JPH0496134A - ファジィ推論の演算方法 - 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］ 本発明は、ファジィ推論の演算方法、詳しくは演算精度
を多少犠牲にしてもコストを抑えると共に演算所要時間
の短縮化を図ったラアジイ推論の演算方法に関する。

［従来の技術］ ファジィ推論を実現する手段として、従来いろいろな手
段が提案されている。その第１の手段としては、ＲＯＭ
を使ったテーブル参照方式がある。

これは、考えられるすべての入力値の組合せのファジィ
推論を予め実行させてその結果をＲＯＭに書き込んでお
くものである。ある入力値に対してのファジィ推論の結
果は、ＲＯＭ上のテーブルを参照することによって実行
されるので、ＲＯＭのアクセス時間のみの超高速で答え
が得られるという長所がある。また、第２の手段として
は、記憶したルールに基づき毎回演算を行う手段がある
。

これは、例えば、専用の演算処理ＩＣを用いたり、マイ
コンのソフトウェアによって実現するものである。

［発明が解決しようとする課題］ しかしながら、上記ＲＯＭを使ったテーブル参照方式に
よる第１の手段では、入力変数の数やその分解能によっ
てＲＯＭ容量が決定され、推論の種類によっては、ＲＯ
Ｍ容量が大きくなってしまうという問題点があった。ま
た、記憶したルールに基づき毎回演算を行う上記第２の
手段では、上記第１の手段と比べ記憶に必要なＲＯＭ容
量が低減し、高度な推論をすることができるが、演算に
時間がかかると共に、高速化のために特別の演算処理回
路を必要とするから、コストが上昇することになってし
まうという別の問題かある。

ところで、上述のようなファジィ推論を実現する手段を
、例えば、カメラの測光・露出制御装置に適用した場合
には、演算精度としてはさほど高度のものは要求されず
、むしろコストを抑えることと共に、レリーズタイムラ
グを０に近づけることが要求されるので、測光・露出制
御の演算時間が短いことが望まれる。従って、上記ＲＯ
Ｍを使ったテーブル参照方式による第１の手段のような
ものを、人力のパラメータが多い測光・露出演算に適用
しようとすると、ＲＯＭ容量が太き（なってコスト的に
不利になる。また、ファジィ演算を従来のルールで行お
うとすると、演算に時間がかかるのでカメラには不向き
である。

そこで本発明の目的は、上記問題点を解消し、ファジィ
推論を実行する露出制御装置における、短い演算時間で
且つ低コストで演算できるファジィ推論の演算方法を提
供するにある。

［課題を解決するための手段および作用］本発明のファ
ジィ推論の演算方法は、制御露出値に関するファジィ推
論ルールをメンバシップ関数の組み合わせとして記憶す
る手段と、ファジィ推論演算実行手段と、を備え、上記
メンバシップ関数の形状の種類を限定する、つまり、グ
レードが０〜１のときの傾きが４５度となるようにメン
バシップ関数の形状を限定することによって、メンバシ
ップ関数形状パラメータの記憶容量の低減と演算の高速
化を図るものである。

まず、ファジィ推論における前件部演算について説明す
ると、ファジィ推論実行において、メンバシップ関数と
して、第２図のような三角形（あるいは台形）のものが
よく用いられる。この三角形のメンバシップ関数を、同
関数の折曲点に対応した入力変数の座標（以下、特徴座
標と呼称する）Ｘｏと、形状を表す傾き係数Ｋ　（Ｋ＊
Ｑ）と、形状の種類（例えば後記第８図に示すｒＬＵＰ
Ｊ（左上がり）、ｒＲＵＰＪ　　（右上がり）、Ａｌｌ
　１　（Ｄｏｎ’ｔ　ｃａｒｅ）等のパラメータで表す
。本発明においては、メンバシップ関数の傾き係数をす
べてＫ＝１または−１と限定し、傾き係数Ｋ＝１または
−１と一致するように入力データＸＲを補正することを
特徴とする。

Ｕ実　施　例コ 以下、図示の実施例により本発明を説明する。

先づ本発明の詳細な説明するのに先立って、その基本概
念を説明する。本発明のポイントは、前記第２図に示し
たような三角形状のメンバシップ関数において、その傾
き係数Ｋを に〜１　または　Ｋ−−１ に限定したことである。

ところで、ファジィ推論自体については、本出願人が先
に出願した特願平１−２０４７６１号に詳述されている
ので、ここでの詳しい説明を省略するが、ルール毎に、
且つ入力変数毎に、前件部入力に対するメンバシップ値
を算出する際、メンバシップ関数の形状が前記第２図に
示すような場合、入力変数Ｘに対応したメンバシップ値
μ（Ｘ）は、メンバシップ関数の傾き係数をに１特徴座
標をＸ。とすれば、 μ（ｘ　）　−１Ｋ　ＸＩ　Ｘ　ｏ　　Ｘで求められる
。後述するように、本実施例における、ルール数は７個
で、入力変数は３個なので、上記メンバシップ値を凡て
求めるためには、上述の演算を７ｘ３−２１回行う必要
がある。この場合、乗除算の演算時間は加減算のそれに
比べて格段に長くなるので、上式において、 Ｋ−１もしくは　Ｋ−−１ に設定することができれば、加減算のみの演算となるか
ら演算所要時間を大幅に短縮することができる。この場
合、傾き係数Ｋを１または−１に限定したのに伴って入
力変数の補正を行うが、これらの補正等は、ＣＰＵのソ
フトウェアによって実現している。以上が、本発明の基
本概念である。

次に実施例の説明を行う。

この実施例は、本発明に係るファジィ推論の演算方法を
、測光素子が中央部と周辺部とに分割された２分割セン
サを有するカメラの露出制御装置に適用し、中央部と周
辺部との各センサで測光された各別の輝度情報を、どの
ように重み付けしてカメラの露出制御をしたらよいかに
ついて、ファジィ推論する例で行う。

まず、第３図によりカメラの露出制御装置のブロック構
成を説明すると、１０００は、被写界の中央部及び周辺
部の明るさを各別に受光するセンサで、１０１０．１０
２０は、上記センサ１０００の各出力をそれぞれ対数圧
縮して輝度情報として出力するアンプである。１０３０
．１０４０は、上記アンプ１０１０．１０２０の出力（
アナログ信号）をそれぞれディジタル化し、被写界の周
辺部の輝度情報ＢＶｂと、中央部の輝度情報ＢＶａとを
それぞれ出力するＡ／Ｄ変換器である。

１２００は、マイクロコンピュータ（以下、ＣＰＵと呼
称する）で、後述する内容のフローに従い露出ｆＨ御輝
度値を算出する。更にこのＣＰＵ１２００は、算出した
露出制御輝度値に基づき、表示手段１３００によって測
光データの表示を、また露出制御手段１４００によって
露出制御を、それぞれ行う。１１００は、距離検出手段
、例えばレンズ内の距離エンコーダや測距装置などであ
り、距離データをＣＰＵ１２００へ出力する。以上が、
カメラの露出制御装置のブロック構成のあらましである
。

次に、ＣＰＵ１２００内に於けるデータ処理の流れを第
１図によって説明する。測光手段から得られた上記輝度
情報ＢＶａ、ＢＶｂにより、ＢＶａｖｅ算出部１５．Δ
ＢＶ算出部１６で平均輝度ＢＶａｖｅと輝度差ΔＢＶ　
（−ＢＶｂ−ＢＶａ）とをそれぞれ算出する。距離検出
手段１１００より得られた距離データは、ＤＶ値データ ＤＶ−２ｘＬＯＧ２距離［ｍｌ に変換される。ファジィ推論演算部１０では、後記第４
Ａ図に示す内容のデータ処理が行われ、中央重点測光の
度合いβ１が算出される。ファジィ推論演算部１１では
、後記第４Ｂ図に示す内容のデータ処理が行われ、露出
補正値ＢＶｋが算出される。露出制御輝度値算出部１２
では、上記ＢＶａ。

ＢＶｂ、ｌ、ＢＶｋより下記（２）式ニヨッテ露出制御
輝度値ＢＶｅ　ｓ　ｐを算出する。

ＢＶｅｓｐ−βＩＸＢＶａ＋（１−β１）ＸＢＶｂ　−
ＢＶｋ・・・・（２） このｌ小制御輝度値１３Ｖｅｓｐの値に基づき、ＣＰＵ
１２００は測光値の表示や露出の制御を行うようになっ
ている。以上がＣＰＵ内におけるデータ処理の流れのあ
らましである。

第４Ａ図は、上記第１図におけるファジィ推論演算部１
０の詳細を示すブロック構成図である。

図において、符号１００，１１０．１２０は、メンバシ
ップ関数の傾き係数Ｋを１または−１に限定するための
入力データの補正部で、入力信号ＢＶａｖｅ、ΔＢＶ、
ＤＶに後記（５）、　　（６）。

（７）式に示すような補正をそれぞれ行って入力変数Ｘ
Ｒ（０）、ＸＲ（１）、ＸＲ（２）を求め、ファジィ前
件部ＭＩＮ演算ブロック３ｏｏに供給する。ファジィ前
件部ＭＩＮ演算ブロック３００は、前件部メンバシップ
関数形状記憶部２００から供給される、例えば後記第８
図に示されるようなメンバシップ関数の形状の種類を示
す形状コードに対応し、上記入力変数ＸＲ（０）、ＸＲ
（１）、ＸＲ（２）のメンバシップ値をそれぞれ算出す
る。そして、各ルール毎の最小値演算（以下、ＭＩＮ演
算と呼称する）を行って、各ルール前件部推論結果のグ
レードを示す ＭＩＮ　　（１）　　、　　ＭＩＮ　　（２）　　、　
　　・　・　・、　　ＭＥＮ（「）、拳φ・ を後件部演算ブロック４００に供給する。後件部演算ブ
ロック４００では、後件部重み付は値記憶部５００にメ
モリされている後件部重み付は値Ｗ（１）、Ｗ（２）、
　　・・−、ＷＤ）、　　・・・を読み出し、この重み
付は値と上記後件部入力ＭＩＮ　（１）、ＭＩＮ　（２
）、　　・・・、ＭＩＮ（「）・・・ との間で後記（３）式に示す演算を行い、中央重点測光
の度合いβ１を算出する。

第４Ｂ図は、上記第１図におけるファジィ推論演算部１
１の詳細を示すブロック構成図で、中央重点測光の度合
いβ１に代えて露出補正値ＢＶｋを出力するようになっ
ている。そして、前件部の構成については上記第４Ａ図
と全く同じなので、同じ構成部材には同じ符号を付して
その説明を省略し、後件部についてのみ以下に説明する
。ファジィ前件部ＭＩＮ演算ブロック３００から出力さ
れた各ルール前件部推論結果のグレードを示すＭＩＮ　
（６）、ＭＩＮ　（７）がＭＡＸ演算ブロック４５０に
供給されると、同ブロック４５０では上記グレードＭＩ
Ｎ　（６）、ＭＩＮ　（７）に後記（４）式に示す最大
値演算（以下、ＭＡＸ演算と呼称する）を行い、露出補
正値ＢＶｋを算出する。

以上が、ファジィ推論演算部１０．１１のブロック構成
のあらましである。

次に、中央重点測光の度合いβ１と露出補正値ＢＶｋを
決定するためのルールを第５図に基づき説明する。中央
重点測光の度合いβ１は、入力変数３個、ルール数５個
からなるファジィ推論（以下のルール１〜５）によって
算出する。この算出にあっては、本出願人が先に出願し
た特願平１−２０４７６１号に詳述したように、まず、
各ルール毎の前件部容入力のメンバシップ値のＭＩＮ演
算を行い、この演算で得られたルール毎のＭＩＮ演算結
果に対してＭＡＸ演算を行い、更にこのルール毎のＭＡ
Ｘ演算結果に対し重心演算を行うことにより求められる
が、具体的には下記（３）式によって求められる。

β１−Σ（ＭＩＮ（１）ｘν（１））　／ΣＭＩＮ（１
）・・・・・　（３） ここで、ＭＩＮ　（１）は各ルール前件部推論結果のグ
レード（高さ）　、Ｗ　（１）はシングルトン（後件部
をあるアドレスに棒で表したもの）の後件部の重み付は
値である。

上記入力変数３個は、前記第１図で説明した平均輝度Ｂ
Ｖａｖｅ、輝度差ΔＢＶ、距離ＤＶである。また、上記
ルール数５個は次のとおりである。

ルール１：明るさが暗く逆光のときは、Ｗ−７／１６と
する。

ルール２：明るさが暗く順先のときは、Ｗ−１４／１６
とする。

ルール３：明るさが明るく順先のときは、Ｗ−１１／１
６とする。

ルール４：明るさが明るく逆光のときは、Ｗ−１６／１
６とする。

ルール５：遠距離のときは、 Ｗ−８／１６とする。

これらのルールをメンバシップ関数を使って表すと、第
５図に示す線図が得られる。

露出補正値ＢＶｋは入力変数３個、ルール数２個からな
るファジィ推論（以下のルール６．７）を用いて、下記
（４）式によりルール６のＭＩＮ値ＭＩＮ　（６）とル
ール７のＭＩＮ［ＭＩＮ（７）とのＭＡＸ値から算出さ
れる。

ＢＶｋ　−αｘＭＡＸ　　（ＭＩＮ（６）、　ＭＩＮ（
７））・・・・　（４） ここに、αは係数でＢＶｋは最大αとなる。本実施例で
はα−２とする。また、上記ルール６．７は次のとおり
である。

ルール６：とても明るく順光で近距離のときはＷ−１６
／１６とする。

ルール７：とても明るく逆光で近距離のときは、Ｗ−１
６／１６とする。

以上が中央重点測光の度合β１と露出補正値ＢＶｋを決
定するためのルールの説明である。

第６図は、本実施例におけるカメラの測光演算のフロー
チャートで、第７図はこの第６図中のサブルーチン“Ｆ
ＵＺＭＩＮ”の詳細を示すフローチャートである。この
フローがスタートすると、測光センサ１０００　（第３
図参照）より被写界の中央部の輝度情報ＢＶａと、周辺
部の輝度情報Ｂｖｂを、また距離検出手段１１００　（
第３図参照）より被写界の距離情報ＤＶを、それぞれ読
み込む（ステップ５１０）。そして、ＢＶａｖｅ算出部
１５、ΔＢＶ算出部１６（第１図参照）によって、上記
輝度情報ＢＶａ、ＢＶｂから平均輝度ＢＶａｖｅを、 ＢＶａｖｅ　−ｊｉ！　ｏｇ２ｆ（２Ｘ　２Ｂｖａ＋　
２Ｂｖｂ）　／３１より、また輝度差ΔＢＶを ΔＢＶ−ＢＶｂ−ＢＶａ より、それぞれ算出する（ステップＳ１２，５１４）。

次に、次式によってファジィ推論の入力変数ＸＲ（ｉ）
を求める（ステップ８１６〜５２０）。

即ち、 ＸＲ（０）−Ｂｖａｖｅ／４＋５／４・・・　（５）Ｘ
Ｒ（１）−ＡＢＶ／２　　　　　−−−（６）ＸＲ（２
）−ＤＶ／２　　　　　　−−−　　（７）なお、上記
（５）式における１／４、あるいは上記（６）、（７）
式における１／２は、傾き係数Ｋを に冒１　または　Ｋ−−１ とするために、上記ＢＶａｖｅ、　　ΔＢＶ、ＤＶを補
正するのに必要な係数である。

次に、ファジィ推論前件部演算を行う（ステップ５２２
）。本ファジィ推論においては、前件部の演算すなわち
各ルールについての適合度の算出演算を、所謂ＭＩＮ演
算によって行っている。このファジィ推論ＭＩＮ演算サ
ブルーチン“ＦＵＺＭＩＮ”については、その詳細を後
記第７図のフローチャートによって説明するが、このＭ
ＩＮ演算のフローを説明する前に、メンバシップ関数に
ついて述べる。

上記第５図のルールを実行するために、各ルール、各入
力変数でのメンバシップ関数を、メンバシップ関数形状
コードと特徴座標との組合せのメンバシップ関数パラメ
ータテーブルで表現する。

ルール１〜ルール５のメンバシップ関数パラメータテー
ブルは、第８図の変換規則に従い、下記第１表のように
表され、ＣＰＵ１２００に内蔵されているＲＯＭに記憶
される。

第１表 即ち、上記（５）〜（７）式で示したファジィ推論入力
変数ＸＲ（ｉ）の変換と第８図のメンバシップ関数パラ
メータ規則とにより、前記第２図におけるメンバシップ
関数の傾き係数には１になっている。

ここで、第７図に示すファジィ推論ＭＩＮ演算サブルー
チン“ＦＵＺＭＩＮ”のフローチャートを説明する。こ
のフローがスタートすると、ルールナンバ「と、ルール
ナンバが「のときのＭＩＮ値（実際の入力に対するその
ルールのグレード値）ＭＩＮ　（ｒ）と、入力ナンバＩ
とを、それぞれ１に初期設定する（ステップＳ５０，５
１００．５２００）。そして、ｒ、Ｉのときのメンバシ
ップ関数パラメータを読み込み、上記第８図に示す形状
コードｒＲＵＰＪ、ｒＬＵＰＪ、ｒＡｌｌ　ＩＪ。

ｒＡＩＩ　ＯＪのうちの何れであるかをレジスタＲ４に
、また、該形状コード中の特徴座標をレジスタＲ５に、
それぞれセットする（ステップ５２４０）。なお、上記
レジスタＲ４，Ｒ５および後記レジスタＲ６は、何れも
ＣＰＵ１２００に内蔵されている。

上記レジスタＲ４に格納された形状コードを判別して（
ステップ５３６０，５３８０，５４００）。

判別した形状コードに従ったメンバシップ値を算出する
（ステップ５４１０，５４２０，５４３０゜５４４０，
５５００，５６００，５６５０）。

次に、入力ナンバＩをインクリメントしくステップ５７
００）、入力ナンバＩが３に達するまで上記ステップ８
２４０〜５８００を繰返し実行する。もし、メンバシッ
プ値が０になったときは、他の入力変数の取る値によら
ず、ＭＩＮ（ｒ）＝０とする（ステップ５８００）。次
に、ルールナンバｒをインクリメントしくステップ５９
００）、ｒが７に達するまで（ステップ５９５０）上記
ステップ８１００〜５９５０を繰返し実行する。このよ
うにして、各ルールｒについてＭＩＮ（ｒ）が求められ
る。以上で“ＦＵＺＭＩＮ″のサブルーチン（ステップ
５２２）を終了し、第６図のステップＳ２４にリターン
する。

第６図に戻って、ルール１〜５で定義された後件部重み
付は値Ｗ（１）〜Ｗ（５）と各ルールのグレード値ＭＩ
Ｎ　（１）〜ＭＩＮ（５）とから、前記（３）式に基づ
き中央重点測光の度合β１か算出される（ステップ５２
４）。また、ＭＩＮ（６）　、ＭＩＮ　（７）のＭＡＸ
値から、前記（４）式に基づき露出補正値ＢＶｋが算出
される（ステップ５２５）。

ここで、上記各ステップに従って、本ファジィ推論（ル
ール１〜７）を実行した例を第９図によって説明する。

今、３個の入力変数ＢＶａｖｅ。

ΔＢＶ、ＤＶを、例えば ＢＶａｖｅ−６ ΔＢＶ−１，５ ＤＶ　　　−７ として、各ルール毎の各入力変数に対する前件部メンバ
シップ値を、第９図に示す各線図より求めると、 （１）ルール１では、図の直線ｇ１２ｇ２，１３より （ａ）平均輝度ＢＶａｖｅ−５のときの入力変数ＢＶａ
ｖｅのメンバシップ値が０、 （ｂ）輝度差ΔＢＶ−１，５の時の入力変数ΔＢＶのメ
ンバシップ値が略０．７５、（ｃ）距離情報ＤＶ−７の
ときの入力変数ＤＶのメンバシップ値が１、 とそれぞれなるから、ルール１における各入力のメンバ
シップ値のＭＥＮ演算結果、つまりルール１のグレード
値ＭＩＮ　（１）は０になる。

（ｎ）ルール２でも、上記ルール１の場合と同じように
、図の直線ｇ４より入力変数ＢＶａｖｅのメンバシップ
値が０となるから、入力変数ΔＢＹ、　ＤＶの如何に拘
らず、ルール２のグレード値ＭＩＮ（２）は、 Ｍ／Ｎ　　（２）−０ になる。

（ｉｉ）ルール３では、図の直線ｉｔ５．ｉｔ６．　ｆ
Ｉ７より （ａ）　ＢＶａｖｅ　＝　６のときの入力変数ＢＶａｖ
ｅのメンバシップ値が１、 （ｂ）ΔＢＹ−１，５のときの入力変数ΔＢＹのメンバ
シップ値が略０．２５、 （ｃ）入力変数ＤＶの形状コードは「ＡＩＬ　ＩＪなの
でそのメンバシップ値は常に１、 とそれぞれなるから、ルール３のグレード値ＭＩＮ（３
）は、 ＭＩＮ　　（３）−０，２５ となる。

（ｉｖ　）ルール４では、図の直線Ω８”９”１０より
、入力変数ＢＶａｖｅ　、　　ΔＢＹ、　ＤＶの各メン
ノくシ・ツブ値が、それぞれ１．０．７５．　１となる
から、ＭＩＮ　（４）−０，７５ となる。

（ｖ）ルール５では、図の直線’　１１”　１２”　１
３より、入力変数ＢＶａｖｅ　、　　ΔＢＹ、　ＤＶの
各メンノ（シ・ツブ値が、それぞれ１，１，０．５とな
るからＭＩＮ　（５）−０，５ となる。

（Ｖｌ）ルール６では、図の直線ｌ１１４より、入力変
数ΔＢＹのメンバシップ値が０になるから、ルール６の
グレード値ＭＩＮ（６）は ＭＩＮ　　（６）−０ とすると、 になる。

（ｖｉ　）ルール７では、図の直線’　１５”　１Ｂ”
　１７より、入力変数ＢＶａｖｅ　、　　ΔＢＹ、　Ｄ
Ｖの各メンバシップ値が、それぞれ０．２５．０．７５
．０．５となるから、ＭＩＮ　（７）−０，２５ になる。

以上が、本ファジィ推論の実行例である。

再び、第６図に戻って、上記各ルールのグレード値ＭＩ
Ｎ　（１）〜ＭＩＮ（５）および後件部重み付は値Ｗ（
１）〜Ｗ（５）を前記（３）式に代入すると、中央重点
測光の度合β１を求めることができる（ステップ５２４
）。即ち、 β１−（０，２５Ｘ１１／１８＋０．７５ｘｌ＋０．５
　Ｘｌｌ／１Ｂ）　／（０，２５＋０．７５＋０．５） −０，７８１２５ となる。

また、上記ＭＩＮ　（６）、ＭＩＮ　（７）を前記（４
）式に代入すると、露出補正値ＢＶｋを求めることがで
きる（ステップ５２５）。係数αを２ＢＶｋ−２ｘＭＡ
Ｘ　　（０，０，２５）−〇、５ 最後に、前記（２）式に基づき露出制御輝度値ＢＶｅｓ
ｐが算出される（ステップ５３０）。以上で、測光デー
タに対する１回の測光演算が終了する。以後、ＣＰＵは
、予め設定されたカメラシーケンスに基づき、露出制御
輝度値ＢＶｅｓｐの値を使って測光データの表示、露出
制御などの処理をおこなう。以上が、本実施例における
カメラの測光演算のフローチャートの説明である。

上記実施例における本測光ルールで用いたメンバシップ
関数の形状コードは、上記第８図に示す４種類であった
が、本発明の趣旨に基づき、メンバシップ関数として第
１０図に示すような形状コードｒＡＪ、ｒＶＪ、ｒＭＪ
、ｒＷＪ等のバリエーションが可能なこと勿論である。

また、上記実施例では、本発明をカメラの露出制御に適
用した例で説明したが、本発明はこれに限定されるもの
でなく、例えば、ＡＦ左カメラおける多点測距での被写
体の推定等、ある程度の高速性が必要とされる推論にも
適用できることは言うまでもない。

上述の実施例によれば、 入力変数３×ルール数７−２１ 回のＭＩＮ演算について乗算の処理をしていないので、
高速処理を実現することができる。また、メンバシップ
関数の形状を限定しているので、ルールを記憶するため
の記憶容量を小さくすることができる。

［発明の効果］ 以上述べたように本発明によれば、ファジィ推論を実行
するにあたり、メンバシップ関数の形状を限定する、つ
まりメンバシップ関数の傾きを一定にすることによって
、各ルール、各入力での前件部演算に於ける乗算を無く
し、演算の高速化を実現すると共に、形状を限定するこ
とにより、ルールの内容の記憶容量を小さくでき、これ
によって高速で、且つ小規模で低コストのファジィ推論
の演算処理が実現できるという顕著な効果が発揮される
。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明に係るファジィ推論の演算方法をカメ
ラの露出制御に適用した場合における、露出制御装置の
ＣＰＵのブロック構成図、第２図は、三角形状のメンバ
シップ関数の波形を示す図、 第３図は、カメラの露出制御装置のブロック構成図、 第４Ａ、４Ｂ図は、上記第１図に於けるファジィ推論演
算部の詳細を示すブロック構成図、第５図は、中央重点
測光の度合と露出補正値を決定するためのルールを示す
線図、 第６図は、本実施例に於けるカメラの測光演算のフロー
チャート、 第７図は、上記第６図に於けるサブルーチン“ＦＵＺＭ
ＩＮ”の詳細を示すフローチャート、第８図は、メンバ
シップ関数の各種の形状を示す図、 第９図は、ファジィ推論を実行した例を示す線図、 第１０図は、 メンバシップ関数の他の形状を示 す図である。 １０゜ １１・・・・・・・・・・・・ファジィ推論演算部（記
憶する手段、 ファジィ 推論演算実行手段）

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）制御露出値に関するファジイ推論ルールをメンバ
   シップ関数の組み合わせとして記憶する手段と、 ファジイ推論演算実行手段と、 を備え、 メンバシップ関数を座標Ｘ＿０と形状を表す傾き係数Ｋ
   （Ｋ≠０）とで表し、傾き係数ＫをＫ＝１またはＫ＝−
   １ に限定することを特徴とするファジイ推論の演算方法。