【発明の詳細な説明】
ファジイプロセッサの入力側に入力されるディ
ジタル入力信号のファジイ化準備及び実行方法
ファジイプロセッサの構成及び動作は公知である（例えばＨ．Ｅｉｃｈｆｅｌ
ｄ，Ｔ．Ｋｕｅｎｅｍｕｎｄ，Ｍ．Ｋｌｉｍｋｅ著”ファジイ制御のためのファ
ジイコプロセッサ”，ＩＳＳＣＣ９３，サンフランシスコ，２４．〜２６．２．
１９９３，１８０，１８１，２８６頁）。このようなファジイプロセッサはファ
ジイ回路を有し、ファジイ回路はファジイ化器とも呼ばれ、ファジイ化器の役割
は、ファジイ化するディジタル入力信号に対して、知識ベースメモリとも呼ばれ
るメモリに記憶されている入力メンバーシップ関数を用いてグレードを求めるこ
とにある。これを実現するためにまず初めに、いずれの入力メンバーシップ関数
（以下においてメンバーシップ関数と呼ぶ）が入力信号に適中するかを求めなけ
ればならない。これが実現されると次いで、入力信号に対応するグレードをメモ
リから読出すことができる。
今まで、メンバーシップ関数を点毎に記憶するのが通常であった。入力信号が
８ビット分解能を有するとの前提の下にメンバーシップ関数は２５６の点により
記憶された。これにより得られる利点は、グレードの
計算が、メモリアクセスにより行われる（標本化法）ことにある。メンバーシッ
プ関数のいずれの任意の形状も許容できる。しかし欠点は、必要な記憶場所が、
入力信号の分解能に指数関数的に依存し、従って例えば１２ビットの分解能での
標本化法では非常に大きな記憶容量のメモリが必要となることにある。
必要な記憶場所が小さくて済むメンバーシップ関数の別の記憶法を求める場合
、グレードを求めるために必要な時間が余り大きくならないように常に注意しな
ければならない。
従って、本発明の基礎となる課題は、最小の計算時間でメンバーシップ関数の
最大の形状多様性を許容し、その際、メンバーシップ関数を記憶するのに必要な
記憶場所が過度に大きくならないことにある。この課題は請求の範囲第１項の特
徴部分に記載の特徴により解決される。
本発明の方法の基礎となる思想は、ディジタル入力信号の定義領域すなわち値
領域をセグメント、有利には同一の大きさのセグメントに分割することにある。
ファジイ化の際、ファジイ化する入力信号を収容するセグメントのみが考慮され
る。これにより、考慮するメンバーシップ関数の数が減少し、これにより計算時
間が短縮する。メンバーシップ関数のいずれの任意の形状も許容でき、それにも
かかわらず記憶場所は、標本化法に比して大幅に小さい。
メンバーシップ関数を記憶するのに必要な記憶場所は、メンバーシップ関数の
形状を検出する形状情報が記憶されることにより低減することができる。この形
状情報は、例えば基準点すなわち勾配が変化する個所である基準点、基準点と基
準点との間の勾配等の特徴を含む。この場合、メンバーシップ関数の始値及び終
値も、基準点として形状情報の中に入ることも可能である。
記憶場所が小さいという利点を、形状情報から適中メンバーシップ関数すなわ
ち適中されたメンバーシップ関数の形状をまず初めに求めてからでないとグレー
ドを求められないことに起因して計算時間が長くなるという犠牲を払って得るこ
とを回避するために、セグメントを同一の大きさに分割すると有利である。これ
により、ファジイ化する入力信号により適中されたセグメントは、ディジタル入
力信号の上位ビットを用いて選択でき、セグメントの中の正確な値が、入力信号
の残りの下位ビットを用いて選択できる。
入力信号により適中されたメンバーシップ関数のサーチは、それぞれのセグメ
ント毎に、メンバーシップ関数の始値及び終値が記憶されるか、又はセグメント
を通過するメンバーシップ関数が記憶されることにより容易になる。この場合、
セグメント毎の適中メンバーシップ関数を求めることは、メンバーシップ関数が
始値及び終値無しにセグメントを通過しているかどう
か、又は入力信号が、小さい番号を有するメンバーシップ関数の終値より小さい
かどうか、そして適中の際に、後続の番号を有するメンバーシップ関数の始値よ
り大きいかどうかを求めることを必要とする。これを実現するために、メンバー
シップ関数を増加順序に番号付けすると好適である。
この方法を実施するために、メモリの中にそれぞれのセグメント毎にメンバー
シップ関数のみを記憶するだけでなく、それぞれのセグメントを通過するメンバ
ーシップ関数の終値又は始値及び符号化を記憶すると好適である。この場合、メ
モリの中に１つの終値メモリ及び１つの始値メモリが付加的に導入されることも
ある。この場合、メモリはそれぞれの入力側毎に１つの番号メモリ、１つの始値
メモリ及び１つの終値メモリを設けられる。付加的に、それぞれの入力側毎に１
つの終値アドレスメモリ及び１つの始値アドレスメモリを設けることができる。
ファジイ化する入力信号に対して適中メンバーシップ関数が求められると、次
のステップでグレードを計算しなければならない。これを実現するために、同様
にメモリに記憶されている形状情報を使用しなければならない。この形状情報は
、それぞれのセグメント毎のメンバーシップ関数の形状に関する。発生するメン
バーシップ関数の典型的形状を、補間の基準点及び勾配を用いて定め、記憶場所
を節約して記憶すると好適
である。この場合、形状アドレスメモリ及びセグメントアドレスメモリを介して
適中メンバーシップ関数の形状情報を求め、これらの形状情報からグレードを計
算できる。
本発明のその他の有利な実施の形態は実施態様項から得られる。
図に示されている実施の形態に基づいて本発明を以下に説明する。
第１図はディジタル入力信号の定義領域におけるメンバーシップ関数の可能な
分割を示す線図、第２図は１つのセグメントから一部を取出して示す線図、第３
図は特別の符号化を必要とするセグメントの中の曲線経過を示す線図、第４図は
４つの入力側の場合のメモリの構成を示す概念図、第５図〜第７図は適中された
メンバーシップ関数の番号を求めるフローチャート、第８図は４つの入力側のた
めのグレードを計算するためのメモリ構成を示す概念図、第９図〜第１４図はグ
レードを計算するフローチャート、第１５図〜第１７図は形状情報メモリの構成
を示す概念図、第１８図は本発明の方法を説明するための１つの例を示す線図で
ある。
第１図から、この場合には１６セグメントに分割されているディジタル入力信
号Ｅの値領域が得られる。入力信号Ｅは例えばｎ＝１２のビットの分解能を有す
るとする。この場合にはｍ＝４の上位ビット（ｅｏ）
は、１６セグメントをアドレス指定するのに用いることができ、ｎーｍ個の下位
ビット（ｅｕ）は、セグメントの中の点をアドレス指定するのに用いることがで
きる。値領域全体にわたりメンバーシップ関数ｌｅが分散配置されており、これ
は例えば第１図から分かる。発生可能なオーバラップ度は２に等しい。
第１図の実施の形態では１５のメンバーシップ関数ｌｅが分散配置されている
。メンバーシップ関数を区別するためにメンバーシップ関数は番号ｎｒｅを付け
られている。第２図が示すように、１つのセグメントの中に存在するメンバーシ
ップ関数に対して、最小の番号を有するメンバーシップ関数はｎｒｅ１により示
され、最大の番号を有するメンバーシップ関数はｎｒｅｉにより示されている。
これら２つのメンバーシップ関数の間に、それぞれの番号を有するその他のメン
バーシップ関数が位置する。更に第２図にはそれぞれのメンバーシップ関数毎の
始値と終値との記号が示されている。それぞれのメンバーシップ関数の終値はｉ
ｏにより示され、始値はｉｕにより示されている。
第２図はメンバーシップ関数のいくつかの例を示し、この場合にはすべてのメ
ンバーシップ関数はセグメントＳＧの中で終了するか開始するか、又は開始及び
終了する。しかしセグメントＳＧを通過する、すなわちセグメントＳＧの中で開
始も終了もしないメンバーシップ関数の経過も可能である（第１図参照）。３つ
の場合が第３図ａ〜第３図ｃに示されている。第３図ａの場合には２つのメンバ
ーシップ関数ｎｒｅ１及びｎｒｅｉがセグメントＳＧを通過している。第３図ｂ
の場合には第１のメンバーシップ関数ｎｒｅ１はセグメントＳＧを通過し、第２
のメンバーシップ関数ｎｒｅｉはセグメントＳＧの中で開始しており、第３図ｃ
の場合にはメンバーシップ関数ｎｒｅｉはセグメントＳＧを通過し、メンバーシ
ップ関数ｎｒｅ１はセグメントＳＧの中で終了し、第３のメンバーシップ関数ｎ
ｒｅ２がセグメントＳＧで開始することもある。少なくとも１つのメンバーシッ
プ関数がセグメントＳＧを通過するこれらの場合を検出することができるように
、第４図に示されているメモリＫＢＭの中にはそれぞれの入力側毎に１つの番号
メモリＳＰ−Ｎが設けられ、番号メモリＳＰ−ＮはそれぞれのセグメントＳＧに
対して１つのメモリワードを有している。このメモリワードの中にはそれぞれの
セグメント毎にメンバーシップ関数の最小番号ｎｒｅ１及び最大番号ｎｒｅｉと
、終値ｉｏｌとが記憶されている。第３図ａ〜第３図ｃの場合は、メモリワード
の中の例えば次の符号により検出できる。
ａ）の場合すなわち第３図ａの場合にはｎｒｅ１＝ｎｒｅｉにセットされ、ｉ
ｏ１＝ｏｏｈにセットされる。ｂ）の場合すなわち第３図ｂの場合にはｎｒｅ１
＝ｎｒｅｉにセットされ、ｉｏ１＝ｆｆｈにセットさ
れ、ｃ）の場合すなわち第３図ｃの場合にはｎｒｅｉ＝ｆｈにセットされ、その
際に２つのサブケースが区別される。第１のサブケースの場合ｃ１では１つのメ
ンバーシップ関数がセグメントの中で開始する。識別のためにｉｕ３＝ｏｏｈに
セットされる。サブケース２の場合にはこれは当てはまらない。従ってｉｕ３≠
ｏｏｈ。
メモリＫＢＭ（Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｂａｓｅ Ｍｅｍｏｒｙ＝知識ベースメ
モリ）の構成が第４図に示されている。第４図の例では、ファジイプロセッサが
４つの入力側を有すると想定されている。従って４つの番号メモリが設けられ、
それぞれの入力側毎に１つの番号メモリが割当てられ、これらの番号メモリはＳ
Ｐ−Ｎと呼ばれる。番号メモリは、それぞれのセグメントＳＧ毎に、前述のよう
に定められたメモリワードを有する。
適中されたメンバーシップ関数すなわち適中メンバーシップ関数を検出するた
めに更に別の記憶領域が必要である。複数のメンバーシップ関数が１つのセグメ
ントの中に含まれている場合、検査の際に１つのこのようなメンバーシップ関数
の始値及び／又は終値が既知でなければならない。それぞれの入力側毎及びそれ
ぞれのセグメント毎の終値は、終値メモリＳＰ−Ｅに記憶されており、始値は始
値メモリＳＰ−Ｓに記憶されている。終値メモリＳＰ−Ｅ又は始値メモリＳＰ−
Ｓはアドレス指定可能でなければならず、これは、それぞれの入力側毎に１つの
終値アドレスメモリＳＰーＡＳ及びそれぞれの入力側毎に１つの始値アドレスメ
モリＳＰ−ＡＡを介して行われる。これらの部分記憶領域の１つの可能な構成が
、前述のように第４図に示されている。記述子ＫＢＤへのこのメモリＫＢＭのそ
の他の利用は、文献から公知であり、前提されている。
第１図の例のための終値メモリＳＰ−Ｅの構成は、次の表１に示されている。
終値メモリの構成は、番号メモリの中にそれぞれ最小番号（ｎｒｅ１）を有す
るメンバーシップ関数の終値（ｉｏ１）が含まれていることを前提とする。この
場合には終値メモリの中に、セグメント毎に付加的に終了するメンバーシップ関
数の終値が記憶されている。
第１図の例のための始値メモリの構成は、表２に示されている。
表２にはそれぞれのセグメント毎にメンバーシップ関数の始値が示されている
。
ｉｏ及びｉｕの番号付けがセグメントに関連していることに注意されたい。
終値メモリのアドレスはＥＷＡにより示され、始値メモリのアドレスはＳＷＡ
により示されている。
入力信号により適中されたメンバーシップ関数の検出は、第５図〜第７図を用
いて説明される。第５図〜第７図には、適中メンバーシップ関数を求めるために
行う動作のみが示され、通常のように行われるアドレス計算は説明されない。
入力カウンタは、当該の入力側の値ｎｉにセットされる。連続変数ｊ，ｋは０
にセットされる。次いで入力と、入力信号の中に含まれているセグメントアドレ
ス（ｅｏ）とに依存して、入力側に割当てられている番号メモリＳＰ−Ｎがアド
レス指定され、セグメントに割当てられているメモリワードが指定される。番号
カウンタｎｒｚに、メモリワードの中に含まれている最小番号を有するメンバー
シップ関数の番号ｎｒｅ１が入力される。次いで、第３図ａ及び第３図ｂにそれ
ぞれ示されている場合ａ及びｂのうちの１つが当てはまるかどうかが調べられる
。イエスの場合、番号ｎｒｚが１つのラッチに記憶され、更に、場合ａと場合ｂ
とのどちらが当てはまるかが調べられる。場合ａが当てはまる場合、２つ以上の
メンバーシップ関数が適中されたことを示す適中信号ＩＫＦがセットされる。こ
の場合、適中メンバーシップ関数は既知であり、これらはｎｒｅ１及びｎｒｅ１
＋１である。しかし場合ｂが当てはまることが分かった場合、更に、ｎｒｅｉが
入力信号により適中されたかどうかが調べられなければならない（第３図）。こ
の調べは、第７図に示されているように行われる。この場合、ｎｒｅｉの始値を
得るため（場合ｂ）まず初めに始値アドレスメモリがアドレス指定される。次い
で入力信号のｎーｍ個の下位ビットｅｕが、これらの下位ビットはｉｕより下に
位置するかどうかが調べられる。イエスの場合、ｎｒｅｉは適中されていない。
しかしノーの場合ｎｒｅｉは適中されている。適中信号がセットされ、メンバー
シップ関数の適中された番号すなわち適中番号が記憶される。
プログラムの開始時の比較により、条件ｎｒｚ＝ｎｒｅｉが満足されないこと
が分かった場合、入力信号
が、番号ｎｒｅ１を有するメンバーシップ関数に適中したかどうかが調べられ、
このためにｅｕ≧ｉｏ１が質問される。ノーの場合、メンバーシップ関数ｎｒｅ
１が適中されている。このメンバーシップ関数ｎｒｅ１が記憶され、第３図ｃに
示されている場合ｃが調べられる。ｅｕ≧ｉｏ１の場合、メンバーシップ関数ｎ
ｒｅ１は適中されておらず、番号カウンタは１だけ増加され、再び場合ｃが質問
される。場合ｃが当てはまらない場合、丁度調べられたメンバーシップ関数が、
セグメントの中に含まれている最後のメンバーシップ関数であるかどうかが質問
され、イエスである場合、その番号が記憶される。ノーの場合、終値アドレスメ
モリがアドレス指定されなければならず、次のメンバーシップ関数の終値が、ｅ
ｕと比較されて調べられなければならない。ｎｒｅｉ＝ｆｈである場合、ｎｒｚ
は適中メンバーシップ関数の番号として記憶される。ｅｕ≧ｉｏ２であるかどう
かを調べる手順は、第６図から明らかである。この手順は、初めてメンバーシッ
プ関数が、ｅｕとメンバーシップ関数のｉｏとの比較により負となるまで実施さ
れる。次いでｅｕが、次のメンバーシップ関数のｉｕと比較して調べられる。こ
れは第７図から得られる。
すなわち一般的に述べると、まず初めに、特別の場合ａ及びｂが当てはまるか
どうかが調べられ、イエスの場合、セグメントを通過するメンバーシップ関数の
番号が記憶される。次いで、入力信号がセグメントの中で、最小番号を有するメ
ンバーシップ関数の終値の左側に位置するかどうかが調べられる。イエスの場合
、このメンバーシップ関数は、適中されたと見なされ、更に、調べが、増加方向
の番号のメンバーシップ関数を用いて、すなわちそれらのメンバーシップ関数の
始値を用いて行われる。最小番号を有するメンバーシップ関数が適中されなかっ
た場合、次の番号を有するメンバーシップ関数が調べられる、すなわち再び入力
信号とこのメンバーシップ関数の終値との比較により調べられる。この手順は、
いかなるメンバーシップ関数ももはや適中されなくなるまで、又はセグメントの
中に含まれている最後のメンバーシップ関数が調べられるまで実施される。適中
メンバーシップ関数を求めるためのこのようにして行われる手順は、時間的に最
適なプログラムの走行を実現する。
第５図〜第７図のフローチャートの詳細な説明は不要と思われる、何故ならば
これらのフローチャートは一目瞭然であるからである。
適中されたメンバーシップ関数すなわち適中メンバーシップ関数が求められる
と、次いでグレードを求める必要がある。これを実現するためには適中メンバー
シップ関数の形状が既知でなければならない。発生するメンバーシップ関数の形
状は、補間の基準点及び勾配を用いて求められる。個々の場合は、第１５図ａ〜
第１７図に示されている、すなわち曲線経過として及び形状情報として示されて
いる。図中、常にそれぞれのセグメント毎の個々の曲線経過が示されている。形
状情報の異なるタイプが区別され、これにより個々の曲線経過を区別できる。場
合１５ａすなわち第１５図ａの場合にはセグメントの中に１つの単一値、１つの
方形又は１つの水平線が存在し、それに応じて形状情報Ｆ１はタイプ情報０００
と値ｙとのみから成る。場合１５ｂすなわち第１５図ｂの場合には形状は、正勾
配を有する直線から成り、対応する形状情報Ｆ２は、タイプ情報００１の外に始
値ｉｕ及び勾配Ｓｔを含む。これの変形が第１５図ｃに示されており、この場合
、ｙ切片を有する正勾配である。これに応じて形状情報Ｆ３はタイプ情報０１０
の外に勾配Ｓｔ及び切片ｙを含む。負勾配の場合が第１５図ｄに示されている。
この場合、形状情報Ｆ４はタイプ情報０１１の外に終値ｉｏ及び勾配Ｓｔを含む
。ｙ切片を有する負勾配の場合が第１６図ａに示され、第１６図ａの形状情報Ｆ
５はタイプ情報１００の外に勾配Ｓｔ及び切片ｙを含む。第１６図ｂが示すよう
にこの曲線が三角形の形状を有する場合、形状情報Ｆ６はタイプ情報（１０１）
と三角形の区別ＳｙＢとの外に切片２に関する情報、基準点ｘの情報、及び基準
点ｘの両側の勾配Ｓｔ１及びＳｔ２を含む。対称三角形の場合には必要な情報は
より少なく、これは第１６図ｂに第２の場合として示
され、この場合には勾配Ｓｔ１はＳｔ２に等しい。台形の場合が第１６図ｃに示
されている。この場合、２つの基準点ｘ１及びｘ２が存在し、基準点ｘ１及びｘ
２では曲線の勾配が変化し、それに応じて形状情報Ｆ７は、ｙの値の外に基準点
ｘ１，ｘ２及び勾配Ｓｔ１及びＳｔ２を含む。形状情報は、対称台形の場合には
簡単になる、何故ならば勾配Ｓｔ１は勾配Ｓｔ２に等しいからである。
最後に、第１７図は最も一般的な場合として多角形をメンバーシップ関数とし
て示す。この場合、タイプ情報１１１の外に基準点ｘ，ｙと、基準点と基準点と
の間の勾配が形状情報の中に含まれていなければならない。第１７図は形状情報
Ｆ８の構成を示す。
メモリの中に記憶されているこの形状情報を用いて、入力信号に対してグレー
ドを計算できる。これを示すフローチャートが第９図に示されている。まず初め
に当該の入力側の形状アドレスメモリＳＰ−ＦＡがアドレス指定される。この形
状アドレスメモリＳＰ−ＦＡにはそれぞれの入力側のそれぞれのセグメントに対
してセグメントアドレスＳＧＡが記憶されている。このアドレスＳＧＡと適中メ
ンバーシップ関数の番号ｎｒｆとによりセグメントアドレスメモリＳＰ−ＳＧが
アドレス指定される。セグメントアドレスメモリＳ−ＳＧは、すべてのｎｒｅ１
〜ｎｒｅｉに対して形状アドレスＦＡを含み、形状アドレスＦＡにより最終的に
形状情報メモリＳＰ−Ｆ０がアドレス指定される。形状情報メモリは、前述の形
状情報を記憶している。形状情報はメモリから読出され、この形状情報のタイプ
が質問される。次いで、発見されたタイプに応じて、形状情報を用いてグレード
αを計算し、記憶できる。例えばタイプ＝０００が発見された場合、グレードα
は、第１５図ａから容易に分かるように値ｙを有する。第９図のフローチャート
の実行は、すべての適中メンバーシップ関数が処理されるまで繰返される。これ
を実現するために適中信号ＩＫＷが使用される。例えば２つのメンバーシップ関
数のオーバラップが最大２である場合、最大２回の実行が必要である。従って第
９図のフローチャートによる調べは、適中メンバーシップ関数のタイプが与えら
れる。次いでこれから、形状情報を用いてグレードαを求めることができる。こ
れを実現するために実行しなければならない個々のステップは、第１０図〜第１
４図に示されている。
第１０図ａは最も簡単な場合であり、第１５図ａの曲線を扱っており、この場
合にはグレードα＝ｙである。
場合１５ｂの場合すなわち第１５図ｂの場合には第１０図ｂにより計算が実行
される。形状情報がアドレス指定され、勾配Ｓｔが差ｅｕ−ｉｕと乗算される。
これからグレードαが得られる。
第１５図ｃの場合は第１０図ｃにより扱われている
。
同様のことが第１５図ｄ又は第１６図ａにも当てはまり、これらの場合はそれ
ぞれ第１１図ａ又は第１１図ｂにより扱われている。
幾らかより複雑なのが、第１６図ｂの三角形の場合である。この場合は第１２
図に示されている。対称三角形の場合と非対称三角形の場合とが区別されている
。基準点ｘと入力信号ｅｕとの間の間隔が求められ、これからグレードが第１２
図に従って求められる。
第１６図ｃの台形の場合は第１３図に示されている。この場合、ｅｕが基準点
ｘ１の左側に位置するか、基準点ｘ１とｘ２との間に位置するか、又は基準点ｘ
２の右側に位置するかを求めなければならない。これに依存してグレードはｙで
あるか、又は勾配Ｓｔ１又はＳｔ２と、ｅｕと当該の基準点ｘとの間の間隔との
乗算により得られる。
第１７図の多角形の場合は第１４図に示されている。この場合、いずれの基準
点が直接に隣接して点ｅｕの左側に位置するかを求めなければならず、次いで、
この基準点から出発する勾配Ｓｔを用いてグレードを計算しなければならない。
正確なシーケンスは第１４図に示されている。
第１８図に示されている１つの例に基づいて手順を再度説明する。メンバーシ
ップ関数の簡単な曲線経過が選択される、すなわちただ３つのメンバーシップ関
数ｌｅ１，ｌｅ２及びｌｅ３しか存在しない。入力信号Ｅの値領域は、第１８図
に示されている１６のセグメントに分割されている。次の表３から番号メモリの
構成が得られる。
表３には特別の場合ａ，ｂ，ｃが示されている。特別の場合ａ又はｂが当ては
まる場合には常にｎｒｅ１＝ｎｒｅｉにセットされ、終値ｉｏ１の符号化により
、特別の場合ａが当てはまるかｂが当てはまるかが分かる。特別の場合は、ｎｒ
ｅｉ＝ｆｈがセットされていることにより分かり、２つのサブケースの区別はｉ
ｏ１を介して行われる。
番号メモリからのこれらの情報を用いて第５図及び第６図及び第７図のフロー
チャートを実行できる。入力信号がセグメント０，１，２，４，５，７，８Ａ，
Ｂ，Ｄ，Ｅ，Ｆの中に位置する場合、３の後分岐する。入力信号がセグメント３
又は９の中に位置する場合、２の後分岐が行われ、入力信号がセグメント６又は
Ｃの中に位置する場合、ｅｕ又はｉｏ１がいずれの値を有するかに依存して２又
は３の後分岐が行われる。これにより、終値アドレスメモリ又は終値メモリはこ
の例では不要である。これに対して始値アドレスが必要であり、表４は始値アド
レスメモリの構成を示す。
ただしｙ＝ＫＢＤ１＋２０ｈ（ＮＩ＋１）＋１０ｈｎｉである。
始値メモリの構成は表５に示されている。
グレードαを計算するためにまず初めに、表６の構成を有する形状アドレスメ
モリから読出される。
次いでセグメントアドレスメモリがアクセスされる。２つのセグメントの中に
同一の形状が形成されている場合、１つの形状情報で充分であり、従ってセグメ
ントアドレスメモリの中には１つの形状アドレスＦＡが記憶されている。これは
例えばセグメント１，２，３，８，９及び１４〜１６の中で当てはまる、何故な
らばこれらのセグメントでは１つの水平線のみが同一
の高さに位置しているからである。このようにしてセグメントアドレスメモリを
省スペースで形成できる。
セグメントアドレスメモリの構成は表７に示されている。
最後に、形状アドレスＦＡを介して形状情報メモリにアクセスできる。表８は
形状情報メモリの構成を示す。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Method for Preparing and Executing Fuzzification of Digital Input Signal Inputted to Input Side of Fuzzy Processor The configuration and operation of a fuzzy processor are known (eg, H. Eichfeld, T. Kuenemund, M. et al. Klimke, "Fuzzy Coprocessor for Fuzzy Control," ISSCC93, San Francisco, 24.-26.2.1993, 180, 181, 286). Such a fuzzy processor has a fuzzy circuit, which is also called a fuzzifier, whose role is stored in a memory, also called a knowledge base memory, for the digital input signal to be fuzzified. The purpose is to find the grade using the input membership function. To achieve this, first of all it has to be determined which of the input membership functions (hereinafter referred to as membership functions) are suitable for the input signal. Once this is achieved, the grade corresponding to the input signal can then be read from memory. Until now, it was usual to remember the membership function point by point. The membership function was stored with 256 points, assuming that the input signal has 8-bit resolution. The advantage obtained by this is that the calculation of the grade is performed by memory access (sampling method). Any arbitrary shape of the membership function is acceptable. However, the disadvantage is that the required storage location depends exponentially on the resolution of the input signal, so that for example a sampling method with a resolution of 12 bits requires a very large amount of memory. When seeking an alternative mnemonic for a membership function that requires less storage space, one must always be careful not to take too much time to find the grade. Therefore, the problem underlying the present invention is to allow the maximum shape diversity of the membership function with the minimum computation time, while not requiring an excessively large memory location to store the membership function. It is in. This problem is solved by the features described in the characterizing part of claim 1. The idea underlying the method of the invention is to divide the defined or value domain of the digital input signal into segments, preferably of equal size. During fuzzification, only the segment containing the input signal to be fuzzified is considered. This reduces the number of membership functions to consider, which reduces computation time. Any arbitrary shape of the membership function is acceptable, yet the memory location is significantly smaller than the sampling method. The memory location required to store the membership function can be reduced by storing shape information that detects the shape of the membership function. This shape information includes features such as a reference point, that is, a reference point where the gradient changes, and a gradient between the reference points. In this case, the opening price and closing price of the membership function can also be included in the shape information as reference points. The advantage of the small memory location is that the calculation time becomes long because the grade cannot be obtained without first obtaining the shape of the fitting function, that is, the shape of the membership function that has been fitted from the shape information. It is advantageous to divide the segments into the same size in order to avoid paying for. This allows the segment hit by the input signal to be fuzzified to be selected using the upper bits of the digital input signal and the exact value in the segment to be selected using the remaining lower bits of the input signal. The search for the membership function hit by the input signal is facilitated by storing, for each segment, the opening and closing prices of the membership function or the membership function passing through the segment. . In this case, determining the median membership function for each segment is whether the membership function passes through the segment without opening and closing prices, or whether the input signal is smaller than the closing price of the membership function with a smaller number. It is necessary to find out whether, and in the middle, the opening price of the membership function with the subsequent number. To achieve this, it is preferable to number the membership functions in increasing order. To implement this method, it is preferable not only to store only the membership function for each segment in memory, but also the closing or opening price and the encoding of the membership function passing through each segment. is there. In this case, one closing price memory and one opening price memory may be additionally installed in the memory. In this case, the memory is provided with one number memory, one opening price memory and one closing price memory for each input side. In addition, one closing price memory and one opening price memory can be provided for each input side. Once the median membership function is determined for the fuzzified input signal, the grade must be calculated in the next step. To achieve this, the shape information, which is also stored in memory, must be used. This shape information relates to the shape of the membership function for each segment. Advantageously, the typical shape of the membership function that is generated is determined using interpolation reference points and gradients, saving storage space and storing. In this case, the shape information of the median membership function can be obtained through the shape address memory and the segment address memory, and the grade can be calculated from these shape information. Other advantageous embodiments of the invention result from the embodiment section. The invention is explained below on the basis of the embodiments shown in the drawings. FIG. 1 is a diagram showing possible divisions of the membership function in the defined region of the digital input signal, FIG. 2 is a diagram showing a part of one segment extracted, and FIG. 3 requires special encoding. 4 is a conceptual diagram showing the structure of the memory in the case of four input sides, and FIGS. 5 to 7 are the numbers of the membership functions that have been applied. Flow chart, FIG. 8 is a conceptual diagram showing a memory configuration for calculating grades for four input sides, FIGS. 9 to 14 are flow charts for calculating grades, and FIGS. 15 to 17 are shape information. FIG. 18 is a conceptual diagram showing the structure of the memory, and FIG. 18 is a diagram showing an example for explaining the method of the present invention. From FIG. 1, the value range of the digital input signal E, which in this case is divided into 16 segments, is obtained. The input signal E is assumed to have a resolution of, for example, n = 12 bits. In this case, the m = 4 high order bits (eo) can be used to address 16 segments and the nm low order bits (eu) address the points in the segment. Can be used for. The membership functions le are distributed over the entire value range, which can be seen, for example, from FIG. The degree of overlap that can occur is equal to 2. In the embodiment of FIG. 1, fifteen membership functions le are distributed. The membership functions are numbered nre to distinguish them. As shown in FIG. 2, for the membership functions existing in one segment, the membership function with the smallest number is designated by nre1 and the membership function with the largest number is designated by nrei. ing. In between these two membership functions are other membership functions with their respective numbers. Further, FIG. 2 shows symbols of the opening price and the closing price for each membership function. The closing price of each membership function is indicated by i o and the opening price is indicated by iu. FIG. 2 shows some examples of membership functions, where all membership functions end or start, or start and end in the segment SG. However, it is also possible for the membership function to pass through the segment SG, that is to say not start or end in the segment SG (see FIG. 1). Three cases are shown in Figures 3a-3c. In the case of FIG. 3a, two membership functions nre1 and nrei pass through the segment SG. In the case of FIG. 3b, the first membership function nre1 passes through the segment SG, the second membership function nrei starts in the segment SG, and in the case of FIG. 3c the membership The function nrei may pass through the segment SG, the membership function nre1 may end in the segment SG and the third membership function n re2 may start in the segment SG. In order to be able to detect these cases in which at least one membership function passes through the segment SG, in the memory KBM shown in FIG. 4 there is one number memory SP-for each input side. N, and the number memory SP-N has one memory word for each segment SG. In this memory word, the minimum number nre1 and the maximum number nrei of the membership function and the final value iol are stored for each segment. In the case of FIG. 3a to FIG. 3c, it can be detected by the following code in the memory word, for example. In the case of a), that is, in the case of FIG. 3a, nre1 = nrei is set and i o1 = ohh. In the case of b), that is, in the case of FIG. 3b, nre1 = nrei is set, and in the case of c), that is, in the case of FIG. 3c, nrei = fh is set. Two subcases are distinguished. In the first subcase case c1, one membership function starts in the segment. Iu3 = ohh is set for identification. This is not the case for subcase 2. Therefore, iu3 ≠ oh. The structure of the memory KBM (Knowledge Base Memory) is shown in FIG. In the example of FIG. 4, it is assumed that the fuzzy processor has four inputs. Therefore, four number memories are provided, one number memory is assigned to each input side, these number memories being called SP-N. The number memory has, for each segment SG, a memory word defined as described above. Additional storage is needed to detect the hit membership function, ie the hit membership function. If multiple membership functions are included in a segment, the opening and / or closing price of one such membership function must be known during the test. The closing price for each input side and each segment is stored in the closing price memory SP-E, and the opening price is stored in the opening price memory SP-S. The closing price memory SP-E or the opening price memory SP-S must be addressable, which means one closing price address memory SP-AS for each input side and one opening price memory for each input side. This is done via the address memory SP-AA. One possible configuration of these partial storage areas is shown in FIG. 4 as described above. Other uses of this memory KBM for descriptor KBD are known and presupposed from the literature. The configuration of the closing price memory SP-E for the example of FIG. 1 is shown in Table 1 below. The configuration of the closing price memory is based on the assumption that the closing number memory (io1) of the membership function having the minimum number (nre1) is included in the number memory. In this case, the final price of the membership function additionally terminated for each segment is stored in the final price memory. The opening memory configuration for the example of FIG. 1 is shown in Table 2. Table 2 shows the opening price of the membership function for each segment. Note that the io and iu numbering is associated with the segment. The address of the closing price memory is indicated by EWA, and the address of the opening price memory is indicated by SWA. The detection of the membership function fitted by the input signal will be described with reference to FIGS. FIGS. 5 to 7 show only the operations to be carried out in order to obtain the median membership function, and the address calculation which is normally carried out is not explained. The input counter is set to the value ni on the relevant input side. The continuous variables j, k are set to 0. Then, depending on the input and the segment address (eo) contained in the input signal, the number memory SP-N assigned to the input side is addressed and the memory word assigned to the segment is It is specified. The number counter nrz is input with the number nre1 of the membership function having the smallest number contained in the memory word. It is then checked whether one of the cases a and b shown in Figures 3a and 3b, respectively, applies. If yes, the number nrz is stored in one latch and further examined to see if case a or case b applies. If case a is true, the hit signal IKF is set, which indicates that two or more membership functions have been hit. In this case, the median membership functions are known and these are nre1 and nre1 +1. However, if case b proves to be true, then it has to be investigated whether nrei has been hit by the input signal (FIG. 3). This check is performed as shown in FIG. In this case, the opening price address memory is first addressed to obtain the opening price of nrei (case b). The mn low order bits eu of the input signal are then examined to see if they are below iu. In the case of yes, nrei has not been implied. However, if no, nrei is appropriate. The hit signal is set and the hit number or hit number of the membership function is stored. If the comparison at the beginning of the program finds that the condition nrz = nrei is not satisfied, then it is checked whether the input signal is suitable for the membership function with the number nre1, for which eu ≧ io1 is queried. It If no, the membership function nre 1 is hit. This membership function nre1 is stored and the case c is examined, as shown in FIG. 3c. If eu ≧ io1, the membership function n re1 has not been hit, the number counter is incremented by 1 and case c is queried again. If case c is not the case, it is queried whether the membership function just examined is the last membership function contained in the segment, and if yes, its number is stored. If no, the close price address memory must be addressed and the close price of the next membership function must be looked up in comparison with eu. If nrei = fh, then nrz is stored as the number of the medium membership function. The procedure for checking whether eu ≧ io2 is clear from FIG. This procedure is performed for the first time until the membership function becomes negative by comparison of eu with the membership function io. Then eu is examined by comparing it to the next membership function iu. This is obtained from FIG. In general terms, first of all, it is first checked whether the special cases a and b are true, and if yes, the number of the membership function passing through the segment is stored. It is then checked if the input signal is located in the segment to the left of the closing price of the membership function with the lowest number. In the case of yes, this membership function is considered to have been hit, and further examination is carried out with increasing number membership functions, ie with the opening prices of those membership functions. If the membership function with the lowest number was not hit, the membership function with the next number is examined, ie again by comparing the input signal with the closing price of this membership function. This procedure is performed until no membership function is no longer hit, or until the last membership function contained in the segment has been examined. The procedure carried out in this way for determining the medium-term membership function realizes a time-optimal running of the program. A detailed description of the flow charts of FIGS. 5 to 7 seems unnecessary, since these flow charts are self-explanatory. Once the fit-in membership function, i.e. the fit-in membership function, is determined, it is then necessary to determine the grade. In order to realize this, the shape of the median membership function must be known. The shape of the generated membership function is obtained by using the interpolation reference point and the gradient. The individual cases are shown in FIGS. 15 a to 17 i.e. as curve progressions and as shape information. In the figure, the individual curve course for each segment is always shown. Different types of shape information are distinguished, which makes it possible to distinguish individual curve courses. In the case 15a, that is to say in FIG. 15a, there is one single value, one square or one horizontal line in the segment, and accordingly the shape information F1 consists only of the type information 000 and the value y. In case 15b, that is, in the case of FIG. 15b, the shape is composed of a straight line having a positive gradient, and the corresponding shape information F2 includes the opening value iu and the gradient St in addition to the type information 001. A variation of this is shown in Figure 15c, which is a positive slope with a y-intercept. Accordingly, the shape information F3 includes the gradient St and the intercept y in addition to the type information 010. The case of a negative slope is shown in Figure 15d. In this case, the shape information F4 includes the final value io and the gradient St in addition to the type information 011. The case of a negative gradient with a y-intercept is shown in FIG. 16a, the shape information F 5 of FIG. 16a includes the gradient St and the intercept y in addition to the type information 100. If this curve has a triangular shape as shown in FIG. 16b, the shape information F6 includes the type information (101) and the triangular distinction SyB, as well as the information on the intercept 2, the reference point x, and the reference point. It includes slopes St1 and St2 on either side of x. Less information is needed in the case of a symmetric triangle, which is shown in Figure 16b as the second case, in which case the slope St1 is equal to St2. The trapezoidal case is shown in FIG. 16c. In this case, there are two reference points x1 and x2, the slope of the curve changes at the reference points x1 and x2, and accordingly, the shape information F7 indicates that the reference points x1, x2 and the slope St1 are outside the value of y. And St2. The shape information is simple in the case of a symmetric trapezoid, because the slope St1 is equal to the slope St2. Finally, Figure 17 shows the polygon as a membership function as the most general case. In this case, in addition to the type information 111, the reference points x and y and the gradient between the reference points must be included in the shape information. FIG. 17 shows the configuration of the shape information F8. This shape information stored in memory can be used to calculate the grade for the input signal. A flowchart showing this is shown in FIG. First of all, the relevant shape-side address memory SP-FA is addressed. The shape address memory SP-FA stores a segment address SGA for each segment on each input side. The segment address memory SP-SG is addressed by this address SGA and the number nrf of the membership function function. The segment address memory S-SG includes the shape address FA for all nre1 to nrei, and the shape information memory SP-F0 is finally addressed by the shape address FA. The shape information memory stores the above-mentioned shape information. The shape information is read from memory and the type of this shape information is queried. The shape information can then be used to calculate and store the grade α, depending on the type found. If, for example, type = 000 is found, the grade α has the value y, as can be readily seen from Figure 15a. The execution of the flow chart of FIG. 9 is repeated until all eligible membership functions have been processed. The hit signal IKW is used to achieve this. For example, if the overlap of two membership functions is a maximum of 2, then a maximum of 2 executions are required. Therefore, the examination according to the flow chart of FIG. 9 gives the type of the median membership function. Then, from this, the grade α can be determined using the shape information. The individual steps that must be performed to achieve this are shown in FIGS. 10-14. FIG. 10a is the simplest case, dealing with the curve of FIG. 15a, in which case the grade α = y. In case 15b, that is, in the case of FIG. 15b, the calculation is executed according to FIG. 10b. The shape information is addressed and the slope St is multiplied by the difference eu-iu. This gives grade α. The case of Figure 15c is dealt with by Figure 10c. The same applies to Figures 15d or 16a, which are dealt with by Figures 11a or 11b respectively. Somewhat more complicated is the case of the triangle in Figure 16b. This case is shown in FIG. A distinction is made between symmetric and asymmetric triangles. The distance between the reference point x and the input signal eu is determined, from which the grade is determined according to FIG. The trapezoidal case of Figure 16c is shown in Figure 13. In this case, it is necessary to determine whether eu is located on the left side of the reference point x1, between the reference points x1 and x2, or on the right side of the reference point x2. Depending on this, the grade is y or is obtained by multiplying the slope St1 or St2 by the distance between eu and the reference point x in question. The polygonal case of FIG. 17 is shown in FIG. In this case, one has to find out which reference point lies directly adjacent to the left of the point eu, and then calculate the grade using the slope St starting from this reference point. The exact sequence is shown in FIG. The procedure will be explained again based on the example shown in FIG. A simple curve course of the membership function is chosen, ie there are only three membership functions le1, le2 and le3. The value range of the input signal E is divided into 16 segments shown in FIG. The configuration of the number memory is obtained from Table 3 below. Table 3 shows the special cases a, b and c. Whenever the special case a or b applies, nre1 = nrei is set, and the encoding of the final value io1 tells whether the special case a or b applies. The special case can be seen by setting nr ei = fh and the distinction between the two subcases is made via i o1. These information from the number memory can be used to execute the flowcharts of FIGS. 5, 6 and 7. If the input signal is located in segment 0, 1, 2, 4, 5, 7, 8A, B, D, E, F, branch 3 after. If the input signal is located in segment 3 or 9, a post-branch of 2 is taken, if the input signal is located in segment 6 or C, depending on which value eu or io1 has. A post-branch of 2 or 3 is performed. Thereby, the closing price address memory or closing price memory is not needed in this example. On the other hand, the opening price address is required, and Table 4 shows the structure of the opening price address memory. However, y = KBD1 + 20h (NI + 1) + 10hni. The structure of the opening price memory is shown in Table 5. To calculate the grade α, first of all, it is read from the shape address memory having the structure of Table 6. The segment address memory is then accessed. When the same shape is formed in two segments, one piece of shape information is sufficient, and therefore one shape address FA is stored in the segment address memory. This is the case, for example, in segments 1, 2, 3, 8, 9 and 14-16, because in these segments only one horizontal line is located at the same height. In this way, the segment address memory can be formed in a small space. The structure of the segment address memory is shown in Table 7. Finally, the shape information memory can be accessed via the shape address FA. Table 8 shows the configuration of the shape information memory.