JPH06348307A - 言語学的制御の評価方法 - Google Patents
言語学的制御の評価方法Info
- Publication number
- JPH06348307A JPH06348307A JP5315727A JP31572793A JPH06348307A JP H06348307 A JPH06348307 A JP H06348307A JP 5315727 A JP5315727 A JP 5315727A JP 31572793 A JP31572793 A JP 31572793A JP H06348307 A JPH06348307 A JP H06348307A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- control
- linguistic
- linguistic information
- information
- premise
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
- G05B13/0275—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion using fuzzy logic only
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- 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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Algebra (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Devices For Executing Special Programs (AREA)
- Machine Translation (AREA)
- Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
- Complex Calculations (AREA)
Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【目的】 フアジー制御装置が実行時間に言語学的制御
の集合｛Ｒ１，・・・，ＲＮ｝をどのように評価して，
その出力量の実際の値をどのように決定するかを規定す
る方法を改良する。 【構成】 制御の各々の第１の段階において，結論のた
めの従属関係をデフアジフイケーシヨンによつて求めら
れる数値Ｚｉにより，結論が代えられ，第２の段階にお
いて言語学的情報を特徴づける従属関係に対する，Ｒｉ
の前提に現れる入力量の実際の値の従属値からω
ｉ（ｔ）が計算され，式（１） （ただしｉ＝１，・・・，Ｎωｉ（ｔ）は制御Ｒｉの実
際の重み付け）により出力量の実際の値ｚｔが求められ
る。こゝで，式（１）の分母が常に１であるために，入
力量についての言語学的情報及び制御集合｛Ｒ１，・・
・，ＲＮ｝の従属関係が満たすべき条件を規定する。
の集合｛Ｒ１，・・・，ＲＮ｝をどのように評価して，
その出力量の実際の値をどのように決定するかを規定す
る方法を改良する。 【構成】 制御の各々の第１の段階において，結論のた
めの従属関係をデフアジフイケーシヨンによつて求めら
れる数値Ｚｉにより，結論が代えられ，第２の段階にお
いて言語学的情報を特徴づける従属関係に対する，Ｒｉ
の前提に現れる入力量の実際の値の従属値からω
ｉ（ｔ）が計算され，式（１） （ただしｉ＝１，・・・，Ｎωｉ（ｔ）は制御Ｒｉの実
際の重み付け）により出力量の実際の値ｚｔが求められ
る。こゝで，式（１）の分母が常に１であるために，入
力量についての言語学的情報及び制御集合｛Ｒ１，・・
・，ＲＮ｝の従属関係が満たすべき条件を規定する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は，言語学的制御の集合
｛Ｒ１，・・・，ＲＮ｝が，それぞれ前提として入力量
についての１つ又は複数の言語学的情報を持ち，また結
論として制御により決定される量についての言語学的情
報を持ち，各言語学的情報に対してこの情報に関係する
量の母集団についての従属関係が存在し，第１の段階に
おいて，制御Ｒｉの各々に対して，結論の言語学的情報
を特徴づける従属関係の″デフアジフイケーシヨン″に
より得られる，情報に関係する量の数値Ｚｉにより，結
論が代えられ，第２の段階において，評価を行う各時点
ｔに対して，制御Ｒｉの前提において現れる各言語学的
情報Ａｉｊ用のすべての制御Ｒｉにおいて，言語学的情
報に関係する量の実際の値が言語学的情報を特徴づける
従属関係中に持つ従属度ａｉｇ（ｔ）が求められ，数Ｚ
ｔが次の式（１）
｛Ｒ１，・・・，ＲＮ｝が，それぞれ前提として入力量
についての１つ又は複数の言語学的情報を持ち，また結
論として制御により決定される量についての言語学的情
報を持ち，各言語学的情報に対してこの情報に関係する
量の母集団についての従属関係が存在し，第１の段階に
おいて，制御Ｒｉの各々に対して，結論の言語学的情報
を特徴づける従属関係の″デフアジフイケーシヨン″に
より得られる，情報に関係する量の数値Ｚｉにより，結
論が代えられ，第２の段階において，評価を行う各時点
ｔに対して，制御Ｒｉの前提において現れる各言語学的
情報Ａｉｊ用のすべての制御Ｒｉにおいて，言語学的情
報に関係する量の実際の値が言語学的情報を特徴づける
従属関係中に持つ従属度ａｉｇ（ｔ）が求められ，数Ｚ
ｔが次の式（１）
【数１】（ただしｉ＝１，・・・，Ｎωｉ（ｔ）は制御
Ｒｉの実際の重み付け）により形成され，言語学的制御
により決定される量の値として使用されるフアジー制御
装置の入力量についての言語学的情報用の従属関係を作
成しかつ言語学的制御の集合を作成して評価する方法に
関する。
Ｒｉの実際の重み付け）により形成され，言語学的制御
により決定される量の値として使用されるフアジー制御
装置の入力量についての言語学的情報用の従属関係を作
成しかつ言語学的制御の集合を作成して評価する方法に
関する。
【０００２】
【従来の技術】このような方法は，雑誌″Ｓｉｍｕｌａ
ｔｉｏｎ″５８，Ｍａｙ １９９２，ｐｐ．３２７〜３
３２のＣ．Ｌ．ＭｃＣｕｌｌｏｕｇｈの論文″Ａｎ ａ
ｎｔｉｃｉｐａｔｏｒｙ ｆｕｚｚｙ ｌｏｇｉｃ ｃ
ｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｕｔｉｌｉｚｉｎｇ ｎｅｕｔｒ
ａｌ ｎｅｔ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ″によつて公知で
ある。
ｔｉｏｎ″５８，Ｍａｙ １９９２，ｐｐ．３２７〜３
３２のＣ．Ｌ．ＭｃＣｕｌｌｏｕｇｈの論文″Ａｎ ａ
ｎｔｉｃｉｐａｔｏｒｙ ｆｕｚｚｙ ｌｏｇｉｃ ｃ
ｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｕｔｉｌｉｚｉｎｇ ｎｅｕｔｒ
ａｌ ｎｅｔ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ″によつて公知で
ある。
【０００３】フアジー制御装置は最近次第に重要になつ
てきた。例えばＨ．Ｐ．Ｐｒｅｕｓｓ：″Ｆｕｚｚｙ
ｃｏｎｔｒｏｌｈｅｕｒｉｓｔｉｓｃｈｅ Ｒｅｇｅｌ
ｕｎｇ ｍｉｔｔｅｌｓ ｕｎｓｃｈａｒｆｅｒ Ｌｏ
ｇｉｋ″（Ａｕｔｏｍａｔｉｓｉｅｒｕｎｇｓｔｅｃｈ
ｎｉｓｃｈｅ Ｐｒａｘｉｓ ３４，１９９２，Ｈｅｆ
ｔ ４，Ｓｅｉｔｅｎ １７６〜１８４（Ｔｅｉｌ
１）及びＨｅｆｔ ５，Ｓｅｉｔｅｎ ２３９〜２４６
（Ｔｅｉｌ ２）参照）。
てきた。例えばＨ．Ｐ．Ｐｒｅｕｓｓ：″Ｆｕｚｚｙ
ｃｏｎｔｒｏｌｈｅｕｒｉｓｔｉｓｃｈｅ Ｒｅｇｅｌ
ｕｎｇ ｍｉｔｔｅｌｓ ｕｎｓｃｈａｒｆｅｒ Ｌｏ
ｇｉｋ″（Ａｕｔｏｍａｔｉｓｉｅｒｕｎｇｓｔｅｃｈ
ｎｉｓｃｈｅ Ｐｒａｘｉｓ ３４，１９９２，Ｈｅｆ
ｔ ４，Ｓｅｉｔｅｎ １７６〜１８４（Ｔｅｉｌ
１）及びＨｅｆｔ ５，Ｓｅｉｔｅｎ ２３９〜２４６
（Ｔｅｉｌ ２）参照）。
【０００４】本発明は，ｎ個の入力量と１つの出力量と
を持つフアジー制御装置を扱う。フアジー制御装置の動
作は言語学的制御の集合｛Ｒ１，・・・ＲＮ｝によつて
制御される。これらの制御の各々は，前提として，入力
量についての言語学的情報又は対をなす種々の入力量に
ついての複数の言語学的情報のＡＮＤ論理結合を持ち，
また結論として，制御は制御装置の出力量についての言
語学的情報を持つている。各言語学的情報は，従属関係
により特徴づけられるフアジー集合により記述される。
この形式はフアジー制御装置にとつて最も普通のもので
ある。
を持つフアジー制御装置を扱う。フアジー制御装置の動
作は言語学的制御の集合｛Ｒ１，・・・ＲＮ｝によつて
制御される。これらの制御の各々は，前提として，入力
量についての言語学的情報又は対をなす種々の入力量に
ついての複数の言語学的情報のＡＮＤ論理結合を持ち，
また結論として，制御は制御装置の出力量についての言
語学的情報を持つている。各言語学的情報は，従属関係
により特徴づけられるフアジー集合により記述される。
この形式はフアジー制御装置にとつて最も普通のもので
ある。
【０００５】文献に記載されている大抵のフアジー制御
装置は次の原理に従つて動作する。すべての入力量の実
際の値が求められ，フアジー制御装置に利用司能にされ
る。制御集合のＮ個の制御がｎ個の入力量の実際の値に
並列に適用される。各制御の適用は，従属関係により特
徴づけられるフアジー集合を与える。Ｎ個のフアジー集
合はただ１つのフアジー集合にまとめられる。ｉ番目の
フアジー集合の算定に，ｉ番目の制御Ｒｉの結論を特徴
づける従属関係と，制御Ｒｉの前提の実際の妥当性とが
入つて来る。この実際の妥当性は，前提において関係せ
しめられる入力量の実際の値の，前提の言語学的情報を
特徴づける従属関係に対する従属度から計算される。前
提がただ１つの言語学的情報から成つていると，その実
際の妥当性は対応する従属値に等しい。前提が複数の言
語学的情報から成つていると，対応する従属値にＴノル
ム（三角ノルム）を適用することによつて，その実際の
量が求められる。これまで文献に最も頻繁に述べられて
いるＴノルムは最小値である。Ｔノルムは例えばＣ．Ｃ
Ｌｅｅの″Ｆｕｚｚｙ Ｌｏｇｉｃ ｉｎ Ｃｏｎｔｒ
ｏｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ：Ｆｕｚｚｙ Ｌｏｇｉｃ Ｃｏ
ｎｔｒｏｌｌｅｒ″（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏ
ｎｓ ｏｎＳｙｓｔｅｍｓ，Ｍａｎ，ａｎｄ Ｃｙｂｅ
ｒｎｅｔｉｃｓ ２０，ｐｐ．４０４〜４３５，１９９
０）に記載されている。Ｎ個のフアジー集合をただ１つ
のフアジー集合にまとめるため，ＴコーノルムがＮを特
徴づける従属関係に適用される。普通のＴコーノルムは
点状の最大値形成である（Ｃ．Ｃ．Ｌｅｅの上記の論文
参照）。デフアジフイケーシヨンにより，前の段階で求
められるフアジー集合から，実際の数Ｚｔが形成され，
出力量Ｚの実際の値として使用される。普通のデフアジ
フイケーシヨン方法は，重心のｘ値を求めることであ
る。
装置は次の原理に従つて動作する。すべての入力量の実
際の値が求められ，フアジー制御装置に利用司能にされ
る。制御集合のＮ個の制御がｎ個の入力量の実際の値に
並列に適用される。各制御の適用は，従属関係により特
徴づけられるフアジー集合を与える。Ｎ個のフアジー集
合はただ１つのフアジー集合にまとめられる。ｉ番目の
フアジー集合の算定に，ｉ番目の制御Ｒｉの結論を特徴
づける従属関係と，制御Ｒｉの前提の実際の妥当性とが
入つて来る。この実際の妥当性は，前提において関係せ
しめられる入力量の実際の値の，前提の言語学的情報を
特徴づける従属関係に対する従属度から計算される。前
提がただ１つの言語学的情報から成つていると，その実
際の妥当性は対応する従属値に等しい。前提が複数の言
語学的情報から成つていると，対応する従属値にＴノル
ム（三角ノルム）を適用することによつて，その実際の
量が求められる。これまで文献に最も頻繁に述べられて
いるＴノルムは最小値である。Ｔノルムは例えばＣ．Ｃ
Ｌｅｅの″Ｆｕｚｚｙ Ｌｏｇｉｃ ｉｎ Ｃｏｎｔｒ
ｏｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ：Ｆｕｚｚｙ Ｌｏｇｉｃ Ｃｏ
ｎｔｒｏｌｌｅｒ″（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏ
ｎｓ ｏｎＳｙｓｔｅｍｓ，Ｍａｎ，ａｎｄ Ｃｙｂｅ
ｒｎｅｔｉｃｓ ２０，ｐｐ．４０４〜４３５，１９９
０）に記載されている。Ｎ個のフアジー集合をただ１つ
のフアジー集合にまとめるため，ＴコーノルムがＮを特
徴づける従属関係に適用される。普通のＴコーノルムは
点状の最大値形成である（Ｃ．Ｃ．Ｌｅｅの上記の論文
参照）。デフアジフイケーシヨンにより，前の段階で求
められるフアジー集合から，実際の数Ｚｔが形成され，
出力量Ｚの実際の値として使用される。普通のデフアジ
フイケーシヨン方法は，重心のｘ値を求めることであ
る。
【０００６】制御装置の特性量についての言語学的情報
を特徴づける従属関係は，多くの適用例において台形状
である（例えはＰｒｅｕｓｓの上述論文参照）。
を特徴づける従属関係は，多くの適用例において台形状
である（例えはＰｒｅｕｓｓの上述論文参照）。
【０００７】フアジー制御装置の普通の動作の欠点は，
実行時間に従属関係による多くの演算が必要なことであ
る。これは，特に速度について高度の要求がある場合例
えば実時間運転の場合不利である。この場合にも特に効
率のよいハードウエアに頼らないようにするため，請求
項１の上位概念に示す式（１）に従うか又は類似のよう
に動作するフアジー制御装置がしばしば紹介された。例
として，最初にあげた文献のほかに，Ｍ．Ｍｉｚｕｍｏ
ｔｏの寄稿″Ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆＰＩＤ ｃ
ｏｎｔｒｏｌｓ ｂｙ ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌ
ｍｅｔｈｏｄｓ″，Ｐｒｏｃｅｅｄ ＩＥＥＥ Ｉｎｔ
ｅｒｎ．ｃｏｎｆ．ｏｎ Ｆｕｚｚｙｓｙｓｔｅｍｓ
１９９２，ｐｐ．７０９〜７１５があげられる。
実行時間に従属関係による多くの演算が必要なことであ
る。これは，特に速度について高度の要求がある場合例
えば実時間運転の場合不利である。この場合にも特に効
率のよいハードウエアに頼らないようにするため，請求
項１の上位概念に示す式（１）に従うか又は類似のよう
に動作するフアジー制御装置がしばしば紹介された。例
として，最初にあげた文献のほかに，Ｍ．Ｍｉｚｕｍｏ
ｔｏの寄稿″Ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆＰＩＤ ｃ
ｏｎｔｒｏｌｓ ｂｙ ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌ
ｍｅｔｈｏｄｓ″，Ｐｒｏｃｅｅｄ ＩＥＥＥ Ｉｎｔ
ｅｒｎ．ｃｏｎｆ．ｏｎ Ｆｕｚｚｙｓｙｓｔｅｍｓ
１９９２，ｐｐ．７０９〜７１５があげられる。
【０００８】図面の図１は，請求項１の上位概念による
このような制御装置の動作を，入力量Ｘ及びＹが２つの
場合を例として示している。μｉ及びνｉは制御Ｒｉの
前提におけるＸ及びＹについての言語学的情報の従属関
係であり，λｉは制御Ｒｉの結論の従属関係であるもの
とする。制御Ｒｉの前提においてＸについてのただ１つ
の言語学的情報のみが生じ，Ｙについての言語学的情報
が生じない場合，すべてのｙに対して式νｉ（ｙ）＝１
がセツトされ，すべてのｘに対してμｉ（ｘ）＝１がセ
ツトされる。ｘｔ及びｙｔは入力量Ｘ及びＹの実際の値
とする。
このような制御装置の動作を，入力量Ｘ及びＹが２つの
場合を例として示している。μｉ及びνｉは制御Ｒｉの
前提におけるＸ及びＹについての言語学的情報の従属関
係であり，λｉは制御Ｒｉの結論の従属関係であるもの
とする。制御Ｒｉの前提においてＸについてのただ１つ
の言語学的情報のみが生じ，Ｙについての言語学的情報
が生じない場合，すべてのｙに対して式νｉ（ｙ）＝１
がセツトされ，すべてのｘに対してμｉ（ｘ）＝１がセ
ツトされる。ｘｔ及びｙｔは入力量Ｘ及びＹの実際の値
とする。
【０００９】制御装置は次のように動作する。第１の段
階においてｉ＝１，・・・，Ｎに対して従属関係λｉが
デフアジフイケーシヨンされ，それにより実際の数Ｚｉ
が制御Ｒｉの処理提案として得られる（段階Ｉ）。
階においてｉ＝１，・・・，Ｎに対して従属関係λｉが
デフアジフイケーシヨンされ，それにより実際の数Ｚｉ
が制御Ｒｉの処理提案として得られる（段階Ｉ）。
【００１０】第２の段階において，各走査時点ｔに，ｉ
＝１，・・・，Ｎについてμｉに対してｘｔの従属度が
求められ，νｉに対してｙｔの従属度が求められ，それ
により値ａｉ１（ｔ）及びａｉ２（ｔ）が得られる（段
階ＩＩ）。それからｉ＝１，・・，Ｎについて値ａｉ１
（ｔ）及びａｉ２（ｔ）が制御Ｒｉの実際の重み付け係
数ωｉ（ｔ）にまとめられ，その際普通の積又は他のＴ
ノルムが適用される（段階ＩＩＩ）。
＝１，・・・，Ｎについてμｉに対してｘｔの従属度が
求められ，νｉに対してｙｔの従属度が求められ，それ
により値ａｉ１（ｔ）及びａｉ２（ｔ）が得られる（段
階ＩＩ）。それからｉ＝１，・・，Ｎについて値ａｉ１
（ｔ）及びａｉ２（ｔ）が制御Ｒｉの実際の重み付け係
数ωｉ（ｔ）にまとめられ，その際普通の積又は他のＴ
ノルムが適用される（段階ＩＩＩ）。
【００１１】ｉ＝１，・・・，Ｎについて，値ω
ｉ（ｔ）が制御Ｒｉの精確な結論を乗算される（段階Ｉ
Ｖ）。このように重み付けされるＮ個の動作提案が加算
される（段階Ｖ）。正規化のためすべての重み付け係数
の和が形成される（段階ＶＩ）。フアジー制御装置によ
り決定される量の実際の値ｚｔは，段階ＶＩにおいて求
められる値で段階Ｖに形成される値を除算することによ
つて求められる（段階ＶＩＩ）。
ｉ（ｔ）が制御Ｒｉの精確な結論を乗算される（段階Ｉ
Ｖ）。このように重み付けされるＮ個の動作提案が加算
される（段階Ｖ）。正規化のためすべての重み付け係数
の和が形成される（段階ＶＩ）。フアジー制御装置によ
り決定される量の実際の値ｚｔは，段階ＶＩにおいて求
められる値で段階Ｖに形成される値を除算することによ
つて求められる（段階ＶＩＩ）。
【００１２】古典的なフアジー制御に対するこの方法の
利点は，第１の段階の動作を実行時間に行う必要がな
く，制御装置の設置の際前もつて行うことができること
である。実行時間には，フアジー制御装置は第２段階の
動作を行いさえすればよい。段階ＩＩを除いて，これは
実数による演算のみであり，従属関係による演算ではな
い。
利点は，第１の段階の動作を実行時間に行う必要がな
く，制御装置の設置の際前もつて行うことができること
である。実行時間には，フアジー制御装置は第２段階の
動作を行いさえすればよい。段階ＩＩを除いて，これは
実数による演算のみであり，従属関係による演算ではな
い。
【００１３】図１に示す方法の欠点は次の通りである。
重み付け係数ω１（ｔ），・・・ωＮ（ｔ）の和は一般
に１に等しくないので，実行時間に，重み付け係数を正
規化するため加算（段暗ＶＩ）及び除算（段階ＶＩＩ）
が必要である。重み付け係数の和従つて請求項１の上位
概念に示される式（１）の分母が零である場合，零によ
る除算を避けるため別の処理を行わねばならない。この
方法は，制御計画の重要なパラメータ，例えばＴノルム
又は従属関係の形態又は制御法則の範囲を規定しない。
重み付け係数ω１（ｔ），・・・ωＮ（ｔ）の和は一般
に１に等しくないので，実行時間に，重み付け係数を正
規化するため加算（段暗ＶＩ）及び除算（段階ＶＩＩ）
が必要である。重み付け係数の和従つて請求項１の上位
概念に示される式（１）の分母が零である場合，零によ
る除算を避けるため別の処理を行わねばならない。この
方法は，制御計画の重要なパラメータ，例えばＴノルム
又は従属関係の形態又は制御法則の範囲を規定しない。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】本発明の基礎になつて
いる課題は，請求項１の上位概念にあけた方法を安価に
かつ効率的に補充することである。
いる課題は，請求項１の上位概念にあけた方法を安価に
かつ効率的に補充することである。
【００１５】
【課題を解決するための手段】この課題を解決するため
本発明によれば，制御Ｒｉの実際の重み付けが次の式
（２）
本発明によれば，制御Ｒｉの実際の重み付けが次の式
（２）
【数２】により形成され，各入力量の言語学的ヘツジが
フアジー情報系を形成し，即ち入力量の可能な各値につ
いて，入力量についての言語学的情報を特徴づける従属
関係に対する従属値の和が常に１であり，各制御の前提
における言語学的情報が常にＡＮＤ関係で論理結合さ
れ，各制御の前提における言語学的情報が対をなして種
々の入力量に当てはまり，制御集合が言語学的情報の可
能な各組合わせ（Ａｕｓｓａｇｅ１・・・，Ａｕｓｓａ
ｇｅｎ）に対して完全であり，ここでｎが入力量の数を
表し，Ａｕｓｓａｇｅｉがｉ番目の入力量（ｉ＝１，・
・・，ｎ）に当てはまり，集合｛Ａｕｓｓａｇｅ１，・
・・，Ａｕｓｓａｇｅｎ｝の言語学的情報のみから成る
前提を持つ制御Ｒｉがあり，制御集合が一致し，従つて
入力量についての言語学的情報の可能な各組合わせ（Ａ
ｕｓｓａｇｅ１，・・・，Ａｕｓｓａｇｅｍ）に対して
最高１つの制御Ｒｉがあり，この制御の前提が集合｛Ａ
ｕｓｓａｇｅ１，・・・，Ａｕｓｓａｇｅｍ｝の言語語
学的情報のみから成り，それにより式（１）において分
母
フアジー情報系を形成し，即ち入力量の可能な各値につ
いて，入力量についての言語学的情報を特徴づける従属
関係に対する従属値の和が常に１であり，各制御の前提
における言語学的情報が常にＡＮＤ関係で論理結合さ
れ，各制御の前提における言語学的情報が対をなして種
々の入力量に当てはまり，制御集合が言語学的情報の可
能な各組合わせ（Ａｕｓｓａｇｅ１・・・，Ａｕｓｓａ
ｇｅｎ）に対して完全であり，ここでｎが入力量の数を
表し，Ａｕｓｓａｇｅｉがｉ番目の入力量（ｉ＝１，・
・・，ｎ）に当てはまり，集合｛Ａｕｓｓａｇｅ１，・
・・，Ａｕｓｓａｇｅｎ｝の言語学的情報のみから成る
前提を持つ制御Ｒｉがあり，制御集合が一致し，従つて
入力量についての言語学的情報の可能な各組合わせ（Ａ
ｕｓｓａｇｅ１，・・・，Ａｕｓｓａｇｅｍ）に対して
最高１つの制御Ｒｉがあり，この制御の前提が集合｛Ａ
ｕｓｓａｇｅ１，・・・，Ａｕｓｓａｇｅｍ｝の言語語
学的情報のみから成り，それにより式（１）において分
母
【数３】が常に値１をとる。
【００１６】
【発明の効果】本発明による方法は，重み付け係数の和
が常に１であるようにすることができる。それにより実
行時間において加算（段階ＶＩ）及び除算（段階ＶＩ
Ｉ）が省かれるので，フアジー制御装置は僅かな計算時
間又は僅かな計算ハードウエアしか必要としない。更に
図１には示してないが，分母が零であるか否かの検査が
省かれる。
が常に１であるようにすることができる。それにより実
行時間において加算（段階ＶＩ）及び除算（段階ＶＩ
Ｉ）が省かれるので，フアジー制御装置は僅かな計算時
間又は僅かな計算ハードウエアしか必要としない。更に
図１には示してないが，分母が零であるか否かの検査が
省かれる。
【００１７】既にあげた利点のほかに，本発明による方
法の別の利点は次の通りである。フアジー制御装置は入
力量の可能な各組合わせに対して出力量の１つの値を決
定することができるか，他の方法では，和ω１（ｔ）＋
・・・＋ωＮ（ｔ）が走査時点に零になり，従つてフア
ジー制御装置が動作することができず，入力量について
の言語学的情報の連続的な従属関係に限定される場合フ
アジー制御装置の特性面が連続的であるのを，排除する
ことができない。
法の別の利点は次の通りである。フアジー制御装置は入
力量の可能な各組合わせに対して出力量の１つの値を決
定することができるか，他の方法では，和ω１（ｔ）＋
・・・＋ωＮ（ｔ）が走査時点に零になり，従つてフア
ジー制御装置が動作することができず，入力量について
の言語学的情報の連続的な従属関係に限定される場合フ
アジー制御装置の特性面が連続的であるのを，排除する
ことができない。
【００１８】
【実施例】図２は請求項１による方法に従つて動作する
フアジー制御装置を示している。数ｚｔを形成する際分
母が常に値１をとることにより，図１に灰色で強調した
方法段階がなくなる。
フアジー制御装置を示している。数ｚｔを形成する際分
母が常に値１をとることにより，図１に灰色で強調した
方法段階がなくなる。
【００１９】請求項１にあげた条件により，請求項１の
上位概念中の式（１）の分母が数ｚｔの形成の際常に値
１を持つが，以下詳細に説明するこれらの条件は，それ
自体既に実際に実現され，文献においてしばしば言及さ
れている。しかし請求項１に述べた方法は，これらの条
件の全体の進歩性のある組合わせに見られる。
上位概念中の式（１）の分母が数ｚｔの形成の際常に値
１を持つが，以下詳細に説明するこれらの条件は，それ
自体既に実際に実現され，文献においてしばしば言及さ
れている。しかし請求項１に述べた方法は，これらの条
件の全体の進歩性のある組合わせに見られる。
【００２０】図３はフアジー情報系の概念を示してい
る。各入力量及び入力量の値範囲からの各数ｘに対し
て，入力量の言語学的ヘツジの要素に対するｘの従属値
の和は１に等しい。特性量の言語学的ヘツジは，量の言
語学的情報に対する従属関係の集合である。
る。各入力量及び入力量の値範囲からの各数ｘに対し
て，入力量の言語学的ヘツジの要素に対するｘの従属値
の和は１に等しい。特性量の言語学的ヘツジは，量の言
語学的情報に対する従属関係の集合である。
【００２１】請求項１による″完全な制御集合″という
概念を次の例について説明する。Ｘ及びＹがフアジー制
御装置の２つの入力量であり，Ｘ及びＹについての２つ
の言語学的情報について，″Ｘか大きく″，″Ｙが小さ
い″ものとする。その場合，前提″Ｘが大きい″を持つ
制御又は前提″Ｙが小さい″を持つフアジー制御装置又
は前提″Ｘが大きくかつＹが小さい″を持つ制御が制御
集合に属する時にのみ，この制御集合が完全である。
概念を次の例について説明する。Ｘ及びＹがフアジー制
御装置の２つの入力量であり，Ｘ及びＹについての２つ
の言語学的情報について，″Ｘか大きく″，″Ｙが小さ
い″ものとする。その場合，前提″Ｘが大きい″を持つ
制御又は前提″Ｙが小さい″を持つフアジー制御装置又
は前提″Ｘが大きくかつＹが小さい″を持つ制御が制御
集合に属する時にのみ，この制御集合が完全である。
【００２２】同じ例で″一致制御集合″の概念が説明さ
れる。即ち制御集合が前提″Ｘが大きく，Ｙが小さい″
を有する最高１つの制御を持つか，又は前提″Ｘが大き
い″を有する最高１つの制御を持つか，又は前提″Ｙが
小さい″を有する最高１つの制御を持つが，前提″Ｘが
大きく，Ｙが小さい″を有する制御も前提″Ｘが大き
い″を有する制御も持たず，また前提″Ｘが大きく，Ｙ
が小さい″を有する制御も前提″Ｙが小さい″を有する
制御も持たず，更に前提″Ｘが大きい″を有する制御も
前提″Ｙが小さい″を有する制御も持たない時にのみ，
この制御集合は一致している。更に制御集合が前提″Ｘ
が大きい″を有する２つの制御を持つ時にのみ，この制
御集合は一致している。
れる。即ち制御集合が前提″Ｘが大きく，Ｙが小さい″
を有する最高１つの制御を持つか，又は前提″Ｘが大き
い″を有する最高１つの制御を持つか，又は前提″Ｙが
小さい″を有する最高１つの制御を持つが，前提″Ｘが
大きく，Ｙが小さい″を有する制御も前提″Ｘが大き
い″を有する制御も持たず，また前提″Ｘが大きく，Ｙ
が小さい″を有する制御も前提″Ｙが小さい″を有する
制御も持たず，更に前提″Ｘが大きい″を有する制御も
前提″Ｙが小さい″を有する制御も持たない時にのみ，
この制御集合は一致している。更に制御集合が前提″Ｘ
が大きい″を有する２つの制御を持つ時にのみ，この制
御集合は一致している。
【００２３】こうして上述の例において，前提″Ｘが大
きく，Ｙが小さい″を有する精確に１つ（１つでかつ１
つのみ）の制御があるか，又は前提″Ｘが大きい″を有
する精確に１つの制御又は前提″Ｙが小さい″を有する
精確に１つの制御がある時にのみ，制御集合が完全で一
致している。
きく，Ｙが小さい″を有する精確に１つ（１つでかつ１
つのみ）の制御があるか，又は前提″Ｘが大きい″を有
する精確に１つの制御又は前提″Ｙが小さい″を有する
精確に１つの制御がある時にのみ，制御集合が完全で一
致している。
【００２４】例えば１対の言語学的情報に対して示され
る条件は，もちろん入力量についての各対の言語学的情
報に対して成立せねばならない。
る条件は，もちろん入力量についての各対の言語学的情
報に対して成立せねばならない。
【００２５】各制御の前提における言語学的情報が常に
ＡＮＤで論理結合されるという要求は，上記の例につい
て前提″Ｘが大きいかＹが小さい″を持つ言語学的制御
があつてはならないことを意味する。前提における言語
学的情報が常に対をなす種々の入力量に当てはまるとい
う条件は，例えば前提″Ｘが小さく，Ｙがかなり大き
い″を有する制御を排除する。
ＡＮＤで論理結合されるという要求は，上記の例につい
て前提″Ｘが大きいかＹが小さい″を持つ言語学的制御
があつてはならないことを意味する。前提における言語
学的情報が常に対をなす種々の入力量に当てはまるとい
う条件は，例えば前提″Ｘが小さく，Ｙがかなり大き
い″を有する制御を排除する。
【００２６】次に２つの入力量Ｘ及びＹの場合につい
て，請求項１の上位概念の式（１）の分母が常に１であ
る例を示す。
て，請求項１の上位概念の式（１）の分母が常に１であ
る例を示す。
【数４】 がＸの言語学的ヘツジであり，
【数５】 がＹの言語学的ヘツジであり，
【数６】 がＺの言語学的ヘツジであるものとする。ｉ＝１，・・
・，Ｎに対してμｉ，νｉ及びλｉが制御Ｒｉにおける
Ｘ，Ｙ及びＺについての言語学的情報の従属関係である
ものとする。即ちμｉ，νｉ，λｉは
・，Ｎに対してμｉ，νｉ及びλｉが制御Ｒｉにおける
Ｘ，Ｙ及びＺについての言語学的情報の従属関係である
ものとする。即ちμｉ，νｉ，λｉは
【数４】，
【数５】及び
【数６】の要素である。請求項１による式（２）のた
め，重み付け係数の和について次の式（３）が成立す
る。
め，重み付け係数の和について次の式（３）が成立す
る。
【数７】
【００２７】｛Ｒ１，・・・，ＲＮ｝が完全な一致制御
集合であり，即ち 及び の可能な各組合わせが（直接又は間接に）式（３）の最
後の項に精確に１回現れることを考慮すると，この場合
種々の被加数を整理し直して二重和として書くことがで
きる。更にＸ及びＹの言語学的ヘツジがそれぞれ″フア
ジー情報系″を形成することを考慮すると，次の式
（４）が得られる。
集合であり，即ち 及び の可能な各組合わせが（直接又は間接に）式（３）の最
後の項に精確に１回現れることを考慮すると，この場合
種々の被加数を整理し直して二重和として書くことがで
きる。更にＸ及びＹの言語学的ヘツジがそれぞれ″フア
ジー情報系″を形成することを考慮すると，次の式
（４）が得られる。
【数８】
【００２８】図２に示す本発明の方法により動作するフ
アジー制御装置は，ソフトウエアプログラムとしても，
市販の計算技術−ハードウエアモジユールによつても技
術的に実現される。
アジー制御装置は，ソフトウエアプログラムとしても，
市販の計算技術−ハードウエアモジユールによつても技
術的に実現される。
【００２９】本発明による方法の有利の展開が請求項２
及び３に示されている。
及び３に示されている。
【００３０】図４は請求項２により可能な台形従属関係
を示している（三角形関数及びランプ関数もこれに含ま
れる）。μ（ｘ１）＝μ（ｘ４）＝０及びμ（ｘ２）＝
μ（ｘ３）＝１と規定する場合，各台形状従属関係は４
つの支持個所ｘ１，・・・，ｘ４により一義的に特徴づ
けられる。台形状従属関係に限定すると，まず実際の値
に近い２つの支持個所を求め，それからこれら２つの支
持個所を介して直線的に補間することにより（図４参
照），各従属関係が精確に求められる。制御の結論のた
め第１の段階において必要な従属関係の″デフアジフイ
ケーシヨン″も，この限定において容易に実行可能であ
る。
を示している（三角形関数及びランプ関数もこれに含ま
れる）。μ（ｘ１）＝μ（ｘ４）＝０及びμ（ｘ２）＝
μ（ｘ３）＝１と規定する場合，各台形状従属関係は４
つの支持個所ｘ１，・・・，ｘ４により一義的に特徴づ
けられる。台形状従属関係に限定すると，まず実際の値
に近い２つの支持個所を求め，それからこれら２つの支
持個所を介して直線的に補間することにより（図４参
照），各従属関係が精確に求められる。制御の結論のた
め第１の段階において必要な従属関係の″デフアジフイ
ケーシヨン″も，この限定において容易に実行可能であ
る。
【００３１】フアジー制御装置の特性面は，台形状従属
関係の場合三次元多重線形である。支持点を適当に選ぶ
と，本発明により動作するフアジー制御装置は，支持点
を介する三次元多重線形補間により精確に模擬される。
ここで″精確″とは，初期フアジー制御装置と補間模擬
が同じ特性面を持つことをいう。
関係の場合三次元多重線形である。支持点を適当に選ぶ
と，本発明により動作するフアジー制御装置は，支持点
を介する三次元多重線形補間により精確に模擬される。
ここで″精確″とは，初期フアジー制御装置と補間模擬
が同じ特性面を持つことをいう。
【００３２】台形状従属関係に限定すると，図２に示す
方法により動作するフアジー制御装置は，適当に選ばれ
る支持個所を介する三次元形補間によつても実現され
る。
方法により動作するフアジー制御装置は，適当に選ばれ
る支持個所を介する三次元形補間によつても実現され
る。
【００３３】本発明の別の有利な構成によれば，請求項
３に記載されているように，フアジー制御装置が各走査
時点にその動作を２つの段階で行う。第１の段階では，
入力量についてのすべての言語学的情報に対する各入力
量の実際の値の従属値が求められて，一時記憶される。
第２の段階では，請求項１の式（２）による値ω
ｉ（ｔ）が，この一時記憶されている値への読取りアク
セスにより計算される。本発明のこの展開では，２つの
入力量Ｘ及びＹｎｘ＋ｎｙの場合について従属値が求め
られ，ここでｎｘ及びｎｙはＸ及びＹの言語学的ヘツジ
の要素数を示す。ｉ＝１，・・・，Ｎに対して式（２）
による値ωｉ（ｔ）の言算の際，常に新しく従属値ａ
ｉ１（ｔ）及びａｉ２（ｔ）が求められるので，最も不
利な場合ｎｘ＊ｎｙの決定が行われることになる。
３に記載されているように，フアジー制御装置が各走査
時点にその動作を２つの段階で行う。第１の段階では，
入力量についてのすべての言語学的情報に対する各入力
量の実際の値の従属値が求められて，一時記憶される。
第２の段階では，請求項１の式（２）による値ω
ｉ（ｔ）が，この一時記憶されている値への読取りアク
セスにより計算される。本発明のこの展開では，２つの
入力量Ｘ及びＹｎｘ＋ｎｙの場合について従属値が求め
られ，ここでｎｘ及びｎｙはＸ及びＹの言語学的ヘツジ
の要素数を示す。ｉ＝１，・・・，Ｎに対して式（２）
による値ωｉ（ｔ）の言算の際，常に新しく従属値ａ
ｉ１（ｔ）及びａｉ２（ｔ）が求められるので，最も不
利な場合ｎｘ＊ｎｙの決定が行われることになる。
【図１】従来のフアジー制御装置の動作を示す流れ図で
ある。
ある。
【図２】本発明の方法により動作するフアジー制御装置
の流れ図である。
の流れ図である。
【図３】″フアジー情報系″の概念を示す図である。
【図４】従属関係である支持個所を示す図である。
Ａｉｊ 言語学的情報 ａｉｊ 従属度 Ｒｉ 制御 ｔ 時点 Ｚｉ 数値 ｚｔ 数
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 クラウス−デイーテル・マイエル−グラー マン ドイツ連邦共和国ベルリン・オルベルスシ ユトラーセ４
Claims (3)
- 【請求項１】 言語学的制御の集合｛Ｒｌ，・・・，Ｒ
Ｎ｝が，それぞれ前提として入力量についての１つ又は
複数の言語学的情報を持ち，また結論として制御により
決定される量についての言語学的情報を持ち，各言語学
的情報に対してこの情報に関係する量の母集団について
の従属関係が存在し，第１の段階において，制御Ｒｉの
各々に対して，結論の言語学的情報を特徴づける従属関
係の“デフアジフイケーシヨン″により得られる，情報
に関係する量の数値Ｚｉにより，結論が代えられ，第２
の段階において，評価を行う各時点ｔに対して，制御Ｒ
ｉの前提において現れる各言語学的情報Ａｉｊ用のすべ
ての制御Ｒｉにおいて，言語学的情報に関係する量の実
際の値が言語学的情報を特徴づける従属関係中に持つ従
属度ａｉｊ（ｔ）が求められ，数ｚｔが次の式（１） 【数１】 （たたしｉ＝１，・・・，Ｎωｉ（ｔ）は制御Ｒｉの実
際の重み付け）により形成され，言語学的制御により決
定される量の値として使用される方法において，制御Ｒ
ｉの実際の重み付けか次の式（２） 【数２】 により形成され，各入力量の言語学的ヘツジがフアジー
情報系を形成し，即ち入力量の可能な各値について，入
力量についての言語学的情報を特徴づける従属関係に対
する従属値の和が常に１であり，各制御の前提における
言語学的情報が常にＡＮＤ関係で論理結合され，各制御
の前提における言語学的情報が対をなして種々の入力量
に当てはまり，制御集合が言語学的情報の可能な各組合
わせ（Ａｕｓｓａｇｅ１，・・・，Ａｕｓｓａｇｅｎ）
に対して完全であり，ここでｎが入力量の数を表し，Ａ
ｕｓｓａｇｅｉがｉ番目の入力量（ｉ＝１，・・・，
ｎ）に当てはまり，集合｛Ａｕｓｓａｇｅｉ，・・・Ａ
ｕｓｓａｇｅｎ｝の言語学的情報のみから成る前提を持
つ制御Ｒｉがあり，制御集合が一致し，従つて入力量に
ついての言語学的情報の可能な各組合わせ（Ａｕｓｓａ
ｇｅ１，・・・Ａｕｓｓａｇｅｍ）に対して最高１つの
制御Ｒｉがあり，この制御の前提が集合｛Ａｕｓｓａｇ
ｅ１，・・・，Ａｕｓｓａｇｅｍ｝の言語学的情報のみ
から成り，それにより式（１）において分母 【数３】 か常に値１をとることを特徴とする，フアジー制御装置
の入力量についての言語学的情報用の従属関係を作成し
かつ言語学的制御の集合を作成して評価する方法。 - 【請求項２】 台形状従属関係が使用されることを特徴
とする，請求項１に記載の方法。 - 【請求項３】 各走査時点に各入力量に対して，これら
の入力量についてのすべての言語学的情報の実際の値の
従属値が前もつて求められ，一時記憶され，この走査時
点のために制御を行う際，記憶されている従属値が使用
されることを特徴とする，請求項１に記載の方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE4238772A DE4238772C1 (de) | 1992-11-12 | 1992-11-12 | Verfahren zur Auswertung einer Menge linguistischer Regeln |
| DE4238772.8 | 1992-11-12 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06348307A true JPH06348307A (ja) | 1994-12-22 |
Family
ID=6473099
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5315727A Pending JPH06348307A (ja) | 1992-11-12 | 1993-11-11 | 言語学的制御の評価方法 |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5625754A (ja) |
| EP (1) | EP0600569B1 (ja) |
| JP (1) | JPH06348307A (ja) |
| AT (1) | ATE180335T1 (ja) |
| CA (1) | CA2102944C (ja) |
| DE (2) | DE4238772C1 (ja) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE4330914A1 (de) * | 1993-09-11 | 1995-03-23 | Bosch Gmbh Robert | Verfahren zum Widerstandsschweißen |
| DE4415693A1 (de) * | 1994-05-04 | 1995-11-09 | Thomson Brandt Gmbh | Verfahren zur Fuzzy-Inferenz in einem Fuzzy-Regelkreis |
| US6236978B1 (en) | 1997-11-14 | 2001-05-22 | New York University | System and method for dynamic profiling of users in one-to-one applications |
| JP2003527686A (ja) * | 2000-03-16 | 2003-09-16 | チェン，ユアン，ヤン | 事物を多数のクラスから１つまたは複数のクラスのメンバーとして分類する方法 |
| EP3737435B1 (en) | 2018-01-10 | 2023-10-18 | Tc1 Llc | Bearingless implantable blood pump |
| US12019673B2 (en) | 2020-12-16 | 2024-06-25 | International Business Machines Corporation | Digital semantic structure conversion |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63279302A (ja) * | 1987-05-12 | 1988-11-16 | Fujitsu Ltd | ファジイ推論方式 |
| JPH03123902A (ja) * | 1989-10-06 | 1991-05-27 | Omron Corp | ハイブリッド制御装置及びハイブリッド制御方法 |
| JPH0414103A (ja) * | 1990-05-08 | 1992-01-20 | Omron Corp | ハイブリッドプロセス制御装置 |
| JPH04107703A (ja) * | 1990-08-29 | 1992-04-09 | Omron Corp | 温湿度調節装置 |
| JPH04316174A (ja) * | 1991-04-15 | 1992-11-06 | Mikuni Corp | デファジィファイア回路 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0682396B2 (ja) * | 1985-10-22 | 1994-10-19 | オムロン株式会社 | メンバーシップ関数合成装置およびファジィ・システム |
| US5189728A (en) * | 1988-08-18 | 1993-02-23 | Omron Tateisi Electronics Co. | Rule generating and verifying apparatus for fuzzy control |
| US5179625A (en) * | 1988-09-26 | 1993-01-12 | Omron Tateisi Electronics Co. | Fuzzy inference system having a dominant rule detection unit |
| EP0509796A3 (en) * | 1991-04-15 | 1993-05-12 | Mikuni Corporation | Defuzzifier circuit |
-
1992
- 1992-11-12 DE DE4238772A patent/DE4238772C1/de not_active Expired - Fee Related
-
1993
- 1993-10-26 EP EP93250290A patent/EP0600569B1/de not_active Expired - Lifetime
- 1993-10-26 DE DE59309593T patent/DE59309593D1/de not_active Expired - Fee Related
- 1993-10-26 AT AT93250290T patent/ATE180335T1/de not_active IP Right Cessation
- 1993-11-11 JP JP5315727A patent/JPH06348307A/ja active Pending
- 1993-11-12 CA CA002102944A patent/CA2102944C/en not_active Expired - Fee Related
-
1995
- 1995-06-22 US US08/493,526 patent/US5625754A/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63279302A (ja) * | 1987-05-12 | 1988-11-16 | Fujitsu Ltd | ファジイ推論方式 |
| JPH03123902A (ja) * | 1989-10-06 | 1991-05-27 | Omron Corp | ハイブリッド制御装置及びハイブリッド制御方法 |
| JPH0414103A (ja) * | 1990-05-08 | 1992-01-20 | Omron Corp | ハイブリッドプロセス制御装置 |
| JPH04107703A (ja) * | 1990-08-29 | 1992-04-09 | Omron Corp | 温湿度調節装置 |
| JPH04316174A (ja) * | 1991-04-15 | 1992-11-06 | Mikuni Corp | デファジィファイア回路 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| ATE180335T1 (de) | 1999-06-15 |
| EP0600569A1 (de) | 1994-06-08 |
| CA2102944A1 (en) | 1994-05-13 |
| DE59309593D1 (de) | 1999-06-24 |
| US5625754A (en) | 1997-04-29 |
| CA2102944C (en) | 1999-03-09 |
| EP0600569B1 (de) | 1999-05-19 |
| DE4238772C1 (de) | 1993-12-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP2564049B1 (de) | STEUERGERÄT UND VERFAHREN ZUR BERECHNUNG EINER AUSGANGSGRÖßE FÜR EINE STEUERUNG | |
| US5179634A (en) | System for synthesizing new fuzzy rule sets from existing fuzzy rule sets | |
| JP3946233B2 (ja) | 画像表示システム | |
| JP2883784B2 (ja) | マイクロコンピュータ | |
| US7444312B2 (en) | Method and arrangement for designing a technical system | |
| US7529651B2 (en) | Accurate linear parameter estimation with noisy inputs | |
| US5577162A (en) | Dynamic programming matching system for speech recognition | |
| JPH07319706A (ja) | ルール合成方法 | |
| JPH06348307A (ja) | 言語学的制御の評価方法 | |
| Schoukens et al. | Modified AIC rule for model selection in combination with prior estimated noise models | |
| CN120579145B (zh) | 一种目标长航迹预测方法、设备、介质、产品 | |
| JP2518871B2 (ja) | パタン比較器 | |
| US6031983A (en) | Post image techniques | |
| CN112668717B (zh) | 一种面向神经网络模型优化的数据处理方法和装置 | |
| JPS5851299B2 (ja) | 企業モデル・シミュレ−ション・システム | |
| JP2735271B2 (ja) | プログラマブルコントローラ | |
| Nader | Petri nets for real time control algorithms decomposition | |
| JPH0644294A (ja) | 信号発生装置とシミュレーション装置及び制御装置 | |
| CN121145593A (zh) | 基于物理约束深度学习的相场模拟方法、装置及电子设备 | |
| JP3095532B2 (ja) | エキスパートシステム | |
| JP2025179306A (ja) | 学習装置、学習方法、及び、記録媒体 | |
| JPH03111937A (ja) | エキスパート判断モデル生成方式 | |
| Yin et al. | Hybrid stock models and parameter estimation | |
| Solberg | A modular implementation of the extended Kalman filter | |
| WO2021260888A1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び、記録媒体 |