JPH06110691A - グレード演算装置及びそれに用いる入力値分類装置 - Google Patents
グレード演算装置及びそれに用いる入力値分類装置Info
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- JPH06110691A JPH06110691A JP4309494A JP30949492A JPH06110691A JP H06110691 A JPH06110691 A JP H06110691A JP 4309494 A JP4309494 A JP 4309494A JP 30949492 A JP30949492 A JP 30949492A JP H06110691 A JPH06110691 A JP H06110691A
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- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N7/00—Computing arrangements based on specific mathematical models
- G06N7/02—Computing arrangements based on specific mathematical models using fuzzy logic
- G06N7/04—Physical realisation
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10S706/00—Data processing: artificial intelligence
- Y10S706/90—Fuzzy logic
Abstract
(57)【要約】
【目的】 この発明の目的は、メンバーシップ関数の分
類を適切にしかも簡便な構成により行なえるグレード演
算用入力値分類装置を提供することにある。 【構成】 グレード演算用入力値分類装置において、多
角形として定義されたメンバーシップ関数の各頂点位置
データが順次与えられるとともに事実データが与えられ
かつ上記各頂点データと確定値とを順次比較する比較手
段１０と、上記比較手段１０による比較結果と頂点の入
力順とに基づいて、事実データが属する上記多角形上の
辺または頂点を特定する手段２０とを備えている。
類を適切にしかも簡便な構成により行なえるグレード演
算用入力値分類装置を提供することにある。 【構成】 グレード演算用入力値分類装置において、多
角形として定義されたメンバーシップ関数の各頂点位置
データが順次与えられるとともに事実データが与えられ
かつ上記各頂点データと確定値とを順次比較する比較手
段１０と、上記比較手段１０による比較結果と頂点の入
力順とに基づいて、事実データが属する上記多角形上の
辺または頂点を特定する手段２０とを備えている。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、ファジィ推論におけ
るグレード演算装置及びそれに用いられる入力値分類装
置に関する。
るグレード演算装置及びそれに用いられる入力値分類装
置に関する。
【０００２】
【従来の技術】ＭＡＸ−ＭＩＮ法によるファジイ推論に
おいて、メンバーシップ関数と事実とが合致する度合
（グレード）を求める演算をする場合、従来は図１０に
示すように、ミニマム回路１でルールの前件部メンバー
シップ関数と事実を表わす入力メンバーシップ関数とを
各離散化データごとに比較して小さい方の値をそれぞれ
取り出し、その後にマキシム回路２でそれらの中から最
大値を取り出して、これをグレードとして出力するよう
にしていた。
おいて、メンバーシップ関数と事実とが合致する度合
（グレード）を求める演算をする場合、従来は図１０に
示すように、ミニマム回路１でルールの前件部メンバー
シップ関数と事実を表わす入力メンバーシップ関数とを
各離散化データごとに比較して小さい方の値をそれぞれ
取り出し、その後にマキシム回路２でそれらの中から最
大値を取り出して、これをグレードとして出力するよう
にしていた。
【０００３】事実（入力）が確定値入力である場合であ
っても適合度（グレード）演算に図１０の装置を用いて
処理している。すなわち、確定値入力をわざわざファジ
イ化したり、あるいは確定値入力をクリスプ集合に拡大
して用いている。
っても適合度（グレード）演算に図１０の装置を用いて
処理している。すなわち、確定値入力をわざわざファジ
イ化したり、あるいは確定値入力をクリスプ集合に拡大
して用いている。
【０００４】このため、グレード演算用ハードウエアが
大形化し、また、演算精度の向上（入力の精度、グレー
ドの精度）にはおのずと限界があった。さらに、このグ
レード演算器には前件部メンバーシップ関数の各離散化
位置におけるグレードを与える必要から、これら膨大な
データを保持する記憶装置および高速に読み出す機構が
必要となる。
大形化し、また、演算精度の向上（入力の精度、グレー
ドの精度）にはおのずと限界があった。さらに、このグ
レード演算器には前件部メンバーシップ関数の各離散化
位置におけるグレードを与える必要から、これら膨大な
データを保持する記憶装置および高速に読み出す機構が
必要となる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】他の従来例として、メ
モリーを用いミニマム、マキシム演算を排したものがあ
る（特許公開平成２年第１５９６２７号公報参照）。こ
の従来例においては、メンバーシップ関数名（ルール番
号）をアドレスの上位に、当該メンバーシップ関数の離
散化位置をアドレスの下位にそれぞれ割り当て、入力値
およびメンバーシップ関数を指定することにより当該ア
ドレスのデータによってグレードが得られる。そのメモ
リーの使用例を図１１に示す。この従来例は高速にグレ
ードを求めることが可能であるがメモリーが大容量化
し、処理精度の向上（入力の精度、グレードの精度）が
望めない。また、メンバーシップ関数の種類や入力数も
制限されるという問題がある。
モリーを用いミニマム、マキシム演算を排したものがあ
る（特許公開平成２年第１５９６２７号公報参照）。こ
の従来例においては、メンバーシップ関数名（ルール番
号）をアドレスの上位に、当該メンバーシップ関数の離
散化位置をアドレスの下位にそれぞれ割り当て、入力値
およびメンバーシップ関数を指定することにより当該ア
ドレスのデータによってグレードが得られる。そのメモ
リーの使用例を図１１に示す。この従来例は高速にグレ
ードを求めることが可能であるがメモリーが大容量化
し、処理精度の向上（入力の精度、グレードの精度）が
望めない。また、メンバーシップ関数の種類や入力数も
制限されるという問題がある。
【０００６】この発明の目的は、メンバーシップ関数の
パラメータに基づいた入力値の分類を適切にしかも簡便
な構成により行なえるグレード演算装置を提供すること
にある。
パラメータに基づいた入力値の分類を適切にしかも簡便
な構成により行なえるグレード演算装置を提供すること
にある。
【０００７】この発明の他の目的は、多角形として定義
されたメンバーシップ関数の各頂点データと確定値入力
からグレードを高速に求めることができしかも安価なグ
レード演算装置を提供することにある。
されたメンバーシップ関数の各頂点データと確定値入力
からグレードを高速に求めることができしかも安価なグ
レード演算装置を提供することにある。
【０００８】この発明の他の目的は、メンバーシップ関
数のパラメータ化を容易にし、メンバーシップ関数の格
納手段の小型化、読み出し速度の高速化できるグレード
演算装置を提供することにある。
数のパラメータ化を容易にし、メンバーシップ関数の格
納手段の小型化、読み出し速度の高速化できるグレード
演算装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】この発明によるファジィ
推論におけるグレード演算用入力値分類装置は、多角形
として定義されたメンバーシップ関数の各頂点位置デー
タが順次与えられるとともに事実データが与えられかつ
上記各頂点データと確定値とを順次比較する比較手段
と、上記比較手段による比較結果と頂点の入力順とに基
づいて、事実データが属する上記多角形上の辺または頂
点を特定する手段とを備えていることを特徴とする。
推論におけるグレード演算用入力値分類装置は、多角形
として定義されたメンバーシップ関数の各頂点位置デー
タが順次与えられるとともに事実データが与えられかつ
上記各頂点データと確定値とを順次比較する比較手段
と、上記比較手段による比較結果と頂点の入力順とに基
づいて、事実データが属する上記多角形上の辺または頂
点を特定する手段とを備えていることを特徴とする。
【００１０】この発明によるファジィ推論におけるグレ
ード演算装置は、メンバーシップ関数および事実データ
に基づいて演算によってグレードを求めるグレード演算
装置において、多角形として定義されたメンバーシップ
関数の各頂点位置データおよび事実データに基づいて、
上記事実データに対するグレードを算出することを特徴
とする。メンバーシップ関数として定義された多角形
は、その各頂点位置におけるグレードが最大グレード又
は零であることが好ましい。また、多角形で定義された
メンバーシップ関数の右上り斜辺上の位置と右下り斜辺
上の位置とのうちのいずれに事実データがあるかに応じ
て、グレード演算結果をビット反転する反転手段を設け
ることが好ましい。さらに、上記反転手段のビット反転
選択信号としては、上記グレード演算用入力値分類装置
の出力を用いることができる。
ード演算装置は、メンバーシップ関数および事実データ
に基づいて演算によってグレードを求めるグレード演算
装置において、多角形として定義されたメンバーシップ
関数の各頂点位置データおよび事実データに基づいて、
上記事実データに対するグレードを算出することを特徴
とする。メンバーシップ関数として定義された多角形
は、その各頂点位置におけるグレードが最大グレード又
は零であることが好ましい。また、多角形で定義された
メンバーシップ関数の右上り斜辺上の位置と右下り斜辺
上の位置とのうちのいずれに事実データがあるかに応じ
て、グレード演算結果をビット反転する反転手段を設け
ることが好ましい。さらに、上記反転手段のビット反転
選択信号としては、上記グレード演算用入力値分類装置
の出力を用いることができる。
【００１１】
【作用】この発明によるグレード演算装置では、多角形
として定義されたメンバーシップ関数の各頂点位置デー
タが順次与えられるとともに事実データが比較手段に与
えられる。比較手段によって、各頂点データと確定値と
が順次比較される。そして、比較手段による比較結果と
頂点の入力順とに基づいて、事実データが属する多角形
上の辺または頂点が特定される。
として定義されたメンバーシップ関数の各頂点位置デー
タが順次与えられるとともに事実データが比較手段に与
えられる。比較手段によって、各頂点データと確定値と
が順次比較される。そして、比較手段による比較結果と
頂点の入力順とに基づいて、事実データが属する多角形
上の辺または頂点が特定される。
【００１２】この発明によるグレード演算装置では、多
角形として定義されたメンバーシップ関数の各頂点位置
データおよび事実データに基づいて、事実データに対す
るグレードが算出される。
角形として定義されたメンバーシップ関数の各頂点位置
データおよび事実データに基づいて、事実データに対す
るグレードが算出される。
【００１３】
【実施例】図１〜図３を参照して、この発明の第１実施
例について説明する。
例について説明する。
【００１４】図１は、ファジィ推論装置におけるグレー
ド演算用入力値分類装置を示している。
ド演算用入力値分類装置を示している。
【００１５】グレード演算用入力値分類装置は、２入力
コンパレータ１０およびデコーダ２０で構成される。コ
ンパレータ１０は、入力端子Ａに入力する確定値入力Ｉ
ｎｐと入力端子Ｂに入力するメンバーシップ関数の頂点
位置データＭＦ（ｔ）の比較を行いその比較結果とし
て、Ａ＞Ｂ、Ａ＝ＢおよびＡ＜Ｂのうちの１つ以上を対
応する出力端子ＡＬＭ、ＡＥＢ、ＡＧＢから出力し、そ
の結果をデコーダ２０へ与える。
コンパレータ１０およびデコーダ２０で構成される。コ
ンパレータ１０は、入力端子Ａに入力する確定値入力Ｉ
ｎｐと入力端子Ｂに入力するメンバーシップ関数の頂点
位置データＭＦ（ｔ）の比較を行いその比較結果とし
て、Ａ＞Ｂ、Ａ＝ＢおよびＡ＜Ｂのうちの１つ以上を対
応する出力端子ＡＬＭ、ＡＥＢ、ＡＧＢから出力し、そ
の結果をデコーダ２０へ与える。
【００１６】入力されるメンバーシップ関数の例が図２
に示されている。この例では、メンバーシップ関数は４
つの頂点ｋ1 、ｋ2 、ｋ3 、ｋ4 を持ち、左に位置する
頂点から順に頂点位置データが入力される。ｔはその入
力順およびタイミングを表わす信号（ｔ１〜ｔ４）であ
るが、入力順が固定である場合はタイミングのみをあら
わす信号（クロック信号等）であってもよいのは当然で
ある。また、ｌ1 、ｌ2 、ｌ3 、ｌ4 は、メンバーシッ
プ関数の辺を示している。
に示されている。この例では、メンバーシップ関数は４
つの頂点ｋ1 、ｋ2 、ｋ3 、ｋ4 を持ち、左に位置する
頂点から順に頂点位置データが入力される。ｔはその入
力順およびタイミングを表わす信号（ｔ１〜ｔ４）であ
るが、入力順が固定である場合はタイミングのみをあら
わす信号（クロック信号等）であってもよいのは当然で
ある。また、ｌ1 、ｌ2 、ｌ3 、ｌ4 は、メンバーシッ
プ関数の辺を示している。
【００１７】デコーダ２０はＡＮＤ、ＯＲ、Ｄ−ＦＦ等
の組合せにより構成することもできるし、ＰＬＤやマイ
コンを用いても構成可能であるので、そのデコーダ方式
の一例を図３にｉｆ〜ｔｈｅｎ〜形式で示す。分類結果
Ｏｕｔは頂点（ｋ1 〜ｋ4 ）を辺（ｌ0 〜ｌ4 ）に含め
てもよいし、グレード演算用の前処理であることから、
ｌ0 とｌ4 を区別しないことも考えられる。
の組合せにより構成することもできるし、ＰＬＤやマイ
コンを用いても構成可能であるので、そのデコーダ方式
の一例を図３にｉｆ〜ｔｈｅｎ〜形式で示す。分類結果
Ｏｕｔは頂点（ｋ1 〜ｋ4 ）を辺（ｌ0 〜ｌ4 ）に含め
てもよいし、グレード演算用の前処理であることから、
ｌ0 とｌ4 を区別しないことも考えられる。
【００１８】図４〜図６を参照して、この発明の第２実
施例について説明する。
施例について説明する。
【００１９】図４は、頂点位置におけるグレードに最大
グレード及び０以外の中間の値も可能とした多角形のメ
ンバーシップ関数の例を示している。
グレード及び０以外の中間の値も可能とした多角形のメ
ンバーシップ関数の例を示している。
【００２０】当該メンバーシップ関数の斜辺上（ＭＦ1
〜ＭＦ2 ）上に確定値入力Ｉｎｐが与えられたとき、当
該入力に対応するグレード値の演算式は、次の数式１で
表される。
〜ＭＦ2 ）上に確定値入力Ｉｎｐが与えられたとき、当
該入力に対応するグレード値の演算式は、次の数式１で
表される。
【００２１】
【数１】 ｆ（Ｉｎｐ）＝｛（Ｉｎｐ−ＭＦ1 ）／（ＭＦ2 −ＭＦ1 ）｝×ｆ（ＭＦ2 ）
【００２２】ここで、ｆ（ＭＦi ）は、頂点位置ＭＦi
におけるグレードである。同様にして、斜辺（ＭＦ3 〜
ＭＦ4 ）上のグレード値の演算式は、次の数式２で表さ
れる。
におけるグレードである。同様にして、斜辺（ＭＦ3 〜
ＭＦ4 ）上のグレード値の演算式は、次の数式２で表さ
れる。
【００２３】
【数２】 ｆ（Ｉｎｐ）＝｛（ＭＦ4 −Ｉｎｐ）／（ＭＦ4 −ＭＦ3 ）｝×ｆ（ＭＦ3 ）
【００２４】一方、本発明に用いられるメンバーシップ
関数、つまり、頂点位置におけるグレードを最大グレー
ド又は０のみとした多角形のメンバーシップ関数の例を
図５に示す。当該メンバーシップ関数の斜辺（ＭＦ1 〜
ＭＦ2 ）上のグレード値の演算式は、次の数式３で充分
である。
関数、つまり、頂点位置におけるグレードを最大グレー
ド又は０のみとした多角形のメンバーシップ関数の例を
図５に示す。当該メンバーシップ関数の斜辺（ＭＦ1 〜
ＭＦ2 ）上のグレード値の演算式は、次の数式３で充分
である。
【００２５】
【数３】 ｆ（Ｉｎｐ）＝（Ｉｎｐ−ＭＦ1 ）／（ＭＦ2 −ＭＦ1 ）
【００２６】なぜならば、上記数式１におけるｆ（ＭＦ
2 ）に対応して積項Ｇｍａｘ（最大グレード）が本来必
要であるが、Ｇｍａｘは定数でありファジイ推論におけ
るデファジイファイ操作において消滅し、デファジイフ
ァイ結果になんらかの影響しないからである。
2 ）に対応して積項Ｇｍａｘ（最大グレード）が本来必
要であるが、Ｇｍａｘは定数でありファジイ推論におけ
るデファジイファイ操作において消滅し、デファジイフ
ァイ結果になんらかの影響しないからである。
【００２７】同様にして、斜辺（ＭＦ3 〜ＭＦ4 ）上の
グレードの演算式は、次の数式４で充分である。
グレードの演算式は、次の数式４で充分である。
【００２８】
【数４】 ｆ（Ｉｎｐ）＝（ＭＦ4 −Ｉｎｐ）／（ＭＦ4 −ＭＦ3 ）
【００２９】図６はグレード演算装置を示している。
【００３０】図５に示すメンバーシップ関数の斜辺（Ｍ
Ｆ1 〜ＭＦ2 ）上の入力位置Ｉｎｐにおけるグレード値
ｆ（Ｉｎｐ）を求める。記憶装置３１は、確定値入力Ｉ
ｎｐの値を保持する。記憶装置３２は、頂点位置データ
ＭＦ2 を保持する。また、記憶装置３３は、頂点位置デ
ータＭＦ1 を保持する。
Ｆ1 〜ＭＦ2 ）上の入力位置Ｉｎｐにおけるグレード値
ｆ（Ｉｎｐ）を求める。記憶装置３１は、確定値入力Ｉ
ｎｐの値を保持する。記憶装置３２は、頂点位置データ
ＭＦ2 を保持する。また、記憶装置３３は、頂点位置デ
ータＭＦ1 を保持する。
【００３１】減算器３４は、上記数式３における分子の
値を求める。減算器３５は、上記数式３における分母の
値を求める。そして、除算器３６は、減算器３４および
３５の減算結果にもとづいて、上記数式３の演算を行
い、グレード（ｇｒａｄｅ）が得られる。
値を求める。減算器３５は、上記数式３における分母の
値を求める。そして、除算器３６は、減算器３４および
３５の減算結果にもとづいて、上記数式３の演算を行
い、グレード（ｇｒａｄｅ）が得られる。
【００３２】図７および図８を参照して、この発明の第
３実施例について説明する。
３実施例について説明する。
【００３３】頂点位置におけるグレードを最大グレード
又は０のみとした多角形のメンバーシップ関数の例を図
７に示す。図７において、Ｉｎｐ１、Ｉｎｐ２はいずれ
も確定値入力であり、Ｉｎｐ１は右上り斜辺（ＭＦ1 〜
ＭＦ2 ）、Ｉｎｐ２は右下り斜辺（ＭＦ3 〜ＭＦ4 ）上
の入力値であるとするとき、Ｉｎｐ１に対応するグレー
ドは上記数式３によって求められる。
又は０のみとした多角形のメンバーシップ関数の例を図
７に示す。図７において、Ｉｎｐ１、Ｉｎｐ２はいずれ
も確定値入力であり、Ｉｎｐ１は右上り斜辺（ＭＦ1 〜
ＭＦ2 ）、Ｉｎｐ２は右下り斜辺（ＭＦ3 〜ＭＦ4 ）上
の入力値であるとするとき、Ｉｎｐ１に対応するグレー
ドは上記数式３によって求められる。
【００３４】一方、Ｉｎｐ２に対応するグレードは、上
記数式４によって求められるが、（ＭＦ4 −Ｉｎｐ）／
（ＭＦ4 −ＭＦ3 ）の値の全ビットを反転させて、近似
的に用いることができる。なぜなら、全ビットの反転は
負の数を絶対値の等しい正の数より１小さい数に変換す
るが、この誤差がファジイ推論結果に与える影響は現実
的には皆無であり、無視できるからである。
記数式４によって求められるが、（ＭＦ4 −Ｉｎｐ）／
（ＭＦ4 −ＭＦ3 ）の値の全ビットを反転させて、近似
的に用いることができる。なぜなら、全ビットの反転は
負の数を絶対値の等しい正の数より１小さい数に変換す
るが、この誤差がファジイ推論結果に与える影響は現実
的には皆無であり、無視できるからである。
【００３５】すなわち、右上り斜辺及び右下り斜辺上の
グレード演算を同一の演算器を用いて同一の演算方法に
より実行でき、ビット反転の有無のみで、この２通りを
使いわけることができる。
グレード演算を同一の演算器を用いて同一の演算方法に
より実行でき、ビット反転の有無のみで、この２通りを
使いわけることができる。
【００３６】図８はグレード演算装置を示している。図
８において図６と同じものには同じ符号を付してその説
明を省略する。反転器４０は、求めようとするグレード
が右上り斜辺上か右下がり斜辺上かによって決まる反転
・非反転（スルー）の選択信号Ｒによって制御され、右
上り斜辺上なら全ビットの情報をそのまま(非反転)出力
し、右下り斜辺上なら全ビットの反転を行なって出力を
する。
８において図６と同じものには同じ符号を付してその説
明を省略する。反転器４０は、求めようとするグレード
が右上り斜辺上か右下がり斜辺上かによって決まる反転
・非反転（スルー）の選択信号Ｒによって制御され、右
上り斜辺上なら全ビットの情報をそのまま(非反転)出力
し、右下り斜辺上なら全ビットの反転を行なって出力を
する。
【００３７】図９は、この発明の第４実施例を示してい
る。
る。
【００３８】図９において、図８と同じものには同じ符
号を付してその説明を省略する。図１に示した分類装置
の出力のうち、斜辺の右上り、右下り情報を図８に示し
たビット反転器４０の選択入力Ｒとして用いることによ
り、右上り斜辺上、右下り斜辺上のグレードを得る。
号を付してその説明を省略する。図１に示した分類装置
の出力のうち、斜辺の右上り、右下り情報を図８に示し
たビット反転器４０の選択入力Ｒとして用いることによ
り、右上り斜辺上、右下り斜辺上のグレードを得る。
【００３９】
【発明の効果】この発明によるグレード演算装置によれ
ば、多角形として定義されたメンバーシップ関数につい
て、事実データ（確定値入力）に対応するメンバーシッ
プ値（グレード）を求めるグレード演算装置において、
予め入力値の分類を適切にしかも簡便な構成によって行
うことができる。このため、グレード演算装置の小型
化、高速化が図れ、グレード演算装置全体として、低コ
スト、高速、高精度化が図れる。
ば、多角形として定義されたメンバーシップ関数につい
て、事実データ（確定値入力）に対応するメンバーシッ
プ値（グレード）を求めるグレード演算装置において、
予め入力値の分類を適切にしかも簡便な構成によって行
うことができる。このため、グレード演算装置の小型
化、高速化が図れ、グレード演算装置全体として、低コ
スト、高速、高精度化が図れる。
【００４０】この発明によるグレード演算装置によれ
ば、多角形の頂点データのみでメンバーシップ関数を表
現することが可能になるので、メンバーシップ関数の格
納メモリ等が大幅に節約でき読み出し、データ数の減少
により処理速度も向上する。
ば、多角形の頂点データのみでメンバーシップ関数を表
現することが可能になるので、メンバーシップ関数の格
納メモリ等が大幅に節約でき読み出し、データ数の減少
により処理速度も向上する。
【００４１】また、メンバーシップ関数の頂点位置にお
けるグレードを最大グレード又は０に限定することによ
って、乗算器が不要となり、演算装置の小型化、演算の
高速化が図れるとともにメンバーシップ関数を搭納する
メモリ等にグレード値を保持する領域が必要なくなりよ
り小型化が図れる。また、読出速度も向上する。
けるグレードを最大グレード又は０に限定することによ
って、乗算器が不要となり、演算装置の小型化、演算の
高速化が図れるとともにメンバーシップ関数を搭納する
メモリ等にグレード値を保持する領域が必要なくなりよ
り小型化が図れる。また、読出速度も向上する。
【００４２】さらに、ビット反転手段を設けることによ
り、右上り、右下り斜辺の演算を同一のグレード演算装
置を用いて同一の演算方法によって行うことができ、回
路規模の小型化が図れる。
り、右上り、右下り斜辺の演算を同一のグレード演算装
置を用いて同一の演算方法によって行うことができ、回
路規模の小型化が図れる。
【００４３】さらに、この発明によるグレード分類装置
の出力を反転手段のビット反転選択信号として用いるこ
とにより、規模の縮小、高速化等がより効果的に図れ
る。
の出力を反転手段のビット反転選択信号として用いるこ
とにより、規模の縮小、高速化等がより効果的に図れ
る。
【図１】図１は、グレード演算用入力値分類装置の構成
を示す電気ブロック図である。
を示す電気ブロック図である。
【図２】図２は、グレード演算用入力値分類装置に入力
されるメンバーシップ関数の一例を示すグラフである。
されるメンバーシップ関数の一例を示すグラフである。
【図３】図３は、グレード演算用入力値分類装置におけ
るデコーダによる処理ルールを示す図である。
るデコーダによる処理ルールを示す図である。
【図４】図４は、頂点位置におけるグレードに最大グレ
ード及び０以外の中間の値も可能とした多角形のメンバ
ーシップ関数を示すグラフである。
ード及び０以外の中間の値も可能とした多角形のメンバ
ーシップ関数を示すグラフである。
【図５】図４は、頂点位置におけるグレードを最大グレ
ード又は０のみとした多角形のメンバーシップ関数を示
すグラフである。
ード又は０のみとした多角形のメンバーシップ関数を示
すグラフである。
【図６】図６は、グレード演算装置の構成を示す電気ブ
ロック図である。
ロック図である。
【図７】図７は、頂点位置におけるグレードを最大グレ
ード又は０のみとした多角形のメンバーシップ関数を示
すグラフである。
ード又は０のみとした多角形のメンバーシップ関数を示
すグラフである。
【図８】図８は、他のグレード演算装置の構成を示す電
気ブロック図である。
気ブロック図である。
【図９】図９は、さらに他のグレード演算装置の構成を
示す電気ブロック図である。
示す電気ブロック図である。
【図１０】図１０は、従来におけるファジイ推論回路を
示す電気ブロック図である。
示す電気ブロック図である。
【図１１】図１１は、他の従来例において用いられてい
るメンバーシップ関数記憶用メモリの内容を示す模式図
である。
るメンバーシップ関数記憶用メモリの内容を示す模式図
である。
１０ コンパレータ ２０ デコーダ ３１ 記憶手段 ３２ 記憶手段 ３３ 記憶手段 ３４ 減算器 ３５ 減算器 ３６ 除算器 ４０ ビット反転器
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成５年６月１日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正内容】
【発明の名称】 グレード演算装置及びそれに用いる入
力値分類装置
力値分類装置
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項５
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の詳細な説明
【補正方法】変更
【補正内容】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、ファジィ推論におけ
るグレード演算装置及びそれに用いられる入力値分類装
置に関する。
るグレード演算装置及びそれに用いられる入力値分類装
置に関する。
【０００２】
【従来の技術】ＭＡＸ−ＭＩＮ法によるファジイ推論に
おいて、メンバーシップ関数と事実とが合致する度合
（グレード）を求める演算をする場合、従来は図１０に
示すように、ミニマム回路１でルールの前件部メンバー
シップ関数と事実を表わす入力メンバーシップ関数とを
各離散化データごとに比較して小さい方の値をそれぞれ
取り出し、その後にマキシム回路２でそれらの中から最
大値を取り出して、これをグレードとして出力するよう
にしていた。
おいて、メンバーシップ関数と事実とが合致する度合
（グレード）を求める演算をする場合、従来は図１０に
示すように、ミニマム回路１でルールの前件部メンバー
シップ関数と事実を表わす入力メンバーシップ関数とを
各離散化データごとに比較して小さい方の値をそれぞれ
取り出し、その後にマキシム回路２でそれらの中から最
大値を取り出して、これをグレードとして出力するよう
にしていた。
【０００３】事実（入力）が確定値入力である場合であ
っても適合度（グレード）演算に図１０の装置を用いて
処理している。すなわち、確定値入力をわざわざファジ
イ化したり、あるいは確定値入力をクリスプ集合に拡大
して用いている。
っても適合度（グレード）演算に図１０の装置を用いて
処理している。すなわち、確定値入力をわざわざファジ
イ化したり、あるいは確定値入力をクリスプ集合に拡大
して用いている。
【０００４】このため、グレード演算用ハードウエアが
大形化し、また、演算精度の向上（入力の精度、グレー
ドの精度）にはおのずと限界があった。さらに、このグ
レード演算器には前件部メンバーシップ関数の各離散化
位置におけるグレードを与える必要から、これら膨大な
データを保持する記憶装置および高速に読み出す機構が
必要となる。
大形化し、また、演算精度の向上（入力の精度、グレー
ドの精度）にはおのずと限界があった。さらに、このグ
レード演算器には前件部メンバーシップ関数の各離散化
位置におけるグレードを与える必要から、これら膨大な
データを保持する記憶装置および高速に読み出す機構が
必要となる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】他の従来例として、メ
モリーを用いミニマム、マキシム演算を排したものがあ
る（特許公開平成２年第１５９６２７号公報参照）。こ
の従来例においては、メンバーシップ関数名（ルール番
号）をアドレスの上位に、当該メンバーシップ関数の離
散化位置をアドレスの下位にそれぞれ割り当て、入力値
およびメンバーシップ関数を指定することにより当該ア
ドレスのデータによってグレードが得られる。そのメモ
リーの使用例を図１１に示す。この従来例は高速にグレ
ードを求めることが可能であるがメモリーが大容量化
し、処理精度の向上（入力の精度、グレードの精度）が
望めない。また、メンバーシップ関数の種類や入力数も
制限されるという問題がある。
モリーを用いミニマム、マキシム演算を排したものがあ
る（特許公開平成２年第１５９６２７号公報参照）。こ
の従来例においては、メンバーシップ関数名（ルール番
号）をアドレスの上位に、当該メンバーシップ関数の離
散化位置をアドレスの下位にそれぞれ割り当て、入力値
およびメンバーシップ関数を指定することにより当該ア
ドレスのデータによってグレードが得られる。そのメモ
リーの使用例を図１１に示す。この従来例は高速にグレ
ードを求めることが可能であるがメモリーが大容量化
し、処理精度の向上（入力の精度、グレードの精度）が
望めない。また、メンバーシップ関数の種類や入力数も
制限されるという問題がある。
【０００６】この発明の目的は、メンバーシップ関数の
パラメータに基づいた入力値の分類を適切にしかも簡便
な構成により行なえるグレード演算装置を提供すること
にある。
パラメータに基づいた入力値の分類を適切にしかも簡便
な構成により行なえるグレード演算装置を提供すること
にある。
【０００７】この発明の他の目的は、多角形として定義
されたメンバーシップ関数の各頂点データと確定値入力
からグレードを高速に求めることができしかも安価なグ
レード演算装置を提供することにある。
されたメンバーシップ関数の各頂点データと確定値入力
からグレードを高速に求めることができしかも安価なグ
レード演算装置を提供することにある。
【０００８】この発明の他の目的は、メンバーシップ関
数のパラメータ化を容易にし、メンバーシップ関数の格
納手段の小型化、読み出し速度の高速化できるグレード
演算装置を提供することにある。
数のパラメータ化を容易にし、メンバーシップ関数の格
納手段の小型化、読み出し速度の高速化できるグレード
演算装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】この発明によるファジィ
推論におけるグレード演算用入力値分類装置は、多角形
として定義されたメンバーシップ関数の各頂点位置デー
タが順次与えられるとともに事実データが与えられかつ
上記各頂点データと確定値とを順次比較する比較手段
と、上記比較手段による比較結果と頂点の入力順とに基
づいて、事実データが属する上記多角形上の辺または頂
点を特定する手段とを備えていることを特徴とする。
推論におけるグレード演算用入力値分類装置は、多角形
として定義されたメンバーシップ関数の各頂点位置デー
タが順次与えられるとともに事実データが与えられかつ
上記各頂点データと確定値とを順次比較する比較手段
と、上記比較手段による比較結果と頂点の入力順とに基
づいて、事実データが属する上記多角形上の辺または頂
点を特定する手段とを備えていることを特徴とする。
【００１０】この発明によるファジィ推論におけるグレ
ード演算装置は、メンバーシップ関数および事実データ
に基づいて演算によってグレードを求めるグレード演算
装置において、多角形として定義されたメンバーシップ
関数の各頂点位置データおよび事実データに基づいて、
上記事実データに対するグレードを算出することを特徴
とする。メンバーシップ関数として定義された多角形
は、その各頂点位置におけるグレードが最大グレード又
は零であることが好ましい。また、多角形で定義された
メンバーシップ関数の右上り斜辺上の位置と右下り斜辺
上の位置とのうちのいずれに事実データがあるかに応じ
て、グレード演算結果をビット反転する反転手段を設け
ることが好ましい。さらに、上記反転手段のビット反転
選択信号としては、上記グレード演算用入力値分類装置
の出力を用いることができる。
ード演算装置は、メンバーシップ関数および事実データ
に基づいて演算によってグレードを求めるグレード演算
装置において、多角形として定義されたメンバーシップ
関数の各頂点位置データおよび事実データに基づいて、
上記事実データに対するグレードを算出することを特徴
とする。メンバーシップ関数として定義された多角形
は、その各頂点位置におけるグレードが最大グレード又
は零であることが好ましい。また、多角形で定義された
メンバーシップ関数の右上り斜辺上の位置と右下り斜辺
上の位置とのうちのいずれに事実データがあるかに応じ
て、グレード演算結果をビット反転する反転手段を設け
ることが好ましい。さらに、上記反転手段のビット反転
選択信号としては、上記グレード演算用入力値分類装置
の出力を用いることができる。
【００１１】
【作用】この発明によるグレード演算装置では、多角形
として定義されたメンバーシップ関数の各頂点位置デー
タが順次与えられるとともに事実データが比較手段に与
えられる。比較手段によって、各頂点データと確定値と
が順次比較される。そして、比較手段による比較結果と
頂点の入力順とに基づいて、事実データが属する多角形
上の辺または頂点が特定される。
として定義されたメンバーシップ関数の各頂点位置デー
タが順次与えられるとともに事実データが比較手段に与
えられる。比較手段によって、各頂点データと確定値と
が順次比較される。そして、比較手段による比較結果と
頂点の入力順とに基づいて、事実データが属する多角形
上の辺または頂点が特定される。
【００１２】この発明によるグレード演算装置では、多
角形として定義されたメンバーシップ関数の各頂点位置
データおよび事実データに基づいて、事実データに対す
るグレードが算出される。
角形として定義されたメンバーシップ関数の各頂点位置
データおよび事実データに基づいて、事実データに対す
るグレードが算出される。
【００１３】
【実施例】図１〜図３を参照して、この発明の第１実施
例について説明する。
例について説明する。
【００１４】図１は、ファジィ推論装置におけるグレー
ド演算用入力値分類装置を示している。
ド演算用入力値分類装置を示している。
【００１５】グレード演算用入力値分類装置は、２入力
コンパレータ１０およびデコーダ２０で構成される。コ
ンパレータ１０は、入力端子Ａに入力する確定値入力Ｉ
ｎｐと入力端子Ｂに入力するメンバーシップ関数の頂点
位置データＭＦ（ｔ）の比較を行いその比較結果とし
て、Ａ＞Ｂ、Ａ＝ＢおよびＡ＜Ｂのうちの１つ以上を対
応する出力端子ＡＬＭ、ＡＥＢ、ＡＧＢから出力し、そ
の結果をデコーダ２０へ与える。
コンパレータ１０およびデコーダ２０で構成される。コ
ンパレータ１０は、入力端子Ａに入力する確定値入力Ｉ
ｎｐと入力端子Ｂに入力するメンバーシップ関数の頂点
位置データＭＦ（ｔ）の比較を行いその比較結果とし
て、Ａ＞Ｂ、Ａ＝ＢおよびＡ＜Ｂのうちの１つ以上を対
応する出力端子ＡＬＭ、ＡＥＢ、ＡＧＢから出力し、そ
の結果をデコーダ２０へ与える。
【００１６】入力されるメンバーシップ関数の例が図２
に示されている。この例では、メンバーシップ関数は４
つの頂点ｋ1 、ｋ2 、ｋ3 、ｋ4 を持ち、左に位置する
頂点から順に頂点位置データが入力される。ｔはその入
力順およびタイミングを表わす信号（ｔ１〜ｔ４）であ
るが、入力順が固定である場合はタイミングのみをあら
わす信号（クロック信号等）であってもよいのは当然で
ある。また、ｌ1 、ｌ2 、ｌ3 、ｌ4 は、メンバーシッ
プ関数の辺を示している。
に示されている。この例では、メンバーシップ関数は４
つの頂点ｋ1 、ｋ2 、ｋ3 、ｋ4 を持ち、左に位置する
頂点から順に頂点位置データが入力される。ｔはその入
力順およびタイミングを表わす信号（ｔ１〜ｔ４）であ
るが、入力順が固定である場合はタイミングのみをあら
わす信号（クロック信号等）であってもよいのは当然で
ある。また、ｌ1 、ｌ2 、ｌ3 、ｌ4 は、メンバーシッ
プ関数の辺を示している。
【００１７】デコーダ２０はＡＮＤ、ＯＲ、Ｄ−ＦＦ等
の組合せにより構成することもできるし、ＰＬＤやマイ
コンを用いても構成可能であるので、そのデコーダ方式
の一例を図３にｉｆ〜ｔｈｅｎ〜形式で示す。分類結果
Ｏｕｔは頂点（ｋ1 〜ｋ4 ）を辺（ｌ0 〜ｌ4 ）に含め
てもよいし、グレード演算用の前処理であることから、
ｌ0 とｌ4 を区別しないことも考えられる。
の組合せにより構成することもできるし、ＰＬＤやマイ
コンを用いても構成可能であるので、そのデコーダ方式
の一例を図３にｉｆ〜ｔｈｅｎ〜形式で示す。分類結果
Ｏｕｔは頂点（ｋ1 〜ｋ4 ）を辺（ｌ0 〜ｌ4 ）に含め
てもよいし、グレード演算用の前処理であることから、
ｌ0 とｌ4 を区別しないことも考えられる。
【００１８】図４〜図６を参照して、この発明の第２実
施例について説明する。
施例について説明する。
【００１９】図４は、頂点位置におけるグレードに最大
グレード及び０以外の中間の値も可能とした多角形のメ
ンバーシップ関数の例を示している。
グレード及び０以外の中間の値も可能とした多角形のメ
ンバーシップ関数の例を示している。
【００２０】当該メンバーシップ関数の斜辺上（ＭＦ1
〜ＭＦ2 ）上に確定値入力Ｉｎｐが与えられたとき、当
該入力に対応するグレード値の演算式は、次の数式１で
表される。
〜ＭＦ2 ）上に確定値入力Ｉｎｐが与えられたとき、当
該入力に対応するグレード値の演算式は、次の数式１で
表される。
【００２１】
【数１】 ｆ（Ｉｎｐ）＝｛（Ｉｎｐ−ＭＦ1 ）／（ＭＦ2 −ＭＦ1 ）｝×ｆ（ＭＦ2 ）
【００２２】ここで、ｆ（ＭＦi ）は、頂点位置ＭＦi
におけるグレードである。同様にして、斜辺（ＭＦ3 〜
ＭＦ4 ）上のグレード値の演算式は、次の数式２で表さ
れる。
におけるグレードである。同様にして、斜辺（ＭＦ3 〜
ＭＦ4 ）上のグレード値の演算式は、次の数式２で表さ
れる。
【００２３】
【数２】 ｆ（Ｉｎｐ）＝｛（ＭＦ4 −Ｉｎｐ）／（ＭＦ4 −ＭＦ3 ）｝×ｆ（ＭＦ3 ）
【００２４】一方、本発明に用いられるメンバーシップ
関数、つまり、頂点位置におけるグレードを最大グレー
ド又は０のみとした多角形のメンバーシップ関数の例を
図５に示す。当該メンバーシップ関数の斜辺（ＭＦ1 〜
ＭＦ2 ）上のグレード値の演算式は、次の数式３で充分
である。
関数、つまり、頂点位置におけるグレードを最大グレー
ド又は０のみとした多角形のメンバーシップ関数の例を
図５に示す。当該メンバーシップ関数の斜辺（ＭＦ1 〜
ＭＦ2 ）上のグレード値の演算式は、次の数式３で充分
である。
【００２５】
【数３】 ｆ（Ｉｎｐ）＝（Ｉｎｐ−ＭＦ1 ）／（ＭＦ2 −ＭＦ1 ）
【００２６】なぜならば、上記数式１におけるｆ（ＭＦ
2 ）に対応して積項Ｇｍａｘ（最大グレード）が本来必
要であるが、Ｇｍａｘは定数でありファジイ推論におけ
るデファジイファイ操作において消滅し、デファジイフ
ァイ結果になんらかの影響しないからである。
2 ）に対応して積項Ｇｍａｘ（最大グレード）が本来必
要であるが、Ｇｍａｘは定数でありファジイ推論におけ
るデファジイファイ操作において消滅し、デファジイフ
ァイ結果になんらかの影響しないからである。
【００２７】同様にして、斜辺（ＭＦ3 〜ＭＦ4 ）上の
グレードの演算式は、次の数式４で充分である。
グレードの演算式は、次の数式４で充分である。
【００２８】
【数４】 ｆ（Ｉｎｐ）＝（ＭＦ4 −Ｉｎｐ）／（ＭＦ4 −ＭＦ3 ）
【００２９】図６はグレード演算装置を示している。
【００３０】図５に示すメンバーシップ関数の斜辺（Ｍ
Ｆ1 〜ＭＦ2 ）上の入力位置Ｉｎｐにおけるグレード値
ｆ（Ｉｎｐ）を求める。記憶装置３１は、確定値入力Ｉ
ｎｐの値を保持する。記憶装置３２は、頂点位置データ
ＭＦ2 を保持する。また、記憶装置３３は、頂点位置デ
ータＭＦ1 を保持する。
Ｆ1 〜ＭＦ2 ）上の入力位置Ｉｎｐにおけるグレード値
ｆ（Ｉｎｐ）を求める。記憶装置３１は、確定値入力Ｉ
ｎｐの値を保持する。記憶装置３２は、頂点位置データ
ＭＦ2 を保持する。また、記憶装置３３は、頂点位置デ
ータＭＦ1 を保持する。
【００３１】減算器３４は、上記数式３における分子の
値を求める。減算器３５は、上記数式３における分母の
値を求める。そして、除算器３６は、減算器３４および
３５の減算結果にもとづいて、上記数式３の演算を行
い、グレード（ｇｒａｄｅ）が得られる。
値を求める。減算器３５は、上記数式３における分母の
値を求める。そして、除算器３６は、減算器３４および
３５の減算結果にもとづいて、上記数式３の演算を行
い、グレード（ｇｒａｄｅ）が得られる。
【００３２】図７および図８を参照して、この発明の第
３実施例について説明する。
３実施例について説明する。
【００３３】頂点位置におけるグレードを最大グレード
又は０のみとした多角形のメンバーシップ関数の例を図
７に示す。図７において、Ｉｎｐ１、Ｉｎｐ２はいずれ
も確定値入力であり、Ｉｎｐ１は右上り斜辺（ＭＦ1 〜
ＭＦ2 ）、Ｉｎｐ２は右下り斜辺（ＭＦ3 〜ＭＦ4 ）上
の入力値であるとするとき、Ｉｎｐ１に対応するグレー
ドは上記数式３によって求められる。
又は０のみとした多角形のメンバーシップ関数の例を図
７に示す。図７において、Ｉｎｐ１、Ｉｎｐ２はいずれ
も確定値入力であり、Ｉｎｐ１は右上り斜辺（ＭＦ1 〜
ＭＦ2 ）、Ｉｎｐ２は右下り斜辺（ＭＦ3 〜ＭＦ4 ）上
の入力値であるとするとき、Ｉｎｐ１に対応するグレー
ドは上記数式３によって求められる。
【００３４】一方、Ｉｎｐ２に対応するグレードは、上
記数式４によって求められるが、（ＭＦ4 −Ｉｎｐ）／
（ＭＦ4 −ＭＦ3 ）の値の全ビットを反転させて、近似
的に用いることができる。なぜなら、全ビットの反転は
負の数を絶対値の等しい正の数より１小さい数に変換す
るが、この誤差がファジイ推論結果に与える影響は現実
的には皆無であり、無視できるからである。
記数式４によって求められるが、（ＭＦ4 −Ｉｎｐ）／
（ＭＦ4 −ＭＦ3 ）の値の全ビットを反転させて、近似
的に用いることができる。なぜなら、全ビットの反転は
負の数を絶対値の等しい正の数より１小さい数に変換す
るが、この誤差がファジイ推論結果に与える影響は現実
的には皆無であり、無視できるからである。
【００３５】すなわち、右上り斜辺及び右下り斜辺上の
グレード演算を同一の演算器を用いて同一の演算方法に
より実行でき、ビット反転の有無のみで、この２通りを
使いわけることができる。
グレード演算を同一の演算器を用いて同一の演算方法に
より実行でき、ビット反転の有無のみで、この２通りを
使いわけることができる。
【００３６】図８はグレード演算装置を示している。図
８において図６と同じものには同じ符号を付してその説
明を省略する。反転器４０は、求めようとするグレード
が右上り斜辺上か右下がり斜辺上かによって決まる反転
・非反転（スルー）の選択信号Ｒによって制御され、右
上り斜辺上なら全ビットの情報をそのまま(非反転)出力
し、右下り斜辺上なら全ビットの反転を行なって出力を
する。
８において図６と同じものには同じ符号を付してその説
明を省略する。反転器４０は、求めようとするグレード
が右上り斜辺上か右下がり斜辺上かによって決まる反転
・非反転（スルー）の選択信号Ｒによって制御され、右
上り斜辺上なら全ビットの情報をそのまま(非反転)出力
し、右下り斜辺上なら全ビットの反転を行なって出力を
する。
【００３７】図９は、この発明の第４実施例を示してい
る。
る。
【００３８】図９において、図８と同じものには同じ符
号を付してその説明を省略する。図１に示した分類装置
の出力のうち、斜辺の右上り、右下り情報を図８に示し
たビット反転器４０の選択入力Ｒとして用いることによ
り、右上り斜辺上、右下り斜辺上のグレードを得る。
号を付してその説明を省略する。図１に示した分類装置
の出力のうち、斜辺の右上り、右下り情報を図８に示し
たビット反転器４０の選択入力Ｒとして用いることによ
り、右上り斜辺上、右下り斜辺上のグレードを得る。
【００３９】
【発明の効果】この発明によるグレード演算装置によれ
ば、多角形として定義されたメンバーシップ関数につい
て、事実データ（確定値入力）に対応するメンバーシッ
プ値（グレード）を求めるグレード演算装置において、
予め入力値の分類を適切にしかも簡便な構成によって行
うことができる。このため、グレード演算装置の小型
化、高速化が図れ、グレード演算装置全体として、低コ
スト、高速、高精度化が図れる。
ば、多角形として定義されたメンバーシップ関数につい
て、事実データ（確定値入力）に対応するメンバーシッ
プ値（グレード）を求めるグレード演算装置において、
予め入力値の分類を適切にしかも簡便な構成によって行
うことができる。このため、グレード演算装置の小型
化、高速化が図れ、グレード演算装置全体として、低コ
スト、高速、高精度化が図れる。
【００４０】この発明によるグレード演算装置によれ
ば、多角形の頂点データのみでメンバーシップ関数を表
現することが可能になるので、メンバーシップ関数の格
納メモリ等が大幅に節約でき読み出し、データ数の減少
により処理速度も向上する。
ば、多角形の頂点データのみでメンバーシップ関数を表
現することが可能になるので、メンバーシップ関数の格
納メモリ等が大幅に節約でき読み出し、データ数の減少
により処理速度も向上する。
【００４１】また、メンバーシップ関数の頂点位置にお
けるグレードを最大グレード又は０に限定することによ
って、乗算器が不要となり、演算装置の小型化、演算の
高速化が図れるとともにメンバーシップ関数を搭納する
メモリ等にグレード値を保持する領域が必要なくなりよ
り小型化が図れる。また、読出速度も向上する。
けるグレードを最大グレード又は０に限定することによ
って、乗算器が不要となり、演算装置の小型化、演算の
高速化が図れるとともにメンバーシップ関数を搭納する
メモリ等にグレード値を保持する領域が必要なくなりよ
り小型化が図れる。また、読出速度も向上する。
【００４２】さらに、ビット反転手段を設けることによ
り、右上り、右下り斜辺の演算を同一のグレード演算装
置を用いて同一の演算方法によって行うことができ、回
路規模の小型化が図れる。
り、右上り、右下り斜辺の演算を同一のグレード演算装
置を用いて同一の演算方法によって行うことができ、回
路規模の小型化が図れる。
【００４３】さらに、この発明によるグレード分類装置
の出力を反転手段のビット反転選択信号として用いるこ
とにより、規模の縮小、高速化等がより効果的に図れ
る。 ─────────────────────────────────────────────────────
の出力を反転手段のビット反転選択信号として用いるこ
とにより、規模の縮小、高速化等がより効果的に図れ
る。 ─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成５年６月２日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１
【補正方法】変更
【補正内容】
Claims (5)
- 【請求項１】 多角形として定義されたメンバーシップ
関数の各頂点位置データが順次与えられるとともに事実
データが与えられかつ上記各頂点データと事実データと
を順次比較する比較手段と、上記比較手段による比較結
果と頂点の入力順とに基づいて、事実データが属する上
記多角形上の辺または頂点を特定する手段とを備えてい
ることを特徴とするファジィ推論装置におけるグレード
演算用入力値分数装置。 - 【請求項２】 メンバーシップ関数および事実データに
基づいて演算によってグレードを求めるファジィ推論装
置におけるグレード演算装置において、多角形として定
義されたメンバーシップ関数の各頂点位置データおよび
事実データに基づいて、上記事実データに対するグレー
ドを算出することを特徴とするファジィ推論装置におけ
るグレード演算装置。 - 【請求項３】 上記多角形の各頂点位置におけるグレー
ドが最大グレード又は零であることを特徴とする請求項
２記載のグレード演算装置。 - 【請求項４】 多角形で定義されたメンバーシップ関数
の右上り斜辺上の位置と右下り斜辺上の位置とのうちの
いずれに事実データがあるかに応じて、グレード演算結
果をビット反転する反転手段を備えていることを特徴と
する請求項３記載のグレード演算装置。 - 【請求項５】 請求項１に係るグレード演算用入力値分
類装置の出力を反転手段のビット反転選択信号として用
いることを特徴とする請求項４記載のグレード演算装
置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4309494A JPH06110691A (ja) | 1992-08-11 | 1992-10-23 | グレード演算装置及びそれに用いる入力値分類装置 |
| US08/463,065 US5651097A (en) | 1992-08-11 | 1995-06-05 | Grade arithmetic unit and input value sorter used therein |
| US08/807,658 US5784535A (en) | 1992-08-11 | 1997-02-27 | Grade arithmetic unit and input value sorter used therein |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4-236558 | 1992-08-11 | ||
| JP23655892 | 1992-08-11 | ||
| JP4309494A JPH06110691A (ja) | 1992-08-11 | 1992-10-23 | グレード演算装置及びそれに用いる入力値分類装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06110691A true JPH06110691A (ja) | 1994-04-22 |
Family
ID=26532736
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4309494A Pending JPH06110691A (ja) | 1992-08-11 | 1992-10-23 | グレード演算装置及びそれに用いる入力値分類装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US5651097A (ja) |
| JP (1) | JPH06110691A (ja) |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63113732A (ja) * | 1986-10-31 | 1988-05-18 | Fuji Electric Co Ltd | フアジイ推論演算方法 |
| JPH0786893B2 (ja) * | 1986-11-13 | 1995-09-20 | オムロン株式会社 | ファジィ情報処理装置 |
| US5251285A (en) * | 1988-03-25 | 1993-10-05 | Hitachi, Ltd. | Method and system for process control with complex inference mechanism using qualitative and quantitative reasoning |
| US5243687A (en) * | 1988-09-20 | 1993-09-07 | Omron Tateisi Electronics Co. | Fuzzy computer system having a fuzzy inference processing circuit for controlling and adapting output signal to the set membership signal |
| US5343553A (en) * | 1988-11-04 | 1994-08-30 | Olympus Optical Co., Ltd. | Digital fuzzy inference system using logic circuits |
| JPH0690668B2 (ja) * | 1989-10-20 | 1994-11-14 | 三菱電機株式会社 | ファジイ演算装置 |
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| Publication number | Publication date |
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