JPH0485602A - 画像濃度制御装置 - Google Patents

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】

産業上の利用分野 本発明１−１　　複数の調整可能なパラメータを持つ対
象の出力ベクトルＹを目標値ベクトルＹｄに一致させる
学習制御装値に関するものであム従来の技術 機器やシステムは一般に複数の調整可能なパラメータを
持杖　これらのバラメコ、夕を調整することで、全体の
出力を調整することが可能であもしかしなが叙　機器や
システムの仕様に一層の高精度化と知能化が要求される
につれて、それぞれのパラメータと全体の出力の関係を
定量的に把握することが非常に困難となも　この様な場
合１これらのパラメータを順番に変化させて、全体の出
力をできるだけ大きくするパラメータの組合せを発見す
る学習制御装値が注目されており、歪の代表的なものと
］７で山登り法を用いた学習制御装値が提案されていム
　し力用７ながら、山登り法不二用いた学習制御装値ひ
は学習に非常に時間がかかり実用」問題かあ−また このよ・うな問題を解決するために　本出願人は特願平
２−１３１．４１号に効率の良い学習制御装値を提案１
７總 以下図面を参照しながら特願平２−、−１３１４１号に
示した従来の学習制御装値について説明″５１も第７図
１ｉ　　学習制御装値の制御対象の一例としで取り−」
二げる歩行機械の斜視図である。第７図において、　７
００は地１１Ｎ７０１ａおよび７０１ｂは地面’７００
と接地し移動を行なう前足および後だ、７０２ａは前ｆ
ｉ、、　７０１　ａを回動するモー久　’７０２ｂは後
足７０１ｂを回動するモー久　７０６はモータ７０２ａ
および７０２ｂを駆動するドライバー　７０３ａおよび
７０３ｂは前足７０１ａおよび後５．．７０　ｌ　ｂの
角度を検出する角度検出器７０４はモータ７０１ａとモ
ータ７０１ｂを連結する胴体３７０５は歩行機械が１回
のが行動性で移動した都を検出する歩行距離検出器であ
る。 次艮　このように構成された歩行機械、の歩行動作につ
いて説明世る。歩４”■機械１よ　前だ７０１ａおよび
後Ｈ７０ｌ　ｂが地面“７００に接地する部分に作用す
る摩擦を利用して移動°４４１回の歩行動作は第８図に
示°４ように、姿勢へから姿勢Ｂへの足の変化と姿勢Ｂ
から姿勢Ａへの１の変化の２つの変化の周期運動で実現
Ａる。姿勢Ａを決める前足の角度をθＩＡ、　　後足の
角度を０２Ａ。姿勢Ｂを決釣る前足の角度をθ１Ｂ、　
後足の角度を０２Ｂとし、４つのパラメータを入力ベク
トルθ−（θＩＡ、　　θ２Ａ、　　θ１艮　θ２Ｂ）
とず４　入力ベクトルθがドライバー７０６に入力され
ると、　ドライバー７０６は角度検出器７０３ａおよび
７０３ｂの信号を監視しながら歩行機械が姿勢Ａ−姿勢
Ｂ−姿勢Ａと変化するようにモータ７０２ａおよび７０
２ｂを駆動ずム　入力ベクトルθ＝（θど１ん　θ２入
　θＩＲ。 θ２Ｂ）を歩行機械に入力した結果得られた歩行距離を
Ｙとすると、これらの関係（訳 Ｙ＝Ｇ　　（θ）　　　　　　　　　　　　　　　・　
・　・　（１）と記述ジることができる。歩行機械の特
゛性を表わす関数０４定量的に得ることができれｉ；Ｃ
＄打圧ＩＩＹをできるだけ大きくする入力ベクトルθを
求めることができる力丈　そのために１よ　歩行機械の
幾何学的形状、重量バランス、モータの特性、地■１と
の摩擦などの関係を定量的に求め詳細に・１デル化する
必要があるが、　これらの関係は非常に複鉗となり現実
に求めるのは困雛である。以上のことか収　歩行機械は
入力が入力ベクトルθ、出力が歩行距離Ｙであり、その
関係を表わす関数Ｇは定量的には把握することが困雛な
システムである。 このような歩行機械において、出力値である歩行距離Ｙ
をできるだけ大きくするための従来の学習制御装値に一
ついて説明すも　従来の学習制御装値のブロック線図を
第６図に示１Ｌ 第６図１、こおいて、　６００は第７図の歩行機械６０
２は基準入力ベクトル記憶手段、　６０４は入力変化ベ
クトル作成手段、　６０６は定性値ベクトル作成手乱　
６０８は出力変化予測１段、　６１．０は予測値記憶手
段、　６１２は最適入力変化ベクトル選択手段、　６１
４は入力ベクトル更新手段、　６１６は入力手段である
。 以上のように構成された従来の学習制御製１１について
、以下その動作を説明する。歩行機械６００が入力ベク
トル０　　（ｋ）　＝　（θ＋ｌｌ＋ｈ＋、　　０ｅ１
１Ｌｋ）。 θ１ｌｌｋ１，　　θ２１１ｔｋ））に基づきに回ｌ：
ｌの試行を行なったとする。基準入力ベクトル記憶手段
６０２は、ｋ回目の試行で入力手段６１６が歩行機械に
入力した入力ベクトルθ（ｋ）を基準人カベクトルθｏ
ｌｄとして記憶１も　な払　１回目の試行を行なう以前
の時（初期状態）は基等人カベクトルθｏｌｄには初期
入力ベクトルθｉｎｊを与えて記憶しておく。 入力変化ベクトル作成手段６０４　Ｌ＆　　δθを正の
微少変化Ｉとし　各要素を＋δθ、０．−　δθのう板
　いずれか１つ選択することで、すべての要素が０であ
る場合を除くすべての組合ｆｆｆｌ−Ｎ・・（３ｉ＞　
＝８ｏ個の入力変化ベクトル△θ１（１＝１，・・・、
　　Ｎ）を作成する。定性値ベク■・ル作成手段６０６
は、入力変化ベクトル作成手段６０４で作成された入力
変化ベクトル△θ１＝　＜△θ１１１１．△θｌ！Ｔｌ
＋、　　△θ１８１．△θ２＠１）の各要素が正ならば
＋１、０ならば０、負ならば−１の値をそれぞれ対応す
る要素として持つＮ＝８０個の定性値ペクトＡｔＱ　Ｖ
　＋＝　（［△ｔｌ　＋０＋］、　　　［Δ０２Ａ１］
、　　　［△θ１８１］、　　［八〇２８１］　）　　
（ｉ　＝　１．　　・・・、　　Ｎ）を作成すも　ここ
で［コは変数の符号のみに注目した値を表わし　変数が
正ならば＋１，０ならばＯ１負ならば−１のいずれかの
値を取るものである。例えば　入力変化ベクトルが△θ
ｒ＝　（＋δθ、−δθ、−δθ、＋δθ）（１≦ｊ≦
Ｎ）ならば　これに対応する定性値ベクトルはＱＶ＋＝
　（［＋δθ］、［−δθコ、　［−δθ］、［十δθ
］）　＝　（＋１．　−１．　−１．　　＋１）となム
　出力変化予測手段６０８１１　　定性値ベクトル作成
手段６０６で作成されたＮ＝８０個の定性値ベクトルＱ
Ｖ１の各要素か叙　歩行機械の定性的な関係式に基づい
て、整数値を１つ持つＮ＝８０個の出力変化予測値△Ｙ
　＋　（ｒ　＝Ｌ　　・・・、Ｎ）を演算する。 出力変化予測値△Ｙ１は　基準入力ベクトルθｏｌｄに
入力変化ベクトル△θ１を加算することで得られる入力
ベクトルθを歩行機械６００に与えた結果得られる歩行
距離力丈　基準入力ベクトルθｏｌｄを歩行機械６００
に与えた結果得らへた歩行距離Ｙに対してどの様に変化
するかを予測するものであり、その値が＋ならば歩行距
離が増力ｌｌ　Ｏならば変化なし　−ならば減少を表わ
しており、絶対値が大きい程増加あるいは減少の度合が
大きいことを示している。定性値ベクトルＱＶ＋の各要
素か収　出力変化予測値△Ｙ１を演算するための定性的
な関係式（上　制御対象である歩行機械の特性を表わす
関数Ｇを定性的に把握することで簡単に得ることができ
、これについては後で詳細に説明すも　予測値記憶手段
６１０１友　　入力変化ベクトル作成手段６０４で作成
されたＮ個の入力変化ベクトル△θと、出力変化予測手
段６０８で入力変化ベクトル△θ１に対応して演算され
たＮ個の出力変化予測値△ＹＩをそれぞれＮ個の入力変
化ベクトル記憶値△θｍｅ＋ｎ−ｔとＮ個の出力変化予
測記憶値△Ｙｎ＋ｅｍ−＋として記憶しておく。最適入
力変化ベクトル選択手段６１２ｆ戴　予測値記憶手段６
１０で記憶されたＮ個の出力変化予測記憶値△Ｙｍｅｍ
＋の中から十の値の最高値を持つものを選択し　これに
対応する入力変化ベクトル記憶値を最適入力変化ベクト
ル△θｏｐｔとする。　したがって、△θｏｐｔは出力
の変化△Ｙをできるだけ大きくする入力変化ベクトルを
１つ選んでいることになり、この変化を入力に与え試行
を行なえば　前回の試行で実現している歩行距離よりも
必ず大きくなり、なおかつＮ個の入力変化ベクトルの中
でいちばん大きな歩行距離を実現できる。まｔ、　　Ｎ
個の出力変化予測記憶値△Ｙにｅｍ　ｌの中に十の値の
ものがなければ　試行を終了する。入力ベクトル更新９
手ｆｉ−６１４ｔ；Ｌ　　基準入力ベクトルθｏｌｄに
最適入力変化ベクトル選択手段６１２で選択された最適
入力変化ベクトル△θｏｐｔを加算することで、ｋ＋１
回目の試行の入力ベクトルθ（ｋ＋１）をθ（ｋ＋１）
＝θｏｌｄ十△θｏｐｔとして更新すも　入力手段６１
６　＋瓜　　入力ベクトル更新手段６１４で更新された
に＋１回目の試行の入力ベクトルθ（ｋ＋１）を歩行機
械６００に入力しに＋１回目の試行を行なう。 以上の一連の動作を繰り返し　最適入力変化ベクトル選
択手段６１２で試行を終了する判断がされるまで学習を
行なう。 次ＧＱ　　出力変化予測手段６０８で、定性値ベクトル
作成手段６０６で作成されたＮ＝８０個の定性値ベクト
ルＱＶ＋＝（［△θ１０１］、［△θ２０１］。 ［△θｌｅ＋］、　’　［△θ、、、］　）の各要素か
収　それぞれ対応するＮ＝８０個の出力変化予測値ΔＹ
ｉ（ｉ＝１．　　・・・、　　Ｎ）を演算する方法につ
いて説明すも 定性値ベクトルＱＶ＋の各要素か収　出力変化予測値△
ＹＩを演算するために（よ　出力変化予測値△Ｙｒと定
性値ベクトルＱ　Ｖ　＋の各要素［△θ１１１１］。 ［△θ！＋１１］、　　［△θ１＠１コ、　［△θ２８
１コの関係式が必要であり、そのためには歩行機械の特
性を表わす関数Ｇの定性的な関係式を求めることが必要
であム　入力ベクトルθと歩行距離Ｙの関係式を定量的
に把握することは非常に困難であることはすでに述べた
とうりである力丈　定性的な関係式を求めることは比較
的容すであム　入力ベクトルθと歩行距離Ｙの定性的な
関係式を求めるために（友入力ベクトルθが原因で歩行
距離Ｙが発生Ａるまでの歩行動作の過程の動作原理を、
第９図を参考にしながら定性的に理解することで容易に
得ることができる。第９図で、　ｌＯは胴体部の足から
重心までの長ざ、　ｌは足の長さ、Ｗは歩行機械の重心
に作用する重量、Ｎ１およびＮ２は足が地面から受ける
垂直抗力Ｆ１およびＦ２は足と地面の間に作用する摩擦
を表わしている。また　θ１およびθ２は前足および後
足と胴体部のなす角度を表わしており、　１１および１
２は重心から地面におろした垂線の位置から前足および
後足までの距離を表わし７ていも 歩行動作の過程（よ　次に示す３段階に分けて考えるこ
とができ、それぞれ理解の内容とそれに対応する物理式
　そしてそれに対応する定性的な関係式について示して
いも （１）角度θから垂直抗力Ｎの関係 理解コ　足の角度θより姿勢が決まり、静的な重幻、バ
ランスから足にｆ＋用づる重・直抗力Ｎが決まる。 物理式：　　　Ｎ１：Ｎ２−・ｌ　２：　Ｉ　１１　１
＝　　Ｉ　　Ｏ−］　　−５ｉｎθｌ＋２＝ＩＯ＋ｌ・
Ｓ】丁）θ２ 定性的な関係式： ％式％（２） （２）垂直抗力Ｎから摩擦Ｆの関係 理解：　垂直抗力Ｎと路面と足との摩擦係数μにより足
に作用する摩擦Ｆが決まる。 物理式：　　　　Ｆ−μＮ 定性的な関係式： ％式％（３） （３）摩擦Ｆから歩行距離Ｙの関係 理解：摩擦Ｆの大きい方の足の角度変化量ｄｅｌｔａθ
で歩行距離Ｙが決まも 定性的な関係式： ％式％ 以上の式（２）〜（４）か仮　角度θから歩行距離Ｙの
関係は次式のようになる。 ［Ｙ］　　−［ｄｅｌｔａ−θｌ］　　（［θ１→　θ
２］＝＋１（７）時）［Ｙ］　＝　［ｄｅｌｔａ−θ２
］（［θ１＋θｚ］＝−１ノ時）ここでｃ３ｅｌｔａ−
〇１は足１（ｉ＝１．２）の姿勢変化による角度の変化
量である。 １回の歩行力丈　姿勢Ａ−姿勢Ｂと姿勢Ｂ−姿勢Ａの２
つの姿勢変化から成り立っていることか収（５）式は第
１０図に示すような角度θ＝（θ１，θ２＃、θＩＪθ
ｆｆ１ｌ）と歩行距離Ｙの定性的な関係式を与え７ｉｏ
　　第１０図において、角度θと歩行距離Ｙの定性的な
関係式（よ　４つの領域に分割されていも　左上の領域
では　姿勢Ａ−姿勢Ｂと姿勢Ｂ→姿勢Ａのどちらの変化
も前足で移動していることを示していも　したがって結
果的に得られる歩行距離はＯとなも　右下の領域も同様
にどちらの変化も後足で移動していることを示しており
、結果的に得られる歩行距離はＯとな、４　右上の領域
では姿勢Ａ−姿勢Ｂが後足　姿勢Ｂ−姿勢八へ前足で移
動しており、左下の領域では姿勢Ａ−姿勢Ｂが前足　姿
勢１３−姿勢Ａが後足で移動し、ており、それぞれ定性
的な関係式は第１０図の通りである。 各角度に与える微少変化はδθを正の微少変化量として
、斗δθ、０．　−δθの３種類に限定しているた八　
第１０図の角度θと歩行距離Ｙのそれぞれの変分をとる
ことで、定性値ベクトルの各要素と歩行距離の変化値△
Ｙとの関係は第１１図のようになる。例えば　右上に対
応する領域で１よ△Ｙ−［θＹ］−［△θ２１１−△θ
２Ａ］＋［△θｌ１ｌ−△θ１− ＝［△θ２＠］−［△θ２＾１ ＋［△θ１自］−［△θ１１］ ・・・　（６） となム　第１１図（友　歩行機械の゛歩行動作原理から
導いた定性的な関係式であるたべ　入力変化ベクトル△
θ−（△θＩＪ　　へ〇２白、△θ１８．△θ■）を与
えた結果　歩行距離Ｙが定性的に増加するのか減少する
のかあるいは変化しないのかを予測しその値を△Ｙとし
て求めることが可能とな４以上のことか収　第１１図を
もとに定性値ベクトルＱＶの各要素［△θ、Ｉ＋］、　
　［△θ２１１コ、　［△θ、、］、　　［△θｔ＠］
から出力変化予測値△Ｙを求めることができも まず、現在の角度θ＝（θＩｇ、θＥｍ、θ＋ａ、θ２
［１）を判定し　例えば第１．１図の右上の領域に入れ
ば定性的な関係式は △　Ｙ−［△　θ　ＩＩＩコ　−　［△　θ　２１１コ
一　［△θ　イ８コ　＋　［△　θ２Ｂコ　　　・　・
　・　　（７）となム　（７）式を見れば　△Ｙは最高
値４＋、最小値イーの範囲の値を取ることができも　こ
の場合、Ｎ＝８０個の定性値ベクトルの中かＬＱＶＩ＝
（［△θ１＋１７Ｌ　　　　［Δθ２１］、　　　　［
△θ１１１ノコ。 ［△　θ２ｅｉａ、）　　＝’（Ｅ＋　δ　θ　］、「
　−δ　θ　コ　、　［−δθＬ［十δθコ）　＝　（
＋１．　−１．　−１．　　＋１）のみが（７）式の出
力変化予測値△Ｙを最高値△Ｙｒ＝４＋にするた八　こ
の定性値ベクトルに対応する入力変化ベクトル△θノ＝
（＋δθ、−δθ。 δθ、＋δθ）を最適入力変化ベクトル△θｏｐｔとす
ることができる。したがって、この最適入力変化ベクト
ル△θｏｐｔを与え試行を行なった結果得られる歩行距
離１上　前回の試行を行なった時の歩行距離より必ず大
きくなり、かつＮ’＝８０個の入力変化ベクトルのなか
で一番歩行距離の増加分が大きくなる。 発明が解決しようとする課題 しかしなが叡　上記のような構成では　以下のような二
つの課題を有してい九 即板 （１）歩行距離Ｙをできるだけ大きくすることはできて
耘　ある目標値Ｙｄに一致させることはできなｔ〜 （２）出力変化予測手段で定性値ベクトルＱＶｉの各要
素か叡　出力変化予測ベクトル△Ｙｉを演算するのに必
要な歩行機械の関数Ｇの定性的な関係式は第１１図に示
したように４個存在し　入力ベクトルθ＝（θ１０．θ
２１１．θ１Ｂ、θｔｏ）の要素から得られる状態値α
Ａ＝０１１１＋０２１＋および状態値αＢ＝ＯＩｌｌ＋
θ■とそれぞれ境界値０との大小関係より場合分けされ
ていも　即叛 △Ｙ＝０　　αＡ＞ＯかつαＢ＞Ｏのとき・　・　（８
−１） △Ｙ＝　　　［△θ２＠］　　−［△θ２１１］＋　［
△θ、１１］　　−［△θＩｌ＋］αＡ＜０かっαＢ＞
Ｏのとき ・　・　（８−２） △Ｙ＝　　　［△θ＋ｅ］　　−［△θＩｌｌ］＋　［
△　θ２＋１］　〜　［△　θ２ＢコαＡ＞０かつαＢ
＜　Ｏのとき ・　・　（８−３） △Ｙ＝０　　αＡ＜０かつαＢ＜Ｏのとき・　・　・　
（８−４） ここで、αＡ＝Ｏは境界になるがこの場合αＡ≦０とし
てもαＡ≧０としても本質的には問題はなく、αＢにし
ても同様であも したがって、　ｋ回目の試行での入力ベクトルθ（ｋ）
＝（θ＋１１（ｋ）、　　θｔａ（ｋ）、　　θ＋＊（
ｋ）、　　θｉ＊（ｋ））に基づき状態値αＡ＝θ＋ａ
（ｋ）十θ２ａ（ｋ）と状態値αＢ＝θ＋　ｓ　（ｋ）
＋θｔ＊（ｋ）を演算し　例えばα＾く０がっαＢ＞０
の条件を満足していれば（８−２）式の定性的な関係式
を選択し　出力変化予測ベクトル△Ｙｉを演算する。 しかしながら、定量的にＯと考えていた境界値は歩行機
械が存在する環境が変化するにしたがって変化する場合
がある。例えば　第４図に示すよう＆ミ　環境変化とし
て前足が接地している地面と後足が接地している地面の
種類が違った場合、前足と地面の摩擦係数μｌと後足と
地面の摩擦係数μ２が異なる。従って、従来例で説明し
た定性的な関係式を導出した過程において、垂直抗力Ｎ
から摩擦Ｆの関係は（２）式と（３）式から得られる［
Ｆｌ−Ｆ２コ＝［θ１＋θ２］のようにはならず、摩擦
係数μｍとμ２の差によってＦ　Ｉ＝　Ｆ　２となる角
度θの条件が変化するた敢　（９）式のよう記述できる
。 ［Ｆｌ−Ｆ２］　＝　［θ１＋θ２−Ｌ］　　・・・　
（９）ここで、境界値りはμｍ＝μ２の場合はＯ１μｍ
≠μ２の場合は０でない値を持つと考えられる力丈　定
量的には把握が回能であム　（９）式が成立する場合は
（８−１）弐〜（８−４）式は（１０−１”）式〜（１
０−４）式のようになも △）′−０αＡ＞Ｉ−ＡかＤαＢ　＞　Ｉ＝　Ｂのとき
・　・　・　ｃｉｏ−ｉ） △Ｙ＝　　　［△θ２Ｂ］　−ｉへ〇２１１］→　［、
八〇、１１］−［△θｉｅｌ αＡ＜ＬＡかっαＢ　＞　１１．、　ｐのとき（１０〜
　２） △Ｙ＝　　　［△θ＋ｅ］　　−［１＼θ１白］−Ｉ　
Ｕ△θ、、］−［−△θ？８コ αＡ＞ＬＡかっαＢ＜ｉ、、、Ｈのとき△Ｙ　＝＝　Ｏ
αＡ＜Ｌ、ＡかつαＢ＜１．Ｂのとと・　・　（１０−
４） ここで境界値１＝　Ａおよび１２Ｂは環境変化にともな
い変化（、、なおか゛）定量的には把握が困難な値−ζ
ｒある。 このような環境変化が起こった場合に問題となるのは　
状態値αＡおよびαＢと境界値ＬＡおよびＬＢの大小関
係で定性的な関係式を選択しているために　境界値ＬＡ
およびＬＢの定員的な値を厳密に把握しでおかなければ
　間違−）た定性的な関係式を選択し間違った出力変化
予測ベクトルを作成″４ることになる。例えに　状態値
αＡおよびｕＢＪ境智聞Ｉ、ＡおよびＬ　Ｄの関係がα
Ａ＜″［、Ａか−）αＢ　＞　Ｌ　Ｂである場合ζへ　
第１１図に従うと（１０２）式の定性的な関係式を選択
するＪどになる。ところ力＼環境変化にともない境界イ
ｉｉ！＋１１１．、　Ａが１５ＡからＬＡ’　　（１−
１Ａン１．Δ“　）（へ　Ｌ　ＢがＬｕ１ｌからり、　
Ｂ”　（１，、、Ｂ−：川−５Ｂ“　）変化した場合ｌ
へ　ＬＡ’＜αＡ＜ＬＡかで）ＬＢ＜α）３〈ＬＢ’の
間では実際にはαＡ＞Ｔ、Ａ’　かつαＢ＜Ｉ、Ｂ’で
あるから（１ｍ−３）式の定性的な関係式を選択すべき
ところを、αＡ＜ＬＡかっαＢ＞ＬＢａ判定しでｊ７ま
い（１０−２）式の定量的な関係式を間違って選択Ａる
恐れがある。このことは２　例えば定性値ベクトルＱＶ
ｉ＝（［△θＩＡｉ］、　　ｌ△θ２Ａｊ］、［△θ］
Ｂｉ１，　　［△θ２１３ｉ］　）　＝　（＋１．　−
１゜１、、＋１）に対する出力変化予測ベクトル△Ｙｉ
（よ　（１ｆ）−３）式の関係式を用いれば△Ｙ１−４
となるはずだが（１０−２）式の関係式を用いてしまう
と△Ｙｉ＝＋４となり間違っｆＪ予測をしてしまうこと
になる。したがって、出力ベク）・ルＹを目標値ベクＬ
・ルＹｄに近づけるために　ｋ−１−１回目の出力ベク
トルＹ（ｋ→））をＹ（ｋ）ｉ：Ｊｌ：；べて増加させ
ようとし５て、間違った出力変化予測ベクトル△Ｙｉに
基づき入力変化ベクトル△θｊを選択すると、△Ｙｉ＝
＋４たらしめる入力変化ベクトル八〇ｉ＝、（４−δθ
、　−δθ、　−δθ、　→−δθ）を選択することに
なる力丈　実際の〒測結果は△Ｙｊ、＝−４であるから
Ｙ（ｋ＋１）は逆にＹ　（ｋ）に比べて減少してしまい
目標値ベクトルＹｄから遠ざかることが起こり、出力ベ
クトルＹが目標値ベクトルＹｄに一致Ｌ５なくなるとい
う問題がある。 本発明は上記それぞれの課題に鑑ム　以下のような学習
制御装値を提供するものである７　即ち、（１）出力ベ
クトルＹを目標ベクトルＹｄに一致させることができる
学習制御装値 （２）ＩＮ境変化が起こっても定性的な関係式を修正す
ることで正しい出力変化予測ベクトル△Ｙｉを作成でき
る学習制御装値、 課題を解決するための手段 上記課題を解決するために本発明の学習制御装値は以ト
のようなそれぞれの構成を備えノ４−ものである。　即
ち、 （＋、　＞　ｋ回目の試行においで用いグ５人カベクト
ルＸ（ｋ）をｎ次元の基準入力ベクトルＸ　ｏｌｃｌと
して記憶する基準入カベク）・ル記憶手段と、前記入力
ベクトルＸ　（ｋ）に対する出力ベクトルＹ　（ｋ）を
ｎ１次元の出力ベクトル記憶値Ｙｏ１．ｄとして記憶づ
−る出力ベクトル記憶手段と、　δｘｉを正の微少変化
９とし、　第１番目（ｉ−・１．　　・・・、　　ｎ）
の啜素を＋δｘｉ、　　Ｏ，−δＸ１のう板　いずれか
１′″）選択することで得られるずぺでの組合ぜＮ　＝
＝　３　’個の入力変化ベクトル△ｘ１−　（△Ｘ目＋
　　＋＋＋Ｉ　　八Ｘ１ｎ）（ｉ＝１．　　・・・、　
　Ｎ）を作成する入力変化ベクトル作成手段と、前記入
力変化ベクトル作成手段で作成された前記入力変化ベク
トル△Ｘ１の各要素が正ならば＋、　Ｏならば０、負な
らば−の定性的な値をそれぞれ対応する要素として持つ
Ｎ個のｒ）次元の定性値ベクトルＱＶｉ（ｉ＝１．　　
・・・、　　Ｎ）を作成する定性値ベクトル作成手段と
、Ｎ個の前記定性値ベクトルＱＶｉの各要素から制御刻
象の関数Ｇの定性的な関係に基づいて、各要素が＋、０
゜−のいずれか１つの定性的な値を持つＮ個のｍ次元の
出力変化予測ベクトルΔＹｉ（ｉ＝１．　　・・・Ｎ）
を演算する出力変化予測手段と、前記出力変化予測ベク
トル△Ｙ１とそれに対応するＮ個の前記入力変化ベクト
ル△ＸｉをそれぞれＮ個の出力変化予測ベクトル記憶値
△Ｙｍｅｎ＋　ｉ　（ｉ　＝　１．　　・・・Ｎ）とＮ
個の入力変化ベクトル記憶値△］＋ｎｅ＋＋＋ｉ（］＝
１．　　・・・、　　Ｎ）として記憶する予測値記憶手
段と、前記出力ベクトル記憶手段の出力ベクトル記憶値
Ｙｏｌｄと目標値ベクトルＹｄの対応する各要素の値を
比較Ｌ　１番目（ｉ　＝　１．　　・・・、　　ｍ）の
要素がＹ　ｃｈｉ＞　Ｙ　ｏｌｄ　ｉなら＋、Ｙ　ｄｉ
＝　Ｙ　ｏｌｄ　ｉなら０．　　Ｙｄｉ＜Ｙｏｌｄｉな
ら−の定性値を対応する各要素に持つｍ次元の出力変化
指令ベクトルΔＹｄを作成する出力変化指令ベクトル作
成手段と、Ｎ個の前記出力変化予測ベクトル記憶値△Ｙ
ｍｅｍｉの中から前記出力変化指令ベクトル作成手段で
作成された前記出力変化指令ベクトルΔＹｄに一致する
ものが複数個あればその中から１つΔＹｍｅｍｊ　（ｊ
＝１、　・・・、Ｎ）を選択し　これに対応する前記入
力変化ベクトル記憶値△Ｘ　ｒｎｅｒｎ−ｊ　（ｊ＝　
１．　　・・Ｎ）を最適入力変化ベクトル△Ｘ　ａｐｔ
とする最適入力変化ベクトル選択手段と、前記基準入力
ベクトルＸｏｌｄに前記最適入力変化ベクトル選択手段
で選択された前記最適入力変化ベクトル△Ｘ　ｏｐｔを
加算することで、　ｋ＋１回目の入力ベクトルＸ（ｋ＋
１）をＸ　　（ｋ　＋　１）　＝Ｘｏｌｄ＋△Ｘ　ｏｐ
ｔとして更新する入力ベクトル更新手段と、前記入力ベ
クトル更新手段で更新された前記入力ベクトルＸ（ｋ＋
１）を前記制御対象に入力しに＋１回目の試行を行なう
入力手段を具備する構氏 （２）ｋ回目の試行において用いた入力ベクトルＸ（ｋ
）をｎ次元の基準入力ベクトルＸ　ｏｌｄとして記憶す
る基準入力ベクトル記憶手段と、前記入力ベクトルＸ　
（ｋ）に対する出力ベクトルＹ　（ｋ）をｍ次元の出力
ベクトル記憶値Ｙ　ｏｌｄとして記憶する出力ベクトル
記憶手段と、　δｘｉを正の微少変化量とし　第１番目
（ｉ　＝　１．　　・・・、ｎ）の要素を十δｘｉ、Ｏ
，−δｘｉのう松　いずれか１つ選択することで得られ
るすべての組合せＮ−３′個の入力変化ベクトル△Ｘ１
＝（△Ｘｌ＋、　　、、、、　　△ＸｉＪ（ｉ＝１．　
　・・・、　　Ｎ）を作成する入力変化ベクトル作成手
段と、前記入力変化ベクトル作成手段で作成された前記
入力変化ベクトル△Ｘ１の各要素が正ならば＋、　Ｏな
らば０、負ならば−の定性的な値をそれぞれ対応する要
素として持つＮ個のｎ次元の定性値ベクトルＱＶｉ（ｉ
＝Ｌ　　・・・、　　Ｎ）を作成する定性値ベクトル作
成手段と、制御対象の関数Ｇの定性的な関係式に基づい
て、Ｎ個の前記定性値ベクトルＱＶｉの各要素から各要
素が＋。 ０、−のいずれか１つの定性的な値を持つＮ個のｍ次元
の出力変化予測ベクトルΔＹｉ（ｉ＝１゜・・、Ｎ）を
演算する出力変化予測手段と、前記出力変化予測ベクト
ル△Ｙ１とそれに対応するＮ個の前記入力変化ベクトル
△Ｘ■をそれぞれＮ個の出力変化予測ベクトル記憶値△
Ｙ　ａｌｅ′１ｎ−ｉ　（ｉ　＝　１゜・・、　　Ｎ）
とＮ個の入力変化ベクトル記憶値△Ｘｍｅｍ−ｉ（ｉ＝
１．　　・・ｔ、　　Ｎ）として記憶する予測値記憶手
段と、前記出力ベクトル記憶手段の出力ベクトル記憶値
Ｙ　ｏｌｄと目標値ベクトルＹｄの対応する各要素の値
を比較Ｌ　１番目（ｉ　＝　１．　　・・ｍ）の要素が
Ｙｄｉ＞Ｙｏｌｃｉｉなら＋、Ｙｄｉ＝Ｙｏｌｄ　ｉな
ら０、Ｙ　ｄｉ＜　Ｙ　ｏｌｄ　ｉなら−の定性値を対
応する各要素に持つｍ次元の出力変化指令ベクトルΔＹ
ｄを作成する出力変化指令ベクトル作成手段と、Ｎ個の
前記出力変化予測ベクトル記憶値ΔＹｍｅｍｉの中から
前記出力変化指令ベクトル作成手段で作成された前記出
力変化指令ベクトルΔＹｄに一致するものが複数個あれ
ばその中から１っ△Ｙｍｅｃ−ｊ　（ｊ＝　１．　　・
・・、　　Ｎ）を選択し　これに対応する前記入力変化
ベクトル記憶値△Ｘ　ｍｅｍ−ｊ　（ｊ　＝１、　・・
・、Ｎ）を最適入力変化ベクトルΔＸｏｐｔとする最適
入力変化ベクトル選択手段と、前記基準入力ベクトルＸ
　ｏｌｄに前記最適入力変化ベクトル選択手段で選択さ
れた前記最適入力変化ベクトル△Ｘ　ａｐｔを加算する
ことで、ｋ＋１回目の入力ベクトルＸ（ｋ＋１）をＸ　
（ｋ＋　１）　＝Ｘｏｌｄ＋△Ｘ。 ｐｔとして更新する入力ベクトル更新手段と、前記入力
ベクトル更新手段で更新された前記入カベクｌ・ルＸ（
ｋ＋１）を昏」記制御対象に入力しｋ　−４−１回目の
試行を行な・５入力手段と、′前記入力１投でｋ　＋１
回＃］の試行を行な−）だ結果得られた出力ベクトルＹ
（ｋ＋１）を検出し　前記出力ベクトル記憶手段でに同
口の試行を行った結果得られた出カベク）・ルＹ　（ｋ
）を記憶（７た前記出力ベクトル記憶値ＹＯ１ｄと対応
する各要素ごとに比較を行ｕ％１番目（ｉ＝１．＝、ｍ
）の要素がＹｊ　（ｋ＋１）＞Ｙｏｌｄｉなら＋、￥ｉ
　（ｋ　＋　１　）　＝Ｙｏｌｄｉなら０．　　Ｙｉ　
（ｋ＋　１）　＜Ｙｏｌｄｉなら−の定性価を対応喝る
各要゛素に持つｎ１次元の出力変化ペクト・ルΔＹａｃ
ｔを作成する出力変化検出手段と、前記出力変化検出手
段で作成された前記出力変化ベクトルΔＹａｃｔと最適
入力変化ベクトル選択手段で選択された出力変化予測ベ
クトル記憶値、ΔＹｍｅｍｊの対応する各要素を比較し
　すべて一致すれば何も行わ咀　１つでも一致しないも
のがあれ１戴　前記制御対象の前記関数Ｇの定性的な関
係式を修正する修正手段を具備する構成 作用 本発明の＋、記した構成による作用（よ　それぞれ以１
のよ・）になる。即敷 （１）出力ベクトル記憶１段と出力変化指令ベクトル作
成手段により、　ｋ回目の試行で実現した出力ベクトル
Ｙ　（ｋ）を出力ベクトル記憶手段で記憶した出力ベク
トル記憶イ＾Ｙｏ１．ｄと目標値ベクトルＹｄの対応す
る各要素を比較し　出力ベクトルＹ（ｋ）が目標値ベク
トルＹｄに近づくために必要な出力ベクトルの変化Ａべ
き力面を演舞し　増加す′へきなら」、一定のままなら
Ｏ１減少ずべきなら　の定性値を対応する各要素に持つ
出力変化指令ベクトル△Ｙｃｌに保持しておき、最適入
力変化ベクトル選択手段で出力変化予測ベクトル△Ｙ１
が出力変化指令ベクトルΔＹｄとなる入力変化ベクトル
△Ｘｉを選択し　これに基づきに＋１回目の入カベクト
ルＸ（ｋ＋１）を作成しに＋１回目の試行を行なうため
、試行後の出力ベクトルＹ（ｋ＋１）は前回の出力ベク
トルＹ　（ｋ）より目標値ベクトルＹ　ｃｉに近づくこ
とになる。したがって、試行を繰り返すことにより出力
ベクトルＹを目標値ベクトルＹｄに一致させることがｉ
ＨＪ能となる。 （２）出力変化検出手段で歩行機械の実行結果から出力
変化ベクトル△Ｙａ、ｅｔを作成し　修ｉＩ、手段では
△Ｙ’　ａ　ｅ　ｔとあらかじめ実行結果を予測した出
力変化予測ベクトル記憶値△’ｌ　ｍｅｍｊを比較して
、もし予測結果が実マー１結果と違えば　出力変化予測
ベクトル記憶値ΔＹｍｅｍｊを導出（７た定性的な関係
式を修正するたＶ入　試行を繰り返すにつれて正し、い
予測結果が得られるまで定性的な関係式は修正され最終
的には実行結果を正しく予測できるようになも　節板　
環境が変化しても正しい出力変化予測ベクトル△Ｙ１を
作成できも 実施例 本発明の第一の実施例における学習制御装値の目的は歩
行距離Ｙをある目標値Ｙｄに一致させることである。以
下、図面を参照しなが収　詳細に説明ずも　本発明の第
一の実施例である学習制御装値のブロック線図を第１図
に示１′ｏ　　第１図において、　１．　ＯＯは第７図
の歩行機微　１０２は基準入力ベクトル記憶下駄　１０
４は入力変化ベクトル作成手段、　１０６は定性値ベク
トル伯成手没　１０８は出力変化予測１′段（１１０は
予測値記憶手段、　１１２は最適入力変化ベクトル選択
手法　１１４は入力ベクトル更浦手１′、、　１１６は
入力手段、１２８は出力ベクトル記憶１７段、　１２０
Ｊ、Ｊ、出力変化指令ベクトル作成手段である。 以上のように構成された本発明の学習制御′Ａ置につい
て、以下その動作を説明づる。歩′Ｉｊｆｆｌ械を入力
はθ−（θ１１１．　　θ２１１．θ鳩　θ２９）、出
力は歩行距離Ｙとすると、入力ベクトルの次数がｎ４、
出力ベクトルの次数がｍ＝ｌである制御対象となも　歩
行機械１．００が入力ベクトルθ（ｋ）＝（θＩＡｌｋ
１，　　θ２９１１．　　θ１ｌｌｌｋ１，　　０２ｅ
ｌｋｌ）に基づきに回目の試行を行な（＼　歩行距離Ｙ
　（ｋ）を実現したとする。基準入力ベクトル記憶１段
１０２ｉ友　ｋ回目の試行で入力手段１１６が歩行機械
に入力した入力ベクトルθ　（ｋ）を基準入力ベクトル
θｏｌｃｌとして記憶ずａ　なｋ１回目の試行を行なう
以前の時（初期状態）は基・準入力ベクトルθｏｌｄに
は初期入力ベクトルθｉｎｉを与えて記憶（、。 ておく。出力ベクトル記憶手段１１８１＆に回目の試行
で実現した歩行距離Ｙ　（ｋ）を出力ベクトル記憶値Ｙ
ｏｌｄとして記憶する。な耘　１回目の試行を行なう以
前の時（初期状態）は出力ベクトル記憶値ＹＯ１ｄには
初期値として０を与えて記憶しておく。入力変化ベクト
ル作成手段１０４は　δθを正の微少変化量とし　各要
素を＋δθ、０゜δθのうち、いずれか１つ選択するこ
とで得られるすべての組合せＮ＝３ｎ＝８１個の入力変
化ベクトル△θ＋（ｉ＝１．　　・・・、　Ｎ）、を作
成する。定性値ベクトル作成手段１０６番上　入力変化
ベクトル作成手段１０４で作成された入力変化ベクトル
△θ１＝（△θ１１．　　△θ２１１．△θ１１．△θ
２ｅ１）の各要素が正ならば＋１、０ならば０、負なら
ば−１の値をそれぞれ対応する要素として持つＮ２８１
個の定性値ベクトルＱ　Ｖ　＋＝　（［△（９１Ａ１１
゜［△θ２Ａ＋］、　　［△θＩｌ＋］、　　［△θ２
−１］）（ｉ＝１、　・・・、Ｎ）を作成すも　ここで
［］は変数の符号のみに注目した値を表わし　変数が正
ならば＋１，０ならば０．負ならば−１のいずれかの値
を取るものであム　例えば　入力変化ベクトルが△θｒ
＝　（十δθ、　−δθ、　−δθ、　＋δθ）（１≦
Ｊ≦Ｎ）ならば　これに対応する定性値ベクトルはＱＶ
＋＝　（［＋δθ］、′［−δθコ、　［δθ］、［＋
δθ］）−（＋１．−１．−１．　＋１）とな４　出力
変化予測手段１０８ζよ　定性値ベクトル作成手段１０
６で作成されたＮ２８１個の定性値ベクトルＱＶ＋の各
要素か叙　歩行機械の定性的な関係式に基づいて、定性
値を１つ持つＮ２８１個の出力変化予測ベクトルΔＹｉ
（ｉ＝１゜・・・、Ｎ）を演算する。出力変化予測ベク
トルΔＹｉｌ＆　　基準入力ベクトルθｏｌｄに入力変
化ベクトル△θ「を加算することで得られる入力ベクト
ルθを歩行機械１００に与えた結果得られる歩行距離力
（基準入力ベクトルθｏｌｄを歩行機械１００に与えた
結果得られた歩行距離Ｙに対してどの様に変化するかを
予測するものであり、その値が＋ならば歩行距離が増力
０．０ならば変化なし　−ならば減少を表わしている。 定性値ベクトルＱ　Ｖ　＋の各要素か収　出力変化予測
ベクトルΔＹｉを演算するのに用いた　歩行機械の定性
的な関係式は簡単に得ることができ、これについては従
来の実施例で説明した通りである。予測値記憶手段１１
０１；Ｌ入力変化ベクトル作成手段１０４で作成された
Ｎ個の入力変化ベクトル△θ盲と、出力変化予測手段１
０８で入力変化ベクトル△θ１に対応して演算されたＮ
個の出力変化予測ベクトル△Ｙ１をそれぞれＮ個の入力
変化ベクトル記憶値△θｍｅｍ−＋とＮ個の出力変化予
測ベクトル記憶値△Ｙ　ｍｅｎ−＋として記憶しておく
。出力変化指令ベクトル作成手段１２０は出力ベクトル
記憶手段１１８の出力ベクトル記憶値Ｙ　ｏｌｄと目標
値ベクトルＹｄを比較Ｌ　　Ｙｄ＞Ｙｏｌｄなら＋、　
Ｙｄ＝Ｙｏｌｄなら０、　Ｙｄ＜Ｙｏｌｄなら−の定性
値を持つ出力変化指令ベクトルΔＹｄを作成すａ　すな
わ板　ｋ回目の試行で実現した歩行距離Ｙｏｌｄ　（＝
Ｙ　（ｋ）　）が目標値ベクトルＹｄより小さければ（
Ｙ　ｄ＞　Ｙ　ｏｌｄ）、ＹがＹｄに一致するためには
に＋１回目の試行で実現する歩行距離をより大きくする
必要があるたべ　出力変化指令ベクトルΔＹｄ＝十とし
て与えも　同様にしてＹｄ＝Ｙｏｌｄなら歩行距離を変
化させる必要がないため出力変化指令ベクトルΔＹｄ＝
０として与、ｖｙｄ＜ｙｏｌｄなら歩行距離を小さく変
化させる必要があるため出力変化指令ベクトルΔＹｄ＝
−として与える。 最適入力変化ベクトル選択手段１１２ζよ　予測値記憶
手段１１０で記憶されたＮ個の出力変化予測ベクトル記
憶値△Ｙ　ｍｅｎ＋−＋の中から出力変化指令ベクトル
作成手段１２０で作成された出力変化指令ベクトルΔＹ
ｄに符号が一致するものが複数個あるうちから１つ△Ｙ
　ｍｅｍ−ｊを選択し　これに対応する入力変化ベクト
ル記憶値△θｍｅｍ　ｊを最適入力変化ベクトル△θｏ
ｐｔとすも　したがって、△θｏｐｔは出力Ｙが目゛標
値Ｙｄに近づくように選んでいることになり、この入力
変化ベクトルを入力に与え試行を行なえば　前回の試行
で実現している歩行距離Ｙよりも必ずＹｄに近づくこと
になも　入力ベクトル更新手段１１４４１　　基準入力
ベクトルθｏｌｄに最適入力変化ベクトル選択手段１１
２で選択された最適入力変化ベクトルΔθｏｐｔを加算
することで、ｋ＋１回目の試行の入力ベクトルθ（ｋ＋
１）をθ（ｋ　、４−１　＞−二θｏｌｃＮ−△θｏｐ
ｔとして更新ずム入力手段１１６ＬＬ　　入力ベクトル
更新手段１１４で更新されたに＋１回目の試行の入力ベ
クトルθ（ｋ＋１）を歩行機械１００に入力しに＋１回
目の試行を行なう。 以上の一連の動ｆ［を繰り返すことにより、出力ベクト
ルＹ（ｋ＞を目標値ベクトルＹｄに常に一致させ続ける
ことができる。 なれ　本実施例では出力値Ｙを目標値Ｙｄに一７致させ
る場合について示しまたが　目標値Ｙｄとしてジ［常に
大きい正の値を与えると出力値Ｙをできるだけ大きくす
ることも容易に実現できる。 次に、本発明の第二の実施例について説明す４本発明の
第二の実施例における学習制御方式のＵ的（よ　環境変
化が起こっても定住的な関係式を修正することで結果を
正しく予測できる出力変化予測ベクトル△Ｙｉを作成で
きる学習制御装値を提供することであ４ 本発明の第二の実施例を示す学習制御装値のブロック線
図を第２図に示す。第２図において、２００は第７図の
歩行機械　２０２は基準入力ベクトル記憶手段、　２０
４は入力変化ベクトル作成手段、　２０６は定性値ベク
トル作成手段、　２０８は出力変化予測手段　２１０は
予測値記憶１段ｔ２１２は最適入力変化ベクトル選択手
段、　２１４は入力ベクトル更新手段、　２１６は入力
手段　２１８は出力ベクトル記憶手段、　２２０は出力
変化指令ベクトル作成手段、　２２２は出力変化検出」
″没２２４は修正手段である。 定性的な関係式を修正するためζ二　本実施例では境界
値■、Ａおよび境界値Ｌ　Ｂの値を修正する。したがっ
て、歩行機械２００の歩行動作を姿勢Ａ−姿勢Ｊ３の動
作と姿勢Ｂ−姿勢への動作の２つに分けて考える。節板
　第３図に示すように歩行機械を入力ベクトルがθ二（
θ１０．θ録、θＩＩ＋、　　０２［１）、出力ベクト
ルがＹ＝　（ＹＡａ　　ＹＢＡ）と名え、入力ベクトル
の次数がｎ＝４、出力ベクトルの次数がｍ＝２である制
御対象として扱う。ここで、ＹＡＢおよびＹＢＡはそれ
ぞれ歩行機械が姿勢Ａ−十姿勢Ｂに変化しまた時に移動
した距離および姿勢Ｂ−姿勢Ａに変化（７た時に移動し
た距離である。したがって１回の歩行動作で移動した歩
行距離ＹＯはＹＯＹ　Ａ、Ｂ十Ｙ　ＢＡになる。歩行距
離をある目標値ＹＯｄに一致さ＋Ｊ、たい場合、目標値
ベクトルＹｄｔＹｄ（Ｙ、ｄＡ旦　ＹｃｌＢＡ）、ただ
しＹ　０ｄ＝＝　Ｙ　ｄ　ＡＢ＋　Ｙ　ｄＢＡになるよ
うに設定すると学習を繰り返すことによってＹＡＢおよ
びＹＢＡはぞれぞれＹｄＡＢおよびＹｄ　ＢＡに一致し
結果的にＹＯ→ＹＯ（ｌとなり、歩行距離を目標値に一
致させることが可能となる。 出力変化予測手段２０８で出力変化予測値△Ｙｉを演算
するのに用いる歩行機械の定性的な関係式は第５図に示
すよ・うに与える。従来の実施例の第１１図で与えた定
性的な関係式の△Ｙを△ＹＡＢと△ＹＢＡに分解して記
述［７ただりで、定性的な関係式を導出する基本的な過
程は従来例で説明した場合と同様であム　ただし　境界
値ＬＡおよびＬＢは路面のＪｌ！擦の変化などによる環
境変化に応じて変化する値で定量的には把握が困離であ
４以上のように構成された本発明の第二の実施例である
学習制御装値について、以下その動作を説明づる。歩行
機械２００が入力ベクトルθ（ｋ＞（θＩｆｌｆｋ＋、
　　θ２１１＋ｋ１，　　θｌ１ｌｌ＋、　　θＰｅｆ
ｋ＋）に基づきに回［］の試行を行なＬ＼　歩行距離Ｙ
　（ｋ＞（ＹＡＢ（ｋ）、　　ＹＢＡ（ｋ））を実現し
７たとする。基準入力ベクトル記憶手段２０２は、　ｋ
回目の試行で入力手段２１６が歩行機械に入力Ｌ７た入
カベクＹ・ルθ　（ｋ）を基準入力ベクトルθｏｌｄと
して記憶する。 なれ　１回目の試行を行う以前の時（初期状態）は基準
入力ベクトルθｏ１．．ｄには初期入力ベクトルθｉｎ
ｊを与えて記憶し７ておく。出力ベクトル記憶手段２１
８（よ　ｋ回目の試行で実現した歩行距離Ｙ（ｋ）　−
（ＹＡＢ（ｋ）、　　ＹＢＡ（ｋ））を出力ベクトル記
憶値Ｙｏ］、、ｄ＝　（Ｙｏｌｄ　Ａａ　　Ｙｏｌｄ　
Ｔ３Ａ）として記憶する。 な抵　１回目の試行を行う以前の時（初期状態）は出力
ベクトル記憶値Ｙｏｌｄには初期値として（００）を与
えて記憶し７ておく。入力変化ベクトル作成手段２０４
　＋ｉ　　δθを正の微少変化量とし　各要素を１δθ
、０．　−δθの・う杖　いずれか１つ選択することで
得られるすべての組合せＮ　＝　３　’＝８１個の入力
変化ベクトル△θ＋（ｉ＝Ｉ、　　・・・Ｎ）を作成す
る。定性値ベクトル作成手段２０６（上　入力変化ベク
トル作成手段２０４で作成された入力変化ベクトル△θ
１＝（△θＩ９１．△θ２６１゜△θ１＠１．△θｅ８
１）の各要素が正ならば＋１．０ならば０、負ならば−
１の値をそれぞれ対応する要素として持つＮ＝８１個の
定性値ベクトルＱＶ＝（［△θＩＴＩ＋］、　　　　［
△θ２６＋］、　　　　［△θ　１８１コ。 Ｕ△θｐ＋ｚ］　）　　（ｉ　＝　１．　　・・・、　
　Ｎ）を作成する。 ここで［］は変数の符号のみに注目した値を表わし　変
数が正ならば＋１，０ならば０．負ならば−１のいずれ
かの値を取るものである。例えは入力変化ベクトルが△
θ」＝（十δθ、　−δθ。 δθ、十δθ）　　（１≦ｊ≦Ｎ）ならば　これに対応
する定性値ベクトルはＱＶ＋＝　（Ｃ＋δθコ、［−δ
　θ］、［−δ　θ　］、［＋　δ　θ　コ　）＝（＋
１．。 −１，−１，＋１．）となる。出力変化予測手段２０８
（よ　定性値ベクトル作成手段２０６で作成されたＮ＝
８１個の定性値ベクトルＱＶ＋の各要素か収　歩行機械
の定性的な関係に基づいて、定性値を持つＮ＝８１個の
出力変化予測ベクトルΔＹｉ＝（△ＹＡＢ＋、△ＹＢＡ
１）　（ｊ＝　１．　　・・・、　Ｎ）を演算する。出
力変化予測ベクトル△ｙ＋＋、ｔ、　　基準入力ベクト
ルθｏｌｄに入力変化ベクトル△θ１を加算することで
得られる入力ベクトルθを歩行機械２００に与えた結果
得られる歩行距離力丈　基準入力ベクトルθｏｌｄを歩
行機械２００に与えた結果得られた歩行距離Ｙに対して
どの様に変化するかを予測するものであり、その値が＋
ならば歩行距離が増力１１．０ならば変化なし　−なら
ば減少を表わしている。定性値ベクトルＱ　Ｖ　＋の各
要素か仮　出力変化予測ベクトルΔＹｉを演算する時に
用いる定性的な関係式は入力ベクトルθ　（ｋ）＝　（
θＩＡＩＩ。 θｌ！０＋ｋ１，　　θｌ１ｌｌｋ１，　　θ＊ｊ（ｋ
ｌ）より得られる状態値αＡ＝θＩＡＴｋｌ＋θ２１＋
Ｔｋｌと状態値αＢ＝θ１ｌｌｌｋｌ＋θ２８（ｋｌと
境界値ＬＡと境界値ＬＢの大小関係の組合せで第５図の
中から選択すム　境界値ＬＡおよびＬＢは初期値として
ＬＡ＝Ｏ１ＬＢ＝０を与えておく力（これらは修正手段
２２４で修正されも　予測値記憶手段２１０　（＆　　
入力変化ベクトル作成手段２０４で作成されたＮ個の入
力変化ベクトル△θｌと、出力変化予測手段２０８で入
力変化ベクトル△θに対応して演算されたＮ個の出力変
化予測ベクトル△Ｙ１をそれぞれＮ個の入力変化ベクト
ル記憶値△θｍａｍ−＋とＮ個の出力変化予測ベクトル
記憶値△ＹｍｅＩ＋１−１として記憶しておく。出力変
化指令ベクトル作成手段２２０は出力ベクトル記憶手段
２１８の出力ベクトル記憶値Ｙｏｌｄ＝　（ＹｏｌｄＪ
Ｂ、　　ＹｏｌｄＢＡ）と目標値ベクトルＹｄ＝（Ｙｄ
−Ａ八　ＹｄＢＡ）を比較Ｌ　　Ｙ　ｄ　ＡＢ＞　Ｙ　
ｏｌｃｌ−ＡＢなら＋、　　Ｙｄ−ＡＢ＝Ｙｏｌｄ−Ａ
Ｂなら０、Ｙ　ｄ−ＡＢ＜　Ｙ　ｏｌｄ−ＡＢなら−の
定性値を第一番目の要素に、　　Ｙｄ−ＢＡ＞　Ｙｏｌ
ｄ　ＢＡなら＋、Ｙ　ｃｊＢＡ＝　Ｙ　ｏｌｄ−ＢＡな
ら０、　Ｙ　ｄ−ＢＡ＜　Ｙ　ｏｌｄ−ＢＡなら−の定
性値を第二番目の要素にそれぞれ持つ出力変化指令ベク
トルΔＹｄ＝（△Ｙ　ｃｊＡＢ、　　ΔＹｄＢＡ）を作
成すも　最適入力変化ベクトル選択手段２１２

【戴　予
測値記憶手段２１０で記憶されたＮ個の出力変化予測ベ
クトル記憶値△Ｙｔｒｒｅｔｎ−＋の中から出力変化指
令ベクトル作成手段２２・０で作成された出力変化指令
ベクトルΔＹｄに対応する各要素の符号が一致するもの
が複数個あるうちから１つΔＹｍｅｍｊを選択し　これ
に対応する入力変化ベクトル記憶値△θｍｅｍ　ｊを最
適入力変化ベクトル△θｏｐｔとすも　したがって、△
θｏｐｔは出力Ｙが目標値Ｙｄに近づくように選んでい
ることになり、この変化を入力に与え試行を行なえば　
前回の試行で実現している歩行距離Ｙよりも必ずＹｄに
近づくことになム　入力ベクトル更新手段２１４１Ｌ　
　基準入力ベクトルθｏｌｄに最適入力変化ベクトル選
択手段２１２で選択された最適入力質、化へ・・クトル
△θｏｐｔを加算することで、　ｋ＋１回目の試行の入
力ベクトルθ（ｋｌ１）をθ（ｋｌ１）＝θｏｌｄ十△
θｏｐｔとして更新すム　入力手段２１６　ｌ−Ｌ　　
入力ベクトル更新手段２１４で更新されたに＋１回目の
試行の入力ベクトルθ（ｋｌ１）を歩行機械２００に入
力しに＋１回目の試行を行なう。出力変化検出手段２２
２は入力手段２１６でに＋１回回目性を行った結果得ら
れた歩行距離Ｙ　（ｋｌ１）　＝　（ＹＡＢ（ｋｌ１）
、　　ＹＢＡ（ｋｌ１））を検出し　出力ベクトル記憶
手段２１８でに回目の試行を行った結果得られた歩行距
離Ｙ　（ｋ）を記憶した出力ベクトル記憶値Ｙｏ１．ｄ
−（Ｙｏｌｄ　Ａ、ａ　　Ｙｏ］、ｄ　ＢＡ）と対応す
る各要素ごとに比較し　第一番目の要素がＹ　ＡＢ（ｋ
＋１）＞　ＹｏｌｄＡＢなら４〜、　Ｙ　ＡＢ（ｋ＋１
）＝　Ｙ　ｏ１，ｄ　ＡＢなら０．ＹＡＢ（ｋ→１）＜
　Ｙ　ｏ１，ｃｊＡＢなら−の定性値を持ｆ）、第二番
目の要素がＹ　ＢＡ（ｋ＋１）＞　Ｙ　ｏｌｄ　ＢＡな
ら」、ＹＢＡ（ｋ→１、　）　＝　Ｙ　ｏ１，ｃｌ　Ｂ
Ａなら０．ＹＢＡ（ｋ＋１）＜　Ｙ　ｏｌｄ　ＢＡなら
の定性値を持つ出力変化ベクトルΔＹａｃｔ＝（ΔＹａ
ｃｔ　Ａに　△Ｙａｅｔ　ＢＡ）を作成する。出力変化
ベクトルΔＹａｃｔｉよ　前回の試行時に実現した歩行
距離Ｙ（−ｋ）に対して今回の試行で実現した歩行距離
Ｙ　（ｋ＋１）が増加したのか減少したのか変化がなか
ったのかを評価するものであり、増加すれば→、変化が
なければ０、減少１れば−の定性値を持つものであム　
修正手段２２４′は出力変化検出手段２２２で作成され
た出力変化ベクトル△Ｙａｃ１＝（△Ｙ　ａｃｔ−ＡＲ
△Ｙａｅｔ　ＢＡ）と最適入力変化ベクトル選択手段２
１２で選択された出力変化予測ベクトル記憶値△Ｙｍｅ
ｍ　ｊ＝　（△Ｙ　ｒｎｅｍ　ＡＢ−ｊ、　　△Ｙｍｅ
ｍ−ＢＡｊ　）の対応する各要素を比較し　すべ“Ｃ一
致すれば　即ぢ△￥ａ、ｃｔＡＩ３−△Ｙ　ｍｅｍ　Ａ
Ｂｊかつ△Ｙ　ａｃｔ　ＢＡ＝△Ｙｍｅｍ　ＢＡｊなら
１社　予想結果と実行結果が一致することを意味するの
て　選択した定性的な関係式が正しかっｔ、と判断し修
正は行わないでおく。しかしなが収　１つでも一致しな
いものがあれば　即ち△”ｙ’　ａｃｔ　ＡＢ≠△”Ｙ
　ｍｅｍ　Ａｒ１３またはΔＹａｃｔＢＡ≠△Ｙ　ｍｅ
ｍ　ＢＡ　ｊなら（、Ｌ　予測結果と実行結果が一致し
なかったことを意味するので（選択した定性的な関係式
が’ｍ−’、　Ｌ　＜なかったと判断し修正を行う。修
正は同じ状態値αＡおよびαＢに対して今回選択された
定性的な関係式が選択されないように境界値り、Ａおよ
びＬＢを修正する。具体的に＋ｉ、△Ｙ　ａｃｔ−ＡＢ
≠ΔＹｄＡＢならば境界値１−　Ａに状態値αＡを代入
し　△Ｙａｅｔ　ＢＡ≠ΔＹｄＢＡならば境界値ＬＢに
状態値αＢを代入する。即ぢ　状態値αＡと境界値ＬＡ
の関係についで説明すれば、αＡ〉ＬＡの条件が成立し
て選択した定性的な関係式が間違いであると判断されれ
ｔｉ　　ＬＡ＝αＡとしでおくと同じαＡに対してはα
Ａ＞ＬＡは成立しなくなり前回と同じ定性的な関係式を
選択することがなくなも　αＡ＜ＬＡの条件が成立して
いる場合も同様であへ 以上の一連の動作を繰り返しながら境界値ＬＡおよびＬ
　Ｂを修正することにより、出力変化予測ベクトル記憶
値△ＹＩ［ｌｅｍｊと出力変化ベクトル△Ｙ　ａｃｔは
対応する各要素がすべて一致するようになる。 即ぢ、予測結果が実イＪ結果と一致するようになり正し
７い予測を行うことができるようになるた嵌環境が変化
しても出力ベクトルＹ　（ｋ）を目標値Ｙｄに一致させ
ることが可能となも 以上に述べた第一および第二の実施例は歩行機械に適用
した場合を示した力士　次に電子写真プロセスに適用し
た場合について説明する。 以下、図面を用いて電子写真プロセスの現像までの基本
構成と動作を説明すも　第１４図は電子写真プロセスの
現像までを示した基本構成図であム 第１４図において、　１４００は帯電コロトロン、】４
０２は露光サブシステＡ　　１４０４は現像サブシスチ
ー！、、　　１４０６は感光４＊、　１４０８はトナ１
４１０は原種　１４１２は濃度検出＠翫　１４１４はベ
タ濃度の原稿　１４１６は薄い濃度の原稿　１４１８は
ベタ濃度の原稿に対するトづ−像、　１４２０は薄い濃
度の原稿に対するトナーイ社１４２２は中間出力濃度お
よび傾き演算手段である。 次に　このように構成された電子写真プロセスの動作に
ついて説明する。 感光体１４０６は帯電７３口トロン］、　４００　ニ、
Ｊ：って流入電流Ｉｄを受けて初期表面電位■０に帯電
される。次に　露光サブシステム１４０２において、照
明および結像光学系を介して原稿１４１０の像が感光体
１４０６上に形成される。このどき画像部分では画像濃
度ＤＩＭに対応した実効光エネルギーＥＩＭ力（背景部
（バックグランド部）では濃度ＤＢＧに対応する実効光
エネルギーＥＩ３Ｇがおのおのの感光体１４０６に与え
られも　露光前に−・様にｖＯであった感光体１４０６
の表面電位は原稿濃度に対応した実効光エネルギーを受
けて減衰し現像サブシステム１４０４に至るときには画
像部分でＶＩに　バックグランド部でＶＢＧとなってい
ム露光サブシステム１４０２でまったく光を受けなかっ
た場合の感光体表面電位をＶ　ＤＤＰとす＆トナー１４
０８のトナー濃度ＴＣおよびトライボＴＢなどと現像器
の諸設定パラメータ（スリーブ回転速度、スリーブと感
光体１４０６間の距舷　着磁パターン、バイアス電圧Ｖ
ＢＩＡＳなど）から感光体１４０６の表面電位に対応し
たトナー量が現像されて感光体１４０６の表面に付着す
る。この時間時に　ベタ濃度の原稿１４１４に対して（
よ　トナー像１４１８が形成され　薄い濃度の原稿１４
１６に対しては　トナー像１４２０が形成される。 以上が電子写真プロセスの現像゛までの基本動作であム
　電子写真プロセスでは　帯電サブプロセス　露光サブ
プロセス　現像サブプロセスの３つのサブプロセスを通
して、感光体１４０６上にはトナー像が形成されも　原
稿１４１０の画像濃度を入力画像濃度ＤＩＭとし　それ
に対応する感光体１４０６上のトナー像の濃度ＤＳを出
力画像濃度とすると、両者の関係は入力画像がソリッド
画像の場合には次式で表現できも ＬＯｇ＋ｓＥＩＭ＝Ｌｏｇ＋＠ＥＢＧ　　−ＤＩＭ・　
・　・　（１１−１− １）ＶＩ　　（ＪｖｗＰ−ｓ＋−Ｅ、、ＩＭ）　　２・
　・　・　（１１−２） ＤＳ＝ＴＳ（ＶＩＭ　　−ＶＢＩＡＳ）ここで、　Ｓは
感光体１４０６の感度であり、ＴＳは現像サブプロセス
１４０４の各パラメータおよびトナー１４０８の物性や
劣化度合１．Ｘ、感光体１４０６の膜厚および誘電率な
どで決まる定数であム　（１１−１，）〜（１１−３）
式において、感光体表面電位Ｖ　ＤＤＰ、実効光エネル
ギーＥＢＧ、バイアス電圧Ｖ　ＢＩＡＳは調整可能なパ
ラメータであり、これらを調節することにより入力画像
濃度ＤＩＭに対する出力画像濃度ＤＳの値を調整するこ
とが可能である。感光体表面電位Ｖ　ＤＤＰは直接には
操作できないバ　帯電コロトロン１４００からの流入電
流Ｉｄを操作することで間接的に操作が可能であム以上
の（８−１）〜（８−３）式より、入力画像濃度ＤＩＭ
と出力画像濃度ＤＳの関係は第１５図に示す実測濃度特
性曲線となａ　画質調整の目的は実測濃度特性曲線を望
ましい目標濃度特性曲線に一致させることであム　その
ためく　次の２つの量を定義すム ＤＳＭ＝　　（ＤＳ−Ｈ＋ＤＳ−Ｌ）／　２・　・　（
１，２−１） α＝　（ＤＳ−Ｈ−ＤＳユ’）　／　（Ｄ　ＩＭ−Ｈ−
Ｄ　ＩＭ−Ｌ）・　・　・　（１２−２） ここで、Ｄ　Ｉ＆ｊＨはベタ濃度の原稿１４１４の濃度
を、ＤＩＭＪは薄い濃度の原稿１４１６の濃度を、Ｄ　
Ｓ−Ｈはベタ濃度の原稿１４１４に対応するトナー１４
１８の濃度を、ＤＳＪは薄い濃度の原稿１４１６に対応
するトナー１４２０の濃度であ、ＬＤＳ−輩は実測濃度
特性曲線の中間出力濃度　αは傾きを表してい４　　Ｄ
Ｉ＆ｊＨおよびＤ　ＩＭ−Ｌはあらかじめ与えておく基
準濃度であり、例えばＤＩＭＨ＝１．０゜Ｄ　ＩＭＪ＝
　０　、３　ニ設定す、４　　ＤＳ−ＨおよびＤ　Ｓ−
Ｌは濃度検出器１４１２で検出し　中間出力濃度および
傾き演算手段１４２２に入力さｔ１，　　（１２−１）
および（１，２−２”）式に基づき中間出力濃度ＤＳ−
Ｍおよび傾きαが演算される。 目標濃度特性曲線についても同様に目標中間出力濃度Ｄ
　ＳｃｊＭおよび目標傾きαｄを以下のように定義する
。 ＤＳｃｌ　　Ｍ＝　　（ＤＳｄ　　Ｈ＋　ＤＳｄｊ）　
　／２・　・　・　（１３−２） αｄ＝　（Ｄ　５ｄ−Ｈ−Ｄ　Ｓｄユ）　／　（Ｄ　Ｉ
Ｍ−Ｈ−Ｄ　ＩＭ−Ｌ）・　・　・　（１３−２） ここで、Ｉ）　５ｃｊＨおよびＤ　５ｄ−Ｌはトナー像
１４１８および１４２０の実現すべき目標′下ナー濃度
であり、あらかじめ与えておく。例えば　中間調の実現
が目的ならばＤ　５ｄ−Ｈ＝　１　、０、ＤＳｄユ＝０
．３程度に設定し　濃淡のコントラストを大きくするこ
とが目的ならばＩ）　５ｃｊＨ＝　１゜４、］）Ｓｄ−
Ｌ＝　Ｏ、，０５程度に設定すａ 以上のようへ　第１５図に示した実測濃度特性曲線と目
標濃度特性曲線について、それぞれ中間出力濃度Ｄ　Ｓ
ＪＬ　傾きαおよび目標中間出力濃度ＤＳｃｊＭ、　　
目標傾きαｄを定義した場合　実測濃度特性曲線を目標
濃度特性曲線に一致させるためにはＤＳＭをＤＳｄＭに
、αをαｄにそれぞれ一致させれば良（＼、そのためへ
　電子写真プロセスを第１６図に示すよう１へ　調整可
能な３つのバラノー久　感光体表面電位ＶＤＤＰ、　　
実効光エネルギーＥＢ伝　バイアス電圧ＶＢＩＡＳで構
成される入力ベクトルＸ＝　（Ｖ　ＤＤＰ、　　Ｅ　Ｂ
Ｇ、　　Ｖ　ＢＩＡＳ）と、中間出力濃度ＤＳ−民傾き
αで構成される出力ベクトルＹ＝　（ＤＳ−に　α）を
持つ制御対象と考える。したがって、画質調整のための
制御目的は出力ベクトルＹを目標値ベクトルＹｄ＝　（
ＤＳｄ−に　αｄ）に一致させることである。この場合
電子写真プロセスの入力ベクトルと出力ベクトルの関係
は（１４）式のように記述できも Ｙ＝Ｆ　　（Ｘ）　　　　　　　　　　・　・　・　（
１４）電子写真プロセスの特性を表わす関数Ｆを定量的
に求めることができれ（′Ｌ　出力ベクトルＹを目標値
ベクトルＹｄに一致さ七、る入力ベクトルＸを求めるこ
とができる力（そのためには（８−１）〜（８−、−３
）式を定量的に厳密に求める必要かあ４し７かしながら
、　（８−２）式の夢、光体感度Ｓは環境温度、劣化度
−除電光ｉ　光質などで変化４゛るパラメータであり、
　（８−３）式の１８も現像ザブプロセスの各パラメー
タおよびトナー゛の物性や劣化度合−ｋ　感光体の膜厚
および誘電率などで決まる定数であるたぬ　ぞれらを定
量的に厳密に把握することは非常に回能であム この様な電子写真プロセスにおいて、出力ベクトルＹを
目標値ベクトルＹ（Ｉに一致させるための、本発明の第
三の実施例の学習制御装値のブロック線図を第１２図に
示も 第１２図において、　１２００は第１６図の電子写真プ
ロセス　１２０２は基準入力ベクトル記憶手段、　１２
０４は入力変化ベクトル作成手段、　１２０６は定性値
ベクトル作成手Ｒ１２０８は出力変化予測半没　１２１
．０は予測値記憶手段、　１２１２は最適入力変化ベク
トル選択手配　１２１４は入力ベクトル更新手［１１２
１０は入力手段、１２１８は出力ベクトル記憶手［ｘ２
２ｏは出力変化指令ベクトル作成手段であム 以上のように構成された本発明の第三の実施例の学習制
御装値につい八　以下その動作を説明・づる。 電子写真プロセス！、　２００が入力ベクトルＸ（ｋ＞
　＝　（ＶＤＤＰ（ｋ）、　　ＥＢＧ（ｋ）、　　ＶＢ
ＩＡＳ（ｋ））　Ｊ：基づきに回目の試行を行な（（出
力ベクトルＹ　（ｋ）＝　（ＤＳ　Ｍ（ｋ）、　　α（
ｋ））を実現したとずも　基準入力ベクトル記憶手段１
２０２ｉ；ｔ、、に回目の試行で入力手段１２１６が電
子写真プロセスに入力した入力ベクトルＸ　（ｋ）を基
準入力ベクトルＸ　ｏｌｄとして記憶すム　な戯　１回
目の試行を行なう以前の時（初期状態）は基準入力ベク
トルＸ　ｏｌｄには初期入力ベクトルＸ　ｉｎｉを与え
て記憶しておく。出力ベクトル記憶手段１２１８１；Ｌ
ｋ回目の試行で実現した出力ベクトルＹ　（ｋ）　−（
Ｄｓ　ｙｃｋ＞、　　α（ｋ））を出力ベクトル記憶値
Ｙｏｌｄ　＝　（ＤＳ　Ｍ−ｏｌｄ、　　ａｏｌｃｆｆ
ｉ）として記憶すも　なお、　１回目の試行を行なう以
前の時（初期状ｇ）は出力ベクトル記憶値Ｙ　ｏｌｄに
は初期値として（０，０）を与えて記憶しておく。入力
変化ベクトル作成手段１２０４１ＬδＶＤＤＰ、　　δ
ＥＢＧ、　　δＶＢＩＡＳをそれぞれ正ノ微少変化量と
し、　第１要素を＋δＶＤＤＰ、　　０．　−δＶ　Ｄ
ＤＰのうちからいずれか１つ選択し　第２要素を＋δＥ
ＢＧ、　　０．　−−δＥＢＧのうちから（くずれか１
つ選択Ｌ　第３要素を＋δＶＢＩＡＳ、　　０．　−　
ａ　ＶＢＩＡＳ（７）　ウちからいずれか１つ選択する
ことで得られるすべての組合せＮ＝３ｎ＝２７個の入力
変化ベクトル△Ｘ　’　（１””　ｉ、　　・・・、　
　Ｎ）を作成すも　定性値ベクトル作成手段１２０６　
ｇ、ｉ、　　入力変化ベクトル作成手段１２０４で作成
された入力変化ベクトル△Ｘ１−（△ＶＤＤＰｉ、　　
△Ｅ　ＢＧｉ、　　△ＶＢＩＡＳｉ）の各要素が正なら
ば＋１、０ならば０、負ならば−１の値をそれぞれ対応
する要素として持っＮ−２７個の定性値ベクトルＱＶＩ
＝（［△ＶＤＤＰｉ］、　　［△ＥＢＧｉ、］、　　［
△ＶＢＩＡＳｉ］　）　（ｉ　＝　Ｌ　　・・・、　Ｎ
）を作成すも　ここで［］は変数の符号のみに注目した
値を表わし　変数が正なら吟、＋　１．　０ならば０、
負ならば−１のいずれかの値を取るものであ４　例え１
′Ｌ　　入力変化ベクトルが△Ｘ」＝（＋δＶＤＤＰ、
　　−δＥＢＧ、　　−δＶＢＩＡＳ）　　（１≦ｊ≦
Ｎ）ならば　これに対応する定性値ベクトルはＱＶｘ＝
（［＋　　δ　ＶＤＤＰ］、　　　　　［−δ　ＥＢＧ
］、　　　　　［−δ　ｖ　ＢｒＡｓコ　　）　　＝（
＋　１．　−１．　−１　）となム　出力変化予測手段
１２０８１戴　　定性値ベクトル作成手段１２０６で作
成された８２２７個の定性値ベクトルＱ　Ｖ　＋の各要
素か収　電子写真プロセスの定性的な関係式に基づいて
、定性値を持つ８２２７個の出力変化予測値△Ｙ１＝（
△ｌ）　５−Ｍ１，　　△αｉ）　　（ｉ＝１＋　　・
・Ｎ）を演算すａ　出力変化予測値ΔＹｉｌ；Ｌ　　基
準入力ベクトル）（ｏｌｄに入力変化ベクトル△Ｘ＋を
加算することで得られる入力ベクトルＸを電子写真プロ
セス１２００に与えた結果得られる出力ベクトル戟　基
準入力ベクトルＸ　ｏｌｄを電子写真プロセス１２００
に与えた結果得られた出力ベクトルＹに対してどの様に
変化するかを予測するものであり、その値が＋ならば増
派　０ならば変化なし−ならば減少を表わしていも　定
性値ベクトルＱＶｌ＝（［ΔＶ　ＤＤＰｉｌ　、　　［
ΔＥ　ＢＧｉ］　、　　［△ＶＢＩＡＳｉ］　）　の各
要素か叙　出力変化予測値ΔＹｉ＝（△Ｄ　Ｓ、−Ｍｉ
、　　Δαｉ）を演算する時に用いる電子写真プロセス
の定性的な関係式は第１７図のように得られも　第１７
図に示す関係式の導出過程については後で詳細に説明す
も　第１７図を用いて入力ベクトルＸ　（ｋ）　＝　（
ＶＤＤＰ（ｋ）、　　ＥＢＧ（ｋ）、　　ＶＢＩＡＳ（
ｋ））の実効光エネルギーＥ　ＢＧ（ｋ）とＥＯの大小
関係から定性的な関係式を選択すム　即＆　　ＥＢＧ＞
ＥＯの場合は△ＤＳ−Ｍ＝−［△ＶＢＩＡＳ］と△α＝
［△ＶＤＤＰ］　−［△ＥＢＧコを用ｔ、Ｘ、ＥＢＧ＜
ＥＯの場合は△Ｄ　Ｓ−Ｍ＝　−［△Ｖ　ＢＩＡＳ］　
と△α＝［△Ｖ　ＤＤＰコ＋［△Ｅ　ＢＯ３を用いム　
ＥＢＧ＝ＥＯの場合はどちらの定性的な関係式を用いて
も本質的な効果には影響はな（〜　まｔ、、ＢＯは後述
するようにＥＯ＝ａＰ／　（Ｓ　（１０−”’−Ｌ−１
０−””″））で表される境界値であり、感光体表面電
位Ｖ　ＤＤＰと感光体感度Ｓから計算できる値であム　
予測値記憶手段１２１０　？；ｔ、　　入力変化ベクト
ル作成手段１２０４で作成されたＮ個の入力変化ベクト
ルΔＸ＋と、出力変化予測手段１２０８で入力変化ベク
トル△Ｘ１に対応して演算されたＮ個の出力変化予測値
△Ｙ１をそれぞれＮ個の入力変化ベクトル記憶値△Ｘ　
ｍｅｍ−＋とＮ個の出力変化予測ベクトル記憶値△Ｙｍ
ｅｍ−＋として記憶しておく。出力変化指令ベクトル作
成手段１２２０は出力ベクトル記憶手段１２１８の出力
ベクトル記憶値Ｙ　ｏｌｄ＝　（Ｄ　ＳＬＭ−６’ｌｄ
　　α−ｏｌｄ）と目標値ベクトルＹｄ＝　（ＤＳｄ−
に　αｄ）を比較しＤＳｄ　Ｍ＞　ＤＳ−Ｍ−ｏｌｃｌ
なら＋、　Ｄ　Ｓｄ−Ｍ＝　Ｄ　Ｓ−Ｍへｏｌｄなら０
．　　Ｄ　Ｓｄ　Ｍ＜　Ｄ　ＪＭ−ｏｌｄなら−の定性
値を第一番目の要素！ζ　αｄ〉α−ｏｌｄなら＋、α
ｄ＝α〜ｏｌｄなら０、αｄくα−ｏｌｄなら−の定性
値を第二番目の要素にそれぞれ持つ出力変化指令ベクト
ルΔＹｄ＝　（△Ｄａｄ−に　Δαｄ）を作成すも　す
なわ’Ｌｋ回目の試行で実現した中間出力濃度Ｄ　５Ｊ
−ｏｌｄ　（＝　Ｄ　Ｓ、−Ｍ（ｋ））が目標中間出力
濃度Ｄ　Ｓｄ−Ｍより小さければすなわちＤ　ＳｄＪ＞
　Ｄ　Ｓ−Ｍ−ｏｌｄなら区　中間出力濃度ＤＳＪが目
標中間出力濃度ＤＳｄ−輩に一致するためにはに＋１回
目の試行で実現する中間出力濃度をより大きくする必要
があるた八　出力変化指令ベクトル△Ｄ　ＳｃｊＭ＝十
として与えも　同様にしてＤＳｄｊｌ＝　Ｄ　Ｓ−Ｍ−
ｏｌｄなら中間出力濃度を変化させる必要がないため出
力変化指令ベクトル△Ｄ　Ｓｄ−Ｍ＝　Ｏとして与え　
Ｄ　ＳｄＪ＜　Ｄ　Ｓ−Ｍ−ｏｌｄなら中間出力濃度を
小さく変化させる必要があるため出力変化指令ベクトル
△ＤＳ（ｊＭ＝−として与え４　△αｄについても同様
にして求めも　最適入力変化ベクトル選択手段１２１２
　＋！、予測値記憶手段１２１０で記憶されたＮ個の出
力変化予測ベクトル記憶値△Ｙｍｅｍ１の中から出力変
化指令ベクトル作成手段１２２０で作成された出力変化
指令ベクトルΔＹｄに符号が一致するものが複数個ある
うちから１つ△ＹＩＩＩｅＩＩ−ｊを選択し　これに対
応する入力変化ベクトル記憶値△Ｘ　ｍｅｍｊを最適入
力変化ベクトルΔＸ　ｏｐｔとすム　したがって、△Ｘ
　ｏｐｔは出力ベクトルＹが目標値ベクトルＹｄに近づ
くように選んでいることになり、この変化を入力に与え
試行を行なえば前回の試行で実現している出力ベクトル
Ｙよりも必ず目標値ベクトルＹｄに近づくことになム　
入力ベクトル更新手段１２１４　＋ｉ　　基準入力ベク
トルＸｏｌｄに最適入力変化ベクトル選択手段１２Ｉ２
で選択された最適入力変化ベクトル△Ｘ　ｏｐｔを加算
すること’！　　ｋ＋１回目の試行の入力ベクトルＸ（
ｋ＋　１）をＸ　（ｋ　＋　１　）　＝Ｘｏｌｄ＋△Ｘ
　ｏｐｔとして更新すム　入力手段１２１６　ｆｔ　　
入力ベクトル更新手段１２１４で更新されたに＋１回目
の試行の入力ベクトルＸ（ｋ＋１）を電子写真プロセス
１２００に入力しに＋１回目の試行を行なう。 以上の一連の動作を繰り返すことにより、出力ベクトル
Ｙ（ｋ、）を目標値ベクトルＹｄに常に一致させ続ける
ことができも 次随　出力変化予測手段１２０８で、定性値ベクトル作
成手段１２０６で作成されたＮ＝２７個の定性値へＪ　
トルＱＶ＋−（［△ＶＤＤＰｉ］、　　［△ＥＢＧｉ］
、　　［△ＶＢＩＡＳｉｌ　）の各要素か収　それぞれ
対応するＮ−２７個の出力変化予測ベクトル△Ｙ、＝　
（△Ｄ　５−Ｍ１４　　△α１）（ｉ＝１．　　・・・
、　　Ｎ）を演算する時に用いた第１７図の電子写真プ
ロセスの定性的な関係式の導出過程を説明ずも（Ａ）　
△ＤＳ　Ｍと　［△Ｖ　ＤＤＰ］　　、　　［△ＥＢＧ
］　　、　　［△ＶＢＩＡＳ］の関係 （Ａ−１）△ＤＳＭと［△Ｖ　ＤＤＰ］の関係△Ｄ　Ｓ
、、、Ｍと［△Ｖ　ＤＤＰ］との関係を求めるためζζ
（１２−１）式と（１１）式から偏微分値θＤＳＭ／θ
ＶＤＤＰを求めも まず、　（１２−１）式より（１５）式が得られもθＤ
　Ｓ−Ｍ／　ａ　Ｖ　ＤＤＰ （θＤＳＨ／θＶ　ＤＤＰ十θＤ　Ｓ−Ｌ／θＶＤＤＰ
）／２・　・　・　　（１５） （１１）式をＶＤ叶で偏微分すると（１６）式が得られ
も ａ　ＤＳｌａ　ＶＤＤＰ ＝　ｒ　Ｓ　（ＪｖＴ５ｒｉ′Ｐ−５−ＥＢＧ・１０−
””）／、Ｉ’ＶＴＩ）”Ｆ ・　・　　　（１６） ＤＳがＤＳＪ　　ＤＳＪの場合も同様に（１６）式が成
立するので、　（１７−１）、　（１７−２）式が得ら
れも θＤ　Ｓ−Ｈ／　ａ　Ｖ　ＤＤＰ ＝　７Ｓ　（ｖ’ＶＴｆｒｆＰ−Ｓ　−ＥＢＧ−１０−
””−”）＃ＶＵＵＴ ＃　ＤＳ　Ｌ／、９　ＶＤＤＰ ｒ　Ｓ　（ＪＶＴｆｒｉＰ−Ｓ　−ＥＢＧ−１０−”’
−’）／ＪＶ′ｒｆｒｆＰ ・　・　・　　　（１，７−２） （１７−１，）、　（１７−２）式を（１５）式に代入
すると、　（１８）式が得られも ｃｌ　ＤＳ　Ｍ／ａ　ＶＤＤＰ ＝７Ｓ（、／Ｖ’Ｕ’ＤＴ Ｓ−ＥＢＧ・（］、　０−”’−’＋１０−””−’）
　／　２）／ＪｖＴｆｒｆＰ （１１２）式より感光体感度Ｓは Ｓ＝（ハ丁Ｄ１’　−，７ＶＴｌａ）　／　Ｅ　ＩＭ・
・・　　（１９） であるかＬ（１，８）式の右辺において（ＪｖＷＴ −３−ＥＢＧ・（１０−””−”＋　ｌ　Ｏ−””−Ｌ
）　／　２）コ（１−（（１０−”’−’＋Ｉ　０−Ｄ
ｌ”−Ｌ）／２・Ｅ　ＢＧ）／ＥＩＭ）ＪｖＴｆｒｉＰ 十（（（１０−”Ｉ”−’＋　　１　０　−ロ、Ｎ−Ｌ
　）７２　　、Ｅ　ＢＧ）／ＥＩＭ）ＪｖｒｌＡ ここで１≧（ＩＱ−ＤＩガー■＋１０″□ＩＩＩＮ−Ｌ
）／　２：＞　０、Ｅ　ｉＭ＞　Ｅ　ＢＧであることか
収 （Ｊｖ′ＴｉｒＦＰ Ｓ−ＥＢＧ・　（１０−ロｌＮ−Ｈ＋　　ｌ　　Ｑ　　
−５１１に−Ｌ）　　／　２）〉０ ・　・　・　　（２０） が成立すム　従って（１８）式は θ［）ＳＭ／θＶ　ＤＤＰ −γＳ（ハ丁■ −３−ＥＢＧ・（１０→Ｉｌ″−８±１０−”’−Ｌ）
　／２）／ＪｖＴｆｒｆＰ 〉　０ となａ　これはＤＳＪの微少変化の方向とＶ　ＤＤＰの
微少変化の方向は同じであることを表しており、定性値
△Ｄ　Ｓ−Ｍと［△Ｖ　ＤＤＰ］の定性的な関係式は（
２１）式で得られも △ＤＳ　Ｍ＝　［△ＶＤＤＰ］　　・−−（２＋、　）
（Ａ　−２）△ＤＪＭと［△ＥＢＧコとの関係△Ｄ　Ｓ
−Ｍと［ΔＥ　ＢＧＩとの関係を求めるためく　（１２
−１）式と（１１）式から偏微分値θＤ　Ｓ−Ｍ／θＥ
ＢＧを求めム まず、　（１２−１）式より（２２）式が得られもａＤ
ｓ−Ｍ／θＥＢＧ ＝　（θＤＳ、−Ｈ／θＥＢＧ十θＤＳ−Ｌ／θＥＢＧ
）／２（１１）式をＥＢＧで偏微分すると（２３）式が
得られも θＤＳ／θＥＢＧ ＝−２・ＴＳ−８・１０弓１× （ｎ−３・ＥＢＧ−１０−”） ・　・　・　　（２３） ＤＳがＤＳ−艮　Ｄ　Ｓ−Ｌの場合も同様に（２３）式
が成立するの致　（２４−１）、　（２４−２）式が得
られも ａ　ＤＳ−Ｈ／ａＥＢＧ ＝−２・７８−Ｓ・Ｉ　Ｑ　−ＤＩＲ−Ｈ）（（ハ可肝
−５−ＥＢＧ・１０−ＤＩＮ−Ｍ）・・、・・・　　（
２４−１） θＤＳ、−Ｌ／θＥＢＧ ＝−２・ｒｓ−８・ｌ　Ｑ　−１１１１１−Ｌ×（ＪＶ
Ｔ）ＵＰ　−Ｓ　−ＥＢＧ−１０−ＤＩＭ−ｔ）・　・
　・　　（２４−２） （２４−１）、　（２４，−２）式を（２２）式に代入
すると（２５）式が得られも θＤＳＭ／ａＥＢＧ ＝−ｒｓ−８（（１０−”−Ｌ＋　Ｉ　Ｑ　−ＤＩＭ−
Ｍ）　ｘｆｌ　−Ｓ　　−ＥＢＧ　　（１０−瓢ＩＤＩ
Ｎ−Ｌ　＋　ｌ　　Ｑ　　−１０１１１−Ｌ姻）　）・
・　　（２５） （１９）式より感光体感度Ｓは Ｓ　＝　（ｆ［ｙ′ｆｆｐ−、／”ｔゴ’ｕ）／ＥＩＭ
・・・　　（１９） であるかｔ　　（２５）式の右辺において（（ｌ　Ｑ−
ＤＩＭ−Ｌ＋ｌ　Ｑ　−１１１１１−Ｈ）　×ハ丁ＵＰ
−Ｓ　−ＥＢＧ　（１０−１ｌ″−Ｌ＋ＩＱ−２１１１
１’ｌ−１″））＝　（（１−１０−”’−’　（ＥＢ
Ｇ／ＥＩＭ）　）　ｘｌ　Ｑ　−ＤＩＩＩ−Ｌ ＋（１−１０−””−”　（ＥＢＧ／ＥＩＭ）　）　ｘ
Ｉ　Ｑ−１１Ｍ−ｊｌ）ハ可■ 十Ｅ　ＢＧ／　Ｅ　ＩＭｘ （１０−””−’＋　１０−””−Ｉ′ｌ）　Ｊｖ′ｒ
ＦＡここで１≧ｌ０−ＤＩＩＩ−剥〉０、１≧１０１′
″−１〉０、Ｅ　ＩＭ＞　Ｅ　ＢＧであることかぺ　１
−１０　”””−Ｌ（ＥＢＧ／　Ｅ　ＩＭ）　　＞　Ｏ
ｌ　１−１０−”−″　（Ｅ　ＢＧ／　Ｅ　ＩＭ）〉０
となり、 （（１０−ＤＩＭ−Ｌ＋１０−ＤＩＭ−１１）　　Ｘハ
可１５Ｐ−Ｓ　−ＥＢＧ　（１０−”’ガーＬ＋１Ｏ−
２１１１Ｎ−Ｈ）　）〉０ となも　したがって（２５）式は θＤ　Ｓ−Ｍ／θＥＢＧ ＝−γＳ−３（（１０−”−Ｌ＋１Ｑ−１１１０−Ｈ）
×ｆｌ−Ｓ　−Ｅ　ＢＧ　（１０−””−’＋　１０−
”’ガーＭ））〈０ となム　これはＤＳＪの微少変化の方向とＥＢＧの微少
変化の方向は反対であること栃表しており、定性値ΔＤ
　Ｓ、−Ｍと［△Ｅ　ＢＯ３の定性的な関係式は（２６
）式で得られも △ＤＳ、、−Ｍ＝　［△Ｅ　ＢＯ３・・・　　（２６）
（Ａ−３）ΔＤＳ−輩と［△ＶＢＩＡＳコとの関係ΔＤ
ＳＪと［ΔＶＢＩＡＳ］との関係を求めるためく（１２
−１）式と（１１）式から偏微分値θＤＳ−Ｍ／ｃｌ　
ＶＢＩＡＳヲ求メ；４．、。 まず、　（１２−１）式より　（２７）式が得られる。 ａ　ＤＳ　Ｍ／ａ　ＶＢＩＡＳ ＝　（θＤＳ　Ｈ／、９　ＶＢＩＡＳ＋θＤＳ−Ｌ／θ
ｖＢＩＡｓ）／２ ・　・　・　　（２７） （１１）式をＶＢＩＡＳテ偏微分すると（２８）式が得
られる。 θＤＳ／θＶＢＩＡＳ ＝−ＴＳ　　　　　　　　　・・・　　（２８）ＤＳが
ＤＳ−氏　Ｄ　Ｓ−Ｌの場合も同様に（２８）式が成立
するので、　（２９−１）、　（２９−２）式が得られ
も ８　Ｄ　Ｓ−Ｈ／　ａ　Ｖ　ＢＩＡＳ ＝−７３・・・　　（２９−１） θＤＳＪ／θＶＢＩＡＳ ＝−ＴＳ　　　　　　　　　　・・・　　（２９−２）
（２９−１）、　（２９−２）式を（２７）式に代入す
ると（３０）式が得られも ａ　Ｄ　ＳＪ／　ａ　Ｖ　ＢＩＡＳ ＝−７３・・・　　（３ｏ） 従って、 ａ　ＤＳ　Ｍ／ａ　ＶＢＩＡＳ くＯ となり、ＤＳＨの微少変化の方向とＶＢＩＡＳの微少変
化の方向は反対であることを表１２でおり、定性値△Ｄ
Ｓ　Ｍと［△ＶＢＩＡＳ］　（７）定性的な関係式は（
３１）式で得られる。 △ＤｓＭ−−［ΔＶＢＩＡＳ］　　　−−−（３１，）
以上　（２１）、　（２６）、　（３１）式より、中間
出力濃度の変化の定性値△ＤＳＭと定性価ベクトルＱＶ
の各要素［△Ｖ　ＤＩ）Ｐ］、　［△Ｅ　ＢＧＩ、　［
△ＶＢＩＡＳＩ　）関係は（３２）式となる。 △ＤＪＭ＝　［△ＶＤＤＰ］−［△Ｅ　ＢＧＩ［△Ｖ　
ＢＩＡＳＩ ・・・　　（３２） （Ｂ）△αと［△ＶＤＤＰ］　、　［△ｒＢＧ］　、　
［△ＶＢＩＡＳ］の関係 （Ｂ−１，）△αと［ΔＶＤＤＰ］１７）関係△αと［
△Ｖ　ＤＤＰ］の関係を求めるためへ（１２−２）式と
（１１）式から偏微分値θα／θＶＤＤＰを求めも ま−リ″：、　　（１２−２＞式より（４０）式が得ら
れも ａα／θＶ　ＤＤＰ ＝　（ｉ９　ＤＳ　Ｈ／θＶＤＤＰ−ｃｌＪ　ＤＳｊ、
／ｃ）　ＶＤＤＰ）　／（１）ＩＭ、、、□Ｈ−Ｄ　Ｉ
Ｍ−Ｌ）・・・　　（４０） （１１）式をＶ　ＤＤＰで偏微分すると（４１）式が得
られも ａ　ＤＳｌａ　ＶＤＤＰ ｒｓ　（ＪｖＴｆｒｆＰ−Ｓ　−ＥＢＧ−１０−”’）
／ハτ■ ・・・　　（４１） ＤＳがＤＳ−Ｈ，ＤＳＬの場合も同様に（４１）式が成
立するので、　（４２−１）、　（４２−２）式が得ら
れも θＤＳＨ／θＶ　ＤＤＰ γＳ（ＪＶＭＰ−８・ＥＢＧ・Ｉ　Ｑ　−１１１Ｍ−１
１）／−ｔｖｒ５ＴｆＰ ・・・　　（４２−１） ａ　ＤＳ　　Ｌ／？　Ｖ’ＤＤＰ ＝　ｒ　Ｓ　（Ｊｖ′ｒｆ′ｒ′ｊ′Ｆ′−５−Ｅ　Ｂ
ｃ、　１０−１１１Ｍ−Ｌ）／ａ干 ・　・　・　　（４１−２） （ｔ２−１．）、　（４２−２＞式を（４０）式に代入
すると、　（４３）式が得られる。 θα／＃ＶＤＤＰ ＝　７Ｓ−３−ＥＢＧ　（ｉ　Ｑ−”’−Ｌ−１０−”
”−’）／（ハＷ−（Ｄ　ＩＭ　Ｈ−Ｄ　ＩＭ−Ｌ）　
）・・・　　（４３） （４３）式においＴ：、ｒｓ＞ＯｌＳ＞０、ＥＢＧ＞０
１ＶＤＤＰ＞　Ｏテあり、Ｄ　ＩＭ　Ｈ＞　Ｄ　ＩＭ−
ＬヨリＤＩＭＨ−ＤＩＭ　１，＞　０．　１０−”Ｉ”
−Ｌ−１０−ＤＩＭ−８〉０であるか叙 θα／θＶＤＤＰ＞０ となム　これはαの微少変化の方向とＶ　ＤＤＰの微少
変化の方向は同じであることを表しており、定性値△α
と［△Ｖ　ＤＤＰ］の定性的な関係式は（４４）式で得
られも △α＝［△Ｖ　ＤＤＰ］　　　　　・・・　　（４４）
（Ｂ−２）△αと［八Ｅ　ＢＧＩの関係△αと［八ＥＢ
ＧＩの関係を求めるために　同様に（１２−２）式と（
１１）式から偏微分値θα／θＥＢＧを求めも まム　（１２−２）式より（４５）式が得られる。 θ　α／ｃ？ＥＢＧ ＜ａ　ＤＳ　Ｈ／ａ　ＥＢＧ−θＤＳ、、、Ｌ／Ｅ）　
ＥＢＧ）　　／（Ｄ　ＩＭ　　Ｈ−Ｄ　ＩＭＪ） ・　・　・　　　　（４５） （１１）式をＥＢＧで偏微分すると（４６）式が得られ
も θＤＳ／θＥＢＧ ＝２・γＳ−８・１０−ｎ１Ｍ× （Ｊ′Ｖ′−−Ｓ　−ＥＢＧ−１０−”″）・・・　　
（４６） ＤＳがＤＳ−）Ｌ、ＤＳＬの場合も同様に（４６）式が
成立するので、　（４７−１）、　（４’１−２）式が
得られも ｃ）ＤＳＨ／θＥＢＧ ＝−２・ｒ　３−　Ｓ−Ｉ　　Ｑ　−１１１Ｎ−Ｈｘ（
ハＷ−５−ＥＢＧ・ｓ　ｏ　−ＤＩＮ−ＪθＤ　ＳＪ／
　ａ　Ｅ　Ｂｃ ＝−２・γＳ、Ｓ、　Ｉ　Ｑ　−１１１１１−Ｌ×（４
−５−ＥＢＧ・１０−”ｌ”−Ｌ）（４７−１）、　（
４７−２）式を（４５）式に代入すると（４８）式が得
られも θα／ａＥＢＧ ＝　　２．γ３．３　（１０−ｏ＋ｎ−ｔ　　１０−１
１１Ｎ−Ｎ）　ｘ（（１０−””−’＋　１０−”’−
’）　Ｓ　−ＥＢＧ−ＪＶＴｙｆＰ）　／　（Ｄ　ＩＭ
−１（−Ｄ　ＩＭ−Ｌ）（４８）式において、　γＳ＞
ＯｌＳ＞ＯｌＤ　ＩＭ−）１−Ｄ　ＩＭ−Ｌ＞　０、　
ｌ　Ｑ　−１１１Ｍ−Ｌ　　Ｉ　Ｑ−ＤＩＮ−１１）　
Ｑであり、ＥＯを（４９）式で定義すると、 ＥＯ＝ハ下旺 ／　（Ｓ（１０−ＤＩＮ−Ｌ　　１０−＋＋ｕ＋−ｈ＞
　）・・・　　（４９） θα／θＥＢＧはＥＯとＥＢＧの大小関係により、　（
５０）式のように場合分けできも θα／θＥＢＣ ≧０　　　　（ＥＢＧ≦ＥＯＯ時） ＜Ｏ（ＥＢＧ＞ＥＯの時） ・・・　　（５０） これはαの微少変化の方向とＥＢＧの微少変化の方向は
ＥＢＧとＥＯの大小関係で変化することを表しており、
ＥＢＧ≦ＥＯの時は同じ方向　ＥＢＧ＞ＥＯの時は反対
方向であム　従って、定性値△αと［ΔＥＢＧ］の定性
的な関係式は（５１）式で得られム△α＝　　　［△Ｅ
　ＢＯ３（Ｅ　ＢＧ≦ＥＯの時）−［ΔＥＢＧ］　　　
　（ＥＢＧ＞ＥＯの時）・・・　　（５１） （Ｂ−３”）△αと［△ｖＢＩＡＳ］ノ関係△αと［△
ＶＢＩＡＳＩの関係を求めるため＋Ｑ　　同様に（１２
−２）式と（１１）式から偏微分値θα／θＶＢＩＡＳ
を求めム まｆ、　（１２−２）式より（５２）式が得られａθα
／θＶＢＩＡＳ ＝　　（８ＤＪＨ／ａＶＢＩＡＳ−８ＤＳ−Ｌ／ａＶＢ
ＩＡＳ）／　　（Ｄ　ＩＭ−Ｈ−Ｄ　ＩＭＪ） （１１）式をＶＢｒＡＳで偏微分すると（５３）式が得
られも ａ　ＤＳ／＋９　ＶＢＩＡＳ＝−ｒｓ　　　−−−（５
３）ＤＳがＤＳ−玖　Ｄ　Ｓ−Ｌの場合も同様に（５３
）式が成立するので、　（５４−１）、　（５４−２）
式が得られも ａＤｓ３／ａＶＢＩＡｓ＝−７８−−・　　（５４−１
）ａＤＪＬ／θＶＢＩＡＳ＝−ｒＳ　　・　−・　　（
５４−２）（５４−１）、　（５４−２）式を（５２）
式に代入すると、　（５５）式が得られも ｃ？α／ｃ？ＶＢＩＡｓ　＝０　　　　　・・・（５５
）（５５）弐ｃ１　　ＶＢＩＡＳを変化させてもαは変
化しないことを意味していも 以上　（４４）、　（５１）式より、傾きの変化の定性
値△αと定性値ベクトルＱＶの各要素［△Ｖ　ＤＤＰコ
、　［△ＥＢＧ］、　［△ＶＢＩＡＳＩ　）関係ハ（５
６）式となム △α＝　［△ＶＤＤＰ］　　＋［△Ｅ　ＢＯ３（Ｅ　Ｂ
Ｇ≦ＥＯの時）［△ＶＤＤＰ］　　−［△ＥＢＧ］　　
（ＥＢＧ＞ＥＯの嘲・・・　（５６） （３２）式と（５６）式か収　Ｖ　ＢＩＡＳは△Ｄ　Ｓ
−Ｍには影響を及ぼしている力士　△αには影響を及ぼ
していないた取　ΔＤＪＭに影響を及ぼす入力をＶＢＩ
ＡＳに限定して考えると、最終的に第７図に示したよう
な定性的な関係式が得られム　節板△ＤＳ、、−Ｍ＝−
［△ＶＢＩＡＳ］かつ△α　　＝　［△ＶＤＤＰ］　＋
　［△Ｅ　ＢＯ３（ＦＪＢＧ≦ＥＯＯ時） △ＤＳＪ＝−［△ＶＢＩＡＳ、ｌかつ △α　　＝　［△ＶＤＤＰ］−［△Ｅ　ＢＯ３（ＥＢＧ
＞ＥＯの時） な耘　第７図に示した定性的な関係式が事前に分かって
いれ＋２　　第１８図のような表を簡単に得ることがで
き、出力変化指令ベクトルΔＹｄ＝　（△ＤＳｄ−に　
△αｄ）から直接的に最適入力変化ベクトル△Ｘ　ｏｐ
ｔを求めることが可能となａ次間　第三の実施例では第
１７図で電子写真プロセスの定性的な関係式を選択する
場合鳳　境界値ＥＯを予め求めておき実効光エネルギー
ＥＢＧとの大小関係を比較した　しかしながらＥＯは（
４９）式テ示ｔＪ：、）；、ウニＥＯ＝ＪｖＴｆｒｆＰ
／　（Ｓ　（１０−’１″−ＬＩＱ−１１″−＋１））
で表される値であり、感光体感度Ｓは直接求めることが
困難で、なおかつ温度や湿度などの環境が変化すると変
化する値であることかＬＥＯを厳密に求めることは困難
である。 したがって、ＥＯが変化することで出力変化予測ベクト
ル△Ｙｉを正しく求めることができず、結果を正しく予
測できない場合も起こも このような場合へ　本発明の第四の実施例として、環境
変化が起こっても定性的な関係式を修正し結果を正しく
予測できる出力変化予測ベクトル△Ｙｉを作成できるこ
と℃　環境が変化しても出力ベクトルＹ　（ｋ）を目標
値ベクトルＹｄに一致させることが可能となる学習制御
装値を提供す４本発明の第四の実施例を示す学習制御装
値のブロック線図を第１３図に示す。第１３図において
、１３００は第１６図の電子写真プロセス　１３０２は
基準入力ベクトル記憶手段、　１３０４は入力変化ベク
トル作成手段、　１３０６は定性値ベクトル作成手段、
　１３０８は出力変化予測手段、　１３１０は予測値記
憶手１９，１３１２は最適入力変化ベクトル選択手段、
　１３１４は入力ベクトル更新手段、　１３１６は入力
手１，１３１．８は出力ベクトル記憶手段、　１３２０
は出力変化指令ベクトル作成手段、　１３２２は出力変
化検出手段、　１３２４は修正手段であム 定性的な関係式を修正するため艮　本実施例では境界値
ＥＯの値を修正すも 以上のように構成された本発明の第四の実施例である学
習制御装値について、以下その動作を説明すも　電子写
真プロセス１３００が入力ベクトルＸ　（ｋ）　＝　（
ＶＤＤＰ（ｋ）、　　ＥＢＧ（ｋ）、　　ＶＢＩＡＳ（
ｋ））に基づきに回目の試行を行な（Ｘ、出力ベクトル
Ｙ（ｋ）　＝　（ＤＳ−Ｍ（ｋ）、　　α（ｋ））を実
現したとすム基準入力ベクトル記憶手段１３０２８１に
回目の試行で入力手段１３１６が電子写真プロセスに入
力した入力ベクトルＸ　（ｋ）を基準入力ベクトルＸｏ
ｌｄとして記憶する。な耘　１回目の試行を行う以前の
時（初期状態）は基準入力ベクトル）（ｏｌｄには初期
入力ベクトルＸ１ｎｉを与えて記憶しておく。 出力ベクトル記憶手段１３　）　８＋よ　ｋ回目の試行
で実現した出力ベクトルＹ　（ｋ）　−（ＤＳ　Ｍ（ｋ
）。 ａ　（ｋ））を出力ベクトル記憶値Ｙｏｉｄ−（ＤＳ　
Ｍ　ｏｌ伐　α−ｏ　１．ｄ　）として記憶すム　な壮
　１回目の試行を行う以前の時（初期状態）は出力ベク
トル記憶値Ｙ　ｏｌｄには初期値として（０，０）を与
えて記憶しておく。入力変化ベクトル作成手段１３０４
１１δＶＤＤＰＳ　　δＥＢＧ、　　δＶ　ＢＩＡＳを
それぞれ正の微少変化量とし　第１要素を＋δＶＤＤＰ
、　　０．　−δＶ　ＤＤＰのうちからいずれか１つ選
択し　第２要素を＋δＥＢＱ　　Ｏｌ　−δＥＢＧのう
ちからいずれか１つ選択Ｌ　　第３要素を＋δＶＢＩＡ
Ｓ、　　０．　−　δＶＢＩＡＳノうちからいずれか１
つ選択することで得られるすべての組合せＮ＝３ｎ＝２
７個の入力変化ベクトル△Ｘ＋（ｉ＝１．　　・・・、
　　Ｎ）を作成すも　定性値ベクトル作成手段１３０６
　ｉｔ　　入力変化ベクトル作成手段１３０４で作成さ
れた入力変化ベクトル△Ｘｉ＝　（△Ｖ　ＤＤＰｉ、　
　△Ｅ　ＢＧｉ、　　△Ｖ　ＢＩＡＳｉ）の各要素が正
ならば＋１、０ならばＯ１負ならば−１の値をそれぞれ
対応する要素として搏っＮ−２７個の定性値ベクトルＱ
Ｖ＋＝（［△ＶＤＤＰｉ］、　　Ｅ△ＥＢＧｉ］、　　
［△ＶＢＩＡＳｉｌ　’Ｉ　（ｉ＝１．　−　　ｔ、　
Ｎ）を作成すも　ここで［コは変数の符号のみに注目し
た値を表わし　変数が正ならば＋１０ならば０、負なら
ば−１のいずれかの値を取るものであ４　例えば　入力
変化ベクトルが△Ｘ」＝（十δＶＤＤＰ、　　−δＥＢ
Ｑ　　−δＶＢＩＡＳ）　　（１≦ｊ≦Ｎ）ｔらば　こ
れに対応する定性値ベクトルはＱＶ＋−（［＋δＶ　Ｄ
ＤＰ］　、　　［−δＥＢＧ］、　　［−δＶＢＩＡＳ
］　’）　＝ｃ十ｉ、　　−ｕ、　　−ｉ　＞　とな４
　出力変化予測手段１３０　Ｂ　ｉｔ　　定性値ベクト
ル作成手段１３０６で作成されたＮ−２７個の定性値ベ
クトルＱｖｌの各要素か収　電子写真プロセスの真、性
的な関係式に基づいて、定性値を持っＮ−２７個の出力
変化予測値ΔＹｉ−（△Ｄ　Ｓ−Ｍ先　△α１）（ｉ＝
１．　　・・Ｎ）を演算すム　出力変化予測ベクトルΔ
ＹｉＬｔ、　　基準入力ベクトルＸ　ｏｌｄに入力変化
ベクトル△Ｘ＋を加算することで得られる入力ベクトル
Ｘを電子写真プロセス１３００に与えた結果得られる出
力ベクトルＹに対してどの様に変化するかを予測するも
のであり、その値が＋ならば増力［１，０ならば変化な
し・−ならば減少を表わしていも　定性値ヘクト７１／
ＱＶＩ＝（［△Ｖ　ＤＤＰｉ］　、　　［△ＥＢＧｉ］
［△ＶＢＩＡＳｉ］）の各要素か叙　出力変化予測値Δ
Ｙｉ＝（△ＤＳ−Ｍｉ、　　△αｉ）を演算する時に用
いる電子写真プロセスの定性的な関係式は入力ベクトル
Ｘ　　（ｋ）　　＝　　（ＶＤＤＰ（ｋ＞、　　ＥＢＧ
（ｔ）、　　ＶＢＩＡＳ（ｋ））の中かぺ　実効光エネ
ルギーＥＢＧ（ｋ）を状態値とし境界値ＥＯとの大小関
係より第１７図の中から選択ｔｂ　　ｍ算値ＥＯ［、Ｔ
ＩＸｉＪ値トＬ、　テＥ　Ｏ＝　ＪＶｙ’Ｕ’Ｐ／　（
Ｓ　（Ｉ　Ｑ−１１１＋１Ｌ　　Ｉ　Ｑ−１１１１１１
１）　）のおよその値を計算して与えておく力丈　これ
らは修正手段１３２４で修正されも　予測値記憶手段１
３１０　Ｌｔ、　　入力変化ベクトル作成手段１３０４
で作成されたＮ個の入力変化ベクトル△Ｘ１と、出力変
化予測手段１３０８で入力変化ベクトル△Ｘ１に対応し
て演算されたＮ個の出力変化予測ベクトル△Ｙ１をそれ
ぞれＮ個の入力変化ベクトル記憶値△Ｘ　ｍｅｍ−１と
Ｎ個の出力変化予測ベクトル記憶値ΔＹ　ｍｅｍ−１と
して記憶しておく。出力変化指令ベクトル作成手段１３
２０は出力ベクトル記憶手段１３１８の出力ベクトル記
憶値Ｙ　ｏ１，ｄ＝　（Ｄ　ＪＭ−ｏｌｃＬ　　ａ−ｏ
ｌｄ）と目標値ベクトルＹｄ＝　（ＤＳｄ　Ｋ　　αｄ
）を比較ＬＤＳｄＭ＞　Ｄ　Ｓ−Ｍ−ｏｌｄなら＋、　
Ｄ　Ｓｄ−Ｍ＝　Ｄ　Ｓ−Ｍ　ｏｌｄなら０、Ｄ　Ｓｄ
　Ｍ＜　Ｄ　ＪＭ−ｏｌｄなら−の定性値を第一番目の
要素に　αｄ〉α−ｏｌｄなら＋、αｄ＝α−ｏｌｄな
らＯ１αｄくα−ｏｌｄなら−の定性値を第二番目の要
素にそれぞれ持つ出力変化指令ベクトル△Ｙｃｌ＝（△
ＤＳｄ−に　△αｄ）を作成する。最適入力変化ベクト
ル選択手段］、　３１２　Ｊ、ｌｉ、　　予測値記憶手
段１３１０で記憶されたＮ個の出力変化予測ベクトル記
憶値△Ｙ　ｆｆｉｅｍ−＋の中から出力変化指令ベクト
ル作成手段１３２０で作成された出力変化指令ベクトル
ΔＹｄに対応する各要素の符号が一致するものが複数個
あるうちから１つ△Ｙ　ｍｅｍｊを選択し　これに対応
する入力変化ベクトル記憶値△Ｘ　ｍｅｎ＋ｊを最適入
力変化ベクトル△Ｘ　ｏｐｔとする。　したがって、Δ
Ｘｏｐｔは出力ベクトルＹが目標値ベクトルＹｄに近づ
くように選んでいることになり、この変化を入力に与え
試行を行なえ（瓜　前回の試行で・実現している出力ベ
クトルＹよりも必ず目標値ベクトルＹｄに近づくことに
なる。入力ベクトル更新手段１３１４４１基準入力ベク
トルＸ　ｏｌｄに最適入力変化ベクトル選択手段１３１
２で選択された最適入力変化ベクトル△Ｘ　ｏｐｔを加
算すること’ｆｆ１ｋ＋１回目の試行の入力ベクトルｘ
（ｋ＋１）をＸ　（ｋ＋１）　＝Ｘｏｌｄ＋△Ｘ　ｏｐ
ｔとして更新すも　入力手段１３１６　＋ｉ人カベクト
ル更新手段１３１４で更新されたに＋１回目の試行の入
力ベクトルＸ（ｋ＋１）を電子写真プロセス１３００に
入力しに＋］回目の試行を行なう。出力変化検出手段１
３２２は入力手段１３１６でに＋１回目試行を行った結
果得られた出力ベクトルＹ　（ｋ　＋　１　）　＝　（
ＤＳ−Ｍ（ｋ＋１）、　　α（ｋ＋１））を検出し　出
力ベクトル記憶手段１３１８でに回目の試行を行った結
果得られた出力ベクトルＹ　（ｋ）を記憶した出力ベク
トル記憶値Ｙｏｌｄ＝　（Ｄ　ＪＭ−ｏｌｄ　　α−ｏ
ｌｄ）と対応する各要素ごとに比較し　第一番目の要素
がＤ　Ｓ−Ｍ（ｋ＋１）　＞　Ｄ　Ｓ−Ｍ−ｏｌｄなら
十、　Ｄ　Ｓ−Ｍ（ｋ＋１）＝　Ｄ　Ｓ−Ｍ−ｏｌｄな
ら０、　Ｄ　Ｓ−Ｍ（ｋ＋１　）＜Ｄ　Ｓ−Ｍ−ｏｌｄ
なら−の定性値を持板　第二番目の要素がα（ｋ＋１）
＞α−ｏｌｄなら＋、　α（ｋ＋１）＝α−ｏｌｄなら
０１　　α（ｋ＋１）＜α−ｏｌｄなら−の定性値を持
つ出力変化ベクトルΔＹａｃｔ＝（△Ｄ　Ｓ−Ｍ−ａｃ
ｔ、　　△ａ　−ａｃｔ）を作成すも　出力変化ベクト
ルΔＹａｃｔｉ表　　前回の試行で実現した中間出力濃
度Ｄ　Ｓ−Ｍ（ｋ）および傾きα（ｋ）に対して今回の
試行時に実現した中間出力濃度ＤＳ−Ｍ（ｋ＋１）およ
び傾きα（ｋ＋１）が増加したのか減少したのか変化が
なかったのかを評価するものであり、増加すれば＋、変
化がなければ０、減少すれば−の定性値を持つものであ
る。修正手段１３２４は出力変化検出手段１３２２で作
成された出力変化ベクトルΔＹａｃｔ＝（Δｌ）　Ｓ−
Ｍ−ａｃｔ、　　△α−ａｃｔ）と最適入力変化ベクト
ル選択手段１３１２で選択された出力変化予測ベクトル
記憶値△Ｙ　ｍｅｍ〜ｊ＝　（△ｌ）　Ｓ−Ｍ−ｍｅｍ
−ｊ、　　△α−ｍｅｍ−ｊ）　（７）対応する各要素
を比較し　すべて一致すれ（え　即ち△Ｄ　Ｓ、、−１
ｊａｃｔ−△ＤＳ　Ｍ　Ｉ［ｌｅｍ−ｊかつ△ａ−ａｃ
ｔ＝△α−ｆｆｌｅｆｆ１，ｉなら１−Ｌ　　予想結果
と実行結果が一致することを意味するので、選択した定
セ↓的な関係式が正しか、うたと判断し修正は行わない
でおく。しかしなか収１つでも一致しないものがあれば
　即ち△ＤＳ、Ｍａｃｔ　　≠　△　ｌ）ｓ　　　Ｍ　
　　ｍｅｍ　　　ｊ　ま　ノこ　は　△　ａ　　−ａｃ
ｔ　−Ｊ　　／＼　ａ　　　ｍｅｍ　　　ｊならば、予
測結果と実行結果が一致し７なかつたことを意味するの
立　選択した定性的な関係式が正しくなかったと判断し
修正を行う。修正は同じ状態値ＥＢＧに対し、て今回選
択された定性的な関係式が選択されないように境界値Ｅ
Ｏを修正ずも　具体的に（戴　△ｌ）Ｓ−Ｍ　ａｃｔ≠
△ＤＳ　Ｍ−ｍｅｍｊまたは△αａｃｔ≠△αｍｅｍ　
ｊならば　境界値ＥＯに状態値ＥＢＣ・を代入すも　節
板　状態値ＥＢＧと境界値ＥＯの関係について説明ずれ
ｉ；Ｅ、　　ＥＢＧ＞ＥＯの条件が成立して選択した定
性的な関係式が間違いであると判断されれ８１　　ＥＯ
＝ＥＢＧとし７ておくと同じＥＢＧに対しではＥＢＧ＞
ＥＯは成立しなくなり前回と間じ定性的な関係式を選択
することがなくなる。ＥＢＧ＜ＥＯの条件が成立し２で
いる場合も同様である。 以上の一連の動作を繰り返１．なから境界値ＥＯを修正
することにより、出力変化予測ベクトル記憶値ΔＹｍｅ
ｍｊと出力変化ベクトル△Ｙ　ａｃｔは対応Ａる各要素
がずべて一致するようになも　節板　予測結果が実行結
果と一致するようになり正しい予測を行うことができる
ようになるたへ環境が変化し２ても出力ベクトルＹ　（
ｋ）を目標値ベクトルＹｄに一致させることが可能とな
る。 発明の効果 以上のよう艮　本発明は下記の効果を持−り。 （１）出力ベクトル記憶手段と出力変化指令ベクトル作
成手段を具備することによっ玄　出力ベクトルＹを目標
値ベクトルＹｄに一致さぜることが可能となム （２）出力変化検出手段と修正手段を具備することによ
って、環境変化が起こっても予測結果上実行結果から定
性的な関係式を修正することで正しい出力変化予測ベク
トル△Ｙｉを作成できることが可能となるたム環境変化
に対しても出力ベクトルＹを目標値Ｙｄに一致させるこ
とが可能とな４

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の第一の実施例の学習制御装値のブロッ
ク線文　第２図は本発明の第二の実施例の学習制御装値
のブロック線医　第３図は歩行機械の入出力を示したブ
ロックは　第４ＴｇＪは歩行機械の摩擦が変化した場合
の力学的関係を示した説明艮　第５図は境界値ＬＡおよ
びＬＢを修正するための定性値ベクトルの各要素と歩行
距離の変化値△ＹＡＢおよび△ＹＢＡの定性的な関′係
を表に示した関係匁　第６図は従来の学習制御装値のブ
ロック線艮　第７図は学習制御装値の制御対象の一例と
し７て取り上げる歩行機械の斜視医　第８図は歩行動作
の周期運動の説明艮　第９図は歩行機械の力学的関係を
示した説明医　第１０図は角度θと歩行距離Ｙの定性的
な関係を表に示した関係は　第１１図は定性値ベクトル
の各要素と歩行距離の変化値△Ｙの定性的な関係を表に
示した関係瞠　第１２図は本発明の第三の実施例の学習
制御装値のブロック線は　第１３図は本発明の第四の実
施例の学習制御装値のブロック線医　第】４図は電子写
真プロセスの基本構成＠　第１５図は電子写真プロセス
の入力画像濃度と出力画、像濃度の関係を表した関係艮
　第１６図は電子写真プロセスの人出力を示したブロッ
ク医　第１７図は電子写真プロセスの定性的な関係式を
表に示した関係は　第１８図は出力変化指令ベクトルΔ
Ｙｄ＝　（△ＤＳｄに　△αｄ）と最適入力変化ベクト
ル△Ｘ　ｏｐｔの関係図であム ］、　ＯＯ・・・歩行機械　１０２・・・基準入力ベク
トル記憶手段、　１０４・・・入力変化ベクトル作成１
駄１０６・・・定性値ベクトル作成手段、　１０８・・
・出力変化予測手ｉ　　１１０・・・予測値記憶手段、
　１１２・・・最適入力変化ベクトル選択手段、　１１
４・・・入力ベクトル更新手段、　１１６・・・入力手
段、　１１８・・・出力ベクトル記憶半没　１２０・・
・出力変化指令ベクトル作成手段、　２２２・・・出力
変化検出手段、２２４・・・修正手段、　１２００・・
・電子写真ブロセ入代理人の氏名　弁理士　粟野重孝　
はか１名ｌｏ ７００　　　・　・ ７０１　ａ　・　・ ７０１ｂ　　・　・ ７０２　　　・　・ ７０３　　　・　・ ７０４　　　・　・ ７０５　　　　・ ７０６　　　・　・ ・ＩＩ！！面 ・前足 ・礒足 ・モータ ・角度検出器 ・胴体邸 ・歩行距離検出Ｈ ・ドライバー 入力ベクトルθｆ（θｌＡ、θ２＾、θＪａ、θｚａ）
粥１ ０図 １ｉｔ度θと轡ｆ’Ｊ　ｍ　ＦＪγの７汀「）１間ｆ）
′第１ １図 定１竪罎ヘクトルの名６ｆと 手１テ距勅の箋ｆ（：εへＹの定１９的ｔ（ｌ侶１第１
５図 Ｓ 　ＩＭＪ ＩＭＨ 発明の名称 学習制御装値 補正をする者 事件との関係 住　　　所 名　　　称 代表者 特　　許　　出　　願　　人 大阪府門真市大字門真１００６番地 （５８２）松下電器産業株式会社 谷　　　　井　　　　昭　　　　雄 ４代理人 住　　所 〒　５７１ 大阪府門真市大字門真１００６番地 松下電器産業株式会社内 ４″Ｅ″”Ｂ＋ｔ”Ｆ’５１２１　ｏｕ　３０　Ｂ第 図 ＄％Ａ ′Ｊ努す 第１０図 青皐θと１↑距翁γつ＊冬生台勺１５関係第１１図

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. （１）ｋを試行回数、Ｘ（ｋ）＝（ｘ＿１（ｋ），．．
   ．，ｘ＿ｎ（ｋ））をｋ回目の試行時のｎ次元の入力ベ
   クトル、Ｙ（ｋ）＝（ｙ＿１（ｋ），．．．，ｙ＿ｎ（
   ｋ））を前記入力ベクトルＸ（ｋ）に対するｍ次元の出
   力ベクトルとして、Ｙ（ｋ）＝Ｇ（Ｘ（ｋ））で表わさ
   れる制御対象に対して、前記出力ベクトルＹ（ｋ）をｍ
   次元の目標値ベクトルＹｄに一致させることを目的とす
   る場合に ｋ回目の試行において用いた前記入力ベクトルＸ（ｋ）
   をｎ次元の基準入力ベクトルＸｏｌｄとして記憶する基
   準入力ベクトル記憶手段と、前記入力ベクトルＸ（ｋ）
   に対する出力ベクトルＹ（ｋ）をｍ次元の出力ベクトル
   記憶値Ｙｏｌｄとして記憶する出力ベクトル記憶手段と
   、δ＿ｘ＿ｉを正の微少変化量とし、第ｉ番目（ｉ＝１
   ，・・・，ｎ）の要素を＋δ＿ｘ＿ｉ，０，−δ＿ｘ＿
   ｉのうち、いずれか１つ選択することで得られるすべて
   の組合せＮ＝３＾ｎ個の入力変化ベクトル△Ｘ＿ｉ＝（
   Δｘ＿ｉ＿１，．．．，△Ｘ＿ｉ＿ｎ）（ｉ＝１，・・
   ・，Ｎ）を作成する入力変化ベクトル作成手段と、前記
   入力変化ベクトル作成手段で作成された前記入力変化ベ
   クトルΔＸ＿ｉの各要素が正ならば＋、０ならば０、負
   ならば−の定性的な値をそれぞれ対応する要素として持
   つＮ個のｎ次元の定性値ベクトルＱＶ＿ｉ（ｉ＝１，・
   ・・，Ｎ）を作成する定性値ベクトル作成手段と、Ｎ個
   の前記定性値ベクトルＱＶ＿ｉの各要素から前記制御対
   象の前記関数Ｇの定性的な関係に基づいて、各要素が＋
   ，０，−のいずれか１つの定性的な値を持っＮ個のｍ次
   元の出力変化予測ベクトルΔＹ＿ｉ（ｉ＝１，・・・，
   Ｎ）を演算する出力変化予測手段と、前記出力変化予測
   ベクトルΔＹ＿ｉとそれに対応するＮ個の前記入力変化
   ベクトル△Ｘ＿ｉをそれぞれＮ個の出力変化予測ベクト
   ル記憶値△Ｙｍｅｍ＿ｉ（ｉ＝１，・・・，Ｎ）とＮ個
   の入力変化ベクトル記憶値ΔＸｍｅｍ＿ｉ（ｉ＝１，・
   ・・，Ｎ）として記憶する予測値記憶手段と、前記出力
   ベクトル記憶手段の出力ベクトル記億値Ｙｏｌｄと前記
   目標値ベクトルＹｄの対応する各要素の値を比較し、ｉ
   番目（ｉ＝１，，ｍ）の要素がＹｄｉ＞Ｙｏｌｄｉなら
   ＋、Ｙｄｉ＝Ｙｏｌｄｉなら０、Ｙｄｉ＜Ｙｏｌｄｉな
   ら−の定性値を対応する各要素に持つｍ次元の出力変化
   指令ベクトルΔＹｄを作成する出力変化指令ベクトル作
   成手段とＮ個の前記出力変化予測ベクトル記憶値ΔＹｍ
   ｅｍ＿ｉの中から前記出力変化指令ベクトル作成手段で
   作成された前記出力変化指令ベクトルΔＹｄに一致する
   ものが複数個あればその中から１つΔＹｍｅｍ＿ｊ（ｊ
   ＝１，・・・，Ｎ）を選択し、これに対応する前記入力
   変化ベクトル記憶値ΔＸｍｅｍ＿ｊ（ｊ＝１，・・・，
   Ｎ）を最適入力変化ベクトルΔＸｏｐｔとする最適入力
   変化ベクトル選択手段と前記基準入力ベクトルＸｏｌｄ
   に前記最適入力変化ベクトル選択手段で選択された前記
   最適入力変化ベクトルΔＸｏｐｔを加算することで、ｋ
   ＋１回目の入力ベクトルＸ（ｋ＋１）をＸ（ｋ＋１）＝
   Ｘｏ１ｄ＋ΔＸｏｐｔとして更新する入力ベクトル更新
   手段と、前記入力ベクトル更新手段で更新された前記入
   力ベクトルＸ（ｋ＋ｌ）を前記制御対象に入力しｋ＋１
   回目の試行を行なう入力手段を具備するように構成し、
   上記の一連の動作を繰り返すことで前記出力ベクトルＹ
   （ｋ）を目標値ベクトルＹｄに一致させる学習制御装置
   。
2. （２）入力手段でｋ＋１回目の試行を行なった結果得ら
   れた出力ベクトルＹ（ｋ＋１）を検出し、出力ベクトル
   記憶手段でｋ回目の試行を行った結果得られた出力ベク
   トルＹ（ｋ）を記憶した出力ベクトル記憶値Ｙｏｌｄと
   対応する各要素ごとに比較を行い、ｉ番目（ｉ＝１，・
   ・・，ｍ）の要素がＹｉ（ｋ＋１）＞Ｙｏｌｄｉなら＋
   、Ｙｉ（ｋ＋１）＝Ｙｏｌｄｉなら０，Ｙｉ（ｋ＋１）
   ＜Ｙｏｌｄｉなら−の定性値を対応する各要素に持つｍ
   次元の出力変化ベクトルΔＹａｃｔを作成する出力変化
   検出手段と、前記出力変化検出手段で作成された前記出
   力変化ベクトルΔＹａｃｔと最適入力変化ベクトル選択
   手段で選択された出力変化予測ベクトル記憶値ΔＹｍｅ
   ｍ−ｊの対応する各要素を比較し、すべて一致すれば何
   も行わず、１つでも一致しないものがあれば、制御対象
   の関数Ｇの定性的な関係式を修正する修正手段とを更に
   具備し、上記の一連の動作を繰り返すことで前記出力ベ
   クトルＹ（ｋ）を目標値ベクトルＹｄに一致させる請求
   項１記載の学習制御装置。
3. （３）出力変化予測手段は、ｋ回目の試行に用いた入力
   ベクトルＸ（ｋ）の少なくとも１つの要素から得られる
   状態値αと境界値Ｌの大小関係に基づきＮ個の出力変化
   予測ベクトルΔＹ＿１を演算し、修正手段は出力変化検
   出手段で作成された出力変化ベクトルΔＹａｃｔと最適
   入力変化ベクトル選択手段で選択された出力変化予測ベ
   クトル記憶値ΔＹｍｅｍ＿ｊの対応する各要素を比較し
   、すべて一致すれば何も行わず、１つでも一致しないも
   のがあれば前記境界値Ｌを修正することを特徴とする請
   求項２記載の学習制御装値。
4. （４）修正手段は出力変化検出手段で作成された出力変
   化ベクトルΔＹａｃｔと最適入力変化ベクトル選択手段
   で選択された出力変化予測ベクトル記憶値ΔＹｍｅｍ＿
   ｊの対応する各要素を比較し、すべて一致すれば何も行
   わず、１つでも一致しないものがあれば、出力変化予測
   手段の境界値Ｌを入力ベクトルＸ（ｋ）の少なくとも１
   つの要素から得られる状態値αに置き換えることを特徴
   とする請求項３記載の学習制御装置。