JPH0410133A - ファジィ推論システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） この発明は、条件のあいまいさを定量化して結果を推論
するファジィ推論システムに関する。

（従来の技術） 従来のファジィ推論システムとしては、次に示すような
ものがある。すなわち、ファジィ推論を行なう推論制御
部にデータを入力し、この人カデタを、予め設定された
複数のルールとメンバシップ関数に基づいて情報処理し
、これによりファジィ推論の結果を出力するように構成
している。

この場合、上記ルールとメンバーシップ関数は、その専
門技術分野の熟練者に蓄積された経験と勘、つまり人間
による定性的なノウハウを基本にして作成されている。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら、このような従来のファジィ推論システム
にあっては、熟練者の定性的なノウハウに基づいて複数
のルールとメンバーシップ関数か作られているため、推
論対象によっては不要なルルが存在することかある。し
たがって、実際にファジィ推論システムを制御などに用
いて推論する場合、複数のルールの中に不要なものがあ
っても、この不要なルールを判別することなく、そのま
まファジィ推論を行なっているのが実情である。

その結果、不要ルールの数に相当する分だけ推論時間が
無駄になり、推論時間が遅れるという問題点があった。

この発明は、このような従来の問題点に着目してなされ
たもので、ファジィ推論がなされたときのルールに対す
る適合度をすべて出力し、その適合度を利用して複数の
ルールに含まれた不要な部分を検出して無駄な推論時間
をなくすことにより、上記問題点を解決することを目的
としている。

（課題を解決するための手段） この発明は、上記のような目的を達成するため、各ルー
ルの適合度をすべて出力する適合度出力部と、 この適合度出力部からの出力を受けて各ルールの適合度
の最大値と最小値を記憶するバッファ部と、 上記適合度の最大値と最小値に基づいて不要なルールを
判定する不要ルール判定ブロック部と、を備えることを
特徴とする。

（作用） 上記の構成において、ファジィ推論を行なう際には、ま
ず複数のルールに対する適合度をすべて適合度出力部に
より出力する。そして、この出力されたすべての適合度
はバッファ部に人力し、各ルール毎に適合度の最大値、
最小値を一時記憶する。次に、二の適合度の最大値、最
小値を不要ルル判定ブロック部に人力し、ここで適合度
の最大値、最小値を参照しながら不要なルールを判定す
る。これにより、不要なルールが多数あった場合でも、
これらを削除してファジィ推論を効率的に行なうことが
できるため、推論速度を上げることかできる。

（実施例） 以下に、この発明の一実施例を図面に基づいて説明する
。

第１図は、この実施例に係るファジィ推論システムの全
体構成を示すブロック図である。

この図において、１は複数のデータＸ１ｌＸ２１・・・
、ｘｎを人力してファジィ推論を行なう推論制御部で、
適合度出力部としての機能を有している。

この推論制御部１ては、予め設定された各ルールに対す
るデータＸｌ、Ｘ２．・・・、ｘｎの適合度がすべて出
ツノされるようになされている。この推論制御部１の一
方の出力側には、適合度バッファ部２および最大最小バ
ッファ部３が順次接続されているとともに、推論制御部
１の他方の出力側には、グループ分は決定ブロック部４
が接続されている。

このうち適合度バッファ部２は、推論制御部１からの出
力を受けて、各ルールの適合度を格納するものであり、
また最大最小バッファ部３は、適合度バッファ部２から
の出力を受けて、その入力変動の範囲内における適合度
の最大値、最小値を格納するものである。

さらに、グループ分は決定ブロック部４は、推論制御部
１からの出力を受けて、後件部における適合度の最大値
、最小値のグループ分けを行なうものである。このグル
ープ分は決定ブロック部４には、各グループ内での不要
なルールを判定する不要ルール判定ブロック部５と、こ
の不要ルール判定ブロック部５による判定結果を記憶し
蓄積する判定結果バッファ部６が順次接続されている。

次に、上記ファジィ推論システムの各構成部分における
アルゴリズムについて説明する。

まず、推論制御部１について述べると、これには複数の
ルールが以下のように設定されているものとする。

ルール１ ｉｆ　　ｘ、＝Ａ、　　ａｎｄ　　ｘ２＝Ａ２・・・ｔ
ｈｅｎ　　ｙＩ＝Ｂ１−・ルール２ ｉｆ　　ｘ３＝Ａ３　　　ａｎｄ　　Ｘ４＝Ａ４・−ｔ
ｈｅｎ　　ｙＩ　＝Ｂ１　・−ここて、人ツノデータＸ
　Ｉ　＋　　Ｘ２＋　・・・、ｘｎは、目的とする制御
内容などによって、予め変動範囲か決まっているもので
ある。これら入力データＸＩＩ　　Ｘ２１　・・・、ｘ
ｎは、人力を必要とする範囲で変動させ、このときの各
ルールに対する前件部における最大値と最小値を適合度
バッファ部２に記憶しておく。

第２図は、適合度バッファ部２での記憶状態の一例を示
すもので、ｍａｘ　　ｕｚ、ｍｉｎ　　ｕｉはそれぞれ
２番目のルールに対する適合度の最大値、最小値を表わ
すものである。

そして、各ルールに対する後件部が同じものについては
、それらの適合度の最大値ｍａｘ　　ｕｉ。

最小値ｍｉｎ　　ｕｉを各後件部ごとにまとめる。

例えば次のように整理してまとめる。

Ｖ＋＝Ｂ＋に関するルール ルール１　　　ｍａｘ　　ｕｌ　　ｍｉｎ　　ｕｌルー
ル２　　　ｍａｘ　　ｕ２　　ｍｉｎ　　ｕ２Ｙ＋＝Ｂ
２に関するルール いま、後件部Ｙ＋＝Ｂ＋に関するルールのうちで、ルー
ル１とルール２の適合度が第３図に示すように変化した
とする。すなわち、ルール１についての適合度の最大値
ｍａＸ　　ｕｌ、最小値ｍｉｎ　　ｕｌがそれぞれ０．
８．　０．　５に変化し、かつルール２についての適合
度の最大値ｍａｘ　　ｕ２、最小値ｍｉｎ　　ｕ２がそ
れぞれ０．　３．０゜１に変化したとする。そうすると
、後件部５’１＝Ｂ１において人力値の変動する範囲内
では、第４図に示すように、その最大値、最小値が０．
８゜０．５になる。したがって、」−記のような人力状
態においてルール２は後件部ｙ＋＝Ｂ＋に関する限り、
人力値の変動する範囲ではなんらの影響も与えないこと
になる。言い換えれば、ルール２の後件部ＶＩ＝８２に
関する部分は、推論結果を出力する際に用いる必要がな
くなるので、この部分を取り除いてもなんら差し支えな
いことになる。

以下に、各主要措成部分におけるアルゴリズムを図によ
って詳しく説明する。

推論制御部１では、第５図に示すように、まず複数のデ
ータＸＩ＋Ｘ２＋　・・・、ｘｎを人力し、次にこれら
人力されたデータＸ　Ｉ　＋　　Ｘ２　＋　・・・、　
　ｘｎに基づいてファジィ推論を行なう。この場合、メ
ンバーシップ関数を用いて各ルールについてそれぞれの
適合度を求め、この適合度は適合度バッファ部２に一時
格納する。

このあと、各ルールについての適合度の最大値と最小値
を求めて、これを最大最小バッファ部３に格納する。こ
のことを第６図によって詳細に説明する。まず、最大値
を求める場合は、ステップ６１てルールの番号りが１で
あるときからスタトし、ステップ６２でルールの番号り
がルールの総数Ｎよりも大きいか否かを判断し、太きけ
れはその時点で終了する。一方、ルールの番号りがルー
ルの総数Ｎよりも小さければ、Ｌ番目のルールの適合度
ｕｌが、予め定められた最大値ｕ１−（ｍａｘ）よりも
大きいか否かを判断する（ステップ６３）。その結果、
適合度ｕＬが最大値ｕＬ（ｍａｘ）よりも大きければ、
ステップ６４て適合度ｕＬが最大値ｕＬ（ｍａｘ）と等
しくなることを条件としてステップ６５に進み、そうで
なけれはステップ６４を経ることなく直接ステップ６５
に進む。

次に、ステップ６５では、予め定められた最小値ｕＬ（
ｍｉｎ）よりも適合度ｕＬが小さいか否かを判断し、そ
の結果、適合度ｕｌが最小値ｕＬ（ｍｉｎ）よりも小さ
ければ、ステップ６６て適合度ｕ１−が最小値ｕＬ（ｍ
ｉｎ）と等しくなることを条件としてステップ６７に進
み、そうでなければステップ６６を経ることなく直接ス
テップ６７に進む。ステップ６７ではルールの番号がＬ
からＬ＋１に増えることを条件として、ステップ６２に
戻り、上述した手順を再び繰り返す。

なお、以上の操作に従って最大値ｕＬ（ｍａｙ）、最小
値ｕｌ（ｍｉｎ）を求めるときは、ＸＩＳ≦ｘ１≦Ｘｌ
　ｅ、　　Ｘ２　Ｓ≦Ｘ２≦ｘ２ｅ。

−ｘｎ　Ｓ≦ｘｎ≦ｘｎｅ の範囲でデータＸＩ＋　　ｘ２＋　・・・、ｘｎＯ値を
動かして行なうものとする。ここに、Ｘ、Ｓ、　　Ｘ２
　Ｓ。

・・・、ｘｎｓは各人力データの最小値、ｘｌｅ、ｘ２
ｅ、・・・、ｘｎｅは各人力データの最大値である。

このようにして求められた適合度の最大ＭｕＬ（ｍａＸ
）、最小値ｕＬ（ｍｉｎ）は、第７図に示すように、各
ルールごとにまとめて最大最小バッファ部３に格納され
る。

次に、最大最小バッファ部３および推論制御部１からの
圧力を受けるグループ分は決定ブロック部４では、後件
部の種類に応じて適合度の最大値ｕＬ（ｍａｘ）、最小
値ｕＬ（ｍｉｎ）をグルプ分けする。

第８図はこの手順を示すフローチャートであって、図中
、ｍは後件部における出力の総数、！（ｉ）は出力ｙｉ
のラベルの総数である。このグループ分は決定ブロック
部４によるグループ分けに際しては、まずステップ８１
で第１番目の後件部の出力からスタートして、ステップ
８２て出力の番号ｉが出力の総数ｍよりも大きいか否か
を判断し、大きければその時点でグループ分けを終了す
る。一方、出力の番号ｉが出力の総数ｍよりも小さけれ
ば、ステップ８３で出力ｙｉにおける第１番目のラベル
からスタートし、ステップ８４でラベルの番号ｊがラベ
ルの総数！（ｉ）よりも大きいか否かを判断する。その
結果、ラベルの番号ｊがラベルの総数！（ｉ）よりも大
きければ、ステップ８５で出力の番号がｉからｉ＋１に
増えることを条件としてステップ８２に戻り、逆にラベ
ルの番号ｊがラベルの総数！（ｉ）よりも小さけれは、
ｙｉ＝Ｂｊ　　（ｉ）を後件部にもつルールに関する適
合度の最大値と最小値を選び出す。

第９図はこの手順を示すフローチャートであって、まず
、ステップ９１で第１番目のルールからスタートし、ス
テップ９２でルールの番号ｋがルールの総数Ｎよりも大
きいか否かを判断し、大きければステップ８６に移り、
ラベルの番号がｊからｊ＋１に増えることを条件として
ステップ８４に戻る。一方、ルールの番号ｋがルールの
総数Ｎよりも小さければ、ステップ９３でに番目のルル
がｙｉ＝Ｂｊ　　（ｉ）を後件部にもつか否かを判断し
、もっていればｌ（番目のルールに関する適合度の最大
値と最小値を後件部ｙｉ−Ｂｊ　　（ｉ）のグループに
入れる（ステップ９４）。そして、ステップ９５でルー
ルの番号が１（からに＋１に増えたことを条件としてス
テップ９２に戻り、前述したことと同様の手順を再び繰
り返す。

このように、グループ分は決定ブロック部４においてグ
ループ分けされた各ルールに対する適合度の最大値と最
小値は、後件部ｙｉ＝Ｂｊ　　（ｉ）の種類ごとにまと
めて整理する。例えば、第１０図はその一例を示すもの
で、後件部ｙ＋＝Ｂ＋（１）に関してはルール１，３に
対する適合度の最大値と最小値がまとめられ、また後件
部ｙ１＝Ｂ＋　　（２）に関してはルール４．６．７に
対する適合度の最大値と最小値がまとめられている。

次に、グループ分は決定ブロック部４において後件部ｙ
ｉ＝Ｂｊ　　（ｉ）の種類ごとに各ルールに対する適合
度の最大値と最小値をグループ分けしたら、各グループ
内における不要なルールをそれぞれ判定する。

具体的に不要なルールを判定する際は、不要ルル判定ブ
ロック部５によりグループ分けされたルールについて適
合度を計算する。

第１１図はこの計算手順を示すもので、まずステップ１
１１で１番目の出力ｙ１について、第１番目のルールか
らスタートし、ステップ１１２でルールの総数Ｎよりも
ルールの番号ｉが大きいか否かを判断し、大きければそ
の時点で計算を終了する。一方、ルールの番号ｉがルー
ルの総数Ｎよりも小さけれは、ステップ１１３で出力ｙ
ｊについてのラベルが１であることを条件として、ステ
ップ１１４に進み、ラベルの番号ｊがラベルの総数！（
ｉ）よりも大きいか否かを判断する。ラベルの番号ｊが
ラベルの総数、ｅ（ｉ）よりも太きけれは、ステップ１
１５でルールの番号がｉからｉ＋１に増えることを条件
としてステップ１１２に戻る。

ラベルの番写ｊがラベルの総数！（ｉ）よりも小さけれ
は、後件部ｙｉ＝Ｂｊ　　（ｉ）に関するルールのうち
で、適合度ｕ（ｍｉｎ）が最大値になるものを以下の手
順で求める。

第１２図はこの手順を示すもので、まずステップ１２１
て適合度に関する変数ｉが０であるときの第１番目のル
ールからスタートし、ステップ１２２て後件部ｙｉ＝Ｂ
ｊ　　（ｉ）のグループに属しているルールの総数Ｐ（
ｉ、ｊ）よりもルールの番号ｋが大きいか否かを判断す
る。その結果、ルールの番号ｋがルールの総数Ｐ（ｉ、
ｊ）よりも小さけれは、ステップ１２３で後件部ｙｉ＝
Ｂｊ（ｉ）のグループに属しているに番目のルールに対
する適合度の最小値ｕ　　ｍｉｎ　（ｉ、　　ｊ、　　
ｋ）が変数ｒよりも大きいか否かを判断する。もし最小
値ｕ　　ｍｉｎ　（ｉ、　　ｊ、　　１０が変数ｒより
も大きければ、ステップ１２４で最小値ｕ　　ｍ１ｎ（
ｉ、ｊ、ｋ）と変数ｒが互いに等しくなることを条件と
してステップ１２５に進み、逆に最小値ｕ　　ｍｉｎ　
（ｉ、　　ｊ、　　ｌｃ）が変数ｒよりも小さければ、
ステップ１２４を経ることなく直接ステップ１２５に進
む。ステップ１２５では、ルールの番号がｋから１（＋
１に増えることを条件としてステップ１２２に戻り、上
述した手順を再び繰り返す。

そして、ステップ１２２でルールの番号ｌ（がルールの
総数Ｐ（ｉ、ｊ）よりも大きい場合、不要ルールの判定
を行なう。すなわち、第１３図に示すように、まずステ
ップ１３１で第１番目のルルからスタートし、ステップ
１３２て後件部ｙｉ＝Ｂｊ　　（ｉ）のグループに属し
ているルールの総数Ｐ（ｉ、ｊ）よりもルールの番号ｋ
が大きいか否かを判断し、ルールの番号Ｉ（がルールの
総数Ｐ（ｉ、ｊ）よりも太きけれは、第１１図のステッ
プ１１６に移り、ルールの番号がｊからｊ＋１に増える
ことを条件としてステップ１１４に移る。

一方、ルールの番号１（がルールの総数Ｐ　（ｉ。

ｊ）よりも小さけれは、ステップ１３３で変数ｒが適合
度の最大値ｕ　　ｍａｘ　（ｉ、　　ｊ、　　ｋ）より
も大きいか否かを判断する。その結果、変数ｒが適合度
の最大値ｕ　　ｍａｘ　（ｉ、　　ｊ、　　ｋ）よりも
大きければ、後件部ｙｉ＝Ｂｊ　　（ｉ）のグループに
関するｌ（番目のルールは、その後件部に関して必要で
ないと判定する（ステップ１３５）。そして、このに番
目のルールナンバーを判定結果バッファ部６に記憶しく
ステップ１３６）、そのあと、ステップ１３４に進む。

また、上記ステップ１３３で変数ｒが最大値ｕ　　ｍａ
ｘ　（ｉ、　　ｊ、　　Ｉｃ）よりも小さけれは、ステ
ップ１３５．１３６を絆ることなく直接ステップ１３４
に進む。このステップ１３４では、ルールの番号がｋか
らに＋１に増えることを条件としてステップ１３２に戻
り、」−述したことと同様の手順を再び繰り返す。

以上のように、この実施例に係るファジィ推論システム
では、まず推論制御部１て各ルールについての適合度を
すべて出力し、適合度バッファ部２にこれを記憶し、さ
らに各ルールごとに適合度の最大値、最小値を最大最小
バッファ部３に記憶する。次に、この適合度の最大値、
最小値をグループ分は決定ブロック部４に人力し、後件
部による適合度の最大値、最小値のグループ分けを行な
う。そして、このグループ分けの結果を不要ルル判定ブ
ロック部５に人力して、不要なルールナンバーを判定結
果バッファ部６に記憶する。これにより、ファジィ推論
を行なう際に、不要なルールを削除できるため、この削
除針だけ推論時間を短縮して推論速度を高めることがで
きる。

（発明の効果） 以上説明したように、この発明によれば、その構成をフ
ァジィ推論がなされたときのルール適合度をすべて出力
し、これらの適合度の最大値と最小値を用いることによ
り、複数のルールのうちで不要な部分を判定するように
したので、ソフトウェアまたはハードウェアによるファ
ジィ推論において、不要なルールの分たけ推論時間を縮
小して推論速度の向上を図ることができるという効果を
有する。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明に係るファジィ推論システムの一実施
例を示すブロック図、第２図は適合度の最大値、最小値
が格納された状態を示す説明図、第３図はルール１．２
の適合度が変化した状態を示す説明図、第４図は後件部
の最大値、最小値が変化した状態を示す説明図、第５図
は推論制御部および適合度バッファ部でのアルゴリズム
を示スフローチャート、第６図は最大最小バッファ部で
のアルゴリズムを示すフローチャート、第７図は最大最
小バッファ部における情報の格納状態を示す説明図、第
８図、第９図はそれぞれグループ分は決定ブロック部で
のアルゴリズムを示すフローチャート、第１０図はグル
ープ分は決定ブロック部におけるクループ分は状態を示
す説明図、第１１図、第１２図および第１３図はそれぞ
れ不要ルル決定ブロック部および判定結果バッファ部で
のアルゴリズムを示すフローチャートである。 １・・・推論制御部（適合度出力部） ２・・・適合度バッファ部 ３・・・最大最小バッファ部 ４・・・グループ分は決定ブロック部 ５・・・不要ルール判定ブロック部

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １．各ルールの適合度をすべて出力する適合度出力部と
   、 この適合度出力部からの出力を受けて各ルールの適合度
   の最大値と最小値を記憶するバッファ部と、 上記適合度の最大値と最小値に基づいて不要なルールを
   判定する不要ルール判定ブロック部と、を備えることを
   特徴とするファジィ推論システム。