意味する。

【０１０９】前件部のメンバーシップ関数は入力変数ご
とに７種類ずつあるものとする。もちろんラベルが同じ
でも入力変数が異なればメンバーシップ関数の形や位置
は異っていてもよい。たとえば入力ｘ１についてのＰＬ
のメンバーシップ関数（これを入力ｘ１−ＰＬと表わす
）と入力ｘ２についてのＰＬのメンバーシップ関数（入
力ｘ２−ＰＬ）とは一般的には異なるものである。

【０１１０】後件部のメンバーシップ関数も，出力変数
ごとに上記の７種類設定されているものとする。ここで
は簡単のために後件部メンバーシップ関数はシングルト
ンで表わされているものとする。

【０１１１】（５−１）　ルール処理１ルール処理１の
詳細が図８から図１０に示されている。

【０１１２】図７に示す各ルールの前件部と後件部は入
力変数または出力変数ごとに分解される。この分解され
たものをサブルールという。たとえばルール１は次の４
つのサブルールに分解される。

【０１１３】Ｉｆ　　　ｘ１＝ＰＬａｎｄ　　　ｘ２＝ＰＬａｎｄ　　　ｘ４＝ＰＳｔｈｅｎ　　ｙ１＝ＰＭ

【０１１４】Ｉｆ　またはａｎｄ　に続くサブルールは
前件部のもので，前件部を示すコードＡＮＴが付加され
る。ｔｈｅｎに続くサブルールは後件部のもので，後件
部を示すコードＣＯＮが付加される。

【０１１５】このようなサブルールを表わすデータがル
ールの順序にしたがって上記コードとともに，図８に示
すようにルール・メモリに記憶される。ルールの順序，
すなわちルール番号はユーザが任意に定めることができ
る。サブルールの最後に，確定演算処理を示すコードＤ
ＥＦと確定演算処理に関する情報（確定演算処理を行う
べき出力変数の種類や確定演算方法を表わす）が配列さ
れる。これらのルール・データの末尾に，終了コードＥ
ＮＤと終了処理情報が配置される。

【０１１６】図９はワーク・エリアを示すものである。ワーク・エリアには入力データ・エリア，出力データ・
エリア，後件部データ・エリアおよび適合度エリアが設
けられる。

【０１１７】入力データ・エリア（図９（Ａ）　）は各
入力変数についての入力データを記憶するもので，入力
変数の種類数（式１のＩＮ）の記憶場所（各１バイト）
をもつ。

【０１１８】出力データ・エリア（図９（Ｂ）　）は，
各出力変数についてのファジィ推論結果を出力データと
して格納するもので，出力変数の種類数（式１のＯＮ）
の記憶場所をもつ。

【０１１９】後件部データ・エリア（図９（Ｃ）　）は
，出力変数ごとに，そのメンバーシップ関数に作用させ
るべき適合度を記憶するもので，後件部のメンバーシッ
プ関数の種類数（出力変数の種類数×７ラベル）（式１
のＫＮ）の記憶場所をもつ。

【０１２０】適合度エリアは（図９（Ｄ）　），適合度
演算によって算出された，またはＭＩＮ演算結果である
適合度を一時的に記憶するもので，１バイト分の記憶場
所からなる。

【０１２１】図１０はルール処理手順のうちの推論演算
部分の処理の流れを示すものである。

【０１２２】ルール・メモリから１つずつサブルールが
読出され（ステップ５１），それに付随するコードがＡ
ＮＴか，ＣＯＮか，ＤＥＦかが判定される（ステップ５
２，５５，５７）。

【０１２３】コードがＡＮＴであれば前件部であるから
，そのサブルールの入力変数についての入力データが入
力データ・エリアから読出され，この入力データの同サ
ブルールのメンバーシップ関数に対する適合度が算出さ
れる（ステップ５３）。この適合度演算処理がＭＦ処理
で行なわれることになるので詳細については後述する。

【０１２４】算出された適合度と適合度エリアに記憶さ
れている値（その初期値は適合度の最大値である１であ
る）とのＭＩＮ演算が行なわれ，ＭＩＮ演算結果が適合
度エリアに記憶される（ステップ５４）。このＭＩＮ演
算は１つのルールに含まれるすべての前件部サブルール
の間において行なわれる。

【０１２５】ルール・メモリのアドレスを示すアドレス
・カウンタがインクレメントされ（ステップ５９），ス
テップ５１に戻って次のサブルールの読出しが行われる
。

【０１２６】読出されたサブルールのコードがＣＯＮで
あれば後件部であり，そのルールについての処理の終了
段階である。適合度エリアの適合度（ＭＩＮ演算結果）
とそのサブルールの後件部メンバーシップ関数について
後件部データ・エリアに格納されている値（初期値は０
）との間でＭＡＸ演算が行われ，ＭＡＸ演算結果が後件
部データ・エリア内の該当する後件部メンバーシップ関
数についての記憶場所に格納される（ステップ５６）。

【０１２７】このＭＡＸ演算は，ルール１とルール６の
ように後件部が同じ（ともにｙ１＝ＰＭ）であるルール
間で，共通の後件部メンバーシップ関数に作用させるべ
き唯一の適合度を得るために行なわれる。

【０１２８】この後，アドレス・カウンタがインクレメ
ントされてステップ５１に戻る。

【０１２９】読出されたコードがＤＥＦの場合には，後
件部データ・エリアに格納されている適合度データを用
いて，出力変数ごとに，確定演算処理が行なわれる（ス
テップ５８）。後件部メンバーシップ関数がシングルト
ンの場合には，後件部データ・エリアの適合度がそのま
ま対応するシングルトンの高さを表わす。確定演算処理
には，このような適合度が作用された後件部メンバーシ
ップ関数（シングルトン）の重心位置を求める重心法，
最も高さの高いメンバーシップ関数を選択する最大高さ
法等がある。確定演算処理結果は出力変数ごとに出力デ
ータとして出力データ・エリアに格納される。

【０１３０】この後，アドレス・カウンタがインクレメ
ントされて終了コードが読出されるので（ステップ５９
，５１），出力データの出力等の終了処理が行なわれて
１回のファジィ推論演算が終了する（ステップ６０）。

【０１３１】（５−２）　ルール処理２ルール処理２の
詳細が図１１から図１５に示されている。

【０１３２】ルール処理２では，一群のルールの解析と
再編成が行なわれる。たとえば，図７に示すルール群は
図１１に示すように再編成される。

【０１３３】この解析と再編成処理は次の手順で行なわ
れる。

【０１３４】Ｓ１．　　すべてのルールの前件部におい
て最も頻繁に現われる命題（サブルール）が見付け出さ
れる。図７に示すルール群では，ｘ１＝ＰＬという命題
が最も多く出現している。

【０１３５】Ｓ２．　　次に，上記Ｓ１で抽出したｘ１
＝ＰＬという命題を前件部に含むルールによって１つの
グループを形成する。ｘ１＝ＰＬはルール１，２，６，
８，９に含まれているので，これらのルールが１つのグ
ループを形成することになる。

【０１３６】Ｓ３．　　このグループに属するルールに
おいて，上記Ｓ１で抽出した命題ｘ１＝ＰＬのみを前件
部にもつルールが存在するかどうかを調べ，存在すれば
そのルールを抽出する。ルール８の前件部はｘ１＝ＰＬ
のみからなる。

【０１３７】Ｓ４．　　上記グループのうち上記Ｓ３で
排除したルール８を除く他のルールの中で最も多く出現
する前件部命題を見つけ出す。残りのルール１，２，６
，９の中で最も頻繁に現われるのは命題ｘ２＝ＰＭであ
る。

【０１３８】この命題ｘ２＝ＰＭを前件部にもつルール
によってサブグループを形成する。ルール１，６，９が
サブグループを形成することになる。

【０１３９】Ｓ５．　　このサブグループについて上記
Ｓ３およびＳ４と同様の処理を繰返すことにより，前件
部に含まれる命題の出現頻度の高い順，前件部命題の数
の少い順に，サブグループ内のルールを再配列する。

【０１４０】Ｓ６．　　ｘ１＝ＰＬを含むグループ内の
ルールの再配列が終了したのち，残りのルールについて
上記Ｓ１〜Ｓ５の処理を繰返す。

【０１４１】Ｓ７．　　すべてのルールについて再配列
が終了すると，これらのルールをサブルールに分解し，
かつサブルールをファジィ推論演算の逐次処理に適した
順序に配列するとともに各サブルールにコード（または
コマンド）を付与する。

【０１４２】たとえば，上記のグループに属するルール
１，２，６，８，９のサブルールは，図１２に示すよう
にツリー構造を形成するように体系付けられる。

【０１４３】最も頻度の高い命題ｘ１＝ＰＬにコードＩ
ｆが付与される。

【０１４４】この命題ｘ１＝ＰＬのみを前件部に含むル
ール８の後件部にコードＴＨＥＮが付与される。

【０１４５】２番目に頻度の高い命題ｘ２＝ＰＭにコー
ドＡＮＤ１が付与される。

【０１４６】これらの命題ｘ１＝ＰＬとｘ２＝ＰＭをと
もに含むルール１，６，９において第３番目の命題ｘ３
＝ＰＭ，ｘ４＝ＰＳにコードＡＮＤ２が付加され，それ
らの後件部にコードＴＨＥＮが付加される。

【０１４７】命題ｘ１＝ＰＬを含む他のルール２の２番
目の命題ｘ４＝ＺＲにコードＡＮＤ１が付与され，その
後件部にコードＴＨＥＮが付与される。

【０１４８】これらのサブルールが上記の再配列された
ルールの順序に配列されて，図１３に示すように，ルー
ル・メモリに記憶される。

【０１４９】ルール処理２においても，ワーク・エリア
には，図９（Ａ）　，（Ｂ）　，（Ｃ）　に示す入力デ
ータ・エリア，出力データ・エリアおよび後件部データ
・エリアが設けられる。

【０１５０】適合度エリアには図１４に示すように複数
のレジスタＲ１，Ｒ２，Ｒ３，…，Ｒｉが設けられる（
符号Ｒ１，Ｒ２，…はルール処理の符号と重複している
が，相互に関係はない）。

【０１５１】ルール処理２におけるファジィ推論演算の
処理手順が図１５に示されている。この図において，図
１０に示す処理と同一処理については同一のステップ番
号が（）内に示されている。

【０１５２】ルール・メモリから読出されたサブルール
のコードが判定される（ステップ６１，６２，６５，６
８，７０）。

【０１５３】コードがＩｆの場合には，そのサブルール
における算出された適合度は第１番目のレジスタＲ１に
格納され，かつ他のすべてのレジスタの内容がクリアさ
れる（ステップ６２〜６４）。

【０１５４】コードがＡＮＤｉ（ｉ＝１，２，…）の場
合には，そのサブルールにおける算出された適合度とレ
ジスタＲｉに格納されている適合度とのＭＩＮ演算が行
なわれ，このＭＩＮ演算結果がレジスタＲ（ｉ＋１）に
格納される（ステップ６５〜６８）。レジスタＲ（ｉ＋
１）の番号（ｉ＋１）はレジスタ番号カウンタに記憶さ
れる。

【０１５５】コードがＴＨＥＮの場合には，レジスタ番
号カウンタに記憶されている番号のレジスタに格納され
ている適合度と後件部データ・レジスタの対応する記憶
場所の値とのＭＡＸ演算が行なわれ，このＭＡＸ演算結
果は対応する記憶場所に格納される（ステップ６８，６
９）。

【０１５６】コードＤＥＦおよびＥＮＤの場合にはルー
ル処理１のステップ５８，６０と同じである（ステップ
７１，７３）。

【０１５７】このルール処理２は，出願人が特願平２−
１３９１０６において「ファジィ推論のためのファジィ
推論ルール記述適正化方法」として開示したものである
。

【０１５８】（５−３）　ルール処理３ルール処理３の
詳細が図１６から図１８に示されている。

【０１５９】ルール処理３は，前件部における入力変数
とメンバーシップ関数のすべての組合せについて，適合
度をあらかじめ演算し，メモリのワーク・エリアに記憶
しておくものである。

【０１６０】このようにして作成された適合度エリアが
図１７に示されている。適合度エリア以外のワーク・エ
リア，すなわち入力データ・エリア，出力データ・エリ
アおよび後件部データ・エリアは図９（Ａ）　，（Ｂ）
　，（Ｃ）　，（Ｄ）　に示すものと同じである。図９
（Ｄ）　に示す適合度エリアもＭＩＮ演算結果を記憶す
るために用いられる。

【０１６１】ルールは適合度エリアのアドレスを用いて
記述される。ルール・メモリの内容が図１６に示されて
いる。たとえば第１番目のサブルールはｘ１＝ＰＬであ
る（図８参照）。したがって，第１番目のサブルールを
示すデータは，適合度エリアのｘ１＝ＰＬに関する適合
度が記憶されている場所のアドレスａｄ１ということに
なる。他の点については図８に示すルール・メモリと同
じである。

【０１６２】したがって，ファジィ推論処理では図１８
に示すように，まず前件部のすべてのメンバーシップ関
数に対する入力データの適合度の演算処理が行なわれる
（ステップ８１）。

【０１６３】ルール・メモリからコードとアドレス（ル
ール・データ）とが読出され，コードがＡＮＴか，ＣＯ
Ｎか，ＤＥＦかが判定される（ステップ８２，５２，５
５，５７）。

【０１６４】コードがＡＮＴの場合には，ルール・デー
タであるアドレス・データを用いて適合度エリアがアク
セスされ，そのアドレスに格納されている適合度が読出
されて，ＭＩＮ演算が行なわれる。

【０１６５】他の処理は図１０に示すものと同じであり
，同一のステップ符号を付して重複説明を避ける。

【０１６６】（５−４）　ルール処理４ルール処理４は
上述したように，入力データの入力順に，入力データご
とに適合度演算を含むファジィ推論処理を行うものであ
り，その詳細が図１９から図２２に示されている。

【０１６７】図１９はルール・メモリの内容を示すもの
である。ルールは図７に示すものと同じであるが，メン
バーシップ関数が組合されていない入力変数については
その旨を示すコードＳが組合されている（たとえばルー
ル１のｘ３＝Ｓなど）。

【０１６８】図２０はＲＡＭのワーク・エリアを示すも
のである。入力データ・エリアは原則的に１つの入力デ
ータを格納する容量（１バイト）をもてばよい。出力デ
ータ・エリアおよび後件部データ・エリアは図９に示す
ものと同じである。適合度エリアは１つの入力変数に関
する７種類のメンバーシップ関数についての適合度を記
憶する容量をもつ。さらにＭＩＮレジスタ・エリアが設
けられている。このＭＩＮレジスタ・エリアは，ルール
ごとにその前件部処理において得られる適合度のＭＩＮ
演算結果を記憶するものである。この実施例ではルール
の数をｍｘとする。

【０１６９】ファジィ演算処理の手順について図２１を
参照して説明する。入力変数ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４の
順に入力データが与えられるものとする。

【０１７０】まず，すべてのＭＩＮレジスタが初期化さ
れる（ステップ９１）。この初期化処理では適合度の最
大値，すなわち１が全ＭＩＮレジスタにセットされる。

【０１７１】続いて入力変数番号を指示するカウンタの
値ｎが１にセットされる（ステップ９２）。入力変数ｘ
１，ｘ２，ｘ３およびｘ４の入力変数番号をそれぞれ１
，２，３および４とする。

【０１７２】第１番目の入力変数ｘ１についての入力デ
ータを受信（または入力）するまで待つ。その入力デー
タを受信すると，受信した入力データは入力データ・エ
リアに記憶される（ステップ９３）。

【０１７３】受信した入力データの入力変数について設
定されたすべてのメンバーシップ関数ＰＬ〜ＮＬに対す
る入力データの適合度が求められ，得られた適合度がメ
ンバーシップ関数のラベルに対応して適合度エリアに記
憶される（ステップ９４）。

【０１７４】ルール番号を示すカウンタの値ｍが１に初
期化される（ステップ９５）。

【０１７５】ルール・メモリが参照され，ルールｍにお
ける入力変数ｘｎに組合せられたメンバーシップ関数の
ラベルがコードＳであるかどうかがチェックされる（ス
テップ９６，９７）。入力変数ｘｎにコードＳが組合さ
れている場合にはその入力変数について次に述べる前件
部処理を行なう必要はない。

【０１７６】ルールｍにおける入力変数ｘｎに組合され
たメンバーシップ関数のラベルがコードＳ以外，すなわ
ちＰＬ〜ＮＬのいずれか１つであれば，適合度エリアか
らそのラベルに対応する適合度が読出され（ステップ９
８），この適合度がそのルールｍについてのＭＩＮレジ
スタに設定されている適合度よりも小さいかどうかが判
定される（ＭＩＮ演算）（ステップ９９）。第１番目の
入力変数ｘ１の場合には，ＭＩＮレジスタは上記のよう
に最大値１をセットすることにより初期化されているか
ら，読出された適合度が１以外であればステップ９９の
判定は常にＹＥＳとなる。ステップ９９でＹＥＳとなれ
ば，適合度エリアから読出された適合度がＭＩＮレジス
タに記憶され，ＭＩＮレジスタの内容が更新される（ス
テップ１００　）。このようにして，各入力変数につい
ての処理ごとに，その入力変数が関連するルールの適合
度のＭＩＮ演算が行なわれ，そのルールにおける適合度
の最小値が求められていく。

【０１７７】ルール番号を表わすカウンタの値ｍが１ず
つインクレメントされることにより，上述したステップ
９６〜１００　の前件部処理がルールごとに繰返されて
いく（ステップ１０１　，１０２　）。

【０１７８】上記カウンタの値ｍがｍｘ＋１になるとす
べてのルールについての上記前件部処理が終了したこと
になり，入力変数番号を示すカウンタｎが１つインクレ
メントされ，次の入力変数が指示され（ステップ１０３
　），次の入力変数の入力データの受信を待つことにな
る（ステップ１０４　）。

【０１７９】このようにして，入力データが受信される
毎に受信した入力データの入力変数に関する前件部処理
が行なわれるので，図２２に示すように，次の入力デー
タの転送中に，先に受信した入力データについての前件
部処理を実行することができる。このためデータ転送に
長い時間を要する場合でも待ち時間を削減して全体の処
理効率を向上させることが可能となる。図２２において
入力ｘＥデータは最後の入力データを意味し，この実施
例の入力変数ｘ４の入力データに対応する。

【０１８０】最後の入力変数ｘ４についての前件部処理
が終了すると（ステップ１０４　），後件部が同一であ
るルールが存在するかどうかがチェックされる。たとえ
ば図１９に示すルール１とルール６はともに後件部がｙ
１＝ＰＭで同一である。ルール２とルール５は後件部が
ｙ１＝ＺＲで同一である。このように後件部が同一であ
るルール間において，各ルールで得られた適合度のＭＡ
Ｘ演算が行なわれ，このＭＡＸ演算結果がその後件部の
メンバーシップ関数のラベルに作用させるべきものとし
て後件部データ・エリアに記憶される（ステップ１０５
　）。たとえば，ルール１の前件部処理で得られた適合
度をａ１（上述のＭＩＮ演算結果，すなわちＭＩＮレジ
スタに記憶されている適合度），ルール６の適合度をａ
６とする。これらの適合度ａ１とａ６のＭＡＸ演算が行
なわれ，その結果，Ａ１＝ａ１またはａ６のいずれか大
きい方が後件部のメンバーシップ関数ＰＭに作用させる
べきものとして後件部データ・エリアに保存される。

【０１８１】このようにして，後件部のメンバーシップ
関数に作用させるべき適合度（上記のＭＡＸ演算結果，
または同一の後件部をもつルールが２つ以上存在しない
場合にはルールごとの適合度）が得られるとこれらの適
合度はすべて後件部データ・エリアに一旦記憶される。これらの適合度を対応する後件部メンバーシップ関数に
作用させ（ＭＩＮ演算，またはトランケーション），得
られたメンバーシップ関数相互のＭＡＸ演算が実行され
る。これが後件部演算処理である（ステップ１０６　）
。

【０１８２】最後に，後件部演算処理結果に対する非フ
ァジィ化処理により，出力変数についての確定した出力
データが得られる（ステップ１０７　）。この出力デー
タは出力変数ごとに出力データ・エリアに記憶される。

【０１８３】このルール処理４は出願人が「ファジィ推
論処理方法および装置」として既に出願したものである
（平成３年５月１５日出願，整理番号　９０１９４）。

【０１８４】（６）　メンバーシップ関数（ＭＦ）処理
の詳細次に３つのＭＦ処理について説明する。

【０１８５】（６−１）　ＭＦ処理１ＭＦ処理１は図２３および図２４に示されている。

【０１８６】この処理では各メンバーシップ関数は，そ
の関数値（グレード）が変数値をアドレスとしてメモリ
（ＲＯＭ）に格納される。グレードはたとえば８ビット
で表現される。変数値も８ビットで表現され，それぞれ
のメンバーシップ関数において００〜ＦＦの値をとる。

【０１８７】図２３に示すようにＭＦ−０〜ＭＦ−Ｎの
Ｎ＋１種類のメンバーシップ関数が設定されている。メ
ンバーシップ関数の変数値が下位８ビットのアドレスで
表現され，第９位以上の上位ビットによってメンバーシ
ップ関数の種類（ラベルまたは番号）が指定される。Ｍ
Ｆ−０は入力ｘ１−ＰＬに，ＭＦ−１は入力ｘ１−ＰＭ
にそれぞれ対応するように，メンバーシップ関数の番号
０〜Ｎと，入力変数とラベルとの対とが繰返されている
。

【０１８８】図２４（Ａ）　，（Ｂ）　に設定されたメ
ンバーシップ関数の例が示されている。このように任意
の形状のメンバーシップ関数を設定することができる。

【０１８９】メンバーシップ関数値（適合度）は，入力
データを下位８ビットアドレス，メンバーシップ関数番
号を上位アドレスとしてメモリをアクセスすることによ
り，メモリから読出される。

【０１９０】（６−２）　ＭＦ処理２ＭＦ処理２は図２５から図２７に示されている。

【０１９１】メンバーシップ関数の基本形は図２５に示
すように台形である。このメンバーシップ関数は，４つ
の変曲点の座標と左，右の２つの傾きによって特定され
る。両端の変曲点のグレードは０，中央の２つの変曲点
のグレードは１に設定されるので，これらの変曲点はそ
の入力変数（横軸）の座標ｘｊ０，ｘｊ１，ｘｊ２およ
びｘｊ３を与えることにより特定できる。左右の傾きは
ｇｊ０，ｇｊ１で与えられる。ここでｊはメンバーシッ
プ関数の番号である。ｘｊ１＝ｘｊ２であればメンバー
シップ関数は三角形となる。

【０１９２】図２６（Ａ）　はメモリ（ＲＯＭ）の全体
を，図２６（Ｂ）は１つのメンバーシップ関数を規定す
るエリアをそれぞれ示している。上述したＭＦ処理１に
比べてメモリのエリアがかなり少なくてすむ。

【０１９３】図２７は，上記のメンバーシップ関数に対
する入力データの適合度を演算する処理手順を示してい
る。入力データをｘｉで表わす。

【０１９４】ｘｉ＜ｘｊ０およびｘｉ＞ｘｊ３の領域で
は適合度は０となる（ステップ１１２，１１３　，１１
７　，１１９　）。

【０１９５】ｘｊ１≦ｘｉ≦ｘｊ２の領域では適合度は
１となる（ステップ１１１　，１１５　，１１６　）。

【０１９６】ｘｊ０≦ｘｉ＜ｘｊ１の領域では，適合度
は傾きｇｊ０を用いて，ｇｊ０（ｘｉ−ｘｊ０）により
算出される（ステップ１１１　，１１２　，１１４　）
。

【０１９７】ｘｊ２＜ｘｉ≦ｘｊ３の領域では，適合度
は傾きｇｊ１を用いて，ｇｊ１（ｘｊ３−ｘｉ）で与え
られる（ステップ１１５　，１１７　，１１８　）。

【０１９８】（６−３）　ＭＦ処理３ＭＦ処理３の詳細が図２８から図３０に示されている。

【０１９９】ＭＦ処理３ではメンバーシップ関数は三角
形が基本形である。三角形は，頂点の座標と両斜辺の傾
き，または頂点の座標と底辺の両端の座標によって定義
可能である。頂点のグレード（メンバーシップ関数の値
）を常に１とすれば，頂点の座標としては変数ｘのみを
与えればよい。三角形状のメンバーシップ関数のグレー
ドが零でない範囲（すなわち底辺の長さ範囲）をメンバ
ーシップ関数の定義域という。

【０２００】この実施例においては，メンバーシップ関
数は頂点の座標と左右の斜辺の傾きによって定義される
ものとする。入力変数ｘ１についての７種類のメンバー
シップ関数の作成について説明する。

【０２０１】図２８に示すように，入力変数ｘ１につい
ての７種類のメンバーシップ関数ラベルＭＦ１１〜ＭＦ
１７と，それらのメンバーシップ関数の頂点のｘ座標ｘ
１１〜ｘ１７が与えられる。頂点のグレードはすべて１
である。

【０２０２】この実施例では，各メンバーシップ関数の
定義域は左右に隣接するメンバーシップ関数の頂点のｘ
座標間の範囲と定められている。左端または右端のメン
バーシップ関数については，右側または左側に隣接する
メンバーシップ関数の頂点のｘ座標と変数ｘのレンジの
左端または右端との間が定義域となる。

【０２０３】変数ｘのレンジが頂点の座標ｘ１２〜ｘ１
６によって６つの区間Ｔ１１〜Ｔ１６に分割される。各
区間においては左右に隣接するメンバーシップ関数が重
複して定義される。そして，左右のメンバーシップ関数
は区間の中心に関して左右対称である。したがって，各
区間において１つの傾きｇ１１〜ｇ１６のみを定めれば
よいことになる。この実施例では正の傾きが定められる
。各区間において，右側のメンバーシップ関数の左側の
斜辺の傾きはそれぞれｇ１１〜ｇ１６のいずれかであり
，左側のメンバーシップ関数の右側の斜辺の傾きはそれ
ぞれ−ｇ１１〜−ｇ１６のいずれかとなる。

【０２０４】頂点座標データｘ１１〜ｘ１７を用いて，
各区間Ｔ１１〜Ｔ１６における傾きｇ１１〜ｇ１６が算
出される。傾きｇ１ｉは，ｇ１ｉ＝１／［ｘ１（ｉ＋１
）−ｘ１ｉ］として求められる。ここで分子の１はグレ
ードを表わしている。もし８ビットで表現されるならば
上記の式の分子には１に代えて２５６　が用いられよう
。

【０２０５】以上のようにして，入力変数ｘ１について
の７種類のメンバーシップ関数を定義するデータがすべ
て作成されたことになる。このメンバーシップ関数デー
タが図２９に示されている。この図から分るように，１
つのメンバーシップ関数について，それぞれ頂点の座標
と，左右両斜辺についての２つの傾きと，要すれば底辺
の両端の座標とを設定する上記のＭＦ処理２の場合に比
べて，データ量がはるかに少くなっていることが容易に
理解できよう。

【０２０６】上記の処理はすべての入力変数について繰
返して行われる。

【０２０７】次に図３０を参照して適合度演算処理につ
いて説明する。

【０２０８】入力データがどの区間に属するかが判定さ
れる（ステップ１２１）。たとえば図２９において入力
データｘ１（入力データもｘ１で表現する）が与えられ
たとすると，この入力データｘ１はｘ１４よりも小さく
かつｘ１３よりも小さいので区間Ｔ１３に属すると判定
される。このようにして判定された区間は入力変数ｘ１
に関して所定のバッファに記憶される。

【０２０９】続いて，判定された区間Ｔ１３について設
定されている傾きデータｇ１３を用いて右側のメンバー
シップ関数ＭＦ１４についての適合度ａが求められる。この適合度は，ａ＝（ｘ１−ｘ１３）によって算出され
る。左側のメンバーシップ関数ＭＦ１３についての適合
度は１−ａとして算出される（図２８参照）。８ビット
表現の場合には２５６　−ａとなろう（ステップ１２２
　）。

【０２１０】このようにして，算出されたメンバーシッ
プ関数ＭＦ１４，ＭＦ１３についての入力データｘ１の
適合度はバッファにセットされる。

【０２１１】このＭＦ処理３は，出願人が「メンバーシ
ップ関数データ作成方法および装置ならびに適合度演算
方法および装置」として先に出願したものである（平成
３年５月１０日出願，整理番号　９０１９３）。

【０２１２】ルール処理，ＭＦ処理に応じてルールやメ
ンバーシップ関数を表わすデータの再配列，並びかえの
処理が必要であり，これが上述したコンパイル処理で行
なわれることがよく理解できよう。

【図面の簡単な説明】

【図１】ファジィ開発システムの全体構成を示すブロッ
ク図である。

【図２】ファジィ開発システムにおける処理の流れを示
すフロー・チャートである。

【図３】要求仕様入力時における表示例を示す。

【図４】推論エンジン・ライブラリの内容を示す。

【図５】（Ａ）　および（Ｂ）　はそれぞれ推論エンジ
ンを選定する処理に用いられるメンバーシップ関数の例
を示す。

【図６】推論エンジン性能データ・ベースの内容を示す
。

【図７】ルールの例を示す。

【図８】ルール処理１におけるルール・メモリを示す。

【図９】（Ａ）　，（Ｂ）　，（Ｃ）　および（Ｄ）　
はそれぞれワーク・エリアに設けられた各エリアを示す
。

【図１０】ルール処理１におけるファジィ推論演算を示
すフロー・チャートである。

【図１１】ルール処理２によって再配列されたルールを
示す。

【図１２】ルールのツリー構造を示す。

【図１３】ルール・メモリを示す。

【図１４】適合度エリアを示す。

【図１５】ルール処理２におけるファジィ推論演算を示
すフロー・チャートである。

【図１６】ルール処理３におけるルール・メモリを示す
。

【図１７】適合度エリアを示す。

【図１８】ルール処理３におけるファジィ推論演算を示
すフロー・チャートである。

【図１９】ルール処理４におけるルールの例を示す。

【図２０】ワーク・エリアの内容を示す。

【図２１】ルール処理４におけるファジィ推論演算を示
すフロー・チャートである。

【図２２】ルール処理４における処理の流れを示す。

【図２３】ＭＦ処理１におけるＭＦメモリを示す。

【図２４】（Ａ）　および（Ｂ）　はメンバーシップ関
数の例を示す。

【図２５】ＭＦ処理２におけるメンバーシップ関数を示
す。

【図２６】（Ａ）　および（Ｂ）　はＭＦメモリの内容
を示す。

【図２７】ＭＦ処理２における適合度演算処理を示すフ
ロー・チャートである。

【図２８】ＭＦ処理３におけるメンバーシップ関数を示
す。

【図２９】ＭＦメモリの内容を示す。

【図３０】ＭＦ処理における適合度演算処理を示すフロ
ー・チャートである。

【符号の説明】

１６　　ユーザ・インタフェイス１７　　推論エンジン選定部１８　　シミュレーション実行演算部２１　　推論エンジン選定知識データ・ベース２２　　
推論エンジン性能データ・ベース２３　　推論エンジン
・ライブラリ２４　　推論エンジン・コンパイル部２５　　知識データ・コンパイル部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】　　推論エンジンに関してユーザが要求す
る仕様に関するデータを入力するための第１の入力手段
，ユーザが実現しようとするファジィ推論のための知識
に関するデータを入力するための第２の入力手段，複数
種類の推論エンジン・モジュールをあらかじめ格納した
推論エンジン・ライブラリ，ならびに上記第２の入力手
段によって入力された知識にしたがうファジィ推論に適
しかつ上記第１の入力手段によって入力された仕様に適
合する推論エンジン・モジュールを，上記推論エンジン
・ライブラリに格納されている複数種類の推論エンジン
・モジュールの中から選択する選定手段，を備えたファ
ジィ開発システム。
【請求項２】　　上記選定手段によって選択された推論
エンジン・モジュールを上記第２の入力手段によって入
力された知識に適するように，上記第２の入力手段によ
って入力された知識を上記選定手段によって選択された
推論エンジン・モジュールに適するようにそれぞれ加工
して出力する出力手段をさらに備えている請求項１に記
載のファジィ開発システム。
【請求項３】　　上記選定手段が，上記第１の入力手段
によって入力された要求仕様を特徴づけるパラメータと
上記第２の入力手段によって入力された知識を特徴づけ
るパラメータとを用いて，所定のルールにしたがうファ
ジィ推論演算を行い，その推論演算結果に応じて適切な
推論エンジン・モジュールを選択するものである請求項
１に記載のファジィ開発システム。
【請求項４】　　上記第１の入力手段によって入力され
る要求仕様に関するデータが，ファジィ推論演算のため
に使用可能なメモリのワーク・エリアの容量，推論エン
ジン・モジュールを格納するための利用可能なメモリ容
量，推論エンジン・モジュールに要求される演算速度，
ファジィ推論において希望する入力データに関する処理
の順序およびルールの前件部に設定するメンバーシップ
関数の形状の自由度のうちの少なくとも一項目に関する
データである請求項１に記載のファジィ開発システム。
【請求項５】　　上記第１の入力手段によって入力され
る要求仕様に関するデータがさらに，使用を希望するＣ
ＰＵの型式とその動作クロック周波数に関するデータを
含んでいる請求項４に記載のファジィ開発システム。
【請求項６】　　上記要求仕様に関するデータが，上記
ワーク・エリアの容量，メモリ容量，演算速度，処理順
序および自由度についての重要度または優先順位を含ん
でいる請求項４に記載のファジィ開発システム。
【請求項７】　　上記の各推論エンジン・モジュールが
，設定された複数のルールの処理方法を記述したルール
処理モジュール，および設定されたメンバーシップ関数
の記述方法とメンバーシップ関数に対する入力データの
適合度を算出する演算方法とを含むメンバーシップ関数
処理モジュールから構成されている請求項１に記載のフ
ァジィ開発システム。
【請求項８】　　上記推論エンジン・ライブラリに，設
定された複数のルールの処理方法を記述した複数のルー
ル処理モジュール，および設定されたメンバーシップ関
数の記述方法とメンバーシップ関数に対する入力データ
の適合度を算出する演算方法とを含む複数のメンバーシ
ップ関数処理モジュールがあらかじめ格納されており，
各推論エンジン・モジュールは，ルール処理モジュール
とメンバーシップ関数モジュールとの組合せにより表現
される請求項１に記載のファジィ開発システム。
【請求項９】　　上記第２の入力によって入力された知
識にしたがってファジィ推論のシミュレーションを実行
する手段を備えている請求項１に記載のファジィ開発シ
ステム。
【請求項１０】　　上記推論エンジン・ライブラリに格
納されている推論エンジン・モジュールごとに，推論エ
ンジンの所定の項目についての性能を算出するための演
算法をあらかじめ格納した推論エンジン性能データ・ベ
ース，および上記選定手段によって選択された推論エン
ジン・モジュールについて，その推論エンジンの特徴パ
ラメータおよび上記第２の入力手段によって入力された
知識の特徴パラメータを，上記推論エンジン性能データ
・ベースに格納されている対応する演算法にあてはめる
ことにより性能を算出する性能演算手段，をさらに備え
ている請求項１に記載のファジィ開発システム。
【請求項１１】　　推論エンジンの性能に関する上記所
定の項目が，ファジィ推論実行のために必要なメモリの
ワーク・エリア，ファジィ推論エンジンを格納するのに
必要なメモリ容量およびファジィ推論の演算速度のうち
の少なくとも一項目である請求項１０に記載のファジィ
開発システム。
【請求項１２】　　上記性能演算手段により算出された
性能を表示する表示手段をさらに備えている請求項１０
に記載のファジィ開発システム。
【請求項１３】　　上記選定手段によって複数の推論エ
ンジン・モジュールが選択され，選択された複数の推論
エンジン・モジュールの性能が上記性能演算手段によっ
て算出され，複数の推論エンジン・モジュールについて
算出された性能が上記表示手段に表示される，請求項１
２に記載のファジィ開発システム。
【請求項１４】　　上記表示手段に性能が表示された複
数の推論エンジン・モジュールのいずれか一つをユーザ
が選択するための第３の入力手段をさらに備えている請
求項１３に記載のファジィ開発システム。
【請求項１５】　　上記表示手段に性能が表示された推
論エンジン・モジュールの可否を入力するための第４の
入力手段をさらに備えている請求項１２に記載のファジ
ィ開発システム。
【請求項１６】　　上記第４の入力手段によって推論エ
ンジン・モジュールの拒否が入力されたときに，上記第
１の入力手段による仕様データの再入力または上記第２
の入力手段による知識データの再入力を許可する制御手
段をさらに備えている請求項１５に記載のファジィ開発
システム。
【請求項１７】　　上記ルール処理モジュールのうちの
一が，入力されたルール・データを入力の順序にしたが
ってルール・メモリに記憶し，ルール・メモリに記憶さ
れているルール・データの順序にしたがって推論演算を
実行するようにプログラムされているものである，請求
項８に記載のファジィ開発システム。
【請求項１８】　　上記ルール処理モジュールのうちの
一が，入力されたルールの記述の中から共通のサブルー
ルを抽出し，記述されている回数が多い順序にサブルー
ルを並び変えてルール・メモリに記憶し，ルール・メモ
リに記憶されているサブルールの順序にしたがって推論
演算を実行するようにプログラムされているものである
，請求項８に記載のファジィ開発システム。
【請求項１９】　　上記ルール処理モジュールのうちの
一が，設定されたすべての前件部メンバーシップ関数に
対する与えられたデータの適合度を演算してメモリに記
憶し，各ルールの処理においてメモリの対応する適合度
を参照するようにプログラムされているものである，請
求項８に記載のファジィ開発システム。
【請求項２０】　　上記ルール処理モジュールのうちの
一が，入力データが与えられた順番にしたがって，入力
データごとに，その入力データに関連するルールの処理
を行うようにプログラムされているものである，請求項
８に記載のファジィ開発システム。
【請求項２１】　　上記メンバーシップ関数モジュール
のうちの一が，メンバーシップ関数ごとに，メンバーシ
ップ関数値をメンバーシップ関数メモリに記憶しておき
，与えられた入力データに対応するメンバーシップ関数
値を上記メモリから読出して適合度として出力するよう
にプログラムされているものである，請求項８に記載の
ファジィ開発システム。
【請求項２２】　　上記メンバーシップ関数モジュール
のうちの一が，メンバーシップ関数ごとに，台形を基本
形とするメンバーシップ関数を表わすデータとして変曲
点の座標と立上りおよび立下りの傾きとをメンバーシッ
プ関数メモリに記憶しておき，これらのデータを用いて
，与えられた入力データに対する適合度を求めるように
プログラムされているものである，請求項８に記載のフ
ァジィ開発システム。
【請求項２３】　　上記メンバーシップ関数モジュール
のうちの一が，一入力変数についての複数の三角形状の
メンバーシップ関数を，隣接する２つのメンバーシップ
関数が相互に重複しかつこれらの重複区間において対称
となるように設定し，各メンバーシップ関数の頂点の座
標と左右いずれか一方の傾きとをメンバーシップ関数メ
モリに記憶しておき，これらのデータを用いて，与えら
れた入力データに対する適合度を求めるようにプログラ
ムされているものである，請求項８に記載のファジィ開
発システム。
【請求項２４】　　複数種類の推論エンジン・モジュー
ルをあらかじめ推論エンジン・ライブラリに格納してお
き，推論エンジンに関してユーザが要求する仕様に関す
るデータを入力させ，ユーザが実現しようとするファジ
ィ推論のための知識に関するデータを入力させ，入力さ
れた知識にしたがうファジィ推論に適しかつ入力された
仕様に適合する推論エンジン・モジュールを，上記推論
エンジン・ライブラリに格納されている複数種類の推論
エンジン・モジュールの中から選択する，ファジィ開発
システムの動作方法。
【請求項２５】　　選択された推論エンジン・モジュー
ルを入力された知識に適するように，入力された知識を
選択された推論エンジン・モジュールに適するようにそ
れぞれ加工して出力する請求項２４に記載のファジィ開
発システムの動作方法。
【請求項２６】　　入力された要求仕様を特徴づけるパ
ラメータと入力された知識を特徴づけるパラメータとを
用いて，所定のルールにしたがうファジィ推論演算を行
い，その推論演算結果に応じて適切な推論エンジン・モ
ジュールを選択する請求項２４に記載のファジィ開発シ
ステムの動作方法。
【請求項２７】　　上記要求仕様に関するデータが，フ
ァジィ推論演算のために使用可能なメモリのワーク・エ
リアの容量，推論エンジン・モジュールを格納するため
の利用可能なメモリ容量，推論エンジン・モジュールに
要求される演算速度，ファジィ推論において希望する入
力データに関する処理の順序およびルールの前件部に設
定するメンバーシップ関数の形状の自由度のうちの少な
くとも一項目に関するデータである請求項２４に記載の
ファジィ開発システムの動作方法。
【請求項２８】　　要求仕様に関するデータがさらに，
使用を希望するＣＰＵの型式とその動作クロック周波数
に関するデータを含んでいる請求項２７に記載のファジ
ィ開発システムの動作方法。
【請求項２９】　　上記要求仕様に関するデータが，上
記ワーク・エリアの容量，メモリ容量，演算速度，処理
順序および自由度についての重要度または優先順位を含
んでいる請求項２７に記載のファジィ開発システムの動
作方法。
【請求項３０】　　上記の各推論エンジン・モジュール
を，設定された複数のルールの処理方法を記述したルー
ル処理モジュール，および設定されたメンバーシップ関
数の記述方法とメンバーシップ関数に対する入力データ
の適合度を算出する演算方法とを含むメンバーシップ関
数処理モジュールから構成する請求項２４に記載のファ
ジィ開発システムの動作方法。
【請求項３１】　　上記推論エンジン・ライブラリに，
設定された複数のルールの処理方法を記述した複数のル
ール処理モジュール，および設定されたメンバーシップ
関数の記述方法とメンバーシップ関数に対する入力デー
タの適合度を算出する演算方法とを含む複数のメンバー
シップ関数処理モジュールをあらかじめ格納しておき，
各推論エンジン・モジュールを，ルール処理モジュール
とメンバーシップ関数モジュールとの組合せにより表現
する請求項２４に記載のファジィ開発システムの動作方
法。
【請求項３２】　　入力された知識にしたがってファジ
ィ推論のシミュレーションを実行し，このシミュレーシ
ョン結果に応じて知識の可否を判定する請求項２４に記
載のファジィ開発システムの動作方法。
【請求項３３】　　シミュレーションの後，知識を修正
し，再度シミュレーションを実行する請求項３２に記載
のファジィ開発システムの動作方法。
【請求項３４】　　上記推論エンジン・ライブラリに格
納されている推論エンジン・モジュールごとに，推論エ
ンジンの所定の項目についての性能を算出するための演
算法をあらかじめ推論エンジン性能データ・ベースとし
て格納しておき，選択した推論エンジン・モジュールに
ついて，その推論エンジンの特徴パラメータおよび入力
された知識の特徴パラメータを，上記推論エンジン性能
データ・ベースの対応する演算法にあてはめることによ
り性能を算出する，請求項２４に記載のファジィ開発シ
ステムの動作方法。
【請求項３５】　　推論エンジンの性能に関する上記所
定の項目が，ファジィ推論実行のために必要なメモリの
ワーク・エリア，ファジィ推論エンジンを格納するのに
必要なメモリ容量およびファジィ推論の演算速度のうち
の少なくとも一項目である請求項３４に記載のファジィ
開発システムの動作方法。
【請求項３６】　　算出した性能を表示装置に表示する
請求項３４に記載のファジィ開発システムの動作方法。
【請求項３７】　　複数の推論エンジン・モジュールを
選択し，選択した複数の推論エンジン・モジュールの性
能を算出し，複数の推論エンジン・モジュールについて
算出した性能を上記表示装置に表示する，請求項３６に
記載のファジィ開発システムの動作方法。
【請求項３８】　　上記表示装置に性能が表示された複
数の推論エンジン・モジュールのいずれか一つをユーザ
が選択する請求項３７に記載のファジィ開発システムの
動作方法。
【請求項３９】　　上記表示装置に性能が表示された推
論エンジン・モジュールの可否をユーザが入力する請求
項３７に記載のファジィ開発システムの動作方法。
【請求項４０】　　上記表示装置に性能が表示された推
論エンジン・モジュールの拒否が入力されたときに，仕
様データの再入力または知識データの再入力を許可する
請求項３９に記載のファジィ開発システムの動作方法。
【請求項４１】　　推論エンジンに関してユーザが要求
する少なくとも一つの仕様項目に関するデータを入力す
るための第１の入力手段，ユーザが実現しようとするフ
ァジィ推論のための知識に関するデータを入力するため
の第２の入力手段，上記第２の入力手段によって入力さ
れた知識を特徴づける少なくとも一つのパラメータに関
するデータを作成する手段，ならびに仕様項目と知識を
特徴づけるパラメータに関する命題を前件部に含み，複
数種類の推論エンジンに関する命題を後件部に含むルー
ルにしたがって，上記第１の入力手段から入力されたデ
ータおよび上記作成手段によって作成されたデータを用
いてファジィ推論演算を実行し，上記第２の入力手段に
よって入力された知識にしたがうファジィ推論に適しか
つ上記第１の入力手段によって入力された仕様に適合す
る推論エンジンを決定する推論エンジン選定手段，を備
えたファジィ開発システム。
【請求項４２】　　上記仕様項目が，ファジィ推論演算
のために使用可能なメモリのワーク・エリアの容量，推
論エンジン・モジュールを格納するために利用可能なメ
モリ容量，推論エンジン・モジュールに要求される演算
速度，ファジィ推論において希望する入力データに関す
る処理の順序およびルールの前件部に設定するメンバー
シップ関数の形状の自由度のうちの少なくとも一項目で
ある請求項４１に記載のファジィ開発システム。
【請求項４３】　　上記の知識を特徴づけるパラメータ
が，ルールの数，入力変数の種類数，出力変数の種類数
，および前件部における入力変数とメンバーシップ関数
との組合せの数のうちの少なくとも一項目である請求項
４１に記載のファジィ開発システム。
【請求項４４】　　上記の各推論エンジン・モジュール
が，設定された複数のルールの処理方法を記述したルー
ル処理モジュール，および設定されたメンバーシップ関
数の記述方法とメンバーシップ関数に対する入力データ
の適合度を算出する演算方法とを含むメンバーシップ関
数処理モジュールから構成されており，上記ルールの後
件部が複数のルール処理モジュールと複数のメンバーシ
ップ関数処理モジュールに関する命題を含んでいる請求
項４１に記載のファジィ開発システム。
【請求項４５】　　推論エンジンに関してユーザが要求
する少なくとも一つの仕様項目に関するデータを入力さ
せ，ユーザが実現しようとするファジィ推論のための知
識に関するデータを入力させ，入力された知識を特徴づ
ける少なくとも一つのパラメータに関するデータを作成
し，仕様項目と知識を特徴づけるパラメータに関する命
題を前件部に含み，複数種類の推論エンジンに関する命
題を後件部に含むルールにしたがって，入力された仕様
項目に関するデータおよび作成された特徴パラメータに
関するデータを用いてファジィ推論演算を実行し，入力
された知識にしたがうファジィ推論に適しかつ入力され
た仕様に適合する推論エンジンを決定する，ファジィ開
発システムの動作方法。
【請求項４６】　　上記仕様項目が，ファジィ推論演算
のために使用可能なメモリのワーク・エリアの容量，推
論エンジン・モジュールを格納するために利用可能なメ
モリ容量，推論エンジン・モジュールに要求される演算
速度，ファジィ推論において希望する入力データに関す
る処理の順序およびルールの前件部に設定するメンバー
シップ関数の形状の自由度のうちの少なくとも一項目で
ある請求項４５に記載のファジィ開発システムの動作方
法。
【請求項４７】　　上記の知識を特徴づけるパラメータ
が，ルールの数，入力変数の種類数，出力変数の種類数
，および前件部における入力変数とメンバーシップ関数
との組合せの数のうちの少なくとも一項目である請求項
４５に記載のファジィ開発システムの動作方法。
【請求項４８】　　上記の各推論エンジン・モジュール
を，設定された複数のルールの処理方法を記述したルー
ル処理モジュール，および設定されたメンバーシップ関
数の記述方法とメンバーシップ関数に対する入力データ
の適合度を算出する演算方法とを含むメンバーシップ関
数処理モジュールから構成しておき，上記ルールの後件
部に複数のルール処理モジュールと複数のメンバーシッ
プ関数処理モジュールに関する命題を含ませておく請求
項４５に記載のファジィ開発システムの動作方法。