JPH0668309A - パターン判別用ファジィ推論装置および判別ルール作成装置 - Google Patents
パターン判別用ファジィ推論装置および判別ルール作成装置Info
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- JPH0668309A JPH0668309A JP4216754A JP21675492A JPH0668309A JP H0668309 A JPH0668309 A JP H0668309A JP 4216754 A JP4216754 A JP 4216754A JP 21675492 A JP21675492 A JP 21675492A JP H0668309 A JPH0668309 A JP H0668309A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 従来の後件部が１つの命題からなるパターン
判別用ファジィ推論法ではできなかったパターン空間内
のファジィ分割された１つの領域に異なる群に属するパ
ターンが存在する場合にも、パターンを正しく判別する
こと、およびその判別用ルールを与えられたパターンか
ら自動的に作成することを目的とする。 【構成】 後件部が確信度付きの複数の命題で記述され
た推論ルールを用い、最大の確信度を与える後件部命題
を選択するパターン判別部２からなる推論法と、判別す
べきパターンすべてを用いて、求めた適合度をルール毎
に後件部の命題別にたしこみ、得られた確信度をルール
毎にその和が１になるように正規化する確信度決定部３
により判別用ルールを作成する。また、誤判別判定部を
付加し、与えられたすべてのパターンを正しく判定する
のに必要なルール数を自動決定する。
判別用ファジィ推論法ではできなかったパターン空間内
のファジィ分割された１つの領域に異なる群に属するパ
ターンが存在する場合にも、パターンを正しく判別する
こと、およびその判別用ルールを与えられたパターンか
ら自動的に作成することを目的とする。 【構成】 後件部が確信度付きの複数の命題で記述され
た推論ルールを用い、最大の確信度を与える後件部命題
を選択するパターン判別部２からなる推論法と、判別す
べきパターンすべてを用いて、求めた適合度をルール毎
に後件部の命題別にたしこみ、得られた確信度をルール
毎にその和が１になるように正規化する確信度決定部３
により判別用ルールを作成する。また、誤判別判定部を
付加し、与えられたすべてのパターンを正しく判定する
のに必要なルール数を自動決定する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はパターン判別装置に関
し、特にファジィ推論によりパターンを判別するパター
ン判別装置、およびその判別に用いるルールの作成装置
に関するものである。
し、特にファジィ推論によりパターンを判別するパター
ン判別装置、およびその判別に用いるルールの作成装置
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】２群判別のような判別問題を解くための
ファジィ推論法および判別用のファジィ推論ルールの作
成法が提案されている。一般にＭ群判別とは、パターン
xp =(x1p,x2p,...,xnp)が与えられたときに、そのパタ
ーンが M 個のグループ（群と呼ぶ）G1,G2,...,GM のい
ずれに属しているかを判別する問題をいう。
ファジィ推論法および判別用のファジィ推論ルールの作
成法が提案されている。一般にＭ群判別とは、パターン
xp =(x1p,x2p,...,xnp)が与えられたときに、そのパタ
ーンが M 個のグループ（群と呼ぶ）G1,G2,...,GM のい
ずれに属しているかを判別する問題をいう。
【０００３】従来のパターン判別用のファジィ推論法お
よび判別ルールの作成法の例として、第７回ファジィシ
ステムシンポジウム講演論文集のｐｐ．１８１ー１８４
に記載されている方法がある。図７にその推論法と作成
された判別用のファジィ推論ルールの一例を示す。この
推論法では、ルールの後件部を１つの群で記述し、入力
されたパターンに対して最大の適合度を与えるルールの
後件部を全体の推論結果としている。また、与えられた
パターンから自動的に判別用の推論ルールを作成する方
法も提案されている。
よび判別ルールの作成法の例として、第７回ファジィシ
ステムシンポジウム講演論文集のｐｐ．１８１ー１８４
に記載されている方法がある。図７にその推論法と作成
された判別用のファジィ推論ルールの一例を示す。この
推論法では、ルールの後件部を１つの群で記述し、入力
されたパターンに対して最大の適合度を与えるルールの
後件部を全体の推論結果としている。また、与えられた
パターンから自動的に判別用の推論ルールを作成する方
法も提案されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】図７に示した判別用ル
ールは、図８に示すようなパターンに対して作成された
推論ルールであるが、上記のような推論法では、図８に
示すようなパターン空間内のファジィ分割された１つの
領域に異なる群に属するパターンが存在する場合、パタ
ーンを正しく判別できない。また、ルールの作成法につ
いても、作成するルールが後件部を１群のみで記述する
ものであるため、与えられたパターンをすべて正しく判
定できるために必要なルール数が多くなるという問題点
があった。
ールは、図８に示すようなパターンに対して作成された
推論ルールであるが、上記のような推論法では、図８に
示すようなパターン空間内のファジィ分割された１つの
領域に異なる群に属するパターンが存在する場合、パタ
ーンを正しく判別できない。また、ルールの作成法につ
いても、作成するルールが後件部を１群のみで記述する
ものであるため、与えられたパターンをすべて正しく判
定できるために必要なルール数が多くなるという問題点
があった。
【０００５】本発明はかかる点に鑑み、ルール後件部を
確信度付きの複数個の群で記述し、ルールの適合度と確
信度の積をすべてのルールについて群毎の総和を計算
し、最大の確信度を与える群を推論結果とすることによ
り、パターン空間内のファジィ分割された１つの領域に
異なる群に属するパターンが存在する場合にも、パター
ンを正しく判別できるパターン判別用のファジィ推論装
置、およびルール後件部が確信度付きの複数個の群で記
述された判別ルールの作成装置を提供することを目的と
する。
確信度付きの複数個の群で記述し、ルールの適合度と確
信度の積をすべてのルールについて群毎の総和を計算
し、最大の確信度を与える群を推論結果とすることによ
り、パターン空間内のファジィ分割された１つの領域に
異なる群に属するパターンが存在する場合にも、パター
ンを正しく判別できるパターン判別用のファジィ推論装
置、およびルール後件部が確信度付きの複数個の群で記
述された判別ルールの作成装置を提供することを目的と
する。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は、判別に用いる
ファジィ推論ルールの前件部ファジィ集合を記憶する前
件部記憶部と１ルールにつき複数個の後件部命題を確信
度付きで記憶する後件部複数命題記憶部とからなる判別
ルール記憶部と、判別すべき入力パターンに対してルー
ル前件部の適合度を計算する適合度演算部と後件部の各
命題毎に確信度を計算する確信度演算部と最大の確信度
を与える後件部命題を選択する後件部命題選択部からな
るパターン判別部とを備えたことを特徴とするものであ
る。
ファジィ推論ルールの前件部ファジィ集合を記憶する前
件部記憶部と１ルールにつき複数個の後件部命題を確信
度付きで記憶する後件部複数命題記憶部とからなる判別
ルール記憶部と、判別すべき入力パターンに対してルー
ル前件部の適合度を計算する適合度演算部と後件部の各
命題毎に確信度を計算する確信度演算部と最大の確信度
を与える後件部命題を選択する後件部命題選択部からな
るパターン判別部とを備えたことを特徴とするものであ
る。
【０００７】また本発明は、前記発明の判別ルール記憶
部およびパターン判別部と、判別すべき入力パターンに
対してルール前件部の適合度を計算する適合度演算部と
ルール毎に前記適合度を後件部の命題別にたしこむ確信
度構成部と前記確信度構成部により得られた確信度をル
ール毎にその和が１になるように正規化する確信度正規
化部からなる確信度決定部とを備えたことを特徴とする
ものである。
部およびパターン判別部と、判別すべき入力パターンに
対してルール前件部の適合度を計算する適合度演算部と
ルール毎に前記適合度を後件部の命題別にたしこむ確信
度構成部と前記確信度構成部により得られた確信度をル
ール毎にその和が１になるように正規化する確信度正規
化部からなる確信度決定部とを備えたことを特徴とする
ものである。
【０００８】さらに本発明は、請求項２の発明に与えら
れた判別すべきパターンを正しく判別できたか否かを判
定し、１つでも誤判別があった場合に前記判別ルール記
憶部に記憶されている前件部ファジィ集合の数を入力変
数毎に１つ増加させる誤判別判定部を付加したことを特
徴とするものである。
れた判別すべきパターンを正しく判別できたか否かを判
定し、１つでも誤判別があった場合に前記判別ルール記
憶部に記憶されている前件部ファジィ集合の数を入力変
数毎に１つ増加させる誤判別判定部を付加したことを特
徴とするものである。
【０００９】
【作用】本発明によれば、ルール後件部を確信度付きの
複数個の命題で記述し、ルールの適合度と確信度の積を
すべてのルールについて命題毎に総和を計算し、最大値
を与える命題を推論結果とするため、パターン空間内の
ファジィ分割された１つの領域に異なる群に属するパタ
ーンが存在する場合にも、パターンを正しく判別するこ
とができる。
複数個の命題で記述し、ルールの適合度と確信度の積を
すべてのルールについて命題毎に総和を計算し、最大値
を与える命題を推論結果とするため、パターン空間内の
ファジィ分割された１つの領域に異なる群に属するパタ
ーンが存在する場合にも、パターンを正しく判別するこ
とができる。
【００１０】また、本発明によれば、ルール後件部が確
信度付きの複数個の命題で記述された判別ルールを、与
えられたパターンから自動的に作成することができる。
信度付きの複数個の命題で記述された判別ルールを、与
えられたパターンから自動的に作成することができる。
【００１１】さらに本発明によれば、誤判別判定部を付
加したことにより、与えられたパターンをすべて正しく
判別するために必要なルール数を自動的に決定すること
ができる。
加したことにより、与えられたパターンをすべて正しく
判別するために必要なルール数を自動的に決定すること
ができる。
【００１２】
【実施例】以下、第１の発明の一実施例を図面を参照し
ながら説明する。
ながら説明する。
【００１３】図１は第１の発明の一実施例を示す構成図
である。図１において、１は判別に用いるファジィ推論
ルールを記憶しておく判別ルール記憶部、２は入力され
たパターンがどの群に属するかを判別するパターン判別
部である。判別ルール記憶部１は、ルールの前件部ファ
ジィ集合を記憶する前件部記憶部１ａと１ルールにつき
後件部に複数個の命題を確信度付きで記憶する後件部複
数命題記憶部１ｂとからなる。パターン判別部２は、判
別すべき入力パターンに対してルール前件部の適合度を
計算する適合度演算部２ａと後件部の各命題毎に確信度
を計算する確信度演算部２ｂと最大の確信度を与える後
件部命題を選択する後件部命題選択部２ｃからなる。
である。図１において、１は判別に用いるファジィ推論
ルールを記憶しておく判別ルール記憶部、２は入力され
たパターンがどの群に属するかを判別するパターン判別
部である。判別ルール記憶部１は、ルールの前件部ファ
ジィ集合を記憶する前件部記憶部１ａと１ルールにつき
後件部に複数個の命題を確信度付きで記憶する後件部複
数命題記憶部１ｂとからなる。パターン判別部２は、判
別すべき入力パターンに対してルール前件部の適合度を
計算する適合度演算部２ａと後件部の各命題毎に確信度
を計算する確信度演算部２ｂと最大の確信度を与える後
件部命題を選択する後件部命題選択部２ｃからなる。
【００１４】以上のように構成されたパターン判別用フ
ァジィ推論装置の動作を図２のフローチャートを参照し
ながら説明する。本実施例の動作をより具体的に示すた
め、ここでは、与えられた N 個のパターン xp = (x1p,
x2p,...,xnp), p=1,2,...,Nがそれぞれ、M 個のグルー
プ G1,G2,...,GM のいずれに属しているかを判別する問
題を例として説明する。本発明では、判別用のファジィ
推論ルールとして次の形式のものを用いる。
ァジィ推論装置の動作を図２のフローチャートを参照し
ながら説明する。本実施例の動作をより具体的に示すた
め、ここでは、与えられた N 個のパターン xp = (x1p,
x2p,...,xnp), p=1,2,...,Nがそれぞれ、M 個のグルー
プ G1,G2,...,GM のいずれに属しているかを判別する問
題を例として説明する。本発明では、判別用のファジィ
推論ルールとして次の形式のものを用いる。
【００１５】
【数１】
【００１６】ただし，Aij i はパターン空間内の第 i 軸
上のファジィ集合、添字 ji(ji=0,1,...,s)は第 i 軸上
ファジィ集合に付した番号、k (k=0,1,...,N-1)はルー
ル番号、CFk Gm(m=1,2,...,M)は k 番目のルール後件部
の命題「パターン p はグループ Gmに属している」を指
示する度合すなわち確信度を表す。また、ルールの総数
N は (s+1)n であり、ルール番号 k は次式で与える。
上のファジィ集合、添字 ji(ji=0,1,...,s)は第 i 軸上
ファジィ集合に付した番号、k (k=0,1,...,N-1)はルー
ル番号、CFk Gm(m=1,2,...,M)は k 番目のルール後件部
の命題「パターン p はグループ Gmに属している」を指
示する度合すなわち確信度を表す。また、ルールの総数
N は (s+1)n であり、ルール番号 k は次式で与える。
【００１７】
【数２】
【００１８】［ステップa1］判別すべきパターン xp =
(x1p,x2p,...,xnp) を取り込む。
(x1p,x2p,...,xnp) を取り込む。
【００１９】［ステップa2］k 番目のルール前件部の適
合度μkを，代数積(・)を用いて次式で与える．
合度μkを，代数積(・)を用いて次式で与える．
【００２０】
【数３】
【００２１】［ステップa3］各ルールについてのGm(m=
1,2,...,M)である確信度をμk・CFk Gmとする。
1,2,...,M)である確信度をμk・CFk Gmとする。
【００２２】［ステップa4］N 個のルールを用いたGm(m
=1,2,...,M)である確信度
=1,2,...,M)である確信度
【００２３】
【数４】
【００２４】とする。 ［ステップa5］N 個のルールを用いたファジィ推論結
果、すなわち判別結果を以下のよう定める。
果、すなわち判別結果を以下のよう定める。
【００２５】
【数５】
【００２６】本発明によれば、従来のパターン判別用フ
ァジィ推論法では判別できなかった図８のようなパター
ンを正しく判別することが可能となる。具体例を上げる
と、ファジィ分割された各領域に属するパターンの出現
頻度を考慮して、判定用のルールを次の９つとする。
ァジィ推論法では判別できなかった図８のようなパター
ンを正しく判別することが可能となる。具体例を上げる
と、ファジィ分割された各領域に属するパターンの出現
頻度を考慮して、判定用のルールを次の９つとする。
【００２７】
【数６】
【００２８】図８中のパターン xc1 に対して適合する
ルールは R4 と R7 であるからその推論結果は［ステッ
プa4］より、
ルールは R4 と R7 であるからその推論結果は［ステッ
プa4］より、
【００２９】
【数７】
【００３０】となり、xc1ε G2 と正しく判別される。
同様にパターン xc2 に対して適合するルールは R1、
R2、R4、R5 であるから、
同様にパターン xc2 に対して適合するルールは R1、
R2、R4、R5 であるから、
【００３１】
【数８】
【００３２】となり、xc2 ε G1 と正しく判別される。
このように、第１の発明によれば、ルール後件部を確信
度付きの複数個の命題で記述し、ルールの適合度と確信
度の積をすべてのルールについて命題毎に総和を計算
し、最大値を与える命題を推論結果とするため、パター
ン空間内のファジィ分割された１つの領域に異なる群に
属するパターンが存在する場合にも、パターンを正しく
判別することができる。
このように、第１の発明によれば、ルール後件部を確信
度付きの複数個の命題で記述し、ルールの適合度と確信
度の積をすべてのルールについて命題毎に総和を計算
し、最大値を与える命題を推論結果とするため、パター
ン空間内のファジィ分割された１つの領域に異なる群に
属するパターンが存在する場合にも、パターンを正しく
判別することができる。
【００３３】次に、第２の発明の一実施例を図３を用い
て説明する。なお、図３における判別ルール記憶部１お
よびパターン判別部２は、図１に示した第１の発明の実
施例とまったく同一であるので説明は省略する。第１の
発明の構成と異なるのは、確信度決定部３を備えたこと
である。確信度決定部３は、判別すべき入力パターンに
対してルール前件部の適合度を計算する適合度演算部３
ａとルール毎に前記適合度を後件部の命題別にたしこむ
確信度構成部３ｂと確信度構成部３ｂにより得られた確
信度をルール毎にその和が１になるように正規化する確
信度正規化部３ｃからなっている。
て説明する。なお、図３における判別ルール記憶部１お
よびパターン判別部２は、図１に示した第１の発明の実
施例とまったく同一であるので説明は省略する。第１の
発明の構成と異なるのは、確信度決定部３を備えたこと
である。確信度決定部３は、判別すべき入力パターンに
対してルール前件部の適合度を計算する適合度演算部３
ａとルール毎に前記適合度を後件部の命題別にたしこむ
確信度構成部３ｂと確信度構成部３ｂにより得られた確
信度をルール毎にその和が１になるように正規化する確
信度正規化部３ｃからなっている。
【００３４】以上のように構成された第２の発明の一実
施例の動作を図４のフローチャートを参照しながら説明
する。第２の発明は、与えられた N 個のパターン xp =
(x1 p,x2p,...,xnp), p=1,2,...,N からその判別用のル
ールを作成する方法である。
施例の動作を図４のフローチャートを参照しながら説明
する。第２の発明は、与えられた N 個のパターン xp =
(x1 p,x2p,...,xnp), p=1,2,...,N からその判別用のル
ールを作成する方法である。
【００３５】［ステップb1］パターン空間内の第 i 軸
上のファジィ集合の数 (s+1) を設定してルール数を決
定する。例えば s = 2、n = 2 のときルール数は 32 =
9個となる。
上のファジィ集合の数 (s+1) を設定してルール数を決
定する。例えば s = 2、n = 2 のときルール数は 32 =
9個となる。
【００３６】［ステップb2］パターンの番号 p を 1 に
初期化する。
初期化する。
【００３７】［ステップb3］p 番目のパターン xp = (x
1p,x2p,...,xnp) を取り込む。
1p,x2p,...,xnp) を取り込む。
【００３８】［ステップb4］p 番目のパターンに対して
k 番目のルール前件部の適合度μkを，（数５）により
計算する。ただし、Gm は p 番目のパターンが属してい
るグループとする。
k 番目のルール前件部の適合度μkを，（数５）により
計算する。ただし、Gm は p 番目のパターンが属してい
るグループとする。
【００３９】［ステップb5］ルール毎に Gm(m=1,2,...,
M) である確信度をμkp Gmとして次式により計算する。
M) である確信度をμkp Gmとして次式により計算する。
【００４０】
【数９】
【００４１】ただし、p = 1 のとき すなわちμk0 Gm =
0.0 とする。 ［ステップb6］p = N ならステップb7を、それ以外はス
テップb3を実行する。
0.0 とする。 ［ステップb6］p = N ならステップb7を、それ以外はス
テップb3を実行する。
【００４２】［ステップb7］ルール毎に確信度の値を次
式により正規化する。ただし、ルール k においてパタ
ーン xp が Gm(m=1,2,...,M) に属すると支持する正規
化された確信度をCFk Gmで表す。
式により正規化する。ただし、ルール k においてパタ
ーン xp が Gm(m=1,2,...,M) に属すると支持する正規
化された確信度をCFk Gmで表す。
【００４３】
【数１０】
【００４４】以上説明したように、第２の発明によれ
ば、ルール後件部が確信度付きの複数個の命題で記述さ
れた判別ルールを、与えられたパターンから自動的に作
成することができる。
ば、ルール後件部が確信度付きの複数個の命題で記述さ
れた判別ルールを、与えられたパターンから自動的に作
成することができる。
【００４５】次に、第３の発明の一実施例を図５を参照
しながら説明する。なお、図５に示す第３の発明の一実
施例は、基本的に図３に示した第２の発明の一実施例と
同じ構成であるので同一構成部分には同一番号を付して
詳細な説明は省略する。第２の発明の構成と異なるの
は、新たに誤認識判定部４を付加したことである。
しながら説明する。なお、図５に示す第３の発明の一実
施例は、基本的に図３に示した第２の発明の一実施例と
同じ構成であるので同一構成部分には同一番号を付して
詳細な説明は省略する。第２の発明の構成と異なるの
は、新たに誤認識判定部４を付加したことである。
【００４６】以上のように構成された第３の発明の一実
施例の動作を図６のフローチャートを参照しながら説明
する。
施例の動作を図６のフローチャートを参照しながら説明
する。
【００４７】［ステップc1］パターン空間内の第 i 軸
上のファジィ集合の数を2（つまりs=1）に設定する。
上のファジィ集合の数を2（つまりs=1）に設定する。
【００４８】本実施例のステップc2からステップc8まで
は、第２の発明におけるステップb1からステップb7とま
ったく同じ動作であるので説明は省略する。
は、第２の発明におけるステップb1からステップb7とま
ったく同じ動作であるので説明は省略する。
【００４９】［ステップc9］パターンの番号 p を 1 に
再び初期化する。
再び初期化する。
【００５０】本実施例のステップc10からステップc14ま
では、第１の発明におけるステップa1からステップa5と
まったく同じ動作であるので説明は省略する。
では、第１の発明におけるステップa1からステップa5と
まったく同じ動作であるので説明は省略する。
【００５１】［ステップc15］p = N ならステップc16
を、それ以外はステップc10を実行する。
を、それ以外はステップc10を実行する。
【００５２】［ステップc16］N 個のパターンがすべて
正しく判定できたならルールの作成を終了。そうでなけ
れば、s を 1 増やして（すなわちルール数を増やし
て）ステップc2を実行する。
正しく判定できたならルールの作成を終了。そうでなけ
れば、s を 1 増やして（すなわちルール数を増やし
て）ステップc2を実行する。
【００５３】以上のように、第３の発明によれば、誤判
別判定部を付加したことにより、与えられたパターンを
すべて正しく判別するために必要なファジィ集合（ルー
ル）の数を自動的に決定することができる。
別判定部を付加したことにより、与えられたパターンを
すべて正しく判別するために必要なファジィ集合（ルー
ル）の数を自動的に決定することができる。
【００５４】
【発明の効果】第１の発明によれば、ルール後件部を確
信度付きの複数個の命題で記述し、ルールの適合度と確
信度の積をすべてのルールについて命題毎に総和を計算
し、最大値を与える命題を推論結果とするため、パター
ン空間内のファジィ分割された１つの領域に異なる群に
属するパターンが存在する場合にも、パターンを正しく
判別することができる。
信度付きの複数個の命題で記述し、ルールの適合度と確
信度の積をすべてのルールについて命題毎に総和を計算
し、最大値を与える命題を推論結果とするため、パター
ン空間内のファジィ分割された１つの領域に異なる群に
属するパターンが存在する場合にも、パターンを正しく
判別することができる。
【００５５】第２の発明によれば、ルール後件部が確信
度付きの複数個の命題で記述された判別ルールを、与え
られたパターンから自動的に作成することができる。
度付きの複数個の命題で記述された判別ルールを、与え
られたパターンから自動的に作成することができる。
【００５６】第３の発明によれば、誤判別判定部を付加
したことにより、与えられたパターンをすべて正しく判
別するために必要なルール数を自動的に決定することが
できる。
したことにより、与えられたパターンをすべて正しく判
別するために必要なルール数を自動的に決定することが
できる。
【００５７】なお、以上の説明では前件部のファジィ集
合を表すメンバシップ関数は三角型としたが、台形型、
正規分布型など他の形状のファジィ集合を用いることも
できる。また、ルール前件部の適合度の算出法について
も、積演算だけでなくｍｉｎ演算などを用いてもよい。
合を表すメンバシップ関数は三角型としたが、台形型、
正規分布型など他の形状のファジィ集合を用いることも
できる。また、ルール前件部の適合度の算出法について
も、積演算だけでなくｍｉｎ演算などを用いてもよい。
【００５８】また、本発明は上記実施例に限定されるも
のではなく本発明の趣旨に基づいて種々の応用が可能で
ありこれらを本発明の範囲から排除するものではない。
のではなく本発明の趣旨に基づいて種々の応用が可能で
ありこれらを本発明の範囲から排除するものではない。
【図１】第１の発明の一実施例のパターン判別用ファジ
ィ推論装置の構成図
ィ推論装置の構成図
【図２】同実施例の動作手順を示すフローチャート
【図３】第２の発明の一実施例の判別用ルール作成装置
の構成図
の構成図
【図４】同実施例の動作手順を示すフローチャート
【図５】第３の発明の一実施例の構成図
【図６】同実施例の動作手順を示すフローチャート
【図７】従来のパターン判別用ファジィ推論法と判別用
ファジィ推論ルールの一例を示す図
ファジィ推論ルールの一例を示す図
【図８】従来法でうまく判別できないパターン群の一例
を示す図
を示す図
１ 判別ルール記憶部 １ａ 前件部記憶部 １ｂ 後件部複数命題記憶部 ２ パターン判別部 ２ａ 適合度演算部 ２ｂ 後件部命題別確信度演算部 ２ｃ 後件部命題選択部 ３ 確信度決定部 ３ａ 適合度演算部 ３ｂ 確信度構成部 ３ｃ 確信度正規化部 ４ 誤判別判定部
Claims (3)
- 【請求項１】判別に用いるファジィ推論ルールの前件部
ファジィ集合を記憶する前件部記憶部と１ルールにつき
後件部に複数個の命題を確信度付きで記憶する後件部複
数命題記憶部とからなる判別ルール記憶部と、判別すべ
き入力パターンに対してルール前件部の適合度を計算す
る適合度演算部と後件部の各命題毎に確信度を計算する
確信度演算部と最大の確信度を与える後件部命題を選択
する後件部命題選択部からなるパターン判別部とを備え
たことを特徴とするパターン判別用ファジィ推論装置。 - 【請求項２】判別ルール記憶部およびパターン判別部
と、判別すべき入力パターンに対してルール前件部の適
合度を計算する適合度演算部とルール毎に前記適合度を
後件部の命題別にたしこむ確信度構成部と前記確信度構
成部により得られた確信度をルール毎にその和が１にな
るように正規化する確信度正規化部からなる確信度決定
部とを備えたことを特徴とする判別用ルール作成装置。 - 【請求項３】与えられた判別すべきパターンを正しく判
別できたか否かを判定し、１つでも誤判別があった場合
に前記判別ルール記憶部に記憶されている前件部ファジ
ィ集合の数を入力変数毎に１つ増加させる誤判別判定部
を付加した請求項１記載の判別用ルール作成装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4216754A JPH0668309A (ja) | 1992-08-14 | 1992-08-14 | パターン判別用ファジィ推論装置および判別ルール作成装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4216754A JPH0668309A (ja) | 1992-08-14 | 1992-08-14 | パターン判別用ファジィ推論装置および判別ルール作成装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0668309A true JPH0668309A (ja) | 1994-03-11 |
Family
ID=16693401
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4216754A Pending JPH0668309A (ja) | 1992-08-14 | 1992-08-14 | パターン判別用ファジィ推論装置および判別ルール作成装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0668309A (ja) |
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| WO2008138732A1 (en) | 2007-05-11 | 2008-11-20 | Basf Se | Oxime ester photoinitiators |
| WO2009038038A1 (ja) | 2007-09-19 | 2009-03-26 | Fujifilm Corporation | アセチレン化合物、その塩、その縮合物、及びその組成物 |
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- 1992-08-14 JP JP4216754A patent/JPH0668309A/ja active Pending
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