KR920001362A - 퍼지추론 파라미터의 조정방법 및 그 시스템 - Google Patents

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KR920001362A
KR920001362A KR1019910009156A KR910009156A KR920001362A KR 920001362 A KR920001362 A KR 920001362A KR 1019910009156 A KR1019910009156 A KR 1019910009156A KR 910009156 A KR910009156 A KR 910009156A KR 920001362 A KR920001362 A KR 920001362A
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KR1019910009156A
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아끼라 마에다
류꼬 소메야
모또히사 후나바시
히로따까 미주노
도시히꼬 나까노
Original Assignee
미다 가쓰시게
가부시끼가이샤 히다찌세이사꾸쇼
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Publication date
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Abstract

내용 없음

Description

퍼지추론 파라미터의 조정방법 및 그 시스템
본 내용은 요부공개 건이므로 전문내용을 수록하지 않았음
제1도는 본 발명이 적용되는 퍼지추론 시스템의 블럭구성도,
제2도는 본 발명의 제1실시에서의 피지추론과정의 계산 네트워크표현을 도시한 도면,
제3도는 처피추론 과정을 설명하는 도면.

Claims (21)

  1. 퍼지추론 기구에서의 퍼지추론 파라미터의 조정방법에 있어서, 적어도 1개의 입력값에서 출력값을 미리 정해진 순서에 따라 계산하는 다수개의 노드와 이 노드간의 결합관계를 나타내는 적어도 1개의 링크로 이루어지는 계산네트워크에서의 어떤 노드에 의해 적어도 1개의 입력값에 의해서 출력값을 얻는 스텝, 상기 어떤 노드에 의한 출력값을 상기 노드의 링크를 거쳐서 다른 노드의 입력으로 하는 것에 의해 상기 계산네트워크에 의해서 퍼지추론의 출력값을 얻는 스텝, 상기 퍼지추론의 출력값과 미리 정해진 예정출력값의 오차를 얻는 스텝 및 상기 오차에 따라서 상기 퍼지추론파라미터를 조정하는 스텝을 포함하는 퍼지추론파라미터의 조정방법.
  2. 특허청구의 범위 제1항에 있어서, 상기 예정출력값은 미리 부여된 바람직한 출력값인 퍼지추론 파라미터의 조정방법.
  3. 특허청구의 범위 제1항에 있어서, 상기 파라미터를 조정하는 스텝은 파라미터를 미소량 변화시켰을 때의 상기 오차의 변화량에 따라서 실행되는 퍼지추론 파라미터의 조정방법.
  4. 특허청구의 범위 제3항에 있어서, 상기 오차의 변화량은 이 오차를 상기 퍼지초론과는 역의 순서로 상기 계산네트워크를 사용해서 구하는 퍼지추론 파라미터의 조정방법
  5. 특허청구의 범위 제1항에 있어서, 상기 퍼지추론은 이 퍼지추론에서의 멤버십함수를 상기 계산네트워크중의 노드의 입출력관계로서 표현하는 퍼지추론파라미터의 조정방법.
  6. 특허청구의 범위 제5항에 있어서, 상기 멤버십함수의 형상을 1개 또는 다수개의 파라미터에 의해 지정하는 퍼지추론 파라미터의 조정방법.
  7. 1개 또는 다수의 파라미터에 의해서 정해진 방법에 의해 입력에서 출력을 계산하는 시스템에서의 학습방법에 있어서, 미리 예정된 다수조의 입력과 출력의 입출력관계를 학습하는 스텝, 어떤 입력에 대한 출력값과 이 입력에 대하여 예정되는 출력 값의 차에 대하여 상기 파라미터에 관해서 미분 또는 차분한 값을 상기 입력과 출력의 각조에 대해서 구하는 스텝 및 상기 구해진 값을 미리 정해진 수단에 의해 가공하여 출력하는 스텝을 포함하는 학습방법.
  8. 턱허청구의 범위 제7항에 있어서, 상기 예정되는 출력값은 상기 어떤 입력에 대하여 미리 부여되는 바람직한 출력값인 학습방법.
  9. 특허청구의 범위 제7항에 있어서, 상기 미분 또는 차분한 값에 관계되는 파라미터는 상기 계산하는 시스템에서의 도중 출력인 학습방법.
  10. 특허청구의 범위 제7항에 있어서, 상기 가공하여 출력하는 스텝은 표시를 위해서 가공하여 표시하는 스텝인 학습방법.
  11. 특허청구의 범위 제7항에 있어서, 상기 계산하는 시스템에 의한 계산은 퍼지추론인 학습방법.
  12. 특허청구의 범위 제7항에 있어서, 상기 계산하는 시스템에 의한 계산은 뉴럴네트워크에 의한 계산인 학습방법.
  13. 특허청구의 범위 제7항에 있어서, 상기 계산하는 시스템에 의한 계산은 다수의 노드로 이루어지는 계산네트워크에 의해 실행되는 학습방법.
  14. 특허청구의 범위 제10항에 있어서, 상기 표시는 계산네트워크를 구성하는 어떤 노드의 입력값과 이 입력값에 대한 미분 또는 차분값을 2차원그래프로서 표시하는 처리를 포함하는 학습방법.
  15. 특허청구의 범위 제14항에 있어서, 상기 표시는 상기 어떤 노드의 입출력관계를 나타내는 그래프와 겹쳐서 표시하는 학습방법.
  16. 특허청구의 범위 제10항에 있어서, 상기 표시는 상기 미분 또는 차분값의 분포를 히스토그래프 표시하는 처리를 포함하는 학습방법.
  17. 특허청구의 범위 제10항에 있어서, 상기 표시하는 정보는 상기 미분 또는 차분값의 2차통계량을 포함하는 학습방법.
  18. 특허청구의 범위 제17항에 있어서, 상기 표시하는 정보는 계산네트워크를 구성하는 노드의 출력에 관한 상기 미분 또는 차분값의 분산을 포함하는 학습방법.
  19. 특허청구의 범위 제18항에 있어서, 상기 표시하는 정보는 상기 분산이 큰 순으로 1개 또는 다수의 대응하는 노드를 나타내는 정보를 포함하는 학습방법.
  20. 퍼지추론기구에서의 퍼지추론파라미터의 조정시스템에 잇어서, 적어도 1개의 입력값에서 출력값을 미리 정해진 순서에 따라 계산하는 다수개의 노드와 이 노드간의 결합관계를 나타내는 적어도 1개의 링크로 이루어지는 계산 네트워크, 상기 계산네트워크에서의 어떤 노드에 의해 적어도 1개의 입력값에 의해서 출력값을 얻는 수단, 상기 어떤 노드에 의한 출력값을 이 노드의 링크를 거쳐서 다른 노드의 입력으로 하는 것에 의해 상기 계산네트워크에 의해서 퍼지추론의 출력값을 얻는 수단, 상기 퍼지추론의 출력값과 미리 정해진 예정출력값의 오차를 얻는 수단 및 상기 오차에 따라서 상기 퍼지추론 파라미터를 조정하는 수단을 포함하는 퍼지추론 파라미터의 조정 시스템.
  21. 1개 또는 다수의 파라미터에 의해서 정해진 방법에 의해 입력에서 출력을 계산하여 학습하는 시스템에 있어서, 미리 예정된 다수조의 입력과 출력의 입출력관계를 학습하는 수단, 어떤 입력에 대한 출력값과 이 입력에 대해서 예정되는 출력 값의 차에 대하여 상기 파라미터에 관해서 미분 또는 차분한 값을 상기 입력과 출력의 각조에 대해서 구하는 수단 및 상기 구해진 값을 미리 정해진 수단에 의해 가공하여 출력하는 수단을 포함하는 학습시스템
    ※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개되는 것임.
KR1019910009156A 1990-06-06 1991-06-03 퍼지추론 파라미터의 조정방법 및 그 시스템 KR920001362A (ko)

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JP14624490 1990-06-06
JP2-146244 1990-06-06
JP2-337092 1990-11-30
JP2337092A JPH04127239A (ja) 1990-06-06 1990-11-30 ファジィ推論パラメータの自動調節方法および学習状態の表示方法

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