JPH07271594A

JPH07271594A - ファジー開発支援装置

Info

Publication number: JPH07271594A
Application number: JP6063390A
Authority: JP
Inventors: Yasuhiko Nitta; 泰彦新田; Noriyoshi Sakashita; 徳美坂下; Kenichi Shimomura; 研一下邨; Nobufumi Komori; 伸史小守
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1994-03-31
Filing date: 1994-03-31
Publication date: 1995-10-20
Also published as: US5708761A

Abstract

(57)【要約】【目的】被制御対象に応じた適切なファジールールや
メンバーシップ関数を効率よく作成できるファジー開発
支援装置を得ることを目的とする。【構成】支援装置は、データ入力部、推論実行部及び
結果検証部によって構成される。支援装置の全部に渡っ
て複数の発明が存在する。一例として、データ入力部
は、メンバーシップ関数生成器に接続された表示部と表
示部に表示されてメンバーシップ関数作成に使用される
格子状シートのグリッドピッチを指定するグリッドピッ
チ指定部とを備えている。そして、グリッドピッチ指定
部は、格子状シートのグリッドピッチを変化させる機能
を有する。【効果】オペレータは、グリッドピッチ指定部を用い
て、図２（ｂ），（ｃ）に示すように、メンバーシップ
関数の形状に応じて適切なピッチを持つ格子状シートを
発生させて、メンバーシップ関数の入力を効率よく行え
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、ファジー推論プログ
ラムを効率よく開発するためのツールであるファジー開
発支援装置に関するもので、特にファジールールやメン
バーシップ関数の作成、修正機能や検証機能を有するフ
ァジー開発支援装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、ファジー推論を用いたファジー制
御が家電機器の制御などに広く適用されている。ファジ
ー推論は、ファジー論理に基づくデータ処理手法であ
る。この手法は制御分野を中心に広く応用されており、
その有効性を示す多くのデータが日経エレクトロニク
ス，１９８９．１０．１３号「ファジーが家電に入る」
や日経エレクトロニクス，１９８７．７．２７号「実用
期に入ったファジー論理」などの文献に報告されてい
る。

【０００３】ファジー推論の応用においては、ファジー
推論は、図５３に示すようなあるブラックボックス２０
０と考えることができる。このブラックボックス２００
は、複数の入力値ｘ0 ，ｘ1 …から複数の出力値ｙ0 ，
ｙ1 …を決定する。ファジー推論では、入力値ｘ0 ，ｘ
1 …から出力値ｙ0 ，ｙ1 …を導くために、入力値ｘ0
，ｘ1 …と出力値ｙ0 ，ｙ1 …の関係を示す複数のフ
ァジールールが用いられる。ファジールールは、入力の
数がｎ、出力の数がｍの場合、一般的に、次のように記
述される。

【０００４】

【数１】

【０００５】ここで、ｘ0 〜ｘn は入力値を示し、ｙ0
〜ｙm は出力値を示す。Ａ0 〜Ａn，Ｂ0 〜Ｂn ，Ｐ0
〜Ｐm ，Ｑ0 〜Ｑm はファジー集合である。またルール
の前半すなわち、数２に示す部分は前件部と呼ばれる。

【０００６】

【数２】

【０００７】また、ルールの後半すなわち、数３に示す
部分は後件部と呼ばれる。

【０００８】

【数３】

【０００９】ファジー集合は、通常、図５４のような関
数で定義される。この関数は、メンバーシップ関数と呼
ばれている。図中、横軸は入力値または出力値である。
縦軸はグレードである。グレードは、ルールに含まれる
ｘ0 ＝Ａ0 という等式が入力値としてどの程度真である
か、またｙ0 ＝Ｐ0 などの等式が出力値としてどの程度
真であるかを示す度合いである。グレードは、０〜１の
値をとる。

【００１０】ファジー推論の方法は数種類提案されてい
る。ここではｍｉｎ−ｍａｘ重心法を用いたファジー推
論法について説明する。例として２入力、１出力の場合
を考える。ルールは数４に示す次の２つを考える。

【００１１】

【数４】

【００１２】このときに実行される、ファジー推論の概
要を図５５に示す。図中、６個の関数Ａ0 ，Ａ1 ，Ｂ0
，Ｂ1 ，Ｐ，Ｑはメンバーシップ関数である。また、
入力値ｘ0 と入力値ｘ1 の入力データとしてｘ0c、ｘ1c
が入力されたとき、出力ｙとして推論結果ｙC が出力さ
れる。

【００１３】さらに、図５５を用いて推論の手順を説明
する。まず、最初にルール０における等式ｘ0 ＝Ａ0 の
グレードｇ00を計算する。これは、関数Ａ0 のｘ0 ＝ｘ
0cにおける値を計算することによって得られる。同様に
して、等式ｘ1 ＝Ａ1 のグレードｇ01を関数Ａ1 と入力
値ｘ1cから計算する。そして、論理積的な演算としてグ
レードｇ00とグレードｇ01のｍｉｎ演算を行い、そのｍ
ｉｎ演算の結果がｇ0である。このｇ0 がルール０のル
ールグレードである。ここで、ｍｉｎ演算とは、いずれ
かの小さい方を選択する演算である。以上がルール０の
前件部処理である。同じ処理をルール１にも実行し、ル
ール１のルールグレードｇ1 を得る。

【００１４】次に後件部の処理について説明する。ルー
ル０の後件部処理では、まず関数Ｐからｇ0 よりも大き
い部分をカットして関数Ｇを得る。同様にルール１にお
いて関数Ｑからｇ1 よりも大きい部分カットして関数Ｈ
を得る。関数Ｇと関数Ｈを合成するためにｍａｘ演算実
行する。ここでｍａｘ演算とは、おのおののｙの値にお
いて２つの関数の大きい方を選択する演算のことであ
る。この演算結果が関数Ｆ（ｙ）である。この関数Ｆ
（ｙ）は出力メンバーシップ関数と呼ばれる。この出力
メンバーシップ関数Ｆ（ｙ）が、ファジー推論における
推論結果を与える。

【００１５】推論の最後の処理では関数Ｆ（ｙ）の重心
が計算される。これは推論結果が関数Ｆ（ｙ）のままで
は扱いにくいため、関数Ｆ（ｙ）を代表する確定値（こ
こでは重心値）を計算しそれを推論結果として扱うよう
にする。この操作はデファジファイと呼ばれている。関
数Ｆ（ｙ）の重心値は数５で与えられる。

【００１６】

【数５】

【００１７】この重心値ｙc が、ファジー推論を実行し
たときの最終的な推論結果となる。ファジー推論の推論
結果ｙc は、例えば図５６（ａ），（ｂ）に示す２つの
出力メンバーシップ関数ように、その関数形状が異なっ
ていても同じ値の推論結果が計算される場合がある。従
って、関数Ｆ（ｙ）の形状は、推論結果ｙc から推測す
ることはできない。しかし、実際には関数Ｆ（ｙ）の形
状によって推論結果の信頼性は大きく異なっている。

【００１８】図５６（ａ），（ｂ）に示す２つの出力メ
ンバーシップ関数において、左の台形を発生したルール
はｙ1 を出力することを意味しており、右の台形を発生
したルールはｙ２を出力することを意味している。

【００１９】図５６（ａ）に示した出力メンバーシップ
関数ではｙ1 のルールグレードは大きく、ｙ2 のルール
グレードは小さい。従って、矛盾は存在しないので、ｙ
c の信頼性は高い。

【００２０】一方、図５６（ｂ）に示した出力メンバー
シップ関数では２つのルールグレードは大きい。これは
２つのルールが互いに矛盾していることを意味するの
で、ｙc の信頼性は低いことになる。

【００２１】このような矛盾を検出するために、重心を
中心とする分散を計算する。分散値Ｖは数６で与えられ
る。

【００２２】

【数６】

【００２３】この分散値Ｖは、図５６（ａ）のような関
数Ｆ（ｙ）では小さくなり、図５６（ｂ）のような関数
Ｆ（ｙ）では大きくなる。従って、分散値Ｖの大きさに
より推論結果ｙc の信頼性を検出することができる。

【００２４】以上のようなファジー推論の処理を、マイ
コン上でプログラムしてファジー制御は行われている。
このようなプログラムの開発を行うためのファジー開発
支援装置が開発されている。

【００２５】このような開発ツールの一例として、富士
通ワンチップ・ファジーコントローラMB941 シリーズ用
の開発支援ツールがある。図５７と図５８に開発ツール
のハードウエア構成とソフトウエア構成を示す。図５７
において、２５０はパーソナルコンピュータ本体とホス
トエミュレータとファジーサポートソフトウエアとを示
している。そして、２６０はインサーキットエミュレー
タ及びＤＵＥボード、２７０はターゲットシステムであ
る。

【００２６】図５７において、パソコン２５０ではファ
ジー推論を実行する推論プログラムが作成される。この
推論プログラムはインサーキットエミュレータ（ICE ）
２６０に転送されて実行される。これにより、被制御シ
ステムであるターゲットシステム２７０ではファジー制
御が行われる。

【００２７】図５８において、３００はファジーサポー
トソフトウエアである。ファジーサポートソフトウエア
３００におけるメンバーシップ関数エディタ３１０とル
ールエディタ３２０はそれぞれメンバーシップ関数とそ
のメンバーシップ関数を用いたファジールールを作成す
るためのエディタである。知識ファイル３３０には、メ
ンバーシップ関数エディタ３１０とルールエディタ３２
０で生成されたメンバーシップ関数とファジールールが
格納される。トランスレータ３５０ではメンバーシップ
関数とファジールールのコード変換が行われ、ICE 上で
実行可能なアセンブラが作成される、シミュレータ３６
０では、知識ファイル３３０に格納された入力データを
用いてファジー推論が実行され、メンバーシップ関数エ
ディタ３１０とルールエディタ３２０で作成されたファ
ジールール及びそれに用いるメンバーシップ関数の検証
が行われる。

【００２８】このようなファジー開発支援ツールを用い
ると、ファジー推論に必要なファジールール及びメンバ
ーシップ関数についての作成及び修正を容易に行うこと
ができる。そしてさらに、ファジールールのシミュレー
ションなどを行うことによってファジールールの妥当性
も確認することができる。

【００２９】さらに、従来のファジー開発支援装置につ
いて図５９を参照して説明する。図５９は前述のような
ファジー推論用ハードウエアの開発支援装置の構成を概
念的に示すブロック図である。図５９において、３７０
はファジー開発支援装置、１はファジー推論に必要な入
力データ，ファジールール，メンバーシップ関数を生成
するデータ入力部、２はファジー推論を実行して推論結
果を出力するファジー推論実行部、３は被制御システム
へ推論結果の出力や推論結果の信頼性検証を行う結果検
証部である。また、４は、ファジー開発支援装置の外部
にある被制御システムである。この被制御システム４は
ファジー制御の制御対象となる。ファジールールには、
ｉｆ−ｔｈｅｎ形式のルールを用いることにし、ファジ
ー推論は、ｍｉｎ−ｍａｘ重心法を用いて行うことにす
る。

【００３０】被制御システム４は、ファジー開発支援装
置３７０の制御の下で動作している。例えば、各状態毎
に、被制御システム４からデータ入力部１に対して、デ
ータが送られてくる。データ入力部１は、被制御システ
ム４から送られてきたデータを処理できるデータに変換
してファジー推論実行部２に出力する。また、データ入
力部１は、ファジールール及びそれらに対応する前件部
及び後件部のメンバーシップ関数をファジー推論実行部
２に対して出力する。

【００３１】ファジー推論実行部２において、入力デー
タ、ファジールール及びメンバーシップ関数を用いてフ
ァジー推論が実行され、推論結果を示す出力データが導
き出される。そして、出力部３は、ファジー推論実行部
２が出力した出力データを被制御システム４へ出力す
る。

【００３２】また、図６０はデータ入力部１の内部構成
である。入力データ生成器５では被制御システム４から
送られてきたデータをファジー推論実行部２で処理でき
るデータに変換する。ファジールール作成器６とメンバ
ーシップ関数生成器７ではファジールールおよびそれら
に対応するメンバーシップ関数を生成する。

【００３３】

【発明が解決しようとする課題】従来のファジー開発支
援装置では、メンバーシップ関数は、縦軸，横軸とも等
間隔のグリッドを持つ格子状シートの上に、関数の外形
をポインティングで指定する方法により設定される。そ
して、従来のファジー開発支援装置では、グリッドの間
隔は固定されており、格子状シートの横軸とグリッドと
で与えられる入力データや推論結果等の離散値に対応す
るグレードは全て入力しなければならない。そのため装
置が発生するグリッド間隔が細かいと、釣り鐘型などの
複雑な形状が設定できるが、三角形など単純な形状の設
定でも多数のグリッドを考慮して設定する必要があると
いう問題点があった。

【００３４】また、従来のファジー開発支援装置では、
関数形状は格子点に関数外形をポインティングして設定
されるので、様々な形状が設定可能であるが、単純な形
状を設定する場合においても全ての点をポインティング
して入力する必要があり効率が良くないという問題点が
あった。

【００３５】また、従来のファジー開発支援装置では、
関数形状は格子点に関数外形をポインティングして設定
されるので、様々な形状が設定可能であるが、関数外形
を固定長パラメータで指定するときには、関数をパラメ
ータで表現可能な形状から表現不可能な形状に変形しや
すいという問題点があった。

【００３６】また、従来のファジー開発支援装置では、
推論シミュレーションを行う場合入力データ数が多くな
るのが一般的であるが、全てのデータを入力してシミュ
レーションしないとき、どのようなデータを入力データ
として与えてシミュレーションするのが有効か判断でき
ないという問題点があった。

【００３７】また、従来のファジー開発支援装置では、
ファジールールとメンバーシップ関数を自動設定する方
法がなく、操作が煩雑になるという問題点があった。

【００３８】また、従来のファジー開発支援装置では、
推論結果に対して個々のファジールールがどのような影
響を与えているかを調べる手段がなく、個々のファジー
ルールの修正の際に効果的な判断をするのが難しいとい
う問題点があった。

【００３９】また、従来のファジー開発支援装置では、
複数回の推論中にどのルールがよく用いられているかを
調べる方法がなかったので、ファジールールを修正する
ときにどのルールを変更するのが効果的かを判断できな
いという問題点があった。

【００４０】また、従来のファジー開発支援装置では、
出力メンバーシップ関数の形状を知るためには前件部及
び後件部のメンバーシップ関数を表示させる必要があっ
た。そのため複数回の推論実行の途中で出力メンバーシ
ップ関数の形状を知ることができないという問題点があ
った。

【００４１】また、従来のファジー開発支援装置では、
分散値を用いた推論結果の信頼性検証を行うことができ
ないという問題点があり、推論の検証を行うことが困難
であった。

【００４２】また、従来のファジー開発支援装置では、
ルールの記述誤りを検証する方法が無く、記述誤りを生
じた際に誤り箇所の抽出が困難であるという問題点があ
った。

【００４３】また、従来のファジー開発支援装置では、
開発支援装置の設計変更時に正しく変更されているかを
検証する方法がないという問題があった。

【００４４】また、従来のファジー開発支援装置では、
推論結果が予期しない変化を生じた際に解析をする方法
がないという問題点があった。

【００４５】また、従来のファジー開発支援装置では、
開発支援装置自体の動作検証を行う機能がなかった。そ
のため開発支援装置の、ツールの全体動作の信頼性が保
証されないという問題点があった。

【００４６】この発明は、上記のような従来のファジー
開発支援装置の問題点を解消するためになされたもの
で、ファジールールやメンバーシップ関数の設定が容易
に行え、シミュレーションや被制御システム制御操作で
のファジー制御動作を容易に把握でき、またファジー開
発支援装置の動作の信頼性の高いファジー開発支援装置
を提供することを目的とする。

【００４７】

【課題を解決するための手段】第１の発明に係るファジ
ー開発支援装置は、ファジー推論に用いられる複数の入
力データ及びファジールール並びに該ファジールールで
用いるメンバーシップ関数を生成するデータ入力手段
と、前記データ入力手段が生成した前記複数の入力デー
タ、前記ファジールール及び前記メンバーシップ関数を
用いてファジー推論を実行する推論実行手段とを備え、
前記データ入力手段は、作成しようとする前記メンバー
シップ関数の変数の離散値に対応する格子点を外部から
与えられたデータに対応して複数発生し、複数の前記格
子点の中の外部から指定された前記格子点を用いて前記
メンバーシップ関数の作成を行なうことを特徴とする。

【００４８】第２の発明に係るファジー開発支援装置
は、ファジー推論に用いられる複数の入力データ及びフ
ァジールール並びに該ファジールールで用いるメンバー
シップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入
力手段が生成した前記複数の入力データ、前記ファジー
ルール及び前記メンバーシップ関数を用いてファジー推
論を実行する推論実行手段とを備え、前記データ入力手
段は、与えられた座標に応じて関数の形状を表示すると
ともに表示された前記関数の形状に対応する座標を出力
することが可能で、前記メンバーシップ関数作成のため
に簡単な関数の形状を示す波形を表示する表示手段を備
え、外部からの指定に従って前記波形を継ぎ合わせると
ともに継ぎ合わせた前記メンバーシップ関数の形状を前
記表示手段に与えるとともに前記座標を用いて前記メン
バーシップ関数を作成することを特徴とする。

【００４９】第３の発明に係るファジー開発支援装置
は、ファジー推論に用いられる複数の入力データ及びフ
ァジールール並びに該ファジールールで用いるメンバー
シップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入
力手段が生成した前記複数の入力データ、前記ファジー
ルール及び前記メンバーシップ関数を用いてファジー推
論を実行する推論実行手段とを備え、前記データ入力手
段は、前記メンバーシップ関数の形状を表示するための
表示手段と、前記メンバーシップ関数の基本となる形状
を前記表示手段に表示させるとともに、前記表示手段が
表示している前記メンバーシップ関数の形状を規定して
いる点が移動可能な座標を所定の規則に従って計算する
計算手段とを備え、前記移動可能な座標を使って前記メ
ンバーシップ関数の形状を変形することを特徴とする。

【００５０】第４の発明に係るファジー開発支援装置
は、ファジー推論に用いられる複数の入力データ及びフ
ァジールール並びに該ファジールールで用いるメンバー
シップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入
力手段が生成した前記複数の入力データ、前記ファジー
ルール及び前記メンバーシップ関数を用いてファジー推
論を実行する推論実行手段とを備え、前記データ入力手
段は、前記入力データを生成する入力データ生成手段
と、前記メンバーシップ関数の傾きが所定の変化をして
いる点の座標を与える前記入力データを検出する検出手
段と、前記入力データ生成手段が生成した入力データの
うち検出された前記入力データに対して所定の範囲内に
ある前記入力データのみを前記ファジー推論を検証する
ための検証用入力データとして抽出して前記推論実行手
段に対して出力する抽出手段とを備えて構成される。

【００５１】第５の発明に係るファジー開発支援装置
は、ファジー推論に用いられる複数の入力データ及びフ
ァジールール並びに該ファジールールで用いるメンバー
シップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入
力手段が生成した前記複数の入力データ、前記ファジー
ルール及び前記メンバーシップ関数を用いてファジー推
論を実行する推論実行手段とを備え、前記データ入力手
段は、乱数を発生させる乱数あるいは疑似乱数発生器
と、前記乱数を用いて前記入力データを所定の個数だけ
抽出して、抽出された該入力データに基づいて前記入力
データを選択的に前記推論実行手段に対して出力する抽
出手段とを備えて構成される。

【００５２】第６の発明に係るファジー開発支援装置
は、第４または第５の発明のファジー開発支援装置にお
いて、前記推論実行手段が前記ファジー推論を実行して
出力する推論結果を逐次入力してデータ圧縮を行うデー
タ圧縮手段を備えて構成される。

【００５３】第７の発明に係るファジー開発支援装置
は、第６の発明のファジー開発支援装置において、前記
データ圧縮手段が出力したデータと予め求められた期待
値の圧縮データとを比較する比較器を備えて構成され
る。

【００５４】第８の発明に係るファジー開発支援装置
は、第４または第５の発明のファジー開発支援装置にお
いて、前記データ入力手段は、前記入力データとグレー
ドとの関係を与える前記メンバーシップ関数を用いて、
前記グレードがゼロでない前記入力データを、前記推論
実行手段に与える前記入力データとして選択する選択手
段を備えて構成される。

【００５５】第９の発明に係るファジー開発支援装置
は、ファジー推論に用いられる複数の入力データ及びフ
ァジールール並びに該ファジールールで用いるメンバー
シップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入
力手段が生成した前記複数の入力データ、前記ファジー
ルール及び前記メンバーシップ関数を用いてファジー推
論を実行する推論実行手段とを備え、前記データ入力手
段は、前記ファジールールの前記入力データの変数と前
記ファジールールの推論結果の変数とを設定する入出力
設定手段と、前記推論実行手段の出力の期待値としての
前記入力データと前記推論結果との関係を与える期待値
波形及び前記期待値波形上の固定点を設定する期待値波
形設定手段と、前記入力データの変数と前記出力データ
の変数とを用いて前記ファジールールの基本形を生成す
る第１のファジールール生成手段と、前記第１のファジ
ールール生成手段が生成する前記基本形及び前記期待値
波形設定手段が設定した前記固定点を使って、前記固定
点の数だけ複数の前記ファジールールを生成する第２の
ファジールール生成手段とを備えて構成される。

【００５６】第１０の発明に係るファジー開発支援装置
は、第９の発明のファジー開発支援装置において、前記
データ入力手段は、前記メンバーシップ関数の基本形を
生成する第１のメンバーシップ関数生成手段と、前記第
１のメンバーシップ関数生成手段が生成した前記基本形
及び前記期待値波形設定手段が設定した前記固定点を使
って、前記第２のファジールール生成手段が生成した複
数の前記ファジールールで用いられる複数の前記メンバ
ーシップ関数を生成する第２のメンバーシップ関数生成
手段とを備えて構成される。

【００５７】第１１の発明に係るファジー開発支援装置
は、第１０の発明のファジー開発支援装置において、前
記データ入力手段は、前記推論実行手段が出力する前記
推論結果と設定された前記期待値波形で与えられる前記
推論結果とを比較する比較手段と、前記比較手段の比較
結果に応じて、複数の前記メンバーシップ関数の変形を
行う関数変形手段とを備えて構成される。

【００５８】第１２の発明に係るファジー開発支援装置
は、第１１の発明のファジー開発支援装置において、前
記データ入力手段は、前記期待値波形設定手段が設定し
た前記期待値波形及び前記推論実行手段から出力された
前記推論結果を同じ座標系を用いて合わせて表示する表
示手段を備えて構成される。

【００５９】第１３の発明に係るファジー開発支援装置
は、第１２の発明のファジー開発支援装置において、前
記データ入力手段は、前記期待値波形設定手段が設定し
た前記期待値波形で与えられる前記推論結果と前記推論
実行手段から出力された前記推論結果との差異を評価す
る評価手段を備えて構成される。

【００６０】第１４の発明に係るファジー開発支援装置
は、第１１の発明のファジー開発支援装置において、前
記データ入力手段は、前記ファジールールの検証のため
の検証用入力データを生成する検証用入力データ生成手
段と、前記検証用入力データ生成手段で生成される所定
の範囲の前記検証用入力データを選択的に前記推論実行
手段に与える入力範囲設定手段とを備えて構成される。

【００６１】第１５の発明に係るファジー開発支援装置
は、第１１の発明のファジー開発支援装置において、前
記データ入力手段は、前記期待値波形設定手段が設定し
た前記固定点を変更または追加する期待値波形補正手段
を備えて構成される。

【００６２】第１６の発明に係るファジー開発支援装置
は、ファジー推論に用いられる複数の入力データ及びフ
ァジールール並びに該ファジールールで用いるメンバー
シップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入
力手段が生成した前記複数の入力データ、前記ファジー
ルール及び前記メンバーシップ関数を用いてファジー推
論を実行して推論結果を出力する推論実行手段と、前記
推論実行手段の推論実行過程を含めて前記推論結果を検
証する結果検証手段とを備え、前記データ入力手段は、
複数の前記ファジールールの検証を行なうための検証用
入力データを生成する入力データ生成手段を備え、前記
結果検証手段は、前記検証用入力データを前記推論実行
手段に適用したときの推論実行過程における途中結果と
前記推論結果とを所定の基準に従って分類することで複
数の前記ファジールールを複数のルールセットにグルー
プ分けするファジールール分類手段を備えて構成され
る。

【００６３】第１７の発明に係るファジー開発支援装置
は、第１６の発明のファジー開発支援装置において、前
記ファジールール分類手段は、任意の前記入力データに
ついて前記推論実行手段で実行される推論において、前
記推論実行手段が出力する前記推論結果に寄与する前記
ファジールールを複数の前記ファジールールの中から抽
出するルール抽出手段を含むことを特徴とする。

【００６４】第１８の発明に係るファジー開発支援装置
は、第１７の発明のファジー開発支援装置において、前
記推論実行手段は、ｍｉｎ−ｍａｘ重心法によるファジ
ー推論を実行することによって前記推論結果とともに推
論実行中に計算される前記後件部メンバーシップ関数の
グレードを出力する推論実行手段を含み、前記ルール抽
出手段は、前記ファジールールの後件部の前記メンバー
シップ関数が一致する複数の前記ファジールールについ
て、前記グレードが最大の前記ファジールールを抽出す
るルール抽出手段を含むことを特徴とする。

【００６５】第１９の発明に係るファジー開発支援装置
は、ファジー推論に用いられる複数の入力データ及びフ
ァジールール並びに該ファジールールで用いるメンバー
シップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入
力手段が生成した前記複数の入力データ、前記ファジー
ルール及び前記メンバーシップ関数を用いてファジー推
論を実行して推論結果を出力する推論実行手段と、前記
推論実行手段の推論実行過程を含めて前記推論結果を検
証する結果検証手段とを備え、前記データ入力手段が生
成する前記メンバーシップ関数は、前記ファジールール
の前件部に対応した前件部メンバーシップ関数と後件部
に対応した後件部メンバーシップ関数とを含み、前記結
果検証手段は、前記推論結果を得るために前記推論実行
手段が計算した前記後件部メンバーシップ関数のグレー
ドを同一形状の前記後件部メンバーシップ関数毎に記憶
するためのメモリと、推論実行中に計算される前記ファ
ジールールの前記グレードを前記後件部メンバーシップ
関数毎に累算して、累算値を前記メモリに対して出力す
る累算手段とを備えて構成される。

【００６６】第２０の発明に係るファジー開発支援装置
は、第１９の発明のファジー開発支援装置において、前
記結果検証手段は、前記メモリに格納されている前記累
算値と所定の値とを比較する比較器と、前記比較器の出
力する比較結果に基づいて前記ファジールールを抽出す
る抽出手段とを備えて構成される。

【００６７】第２１の発明に係るファジー開発支援装置
は、ファジー推論に用いられる複数の入力データ及びフ
ァジールール並びに該ファジールールで用いるメンバー
シップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入
力手段が生成した前記複数の入力データ、前記ファジー
ルール及び前記メンバーシップ関数を用いてファジー推
論を実行して推論結果とともに該ファジー推論に用いた
出力メンバーシップ関数を出力する推論実行手段と、前
記推論実行手段の推論実行過程を含めて前記推論結果を
検証する結果検証手段とを備え、前記データ入力手段が
生成する前記メンバーシップ関数は、前記ファジールー
ルの前件部に対応した前件部メンバーシップ関数と後件
部に対応した後件部メンバーシップ関数とを含み、前記
結果検証手段は、前記後件部メンバーシップ関数におけ
る変数としての推論結果の範囲を指定する範囲指定手段
と、前記出力メンバーシップ関数のグレードと所定の値
とを前記範囲について比較して比較した結果に応じて警
告を発生する警告発生手段とを備えて構成される。

【００６８】第２２の発明に係るファジー開発支援装置
は、第２１の発明のファジー開発支援装置において、前
記結果検証手段は、前記範囲指定手段は、複数の前記範
囲を記憶する記憶手段を備え、複数の前記範囲にそれぞ
れ対応して、前記グレードと比較するための複数の前記
所定の値を記憶するとともに前記警告手段に該所定の値
を与えるしきい値記憶手段と、前記推論実行手段が前記
ファジー推論の実行に用いた前記入力データに応じて、
前記しきい値記憶手段と前記範囲指定手段の前記記憶手
段とがそれぞれ出力するデータを切り替えるための指示
を、前記しきい値記憶手段及び前記記憶手段に与える制
御手段とを備えて構成される。

【００６９】第２３の発明に係るファジー開発支援装置
は、第２１の発明のファジー開発支援装置において、前
記結果検証手段は、前記範囲指定手段が指定した前記範
囲において、前記警告手段が警告を発したときの前記出
力メンバーシップ関数における変数としての前記推論結
果とそれに対応するグレードとを出力する解析手段と、
前記解析手段が出力した前記推論結果及び前記グレード
を表示する表示手段とを備えて構成される。

【００７０】第２４の発明に係るファジー開発支援装置
は、ファジー推論に用いられる複数の入力データ及びフ
ァジールール並びに該ファジールールで用いるメンバー
シップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入
力手段が生成した前記複数の入力データ、前記ファジー
ルール及び前記メンバーシップ関数を用いてファジー推
論を実行して推論結果を出力する推論実行手段と、前記
推論実行手段の推論実行過程を含めて前記推論結果を検
証する結果検証手段とを備え、前記データ入力手段が生
成する前記メンバーシップ関数は、前記ファジールール
の前件部に対応した前件部メンバーシップ関数と後件部
に対応した後件部メンバーシップ関数とを含み、前記推
論実行手段は、前記後件部メンバーシップ関数における
変数としての推論結果と推論を実行して得た前記変数と
しての推論結果に対応したグレードとの関係を示す出力
メンバーシップ関数から分散値を計算する計算手段を備
え、前記結果検証手段は、前記分散値が所定値を越えた
か否かによって分散エラーを判断する分散エラー検出手
段と、前記分散エラーの原因を解析する手段を備えて構
成される。

【００７１】第２５の発明に係るファジー開発支援装置
は、第２４の発明のファジー開発支援装置において、前
記結果検証手段は、前記分散エラーが検出されたときに
前記出力メンバーシップ関数を表示する表示手段を備え
て構成される。

【００７２】第２６の発明に係るファジー開発支援装置
は、第２４の発明のファジー開発支援装置において、前
記結果検証手段は、前記分散エラーが検出されたときに
前記推論実行手段が出力した前記推論結果と該推論結果
を出力するために用いた前記入力データとを格納するメ
モリを備えて構成される。

【００７３】第２７の発明に係るファジー開発支援装置
は、第２６の発明のファジー開発支援装置において、前
記結果検証手段は、前記分散エラーが検出されたときに
所定の定数を前記推論結果として出力する出力手段を備
えて構成される。

【００７４】第２８の発明に係るファジー開発支援装置
は、第２４の発明のファジー開発支援装置において、前
記結果検証手段は、前記推論実行手段が出力することを
期待する前記出力メンバーシップ関数の推論結果とグレ
ードとの関係を与えるために入力された波形から前記分
散値と比較するための前記所定値を計算する所定値計算
手段を備えて構成される。

【００７５】第２９の発明に係るファジー開発支援装置
は、ファジー推論に用いられる複数の入力データ及びフ
ァジールール並びに該ファジールールで用いるメンバー
シップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入
力手段が生成した前記複数の入力データ、前記ファジー
ルール及び前記メンバーシップ関数を用いてファジー推
論を実行して推論結果を出力する推論実行手段と、前記
推論実行手段の推論実行過程を含めて前記推論結果を検
証する結果検証手段とを備え、前記結果検証手段は、前
記ファジールールの中に記述されている前記入力データ
を示す変数と前記推論結果を示す変数とを抽出する変数
抽出手段と、抽出された前記変数を前記ファジールール
毎に表示する表示手段とを備えて構成される。

【００７６】第３０の発明に係るファジー開発支援装置
は、第２９の発明のファジー開発支援装置において、前
記データ入力手段は、複数のファジールールの検証を行
なうための検証用入力データを生成する入力データ生成
手段を備え、前記結果検証手段は、前記推論実行手段が
出力する後件部メンバーシップ関数のグレードがゼロと
なっているときの前記入力データを格納するデータメモ
リを備え、前記データメモリに格納されている前記入力
データを前記表示手段に表示することを特徴とする。

【００７７】第３１の発明に係るファジー開発支援装置
は、ファジー推論に用いられる複数の入力データ及びフ
ァジールール並びに該ファジールールで用いるメンバー
シップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入
力手段が生成した前記複数の入力データ、前記ファジー
ルール及び前記メンバーシップ関数を用いてファジー推
論を実行して推論結果を出力する推論実行手段と、前記
推論実行手段の推論実行過程を含めて前記推論結果を検
証する結果検証手段とを備え、前記結果検証手段は、前
記推論実行手段が実行した推論に用いられた前記入力デ
ータを所定の規則に従って格納する入力データ用メモリ
を備えて構成される。

【００７８】第３２の発明に係るファジー開発支援装置
は、第３１の発明のファジー開発支援装置において、前
記入力データ用メモリは、ＬＲＵ方式のメモリを含むこ
とを特徴とする。

【００７９】第３３の発明に係るファジー開発支援装置
は、第３１の発明のファジー開発支援装置において、前
記入力データ用メモリは、ＦＩＦＯ方式のメモリを含む
ことを特徴とする。

【００８０】第３４の発明に係るファジー開発支援装置
は、ファジー推論に用いられる複数の入力データ及びフ
ァジールール並びに該ファジールールで用いるメンバー
シップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入
力手段が生成した前記複数の入力データ、前記ファジー
ルール及び前記メンバーシップ関数を用いてファジー推
論を実行して推論結果を出力する推論実行手段と、前記
推論実行手段の推論実行過程を含めて前記推論結果を検
証する結果検証手段とを備え、前記結果検証手段は、複
数の前記推論結果及び該推論結果を導くための前記入力
データを用いて得た前記推論結果の変化の割合を使って
該推論結果を検証する推論検証手段を備えて構成され
る。

【００８１】第３５の発明に係るファジー開発支援装置
は、ファジー推論に用いられる複数の入力データ及びフ
ァジールール並びに該ファジールールで用いるメンバー
シップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入
力手段が生成した前記複数の入力データ、前記ファジー
ルール及び前記メンバーシップ関数を用いてファジー推
論を実行して推論結果を出力する推論実行手段と、前記
推論実行手段の推論実行過程を含めて前記推論結果を検
証する結果検証手段とを備え、前記結果検証手段は、前
記推論結果の変化の割合及び前記入力データの変化の割
合を用いて該推論結果を検証することを特徴とする。

【００８２】第３６の発明に係るファジー開発支援装置
は、第３４または第３５の発明のファジー開発支援装置
において、前記推論検証手段は、前記推論結果の変化の
割合と所定の値との比較によって推論を検証する手段
と、比較結果により前記入力データを格納するメモリを
備えることを特徴とする。

【００８３】第３７の発明に係るファジー開発支援装置
は、第３４または第３５の発明のファジー開発支援装置
において、前記推論検証手段は、前記推論結果の変化の
割合がゼロのときに前記入力データを抽出する抽出手段
と、抽出された前記入力データを格納するメモリを備え
て構成される。

【００８４】第３８の発明に係るファジー開発支援装置
は、ファジー推論に用いられる複数の入力データ及びフ
ァジールール並びに該ファジールールで用いるメンバー
シップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入
力手段が生成した前記複数の入力データ、前記ファジー
ルール及び前記メンバーシップ関数を用いてファジー推
論を実行して推論結果を出力する推論実行手段と、前記
推論実行手段の実行結果を検証するとともに前記推論実
行手段で得た前記推論結果を出力する結果検証手段とを
備え、前記データ入力手段は、前記推論実行手段が実行
する前記ファジー推論の検証を行うための検証用入力デ
ータと検証用ファジールールを生成する生成手段を備
え、前記結果検証手段は、前記生成手段で生成した前記
検証用入力データに対応して前記推論実行手段が出力す
べき推論結果の期待値を記憶しており、前記検証用ファ
ジールールを前記推論実行部に適用して前記推論実行手
段が出力した前記推論結果と記憶している前記推論結果
の期待とを比較して前記ファジー推論の実行の正しさを
検証する検証手段を備えて構成される。

【００８５】

【作用】第１の発明のデータ入力手段は、作成しようと
するメンバーシップ関数の変数の離散値に対応する格子
点を外部から与えられたデータに対応して複数発生す
る。例えば、データ入力手段は、前件部の横軸及び縦軸
の刻みを決定するために入力データの個数やメンバーシ
ップ関数のグレードの刻みなどに関する外部入力データ
に対応して複数の格子点を発生する。そして、データ入
力手段は、複数の格子点の中の外部から指定された格子
点を用いてメンバーシップ関数の作成を行なう。例え
ば、オペレータの指定に従って、データ入力手段は、グ
ラフ用紙のようなグリッドを持つ格子状シートを作成し
て表示する。例えば、オペレータは、入力データの個数
やメンバーシップ関数のグレードの刻みを変えることに
より、格子状グリッドのピッチを可変に設定できる。メ
ンバーシップ関数が単純なときはグリッドのピッチを粗
くするように入力データの個数を減らしたり、メンバー
シップ関数のグレードの刻みを少なくすることにより、
メンバーシップ関数を作成するための作業上のオーバヘ
ッドを軽減することができる。

【００８６】第２の発明におけるデータ入力手段は、表
示手段にメンバーシップ関数を生成するための簡単な関
数の形状を示す波形を表示する。例えば、オペレータが
その波形から適当なものを画面上で割り付けることによ
って所望のメンバーシップ関数の形状を指定する。デー
タ入力手段は、割り付けられた簡単な関数の形状を示す
波形を継ぎ合わせて作成したメンバーシップ関数の形状
に座標を与えることによって一つのメンバーシップ関数
を合成する。メンバーシップ関数の入力データとグレー
ド及び推論結果とグレードとの間には一対一の対応があ
るため、あらかじめ用意されている波形によって座標を
与えるという簡単な操作で合成することができる。デー
タ入力手段が生成した複数の入力データ及びファジール
ールとともに生成されたこのメンバーシップ関数を用い
て、推論実行手段は、ファジー推論を実行する。

【００８７】第３の発明における計算手段によって、例
えばオペレータは、表示手段に表示されたメンバーシッ
プ関数の基本となる形状を見ながらメンバーシップ関数
の形状を所定の規則に従った形状にのみ変形することが
可能になる。そのため、入力ミスを削減することができ
る。また、例えば、メンバーシップ関数の形状を固定長
パラメータなど表現可能な形状に限定して変形するよう
にでき、装置の構成を簡素化することができる。

【００８８】第４の発明における入力データ生成手段
は、入力データを生成する。そして、検出手段が前記メ
ンバーシップ関数の傾きが所定の変化をしている点、例
えば、メンバーシップ関数の形状が三角形や台形のとき
は頂点の座標を与える入力データだけを検出する。そし
て、抽出手段が検出した入力データに対して、所定の範
囲内にある入力データをシミュレーション用の入力デー
タとしてシミュレーションすることによってファジール
ールの検証時間が短縮できる。

【００８９】第５の発明における抽出手段は、無作為に
所定の個数の入力データを抽出する。そして、抽出した
データをシミュレーション用の入力データとして用い
る。これにより、全入力データをシミュレーション用デ
ータとして用いなくても検証効率をあげることができる
ので、ファジールールの検証時間を短くすることができ
る。

【００９０】第６の発明におけるデータ圧縮手段は、フ
ァジー推論結果のデータを圧縮するため、データ量を削
減でき、データを記憶させる記憶装置等の削減を行うこ
とができる。

【００９１】第７の発明における比較器は、圧縮された
データを比較するので、期待値と推論結果の照合が装置
内でできるので、内部の装置確認が簡単になり、期待値
のデータを記憶させる記憶装置等の削減を行うことがで
きる。

【００９２】第８の発明における選択手段は、グレード
がゼロでない検証用入力データを選択するため、推論結
果がゼロでない入力データを用いてファジー推論を行う
ことができ、シミュレーション時間の短縮ができる。

【００９３】第９の発明における第２のファジールール
生成手段は、第１のファジールール生成手段によって入
力データの変数と出力データの変数とを用いて生成され
たファジールールの基本形及び期待値波形設定手段によ
って設定された固定点を使って、ファジールールを生成
するので、期待値波形を満足し易いファジールールを容
易に発生させることができる。

【００９４】第１０発明における第２のメンバーシップ
関数生成手段は、第１のメンバーシップ関数生成手段に
よって生成されたメンバーシップ関数の基本形及び期待
値波形設定手段によって設定された固定点を使って、メ
ンバーシップ関数を生成するので、期待値波形を満足し
易いメンバーシップ関数を容易に発生させることができ
る。

【００９５】第１１の発明におけるメンバーシップ関数
変形手段は、比較手段の比較結果に応じてメンバーシッ
プ関数の変形を行う。そして、その変形されたメンバー
シップ関数を用いて推論実行手段で推論が実行される。
また、その推論結果と期待値とを比較してメンバーシッ
プ関数の変形を行う。それらの手順を繰り返すことによ
って期待値波形設定手段で設定した期待値波形に近い推
論結果を導出するファジー推論を行えるメンバーシップ
関数を得易くなる。

【００９６】第１２の発明における表示手段は、期待値
波形と実際の推論結果とを同じ座標系を用いて合わせて
表示して、それらの違いを視覚的に外部に伝えることが
できる。例えば、オペレータはその表示を見て一目で違
いを判断することができ、進行しているファジー開発の
状況を容易に把握することができる。

【００９７】第１３の発明における評価手段によって、
メンバーシップ関数を変形しながら期待値波形に近くな
るようにファジー推論を繰り返す時の各時点での推論結
果の差異を知ることができ、ファジー推論を繰り返すと
ともにメンバーシップ関数を変形することによる期待値
波形への近づき方を知ることができる。

【００９８】第１４の発明における入力範囲設定手段
は、シミュレーションを行うための検証用入力データの
範囲を所定の範囲に制限できるので、特定の部分に限っ
て期待値に推論結果を近づけることができる。そのた
め、修正することに対して不要な部分のシミュレーショ
ンを排除することができ、シミュレーション時間の短縮
ができる第１５の発明における期待値波形設定手段は、
固定点の変更または追加によって、第２のルール生成手
段及び第２のメンバーシップ関数生成手段に新たな前記
ファジールール及び新たな前記メンバーシップ関数を生
成させ、それらを加えて、データ入力部及び推論実行手
段に期待値波形に近づけるためのシミュレーションを行
わせることができる。

【００９９】第１６の発明におけるファジールール分類
手段は、推論実行手段の推論の途中結果及び推論結果、
例えば推論結果やのその入力データに対する後件部メン
バーシップ関数のグレードなどを用いて、所定の基準に
従って分類することで全ルールをある共通な性質を持っ
たルールセットに分類でき、個々のルールが推論結果を
導くのにどのように寄与しているか調べることができ
る。

【０１００】第１７の発明におけるルール抽出手段は、
推論実行における推論結果に寄与するファジールールを
抽出するので、抽出されたファジールールを検討するこ
とでファジー開発が容易になる。

【０１０１】第１８の発明におけるルール抽出手段は、
ファジールールの後件部メンバーシップ関数が一致する
複数のファジールールの中で後件部メンバーシップ関数
のグレードが最大のファジールールを抽出する。そし
て、このファジールールは、ｍｉｎ−ｍａｘ−重心法に
よるファジー推論を実行することによって導かれた推論
結果に寄与するファジールールである。従って、抽出さ
れたファジールールを検討することによってファジー開
発が容易になる。

【０１０２】第１９の発明における累算手段は、メモリ
に記憶されているグレードを後件部メンバーシップ関数
毎に累算してその累算値をメモリに対して出力する。そ
して、累算値はメモリに記憶されているので、その累算
値を検討することによって、ファジールールが推論結果
を与える寄与度を評価することが可能になる。

【０１０３】第２０の発明における評価手段は、比較結
果に基づいて、例えば所定の値以下のファジールールを
抽出するので、推論実行手段が行う推論によって得られ
る推論結果に寄与していないファジールールなどを容易
に識別することができる。

【０１０４】第２１の発明における警告手段が警告を発
するか否かで、指定された範囲の推論結果が所定の値に
対してどのような関係にあるかを識別することができ
る。

【０１０５】第２２の発明における制御手段によって、
しきい値記憶手段と範囲指定手段の記憶手段とが記憶し
ているデータを切り替えて用いることで出力メンバーシ
ップ関数の推論結果とグレードとの詳しい形状を特定す
ることができる。

【０１０６】第２３の発明における表示手段には、解析
手段で解析された推論結果とそれに対応するグレードが
表示されるので、警報手段が発する警報と合わせて検討
することで出力メンバーシップ関数のグレードの詳しい
形状を特定することができる。

【０１０７】第２４の発明における計算手段によって計
算される分散値を用いて分散エラー検出手段で分散エラ
ーを判定でき、さらに分散エラーの原因の解析手段によ
って分散エラーの原因を知ることができるので、分散エ
ラーが起こらないようなファジールールを作成すること
ができ、信頼性の高いファジー制御を行うことができ
る。

【０１０８】第２５の発明における表示手段は、分散エ
ラーが検出されたときに出力メンバーシップ関数を表示
して、分散エラーが発生した原因を解析し易くする。

【０１０９】第２６の発明におけるメモリは、分散エラ
ーが検出されたときの推論結果と入力データとを格納す
ることで、分散エラーの解析を容易にする。

【０１１０】第２７の発明における出力手段は、分散エ
ラーが検出されたときに所定の定数を推論結果として出
力することによって、分散エラーが発生している出力す
るのが好ましくない推論結果が出力されるのを防止す
る。

【０１１１】第２８の発明における所定値計算手段は、
波形から所定値を計算するので、所定値を波形で入力で
き、所定値の入力が容易になる。

【０１１２】第２９の発明における変数抽出手段で抽出
された入力データの変数と推論結果の変数とをそれらの
対応がわかるように表示手段が表示することによって、
ファジールールの記述の誤りを検出し易くする。

【０１１３】第３０の発明におけるデータメモリには、
推論を実行したとき後件部メンバーシップ関数のグレー
ドとしてゼロを与える入力データが記憶されており、検
証用入力データを用いて全ての範囲をシミュレーション
して、記憶されている推論結果の範囲を調べることによ
って、ファジールールの記述の誤りを検出することが容
易になる。

【０１１４】第３１の発明における入力データ用メモリ
によって、入力データの使用状況を把握を可能にする入
力データの収集ができる。

【０１１５】第３２の発明における入力データ用メモリ
は、ＬＲＵ方式のメモリであることから、頻繁に使用さ
れる入力データの収集ができる。

【０１１６】第３３の発明における入力データ用メモリ
は、ＦＩＦＯ方式のメモリであることから、最も新しい
ものから順に使用された入力データの収集ができる。

【０１１７】第３４の発明における推論結果検証手段
は、推論結果の変化の割合で推論結果を検証することが
でき、例えば推論結果の値と合わせて検証することでフ
ァジールール等の評価を多面的に行える。

【０１１８】第３５の発明における推論結果検証手段
は、推論結果の変化の割合及び入力データの変化の割合
で推論結果を検証することができ、例えば推論結果の値
と合わせて検証することでファジールール等の評価を多
面的に行える。

【０１１９】第３６の発明における推論結果検証手段
は、推論結果の変化の割合が所定のしきい値と比較する
ことによって、その値が急激に変化している推論結果を
検出することができ、推論結果の検証を容易に行える。

【０１２０】第３７の発明における抽出手段は、推論結
果の変化量がゼロの時の入力データを抽出することによ
って、設計したファジールールによって所定の応答を生
成することができているか否かの判断が容易になる。

【０１２１】第３８の発明における検証手段は、推論実
行手段が正しく動作しているか、例えばファジー開発支
援装置の動作開始時に装置の動作が正しく行われている
か否かを、検証用入力データ及び検証用ファジールール
を用いて得た推論結果と推論結果の期待値とを比較して
検証することができる。

【０１２２】

【実施例】以下、この発明の第１実施例によるファジー
開発支援装置について説明する。この発明の第１実施例
によるファジー開発支援装置のデータ入力部の構成を図
１に示す。

【０１２３】この発明の第１実施例によるファジー開発
支援装置は、データ入力部が従来のファジー開発支援装
置と異なる。データ入力部１ａは、入力データを生成す
るための入力データ生成器５、ファジールールを作成す
るためのファジールール作成器６、メンバーシップ関数
を作成するためのメンバーシップ関数生成器７ａ、メン
バーシップ関数生成器７ａで生成されたメンバーシップ
関数を表示するための表示部８ａ及び表示部８ａが表示
するメンバーシップ関数の座標のピッチを指定するグリ
ッドピッチ指定部８ｂから構成されている。

【０１２４】次に、データ入力部１ａの動作について説
明する。まず、入力データ生成器５において、入力デー
タが生成される。

【０１２５】入力データは、被制御システム４から与え
られるデータより生成されるか、あるいは内部で自動生
成される。

【０１２６】そして、ファジー開発支援装置において、
入力データが被制御システム４から与えられるデータを
用いて、ファジー制御が実行される。また、ファジー開
発支援装置では、入力データ生成器５で自動生成される
入力データを用いて、ファジールール検証などを目的と
したシミュレーションが実行される。

【０１２７】また、ファジールール作成器６とメンバー
シップ関数生成器７ａにおいて、ファジールールとそれ
に対応するメンバーシップ関数が作成される。ファジー
ルール作成器６が作成する各ルールの前件部と後件部と
に対応するように、メンバーシップ関数生成器７ａがメ
ンバーシップ関数をそれぞれ生成する。

【０１２８】メンバーシップ関数生成器７において、メ
ンバーシップ関数の作成には、図２に示すグラフ用紙の
ような格子状シートが用いられる。図において、格子状
シートの縦軸はグレードを表し、横軸は入力データまた
は推論結果を表す。データ入力部１ａには、入力装置
（図示せず）及び表示部８ａが接続されており、格子状
シートは、その表示部８ａに表示される。

【０１２９】まず、オペレータは、格子ピッチを決定す
るため、横軸及び縦軸の刻みに関するデータを入力装置
で入力する。例えば、前件部のメンバーシップ関数の横
軸及び縦軸の刻みを決定するためには、入力データの数
及びグレードをどの程度の刻みで分割するかを入力す
る。また、後件部のメンバーシップ関数の横軸及び縦軸
の刻みを決定するためには、推論結果の入力数及びグレ
ードをどの程度の刻みで分割するかを入力する。

【０１３０】つまり、グリッドピッチ指定部８ｂでは、
入力されたデータに応じてメンバーシップ関数の横軸及
び縦軸の刻みを決定し、格子状シートの格子のピッチを
自由に設定することができる。通常、作成したい形状が
複雑で設定精度が必要なときは格子ピッチが細かく設定
し、単純で精度よりも簡単にすばやく生成したいときに
は荒く設定する。

【０１３１】格子ピッチが設定されると、その格子ピッ
チに合わせてデータが入力されるように、表示部８ａ
は、各入力データに対応する格子シートの横軸に垂直な
縦線を発生する。同様に、表示部８ａは、各グレードに
対応する格子シートの縦軸に垂直な横線を発生する。表
示部８ａは、発生した格子状シートを図２（ａ）に示す
ようにその画面に表示する。

【０１３２】そして、メンバーシップ関数生成器７ａ
は、表示部８ａが発生した格子状シートの格子点に対応
するデータのみを受け付ける。例えば、表示部８ａの画
面に表示された格子状シートを見ながらオペレータがマ
ウスを使って格子状シート上に表示されたカーソルを移
動させてメンバーシップ関数の入力を行う場合には、メ
ンバーシップ関数生成器７ａは、マウスがクリックされ
た時点のカーソル位置に最も近い格子点の入力データ及
びグレードを入力されたデータと判断する。例えば、格
子点以外の位置でマウスがクリックされても、カーソル
の位置を示す数値を丸めるなどして格子点の位置を示す
値以外のデータが入力されるのを防ぐ。

【０１３３】メンバーシップ関数は、指定された格子点
をメンバーシップ関数生成器７ａが直線で補完して作成
する。

【０１３４】図２（ｂ）は細かいピッチを用いて釣り鐘
型に近い形状のメンバーシップ関数を作成した例であ
り、図２（ｃ）は荒いピッチを用いて三角形のメンバー
シップ関数を作成した例である。

【０１３５】図２（ｂ）では縦９分割横１２分割の格子
を用いているので指定可能な点は計１３０個あるが、図
２（ｃ）では縦３分割横４分割の格子を用いているので
計２０個しかない。

【０１３６】このように第１実施例によるファジー開発
支援装置によれば、メンバーシップ関数は格子状シート
を用いて作成され、その格子状シートのピッチはグリッ
ドピッチ指定部８ｂによって自由に設定可能である。メ
ンバーシップ関数生成器７ａが表示する格子のピッチ
は、オペレータがグリッドピッチ指定部８ｂに与える入
力データ数及びグレードの刻み等の情報によって任意に
設定できる。そのため、メンバーシップ関数として三角
形のような単純な形状を指定するときには、入力データ
の数を減らすとともにグレードの刻みを少なくするなど
して格子ピッチを大きくとることにより、作成時に考慮
するシート上の格子点数を減らすことができる。そのた
め、メンバーシップ関数作成作業の効率化が図れると同
時に格子点の入力ミスも少なくできる。

【０１３７】なお、第１実施例によるファジー開発支援
装置において、ファジールールにはｉｆ−ｔｈｅｎ形式
のルールを用いているとしたが、メンバーシップ関数を
用いるルールであればどのような形式でもよく、上記実
施例と同様の効果を奏する。

【０１３８】また、ファジー推論には、ｍｉｎ−ｍａｘ
重心法を用いた例を説明したが、メンバーシップ関数を
用いる推論法であればどのような推論法でもよく、上記
実施例と同様の効果を奏する。

【０１３９】次に、この発明の第２実施例によるファジ
ー開発支援装置を図４に示す。第２実施例によるファジ
ー開発支援装置は、従来のファジー開発支援装置とデー
タ入力部が異なる。図４は、第２実施例によるデータ入
力部の構成を示すブロック図である。

【０１４０】第２実施例のデータ入力部において、メン
バーシップ関数を生成するための入力に関する機能が第
１実施例と異なるだけである。従って、図３に示したフ
ァジー開発支援装置における入力データ生成器５及びフ
ァジールール作成器６については図２に示したファジー
開発支援装置と同じ機能を有する。また、ファジールー
ル作成器６とメンバーシップ関数生成器との関係も同様
である。第１実施例によるデータ入力部と第２実施例に
よるそれとが異なるのは、メンバーシップ関数の頂点を
生成するための頂点座標生成部８ａが追加されているこ
とである。第２実施例によるデータ入力部１ｂには第１
実施例によるデータ入力部１ａと同様に入力装置（図示
せず）が接続されている。そして、データ入力部１ｂは
表示部を備えている。

【０１４１】次に、この発明の第２実施例によるメンバ
ーシップ関数生成器７ａについて説明する。図３はデー
タ入力部１ｂの構成を示すブロック図である。図におい
て、８ａは表示部、８ｂは表示部に表示する格子状シー
トのグリッドピッチを指定するグリッドピッチ指定部、
８ｃは表示部に表示するメンバーシップ関数の頂点座標
を生成する頂点座標生成部、８ｄは頂点座標生成部８ｃ
が生成した頂点を用いてメンバーシップ関数を生成する
メンバーシップ関数生成部である。なお、マウスなどの
入力装置は、頂点座標生成部８ｃに接続される。メンバ
ーシップ関数生成器７ａでは、ファジールールに対応し
てメンバーシップ関数が作成される。

【０１４２】以上の手順を図４に示したフローチャート
に沿って説明する。メンバーシップ関数生成器７ａは、
ステップＳＴ１で、オペレータがグリッドピッチ指定部
８ｂを用いて指定したグリッドピッチによって、格子状
シートと補助シートとを作成して、表示部８ａに格子状
シート及び補助シートを表示させる。

【０１４３】例えば、メンバーシップ関数の形状は、図
５（ａ）に示すグラフ用紙のような格子状のシートと、
２つの補助シートを用いて作成される。図５（ａ）にお
いて、９が格子状シートで、１０と１１が補助シートで
ある。格子状シート９の縦軸はグレードを表し、横軸は
入力データまたは推論結果を表す。補助シート１０は右
上がりの直線があらかじめ描かれており、補助シート１
１には右下がりの直線があらかじめ描かれている。

【０１４４】メンバーシップ関数の形状の作成は、図５
（ｂ）から図５（ｄ）の順に行われる。図５（ｂ）では
補助シート１０に描かれた右上がりの直線を格子状シー
ト９にコピーする。コピーは例えばマウスを用いて補助
シート１０と格子状シート９を交互にクリックして行う
方法を用いる。補助シート１０を格子状シート９にコピ
ーすることによりメンバーシップ関数の左側の斜辺が設
定できる。この時、頂点座標生成部８ｃは、台形の左側
の斜辺と台形の上底及び下底とで決まる２つの頂点の座
標を生成する。そして、その座標に基づいてメンバーシ
ップ関数の一部分（台形の左斜辺）が格子状シート９に
表示される。

【０１４５】次に、図５（ｃ）では、図５（ｂ）と同様
の方法を用いて格子状シート９に補助シート１１に描か
れた右下がりの直線を格子状シート９にコピーする。こ
の時、頂点座標生成部８ｃは、台形の右側の斜辺と台形
の上底及び下底とで決まる２つの頂点の座標を生成す
る。台形の上底はグレードが「１」のレベルにあり、台
形の下底はグレードが「０」のレベルにある。そして、
その座標に基づいてメンバーシップ関数の一部分（台形
の右斜辺と上底）がさらに格子状シート９に表示され
る。

【０１４６】最後に、台形の高さを設定する。格子状シ
ート９上に描かれた右上がりの直線と右下がりの直線の
グレードが所定の１以上の部分をカットすると、台形の
メンバーシップ関数が作成できる。このとき、頂点座標
生成部８ｃは、台形の上底の両端の２つの頂点の座標を
変更する。

【０１４７】または、図５（ｄ）に示すように、必要に
応じて台形の頂点を動かしてメンバーシップ関数を変形
し、その後に高さを設定する。このとき、頂点座標生成
部８ｃは、移動された台形の頂点の座標を変更し、台形
の上底の両端の頂点の座標を変更する。そして、頂点座
標生成部８ｃは、メンバーシップ関数の各頂点の座標を
表示部８ａに出力し、表示部８ａにその座標に基づいた
メンバーシップ関数の全体の形状を格子状シート９に表
示される。この装置では、メンバーシップ関数作成時に
おいて格子状シート９の格子ピッチを意識するのはメン
バーシップ関数の変形時だけですむ。

【０１４８】メンバーシップ関数は、指定された格子点
をメンバーシップ関数生成器７ａが直線で補完して作成
する。従って、推論に用いられる全てのメンバーシップ
関数をあらかじめ用意されている部分的な波形を表示す
る補助シートによって座標を与えるという簡単な操作で
合成することができる。

【０１４９】図６に標準的なメンバーシップ関数の形状
を示す。図６（ａ）にはＳ型、図６（ｂ）にはＺ型、図
６（ｃ）にはΛ型、図６（ｄ）にはΠ型、図６（ｅ）に
はＩ型を示す。ここで、メンバーシップ関数の基本的形
状は台形（Π型）であるとしてメンバーシップ関数の作
成を行うものとする。つまり、Λ型（三角形）は台形の
上底の長さが０であるものであり、Ｓ関数は台形の右の
斜辺が垂直で入力データの最大値と一致するものであ
り、Ｚ関数は台形の左の斜辺が垂直で入力データの最小
値と一致するものである。そして、補助シートは、台形
の左右の斜辺を与えるものとする。

【０１５０】以上のように第２実施例によるファジー開
発支援装置によれば、三角形や台形の傾斜部分を補助シ
ートを用いて指定できる。そのため、メンバーシップ関
数の形状作成時に格子状シート９の格子ピッチを意識し
ないですむので、作業上のオーバーヘッドを減らすこと
ができる。

【０１５１】なお、ファジールールはｉｆ−ｔｈｅｎ形
式のルールを用いているとしたが、メンバーシップ関数
を用いるルールであればどのような形式でもかまわな
い。ファジー推論はｍｉｎ−ｍａｘ重心法で行っている
としているが、メンバーシップ関数を用いる推論法であ
ればどのような推論法でもよい。

【０１５２】また、補助シートを２つ用いているが、１
つ以上あればいくらであっても良く、直線の傾きが異な
る複数の補助シートを用意するなどしても良く、上記実
施例と同様の効果を奏する。そして、補助シートの中で
は直線の傾きを用いているが、釣り鐘関数のような曲線
や矩形であっても良く、上記実施例と同様の効果を奏す
る。

【０１５３】また、補助シートで基本となる図形を指定
する代わりに、あらかじめ基本となる図形を発生させて
おいてその頂点の座標を変更するようにしても良く、上
記実施例と同様の効果を奏する。

【０１５４】次に、この発明の第３実施例によるファジ
ー開発支援装置について説明する。図７は、この発明の
第３実施例によるファジー開発支援装置のデータ入力部
の構成を示すブロック図である。第３実施例のファジー
開発支援装置におけるデータ入力部１ｃが従来のデータ
入力部１と異なる。図７に示したデータ入力部１ｃの入
力データ生成器５及びファジールール作成器６並びにフ
ァジー推論実行部２及び出力部３は従来のファジー開発
支援装置のそれと同一であり、詳しい説明は省略する。

【０１５５】図７において、７ａはメンバーシップ関数
生成器、１２ａはメンバーシップ関数生成器７ａで生成
されたメンバーシップ関数を表示するための表示部、１
２ｂは表示部１２ａが表示するメンバーシップ関数の頂
点を示す座標を生成する頂点座標生成部、１２ｃはメン
バーシップ関数の頂点の移動可能な位置を計算する移動
可能座標計算部である。

【０１５６】メンバーシップ関数生成器７ａでは、ファ
ジールールで用いられるメンバーシップ関数が作成され
る。メンバーシップ関数の形状は、例えば図８（ａ）に
示すグラフ用紙のような格子状のシートを用いて作成さ
れる。

【０１５７】格子状シートの縦軸はグレードを表し、横
軸は入力データまたは推論結果を表す。縦軸のグレード
はここでは１３の点に分割され、横軸は１８の点に分割
されている。

【０１５８】いま、このファジー開発支援装置に用いら
れるメンバーシップ関数は固定長のパラメータで表現可
能な形状に制限されている場合を考える。

【０１５９】ここでは、固定長パラメータとして図８
（ｂ）のような６ビットの固定長パラメータ１３を考え
る。パラメータ１３は三角形のメンバーシップ関数を作
成するパラメータであるとする。そして、パラメータ１
３の最上位２ビットとそれに続く２ビットはそれぞれ左
右の斜辺の傾きを指定し、下位２ビットで三角形の中心
位置を指定する。斜辺の傾きは“２ビットの値＋１”で
指定され、中心位置は“（２ビットの値＋１）＊３”で
あるとする。

【０１６０】例えば、パラメータ１３が“１０１０１
１”のときには、左辺の傾きは“２＋１＝３”，右辺の
傾きは“２＋１＝３”，中心位置は“（３＋１）＊３＝
１２”となるので、メンバーシップ関数は図８（ｂ）の
ような形状になる。

【０１６１】パラメータ１３が、メンバーシップ関数生
成器７ａに入力される。メンバーシップ関数生成器７ａ
では、パラメータ１３を解析して、解析結果を頂点座標
生成部１２ｂに出力する。頂点座標生成部１２ｂは、そ
の解析結果に応じて格子状シートの縦軸及び横軸の刻み
とメンバーシップ関数の各頂点の座標を生成して表示部
１２ａに出力する。

【０１６２】次に、表示部１２ａに表示された図８
（ｂ）の関数を変形することを考える。ここでの変形操
作は三角形の頂点を格子状シートの格子点に指定して行
うものとし、点の指定は頂点座標生成部１２ｂに接続さ
れたマウスを用いて三角形の頂点のクリックと移動する
格子点へのクリックにより行うものとする。まず、左辺
の傾斜の変形操作を図８（ｃ）を用いて説明する。左辺
の変形では１度目のクリックとして三角形の左側の頂点
のクリックが行われる。

【０１６３】このとき、移動可能座標計算部１２ｃで
は、○で示すような変形可能点を計算する。計算は固定
長パラメータの上位２ビットを用いて行われる。そし
て、頂点を移動すべき点にカーソルを移動して２度目の
クリックが行われる。

【０１６４】もし、クリックが変形可能点上に無い場合
には、頂点座標生成部１２ｂは頂点の移動は行わずに、
もう一度クリックを待つ。もし、クリックが変形可能点
に載ったときには頂点の移動が行われる。例えば２度目
のクリックが変形可能点Ａ１上に行われたときに、左辺
は一点鎖線のように変形される。即ち、頂点座標生成部
１２ｂが、頂点Ａ１の座標を用いてパラメータ１３の書
換を行い、”０１１０１１”となる。このような変形可
能点の計算は、右辺を変形するときにも行われる。

【０１６５】また、三角形の平行移動を行う時の様子を
図８（ｄ）に示す。三角形の平行移動を行う時には三角
形の（真ん中の）頂点がクリックされる。頂点Ａ２がク
リックされると、移動可能座標計算部１２ｃが頂点Ａ２
の移動可能点を計算し、頂点座標生成部１２ｂが表示部
１２ａに移動可能点を表示させる。計算された変形可能
点は、この図８（ｄ）のようになる。変形可能点○の計
算は、右辺の変形ではパラメータ１３の真ん中の２ビッ
トが、平行移動では下位２ビットが、それぞれ用いられ
る。

【０１６６】この方法では、メンバーシップ関数変形後
も固定長パラメータ１３で表現可能なメンバーシップ関
数が得られることが保証される。メンバーシップ関数
は、頂点座標生成部１２ｂが出力する固定長パラメータ
１３を用いて、メンバーシップ関数生成器７ａが作成す
る。

【０１６７】このように、第３実施例のファジー支援開
発装置によれば、メンバーシップ関数の変形可能点を計
算し、関数の頂点の移動を変形可能点上のみに限定する
ため、変形後のメンバーシップ関数も固定長パラメータ
で表現可能な範囲であることが保証され、設定不可能な
関数変形を行うことによる作業上のオーバーヘッドを減
らすことができる。

【０１６８】なお、上記実施例では、メンバーシップは
ｉｆ−ｔｈｅｎ形式のルールを用いているとしたが、メ
ンバーシップ関数を用いるルールであればどのような形
式でもかまわない。ファジー推論はｍｉｎ−ｍａｘ重心
法で行っているとしているが、メンバーシップ関数を用
いる推論法であればどのような推論法でもよい。

【０１６９】また、上記実施例では、メンバーシップ関
数として三角形を用いたが他の形状でもよく、上記実施
例と同様の効果を奏する。

【０１７０】また、上記実施例では変形可能点を表示し
たが、変形可能点を表示しなくてもよい。また頂点の移
動先をマウスによりポインティングしているが、タブキ
ーなどを用いて移動するようにしてもよい。

【０１７１】次に、この発明の第４実施例によるファジ
ー開発支援装置について説明する。図９はこの発明の第
４実施例によるファジー開発支援措置の構成を示すブロ
ック図である。第４実施例のファジー開発支援装置もデ
ータ入力部に特徴を有する。

【０１７２】図９において、ファジー推論実行部２及び
出力部３並びにデータ入力部１ｄ内部のファジールール
作成器６及びメンバーシップ関数生成器７については従
来と同じ構成である。図９に示すファジー開発支援装置
が従来と異なるのは、入力データを生成する入力データ
生成器１４の構成である。

【０１７３】図９において、１５はシミュレーション用
の入力データを生成するＳＩＭ入力生成器、１６は外部
入力データ１７とシミュレーション用の入力データとの
選択を行うマルチプレクサである。外部入力データ１７
は被制御システム４から入力されるデータである。

【０１７４】次に、図９に示したファジー開発支援装置
の動作を説明する。このファジー開発支援装置では、被
制御システム４のファジー制御とファジールール検証を
目的としたシミュレーションとが実行可能である。被制
御システム４のファジー制御を行う場合、マルチプレク
サ１６は外部入力データ１７を選択する。

【０１７５】そして、データ入力部１ｄの出力を受け
て、ファジー推論実行部２で計算される推論結果は、被
制御システム４に制御信号として出力される。

【０１７６】次に、ファジールール検証を目的としたシ
ミュレーションが実行される場合の例として、数７及び
図１０に示されたファジールール及びメンバーシップ関
数の検証を行う場合を説明する。

【０１７７】

【数７】

【０１７８】数７において、ｘ0 ，ｘ1 は入力データ
で、ｙは出力データである。Ａ0 ，Ａ1 ，Ｂ0 ，Ｂ1 ，
Ｐ0 ，Ｐ1 はメンバーシップ関数である。ここでは、図
１０に示すように、メンバーシップ関数Ａ0 ，Ａ1 ，Ｂ
0 ，Ｂ1 の形状は全て三角形であるとする。

【０１７９】ａ0 ｔ，ａ1 ｔ，ｂ0 ｔ，ｂ1 ｔは各メン
バーシップ関数Ａ0 ，Ａ1 ，Ｂ0 ，Ｂ1 の頂点の横軸座
標値を表し、ａ0 ｆ，ａ1 ｆ，ｂ0 ｆ，ｂ1 ｆ及びａ0
ｂ，ａ1 ｂ，ｂ0 ｂ，ｂ1 ｂはそれぞれ左側と右側の頂
点の横軸座標を示す。

【０１８０】シミュレーションが実行されるとき、まず
ＳＩＭ入力データ生成器１５では入力データの値として
三角形のメンバーシップ関数の３つの頂点の周辺の入力
データがシミュレーション用入力データとして計算され
る。

【０１８１】３つの頂点の周辺の入力データは、“横軸
座標値＋／−オフセット”の範囲にある入力データであ
る。例えば、図１０において、オフセットが１のときに
生成される入力データｘ0 は、斜線の領域で示された
（a0f-1,a0f,a0f+1,a0t-1,a0t,a0t+1,a0b-1,a0b,a0b+1,
a1f-1,a1f,a1f+1,a1t-1,a1t,a1t+1,a1b-1,a1b,a1b+1 ）
である。また、入力データｘ1 は、斜線の領域で示され
た（b0f-1,b0f,b0f+1,b0t-1,b0t,b0t+1,b0b-1,b0b,b0b+
1,b1f-1,a1f,b1f+1,b1t-1,b1t,b1t+1,b1b-1,b1b,b1b+1
）となる。

【０１８２】これらの入力データとファジールールから
ファジー推論実行部２で推論結果が計算されることによ
りシミュレーションが実行される。計算された推論結果
は被制御システム４には出力されずに表示装置（図示せ
ず）などを用いて検証者に知らされる。

【０１８３】計算された推論結果によって得られる入力
データと推論結果の関係は全体のごく一部分である。し
かし、メンバーシップ関数Ａ0 ，Ａ1 ，Ｂ0 ，Ｂ1 は三
角形なので、頂点間では単調増加関数または単調減少関
数である。従って推論結果は頂点とその周辺の入力デー
タから計算された推論結果から類推することができるた
め、シミュレーション結果から全体の応答がオペレータ
に把握できる。

【０１８４】次に、図１１にＳＩＭ入力データをメンバ
ーシップ関数を用いて作成するＳＩＭ入力データ生成器
１５ａを備えるデータ入力部１ｅを示す。ここで用いて
いるＳＩＭ入力データ生成器１５ａは、図１２に示すよ
うな構成を有する。即ち、頂点座標検出器１８は、メン
バーシップ関数を入力し、頂点の座標を検出する。そし
て、検出した頂点の座標をオフセット加算器１９に対し
て出力する。オフセット加算器１９には、外部からオフ
セットを与える信号が入力されている。オフセット加算
器１９は、頂点座標検出器１８が検出した頂点の座標に
オフセットを加えてＳＩＭ入力データとして出力する。

【０１８５】図１３は、頂点の座標を検出する頂点座標
検出器の構成を示すブロック図である。図１３に示すよ
うに、出力バッファ２１には、入力データが順次入力さ
れる。そして、メンバーシップ関数が比較器２０に入力
されている。比較器２０では、出力バッファ２１に入力
されている入力データに対応するメンバーシップ関数の
グレードと「０」または「１」との比較が行われ、
「０」または「１」のグレードであった場合にそれを示
す信号が出力バッファ２１に与えられる。出力バッファ
２１は、比較器２０から信号を受けて選択的に入力デー
タを頂点の座標として出力する。

【０１８６】次に、図１４のフローチャートを用いて台
形の頂点座標を生成する手順を説明する。まず、ステッ
プＳＴ１０で、入力データＸ0 、比較値Ｋ及び比較のス
テップｉに初期値を与える。ステップＳＴ１１で、比較
ステップｉの切り替えを行う。即ち、台形には、４つの
頂点があるため４つのステップで頂点座標の検出を行
う。ｉ＝１の時には、ステップＳＴ１２からステップＳ
Ｔ２１に進む。そして、ステップＳＴ２１及びステップ
ＳＴ２２で、入力データｘ0 の値を１つづつ増やしなが
らグレードが「０」でない点を検出する。そして、検出
された点を頂点の座標として出力する（ステップＳＴ２
３）。そして、その頂点の座標にウエイトオフセットを
与える（ステップＳＴ２４）。そして、ｋの値を「０」
から「１」に変更して（ステップＳＴ２５）、ｉの値を
切り替えて（ステップＳＴ１１）さらに処理を続ける。
ｉ＝２の時には、ステップＳＴ１２からステップＳＴ１
６に進む。そして、ステップＳＴ１６及びステップＳＴ
１７で、入力データｘ0 の値を１つづつ増やしながらグ
レードが「１」の点を検出する。そして、検出された点
を頂点の座標として出力する（ステップＳＴ１８）。そ
して、その頂点の座標にウエイトオフセットを与える
（ステップＳＴ１９）。そして、ｋの値を「１」から
「０」に変更して（ステップＳＴ２０）、ｉの値を切り
替えて（ステップＳＴ１１）さらに処理を続ける。ｉ＝
３及びｉ＝４の時も同様に処理を行う。

【０１８７】第４実施例によるファジー開発支援装置に
よれば、シミュレーション用の入力データを作成するＳ
ＩＭ入力データ生成器１５を設け、ＳＩＭ入力データ生
成器１５では三角形の頂点の周辺の入力データをシミュ
レーション入力データとして生成するようにしたので、
シミュレーションによるファジールールの検証を少ない
入力データで行うことができるので、検証時間を短くす
ることができる。

【０１８８】また、ルール形状に着目した入力データを
選択するので、少ないデータで検証効率を向上させるこ
とができる。

【０１８９】なおこの発明では、ファジールールはｉｆ
−ｔｈｅｎ形式のルールを用いているとしたが、メンバ
ーシップ関数を用いるルールであればどのような形式で
もかまわない。

【０１９０】また、ファジー推論はｍｉｎ−ｍａｘ重心
法で行っているとしているが、メンバーシップ関数を用
いる推論法であればどのような推論法でもよい。

【０１９１】またメンバーシップ関数が三角形から台形
になっても、扱う頂点３つから４つに増えるだけでこの
発明と同様の扱いが行われる。

【０１９２】さらに、入力データとして乱数や疑似乱数
を用いてもよい。図１５に乱数発生器の構成を示す。図
１５において、２２はＤラッチ、２３は排他的論理和回
路である。図１５に示した乱数発生器は、４ビットの入
力データを発生する。この乱数発生器を図９に示したＳ
ＩＭ入力データ生成器１５として用いることで、シミュ
レーションの時間を短縮することができる。

【０１９３】またここでは、頂点の周辺の入力データを
扱うことにしたが、図１０（ｂ）の矢印Ａｒ１で示した
範囲のようにグレードが０以外の入力データをシミュレ
ーション用入力データとしてもファジールールの検証を
少ない入力データで行うことができる。図１６は、適合
度が「０」でない入力データを出力するための検出器の
構成を示す図である。図１７はその検出器の動作を示す
フローチャートである。まず、入力データｘ0 の初期値
が与えられる（ステップＳＴ３０）。図１６に示すよう
に、出力バッファ２６には、入力データが順次入力され
る（ステップＳＴ３１）。そして、その入力データに対
応するグレードが比較器２５に入力されている。比較器
２５では、出力バッファ２６に入力されている入力デー
タに対応するメンバーシップ関数のグレードと「０」と
の比較が行われ（ステップＳＴ３２）、「０」のグレー
ドであった場合にそれを示す信号が出力バッファ２６に
与えられる。出力バッファ２６は、比較器２５から信号
を受けて選択的に入力データを頂点の座標として出力す
る（ステップＳＴ３３）。このように、グレードが
「０」の入力データを省くことで重要な部分のシミュレ
ーションを行うことができ、シミュレーション時間の短
縮につながる。

【０１９４】また、この発明においてシミュレーション
結果をデータ圧縮して出力することも可能であり、それ
によって出力データの量を削減することができる。図１
８は、データ圧縮器を備えるファジー開発支援装置の構
成を示すブロック図である。図において、２８は出力部
３ａに設けられファジー推論実行部２が出力した推論結
果のデータ圧縮を行うデータ圧縮器、２９がデータ圧縮
器２８を制御するデータ圧縮制御回路である。通常の外
部入力データを処理するときは、データ圧縮器２８が動
作しないようにデータ圧縮制御装置２９が働く。データ
圧縮器２８の一例を図１９に示す。図１９に示したデー
タ圧縮器は、４ビットのデータＤ１〜Ｄ４を圧縮する。
図１９において、３０はＤラッチであり、３１は排他的
論理和回路である。

【０１９５】圧縮データを期待値と比較するように構成
してもよくそれによって、期待値データも圧縮すること
ができ、期待値データの量を削減することができる。図
２０は、データ圧縮器及び比較器を備えるファジー開発
支援装置の構成を示すブロック図である。図において、
２８は出力部３ｂに設けられファジー推論実行部２が出
力した推論結果のデータ圧縮を行うデータ圧縮器、３３
は外部から与えられる期待値データ３２を記憶するメモ
リ、３４はデータ圧縮器２８が出力した圧縮されたデー
タとメモリ３３が記憶している期待値データを比較する
比較器である。

【０１９６】次に、第５実施例によるファジー開発支援
装置について説明する。図２１は第５実施例によるファ
ジー開発支援装置のデータ入力部の構成を示すブロック
図である。図２１において、４０は入力データと推論結
果を指定する入出力設定部、４１はメンバーシップ関数
の形状を指定する関数形状設定部、４３は指定された入
力データの数と推論結果の数を用いてファジールールを
生成するルール作成器、４４は指定されたメンバーシッ
プ関数の形状を作成する関数作成器、４５は入力データ
と推論結果の関係の期待値を波形で保持する波形格納
器、４６は波形上に設定された固定点を格納する固定点
格納器、４７はファジールールのコピーと修正を行うル
ールジェネレータ、４８はメンバーシップ関数のコピー
と変形を行う関数ジェネレータ、４９はファジールール
によって計算される推論結果が波形格納器４６の波形に
近づくようにメンバーシップ関数をモディファイするル
ールモディファイアである。また、入力データ生成器５
は第一の発明で用いられたものと同一のものである。

【０１９７】また、図２２にルールモディファイア４９
の内部構成を示す。図中、５０と５１はファジールール
とメンバーシップ関数を格納するメモリ、５２は期待値
波形とシミュレーションで計算された推論結果との差の
絶対値を計算するアブソリュータ、５３はしきい値を格
納するしきい値レジスタ、５４はアブソリュータ５２と
しきい値レジスタ５３の出力を比較する２入力の比較
器、５５は入力データに位置検出を行う位置検出器、５
６はメンバーシップ関数の変形を行う関数モディファイ
アである。

【０１９８】次に、動作について説明する。はじめに初
期設定が行われる。ここで行われる設定は、ファジール
ールの入力データと推論結果の設定、メンバーシップ関
数の形状の設定、入力データと推論結果の関係を示す期
待値波形の設定、波形上の固定点の設定の４つである。

【０１９９】入力データと推論結果は、入出力設定部１
７に設定される。例えば２入力１出力のファジー推論を
行うときには、入力データとして“ｘ0 ”，“ｘ1 ”、
推論結果として“ｙ”、といった設定が行われる。メン
バーシップ関数の形状は関数形状設定部４１に設定され
る。ここでは、例えば“三角形”，“台形”等の形状を
示す値が設定される。

【０２００】入力データと推論結果の関係を示す期待値
波形は、波形格納器４６に設定される。期待値波形の例
を図２３（ａ），（ｂ）に示す。期待値波形は１つの入
力と１つの出力に関して２次元座標上に指定される。そ
のとき他の入力データはある値に固定される。図２３
（ａ），（ｂ）では入力データｘ0 をα0 とα1 に固定
し、入力データｘ1 と推論結果ｙの期待値が波形で指定
されている。

【０２０１】波形上の固定点は、固定点格納器４５に設
定される。この固定点は期待値波形上に指定される。固
定点の数は、自動生成されるファジールールの数と一致
する。例えば、図２３（ａ），（ｂ）のように固定点β
0 ，β1 ，β２及びβ３，β４，β５が指定されたとき
には、固定点格納器４５には各固定点の座標にｘ0 の値
を加えパラメータとして、β0 ：（α0 ，k0，y0），β
1 ：（α0 ，k1，y1），β2 ：（α0 ，k2，y2）、β3
：（α1 ，k3，y0），β4 ：（α1 ，k4，y1），β5
：（α1 ，k5，y2）のような設定が行われる。このと
き計６つのファジールールが設定されることになる。

【０２０２】以上の初期設定が終了すると、図２１に示
したハードウエアが動作し、ファジールールの自動生成
が行われる。次に、動作を図２４のフローチャートを用
いて説明する。

【０２０３】ステップＳＴ４０では、ルール作成器４３
において入出力関係を満たすファジールールがルール作
成器４３で作成される。入出力設定部４０に設定されて
いる入出力関係は、入出力データが“ｘ0 ”，“ｘ1 ”
の２つで、推論結果が“ｙ”である。このときルール作
成器４３では、メンバーシップ関数を表すラベルＡ0，
Ｂ0 ，Ｐ0 が生成され、その後ファジールールが生成さ
れる。これが数８に示されたファジールールである。

【０２０４】

【数８】

【０２０５】これと同時に、関数作成器４４においてメ
ンバーシップ関数が生成される（ステップＳＴ４１）。
ここで生成されるメンバーシップ関数は関数形状設定部
４１に指定された形状を満たす必要がある。ここで関数
形状設定部４１に“三角形”が指定されているとする
と、生成される関数は図２５（ａ）のようになる。

【０２０６】次に、複数のファジールールとメンバーシ
ップ関数の生成が行われる。前者はルールジェネレータ
４７で行われる。また、後者は関数ジェネレータ４８で
行われる。

【０２０７】ルールジェネレータ４７では、固定点格納
器４５に格納された固定点の数のファジールールが生成
される（ステップＳＴ４２）。ファジールールの生成
は、ファジールールのコピーとメンバーシップ関数を表
すＡ0 ，Ｂ0 ，Ｐ0 のようなラベルの変更によって行わ
れる。コピーされるファジールールは、ルール作成器の
ファジールール（図１５（ａ））が用いられる。メンバ
ーシップ関数のラベルは、固定点から決められる。ここ
では格納されている固定点は、β0 ：（α0 ，k0，y
0），β1 ：（α0 ，k1，y1），β2 ：（α0 ，k2，y
2），β3 ：（α1 ，k3，y0），β4 ：（α1 ，k4，y
1），β5 ：（α1 ，k5，y2）のである。この中では、
ｘ0 ではα0 ，α1 の２つが、ｘ1 ではＫ0 〜Ｋ５の６
つが、ｙではｙ0 〜ｙ２の３つが、それぞれ用いられて
いる。従って生成されるメンバーシップ関数のラベル
は、ｘ0 に関してＡ0 〜Ａ1 、ｘ1 に関してＢ0 〜Ｂ5
、ｙに関してＰ0 〜Ａ2 の合計１１種である。これら
のラベルを用いて数９のファジールールが生成される。

【０２０８】

【数９】

【０２０９】関数ジェネレータ４８では、最終的に生成
されたファジールールに用いられているメンバーシップ
関数が生成される（ステップＳＴ４３）。図２５（ｂ）
から（ｅ）、図２６（ｆ) から（Ｊ）及び図２７（ｋ）
から（ｌ）はメンバーシップ関数として、Ａ0 〜Ａ1 ，
Ｂ0 〜Ｂ5 ，Ｐ0 〜Ｐ2 の１１種を示している。これら
のメンバーシップ関数は、関数作成器４４で作成された
メンバーシップ関数のコピーと、各関数の横軸方向に平
行移動により生成される。平行移動は、三角形の頂点が
固定点の入力データの点と一致するように行われる。例
えば、図２５（ｂ）に示す関数Ａ0 の頂点の横軸の座標
は“α0 ”になっており、図２５（ｄ）に示す関数Ｂ0
の頂点の横軸の座標は“Ｋ0 ”になっている。

【０２１０】ルールモディファイア４９は、ファジール
ールによる推論が期待値波形に近づけるようにメンバー
シップ関数を変更する。ここでは、シミュレーションを
用いてメンバーシップ関数Ａ0 〜Ａ1 ，Ｂ0 〜Ｂ5 ，Ｐ
0 〜Ｐ5 を変形していく方法により、入力データと推論
結果の応答を期待値波形に近づけている。

【０２１１】まずはじめに、ルールモディファイア４９
は、実際の推論結果と期待値波形のずれの許容量を設定
する（ステップＳＴ４４）。この許容量は、しきい値と
してしきい値レジスタ５３に格納される。このとき同時
にルールジェネレータ４７と関数ジェネレータ４８で生
成されたファジールールとメンバーシップ関数が、ルー
ルメモリ５０と関数メモリ５１に格納される。

【０２１２】次に、シミュレーションが実行され推論実
行が行われる（ステップＳＴ４５）。推論実行に必要な
ファジールールとメンバーシップ関数は、ルールメモリ
５０と関数メモリ５１から供給され、入力データは入力
データ生成器５から供給される。このときの入力データ
は位置検出器５５にも供給される。この位置検出器５５
により変形の対象となるメンバーシップ関数が関数メモ
リ５１から関数モディファイア５６に転送される。例え
ば入力データとして、ｘ0 ＝α0 ，ｘ1 ＝Ｋ01（ただし
Ｋ0 ≦Ｋ01≦Ｋ1 ）が与えられたときには、推論結果は
図２３の期待値を示す曲線上のβ0 とβ1 の間にのるこ
とが期待される。このときにはβ0 とβ1 から生成され
たファジールールｒｕｌｅ０とｒｕｌｅ１のなかで用い
られているメンバーシップ関数Ａ0 ，Ｂ0 ，Ｂ1 ，Ｐ0
，Ｐ1 が変更の対象となる（図２５）。

【０２１３】シミュレーションが終了したら、推論結果
がアブソリュータ５２に入力される。アブソリュータ５
２で、シミュレーション結果と期待値波形のずれが計算
される。このずれが許容値以内であるかどうかを比較器
５４で検出する。そしてもし許容値以内でなければ関数
モディファイア５６でメンバーシップ関数Ａ0 ，Ｂ0，
Ｂ1 ，Ｐ0 ，Ｐ1 を変形する。この変形されたメンバー
シップ関数Ａ0 ，Ｂ0，Ｂ1 ，Ｐ0 ，Ｐ1 は関数メモリ
５１に記憶され、位置検出器５５によって書き換えられ
る。このようにしてファジールールの自動生成が行われ
る。

【０２１４】以上のように第５実施例のファジー開発支
援装置によれば、設定された入出力からファジールール
を生成するルール作成器，ルールジェネレータと、期待
値波形からメンバーシップ関数の生成と修正を行う関数
作成器，関数ジェネレータ，ルールモディファイアとを
設けたことにより、入出力と期待値波形からルールを自
動生成できる。これにより、ルール生成を容易にし、ル
ール生成に費やされる時間を短くすることができる。

【０２１５】なお、上記実施例では、期待値波形をルー
ルの自動生成のみに用いているが、波形格納器を推論結
果を検証する結果検証部に設けて推論結果の検証に用い
ることも可能である。このときには図２８（ａ）のよう
に、波形格納器に格納された期待値波形（実線）と、推
論実行部で計算された推論結果（点線）を重ねるように
表示すれば、ファジールールのチューニングのための有
力な情報となる。

【０２１６】図２９に、期待値波形と推論結果とを重ね
て表示することができるデータ入力部の構成を示す。図
２９において、５９は期待値波形を波形の状態で入力す
る期待値波形入力部、６０は期待値波形入力部５９から
入力された期待値波形を表示する表示部、６１は期待値
波形と推論結果との差異の評価を行う評価手段である。
図３０は表示部６０の画面を示す正面図である。画面の
窓５９ｂに表示された期待値波形５９ｃと推論結果波形
５９ｄとは、互いに少し離れているのが分かる。通常良
く用いられる簡単な形状であれば、期待値波形５９ｄは
並べて表示されている特定の関数形状から選択すること
ができる。ここでは台形５９ａを選択した状態を示して
いる。

【０２１７】なお、この発明では、ファジールールはｉ
ｆ−ｔｈｅｎ形式のルールを用いているが、メンバーシ
ップ関数を用いるルールであればどのような形式でもか
まわない。ファジー推論はｍｉｎ−ｍａｘ重心法だけで
なくメンバーシップ関数を用いる推論法であればどのよ
うな推論法でもよい。

【０２１８】また、本実施例では、メンバーシップ関数
を用いる推論法であればどのような推論法でもよい。

【０２１９】さらに、上記実施例では全ての入力データ
に関してメンバーシップ関数を変形する例を示したが、
図２８（ｂ）のように入力データの一部のみを抜き出し
てシミュレーションを実行し、メンバーシップ関数を変
形してもよい。このときには上記実施例に比較し、短い
時間で自動生成が行える。そのための構成を有するデー
タ入力部１ｇを図３１に示す。図３１において、６２は
入力データ生成器５が出力する入力データの範囲を制限
する入力範囲設定部であり、その他図２９と同一符号の
部分は図２９に相当する部分である。入力範囲設定部６
２で入力の範囲を制限してシミュレーションを行うこと
によって、限定した範囲でメンバーシップ関数の修正を
施すことが可能になる。

【０２２０】また、第５実施例では、図２４のステップ
ＳＴ４０からステップＳＴ４８まで連続的に実行してル
ールの修正を行った。しかし、ルールの数が不足してい
てなかなか期待値に近づかない場合がある。そこで、図
３２のフローチャートに示すすように、ステップＳＴ４
９及びステップＳＴ５０を設けて途中で固定点を追加で
きるようにしてもよい。図３２のフローチャートに従え
ば、ステップＳＴ４８で期待値と推論結果との差の大き
い区間のルール内の関数を修正したした後、ステップＳ
Ｔ４９でルールを使いするか否かの判断を行う。もし、
ルールの追加をしないのであれば、図２４に示した手順
と同様にさらにシミュレーションが行われる。しかし、
もし、ステップＳＴ４９で、ルールの追加をすると判断
されれば、ステップＳＴ５０に進み、固定点を追加し
て、改めて固定点の数から数１０に示すようなルールを
自動生成させる。

【０２２１】

【数１０】

【０２２２】この場合には、例えば図３３（ｃ）のよう
にβ7 を追加すれば、その後は、上記実施例と同様の手
順で図３３（ｄ），（ｅ）のようなファジールールｒｕ
ｌｅ６とメンバーシップ関数Ｂ0 ，Ｂ３が追加され関数
の変形が行われる。

【０２２３】また、上記実施例では、ｘ0 を固定してｘ
1 −ｙの波形で関数の変形を行うようにしたが、図３４
（ｆ）のｘ0 −ｘ1 の波形のような他の変数の組み合わ
せの期待値波形を用いるようにしてもよい。

【０２２４】次に、この発明の第６実施例によるファジ
ー開発支援装置について説明する。図３５はこの発明の
第６実施例によるファジー開発支援装置の構成の一部を
示すブロック図である。第６実施例によるファジー開発
支援装置は、従来の出力部に推論結果を検証する機能を
付加した結果検証部３ａを備えていることに特徴があ
る。図３５において、７１と７２は、推論に用いられる
ファジールールと推論の過程で生成されるルールのグレ
ードを格納するルールメモリとグレードメモリ、７３は
推論に必要なファジールールを所定の基準で抽出するル
ール抽出部、７４は抽出されたルールを表示する表示
部、７０はファジー推論実行部２が推論結果を被制御シ
ステム４に出力する推論結果出力部である。

【０２２５】次に、この結果検証部３ａの動作を説明す
る。ここでは、数１１に示す４つのファジールールｒｕ
ｌｅ０〜ｒｕｌｅ３を用いて推論を実行することにす
る。

【０２２６】

【数１１】

【０２２７】そして、ファジー推論実行部２で推論を実
行することによって、ルールグレードｇ0 〜ｇ３が計算
され、出力メンバーシップ関数が図３６に示すように計
算される。

【０２２８】さらに、重心計算により出力結果Ｇが計算
できる。このとき、ルールメモリ７１とグレードメモリ
７２では、各エントリに数１２に示すようなファジール
ールとルールグレードが格納される。また推論結果Ｇ
は、推論結果出力部より被制御システム４に出力され
る。

【０２２９】

【数１２】

【０２３０】次に、ルール抽出部７３の動作を説明す
る。ここでは、グレードメモリ７２に格納されたファジ
ールールの後件部記述“ｙ＝Ｐ0 ”，…とルールグレー
ドｇ0〜ｇ3 が調べられ、最大のルールグレード値をも
つファジールールが後件部記述毎に抽出されている。数
１２に示すルールにおいて、後件部記述“ｙ＝Ｐ０”に
関してはエントリ０のルールが、“ｙ＝Ｐ1 ”に関して
はエントリ１のルールが、それぞれ抽出される。後件部
記述“ｙ＝Ｐ2 ”に関しては、エントリ２とエントリ３
のルールグレードｇ２とｇ３の比較が行われる。ここで
はｇ２の方が大きいのでエントリ２のルールが抽出され
る。従って最終的に抽出されたルールは数１３に示すよ
うになる。

【０２３１】

【数１３】

【０２３２】これらのルールが表示部７４で表示され
る。これにより、制御信号である推論結果Ｇを計算する
ため必要なルールの集まり（ルールセット）と不必要な
ルールセットに分割できる。そのためのルール抽出部７
３の構成の一例を図３７に示す。７３ａは同一の関数に
ついてグレードが最大の必要なルールのみを抽出する必
要ルール抽出部であり、７３ｂは必要ルール抽出部７３
ａで抽出される以外のルールを抽出する不要ルール抽出
部である。ここで、入力データとルールグレードとは密
接な関係を持っているので、常に不要なルールあるいは
常に必要なルールというのは少なく、従って、ファジー
ルールのグレードに関連して入力データを保持すること
で、さらに詳しい分析が可能である。

【０２３３】以上のように第６実施例のファジー開発支
援装置によれば、ルール抽出部７３において推論結果ご
とに必要最小限のルールが抽出できるので、推論結果と
ルールの関係が明確となる。それにより、個々のルール
がどのような性質を持つかを調べることができるので、
全ルールをある共通な性質を持ったルールに分割するこ
とも可能になる。

【０２３４】なお、上記実施例では、ファジールールは
ｉｆ−ｔｈｅｎ形式のルールを用いているが、メンバー
シップ関数を用いるルールであればどのような形式でも
かまわない。ファジー推論はｍｉｎ−ｍａｘ重心法だけ
でなくメンバーシップ関数を用いる推論法であればどの
ような推論法でもよい。

【０２３５】また、ルールグレードのみを用いて必要最
小限のルールを調べたが、前件部の入力データのグレー
ド（＝入力グレード）も合わせて調べることにより必要
最小限の入力データを調べるようにしてもよい。

【０２３６】また、表示部にルールだけでなく、ルール
グレードや入力グレード，出力メンバーシップ関数など
も同時に表示してもよい。

【０２３７】次に、この発明の第７実施例によるファジ
ー開発支援装置について説明する。第７実施例によるフ
ァジー開発支援装置は、従来の出力部に推論結果を検証
する機能を付加した結果検証部３ｂを備えていることに
特徴がある。図３８は結果検証部３ｂの内部構成を示す
ブロック図である。図３８において、７５は推論に用い
られるファジールールを格納するルールメモリ、７６は
ルールグレードの累算値を格納する累算値メモリ、７７
はしきい値を格納するしきい値レジスタ、７８は累算値
メモリ７６としきい値レジスタ７７との出力の比較を行
う比較器、７９は比較器７８の比較結果を用いて所定の
しきい値より小さな累算値をもつファジールールを抽出
するルール抽出部、８０はルール抽出部７９が抽出した
ルールを表示する表示部である。７０は従来と同様、推
論結果を被制御システム４に出力するための推論結果出
力部である。

【０２３８】次に、結果検証部３ｂの動作について説明
する。ここでは、数１４に示された４つのファジールー
ルｒｕｌｅ０〜ｒｕｌｅ３を用いて推論を実行すること
にする。図中、ｇ0 （ｋ）〜ｇ３（ｋ）はｋ回目の推論
実行時に計算されるルールグレードを示す。

【０２３９】

【数１４】

【０２４０】このときルールメモリ７５と累算値メモリ
７６に、数１５に示すように、各エントリに対応するフ
ァジールールとルールグレードｇ0 （ｋ）〜ｇ３（ｋ）
の累算値Σｇ0 （ｋ）〜Σｇ３（ｋ）が格納される。そ
して、しきい値レジスタには、検証者（ユーザ）によっ
て特定のしきい値が設定される。

【０２４１】

【数１５】

【０２４２】次に、ルール抽出部７９の動作を説明す
る。ここでは、ルールメモリ７５と累算値メモリ７６の
各エントリに格納されたファジールールｒｕｌｅ０〜ｒ
ｕｌｅ３と累算値Σｇ0 （ｋ）〜Σｇ３（ｋ）が入力さ
れる。そして、各累算値Σｇ0（ｋ）〜Σｇ３（ｋ）と
しきい値との比較が比較器７８で行われる。このとき、
累算値Σｇ0 （ｋ）〜Σｇ３（ｋ）の方が小さければ対
応するファジールールが表示部８０で表示される。例え
ば、累算値Σｇ0 （ｋ），Σｇ３（ｋ）がしきい値より
小さければ、数１６に示される２つのルールが表示され
る。

【０２４３】

【数１６】

【０２４４】従ってルール抽出部７９を設けることによ
り複数回の推論実行においてルールグレードが小さなル
ールを抽出できる。

【０２４５】以上のようにこの発明第７実施例によるフ
ァジー開発支援装置によれば、ルール抽出部７９で複数
回の推論実行時にルールグレードが小さなルールの抽出
が可能である。これにより相対的にグレードが低いルー
ルを抽出することができる。

【０２４６】なお、上記実施例では、ファジールールは
ｉｆ−ｔｈｅｎ形式のルールを用いているが、メンバー
シップ関数を用いるルールであればどのような形式でも
かまわない。ファジー推論はｍｉｎ−ｍａｘ重心法だけ
でなくメンバーシップ関数を用いる推論法であればどの
ような推論法でもよい。

【０２４７】また、表示部にルールだけでなく、ルール
グレードや入力グレード，出力メンバーシップ関数など
も同時に表示してもよい。

【０２４８】次に、この発明の第８実施例によるファジ
ー開発支援装置について説明する。図３９は第８実施例
によるファジー開発支援装置の結果検証部３ｃの内部構
成を示すブロック図である。図３９において、８１は出
力メンバーシップ関数における変数としての推論結果に
ついて領域を指定する領域指定器、８２は出力メンバー
シップ関数のグレードのしきい値を格納するしきい値レ
ジスタ、８３はしきい値と出力メンバーシップ関数のグ
レードを比較する比較器、８４はワーニング信号を生成
する警報発生器である。第６実施例と同様の７０は推論
結果出力部である。

【０２４９】次に、結果検証部３ｃの動作について説明
する。ここでは、図４０に示された出力メンバーシップ
関数が計算された場合を考える。図中、斜線部が出力の
メンバーシップ関数であり、ｙは推論結果、ｆ（ｙ）に
おける出力メンバーシップのグレード、Ｇは重心値であ
る。

【０２５０】まず、図３９において、しきい値ｆ１と領
域Ａがしきい値レジスタ８２と領域指定器８１に指定さ
れる。ここではしきい値ｆ１と領域Ａは図４０のように
指定されているとする。ここで、ｙ1 ，ｙｍａｘは領域
Ａの両端を示し、ｙ２はｆ（ｙ２）＝ｆ１を満たす。

【０２５１】次に、ファジー推論実行部２ではΣｆ
（ｙ），Σｙ・ｆ（ｙ）の累算がｙ＝０から順番に実行
される。このとき累算実行中のｙとｆ（ｙ）が結果検証
部３ｃの領域指定器８１と比較器８３に出力される。

【０２５２】領域指定器８１ではｙと領域Ａの比較が行
われ、ｙ≧ｙ1 で検出信号が出力される。また、比較器
４２ではｙとしきい値ｆ１とｆ（ｙ）の比較が行われ、
ｆ１≧ｆ（ｙ）で一致信号が出力される。この検出信号
と一致信号が同時に出力されたとき警報発生器８４では
ワーニング信号が発生される。この例では、ｙ1 ≦ｙ≦
ｙ２でワーニング信号が発生し、ｙ２≦ｙ≦ｙｍａｘで
ワーニング信号が消える。このワーニング信号により出
力メンバーシップ関数の形状が把握できる。

【０２５３】以上のように第８実施例のファジー開発支
援装置によれば、警報発生器からのワーニング信号によ
り出力メンバーシップ関数の形状が把握できる。従って
出力メンバーシップ関数を表示するような表示装置なし
に出力メンバーシップ関数の形状が把握でき、ファジー
開発支援装置を安価に構成できる。

【０２５４】なお、上記実施例では、ファジールールは
ｉｆ−ｔｈｅｎ形式のルールを用いているが、メンバー
シップ関数を用いるルールであればどのような形式でも
かまわない。ファジー推論はｍｉｎ−ｍａｘ重心法だけ
でなくメンバーシップ関数を用いる推論法であればどの
ような推論法でもよい。

【０２５５】また、ワーニング信号を関数の形状を把握
するために用いているが、図４１に示すように解析部８
５とその解析結果を表示する表示部８６とを設けても良
い。この解析部８５は、領域指定器８１に指定された領
域の範囲Ａ、推論結果ｙ及びグレードｆ（ｙ）を抽出す
る。そして、解析部８５は、表示部８６に、領域の範囲
Ａ、推論結果ｙ及びグレードｆ（ｙ）の数値を表示させ
る。このようにすることで、ワーニング信号が出力され
たときにシステムを止めなくともワーニングの原因を解
析することができる。解析をおこなうための解析機構
は、例えば上記第５乃至第７実施例に用いた構成を並列
に設け、それらの出力も同時に表示しても良い。そのよ
うに実施例を組み合わせることで、より詳しい解析情報
を得ることができる。

【０２５６】また、図４２に示すように領域指定器８１
及びしきい値レジスタ８２を複数設けて、入力データに
応じて、制御回路８７が、領域指定器８１及びしきい値
レジスタ８２を切り替えるように構成しても良い。この
ように構成することによって、さらに詳しい出力メンバ
ーシップ関数の形状を把握することが可能になる。

【０２５７】次に、この発明の第９実施例によるファジ
ー開発支援装置について説明する。図４３は、この発明
の第９実施例によるファジー開発支援装置の結果検証部
の構成を示すブロック図である。図４３において、８８
は分散エラーの判断を行うためのしきい値を格納するし
きい値レジスタ、８９はしきい値とファジー推論実行部
２で計算されたしきい値との比較を行い推論結果出力部
７０に推論停止信号を出力する比較器、９０は分散エラ
ーの解析を行うエラー解析部である。

【０２５８】次に、第９実施例による結果検証部３ｆの
動作について説明する。はじめに、分散エラーを判断す
るためのしきい値ｖｅがしきい値レジスタ８８に格納さ
れる。そして、ファジー推論実行部２で推論結果であ
る。重心値Ｇと、分散値ｖが計算される。重心値Ｇは推
論結果として推論結果出力部７０から出力される。ま
た、しきい値ｖｅと分散値ｖは比較器８９に入力され
る。

【０２５９】比較器８９では、しきい値ｖｅと分散値ｖ
の比較が行われる。もし、ｖｅ＜ｖならば分散エラーが
検出されたことになるので、比較器８９は推論の実行を
中止する推論停止信号を推論結果出力部７０に対して出
力する。

【０２６０】推論停止信号が出力されたとき、分散エラ
ーを解析するためにエラー解析部９０が起動される。図
４４にエラー解析部９０の構成を示す。図４４におい
て、領域指定器９１、しきい値レジスタ９２、比較器９
３、警報発生器９４は第８実施例で示したものと同じも
のである。また、９５は出力のメンバーシップ関数を表
示するための表示部、９６は入力データと重心値を格納
するメモリである。

【０２６１】エラー解析部９０は３つのモードで動作
し、分散エラーを解析する。これらのモードでの動作を
図４６の出力メンバーシップ関数を用いて説明する。図
４６において、ｙは推論結果でｆ（ｙ）はｙにおける出
力メンバーシップ関数のグレード、Ｇは重心値である。
このような出力メンバーシップ関数の形状は、ｙ＝Ｇの
グレードｆ（Ｇ）が小さく、しかもｙ＝Ｇから離れた出
力データｙ＝ｙ1 ，ｙ＝ｙ２のグレードにおけるｆ（ｙ
1 ），ｆ（ｙ２）がｆ（Ｇ）よりも大きいという特徴が
ある。この出力メンバーシップ関数は、分散エラーが検
出されやすい典型的な形状である。

【０２６２】エラー解析部９０の１つ目の動作モード
は、グレード値ｆ（ｙ）の大きさを調べて解析を行うモ
ードである。ここではまず図４６のようにｙの最小値を
含む領域Ａと、ｙの最大値を持つ領域Ｂを指定する。そ
して各領域にしきい値レジスタ９２に格納されたしきい
値ｆ１以上のグレードがあることを調べる。これによ
り、エラーの解析が行われる。この動作は、図４４の領
域指定器９１、しきい値レジスタ９２、比較器９３及び
警報発生器９４のハードウエアを用いて行われる。ハー
ドウエアの動作は第８実施例で示した結果検証部３ｄと
ほぼ同じであるので説明を省略する。

【０２６３】２つ目の動作モードでは、出力メンバーシ
ップ関数の表示のみ行われる。このために表示部９５が
用いられる。ここではまず推論実行中にファジー推論実
行部２から表示部９５に出力メンバーシップを出力して
おく。そして表示部９５では推論終了信号が出力された
ときに表示が行われる。

【０２６４】３つ目の動作モードでは、分散エラーを起
こしたときの入力データと重心値の保持が行われる。こ
のためにメモリ９６が用いられる。このメモリ９６に
は、推論実行中に入力データと重心値が常に入力され
る。そして推論終了信号が出力されたときに書き込みが
行われる。この入力データと重心値を外部に出力するこ
とによりエラーの解析が行われる。

【０２６５】以上のように３つのモードを使うことによ
り、分散値を用いた推論結果の信頼性検証と、分散エラ
ーの解析が行われる。

【０２６６】このように第９の発明によれば、分散エラ
ーの原因を解析するためのエラー解析部を設けたので、
分散エラーの解析が容易におこなえる。

【０２６７】なお、上記実施例において、ファジールー
ルはｉｆ−ｔｈｅｎ形式のルールを用いているが、メン
バーシップ関数を用いてるルールであればどのような形
式でもかまわない。

【０２６８】また、上記実施例では、分散エラーが発生
したときには推論停止信号により推論実行を停止して出
力結果を被制御システムに与えないようにしたが、推論
実行を停止せずに推論結果出力部のみを停止したり、推
論結果出力部をリセットするようにしてもよい。

【０２６９】また、図４５に示すように、しきい値をし
きい値レジスタ９２に入力する手段として、エラー解析
部９０ａに期待値波形を入力する波形入力手段９７及び
波形入力手段９７から入力された期待値波形の分散値を
計算する分散計算手段９８を設けて入力の負担を軽減し
ても良い。

【０２７０】次に、この発明の第１０実施例によるファ
ジー開発支援装置について説明する。図４７はこの発明
の第１０実施例によるファジー開発支援装置の結果検証
部の構成を示すブロック図である。第１０実施例による
ファジー開発支援装置は、従来の出力部に推論結果を検
証する機能を付加した結果検証部３ｇを備えていること
に特徴がある。図４７において、１００は推論を実行し
たときの後件部メンバーシップ関数のグレードがゼロで
あることを検出するゼロ検出回路、１０１は入力データ
を格納するデータメモリ、１０２はデータメモリ１０１
の内容を表示する表示部である。７０は第６実施例の結
果検証部３ａに用いたと同様の推論結果出力部である。

【０２７１】次に、結果検証部３ｇの動作について説明
する。ここでは、例として数１７のような１入力１出力
のファジールールを用いて説明する。

【０２７２】

【数１７】

【０２７３】数１７において、ｘは入力データ、ｙは推
論結果、ｒｕｌｅ０〜ｒｕｌｅ２はファジールール、Ａ
0 ，Ａ1 ，Ａ2 ，Ｐ0 ，Ｐ1 ，Ｐ2 はメンバーシップ関
数、ｘｍｉｎ，ｘ’，ｘ’’，ｘｍａｘはｘ軸上の値で
ある。このルールでは、ｒｕｌｅ１において記述誤りが
あり、ｘ＝Ａ1 がｘ＝Ａ0 と記述されているとする。

【０２７４】推論が実行されると、後件部メンバーシッ
プ関数のグレードｆ（ｙ）がゼロ検出器１００に入力さ
れる。ゼロ検出器１００では計算した結果後件部メンバ
ーシップ関数のグレードｆ（ｙ）がゼロのときゼロ検出
信号をデータメモリ１０１に出力する。このとき、デー
タメモリ１０１には推論実行に用いられる入力データが
書き込まれる。メモリに書き込まれた入力データは表示
部１０２に出力されて表示される。

【０２７５】数１８のファジールールでは、グレードが
ゼロになるのは、図４８に示す３つの領域であるから、
表示部１０２に表示される入力データは領域Ａ，Ｂ，Ｃ
のどれかに含まれる。このとき検証者（ユーザ）が領域
Ｂの入力データが表示されていることを確認すれば、数
１８のｒｕｌｅ１の誤りを発見できる。

【０２７６】

【数１８】

【０２７７】以上のように第１０実施例によるファジー
開発支援装置によれば、ゼロ検出器１００により推論を
実行した結果、後件部メンバーシップ関数のグレードｆ
（ｙ）がゼロである入力データを検出でき、それを調べ
ることによりルールの記述誤りを見つけることができ
る。

【０２７８】なお、この発明では、ファジールールはｉ
ｆ−ｔｈｅｎ形式のルールを用いているが、メンバーシ
ップ関数を用いるルールであればどのような形式でもか
まわない。

【０２７９】また、メンバーシップ関数として三角形を
用いたが他の形状でもよい。

【０２８０】また、ゼロ検出器でグレードがゼロになる
入力データを見つけるようにしたが、例えば、グレード
が０．２以下の入力データなどのようにゼロ以外の値に
してもよく、上記実施例と同様の効果を奏する。

【０２８１】また、図４９に示すように、ファジールー
ルの変数を抽出する変数抽出手段１０３を有する結果検
証部３ｈを構成することができる。図４８（ａ）に示す
ように変数を抽出して表示部１０２に表示させておくこ
とによって、ルールの誤りを見つけ易くなる。

【０２８２】次に、この発明の第１１実施例によるファ
ジー開発支援装置について説明する。図５０は結果検証
部３ｍの内部構成を説明するためのブロック図である。
１１０は入力データを格納し、格納された入力データを
ＬＲＵ（Least Resently Used ）方式で更新していく不
揮発性のデータメモリである。また、７０は第６実施例
の結果検証部３ａで用いられた推論結果出力部と同様の
ものである。

【０２８３】次に、結果検証部３ｍの動作について説明
する。データメモリ１１０では、ファジー推論実行部２
でファジー推論が１回実行されるごとに入力データが書
き込まれる。従って、もしｋ回推論が実行されたら、デ
ータメモリ１１０にはｋ個の入力データが書き込まれ保
持される。これらの入力データはＬＲＵ方式で更新する
ことにより、重複した入力データが保持されないように
する。

【０２８４】また、ＬＲＵ方式のメモリでは、データが
容量を越えて書き込まれたときには余り使用されていな
いデータから書き換えられるため、頻繁に使用されてい
るデータが残るため、メモリの内容を検討することによ
って頻繁に使用される入力データを知ることができる。
このようにしてデータメモリ１１０には、実際に推論実
行に用いられた入力データを、データメモリ１１０のエ
ントリ数だけ集めることができる。

【０２８５】以上のように第１１実施例によるファジー
開発支援装置によれば、入力データを格納するデータメ
モリ１１０を設けたので、データメモリの中に実際の推
論実行に頻繁に用いられた入力データを保持することが
できる。従って、開発支援装置などのバージョンアップ
などに伴う装置の設計変更が行われたときに、データメ
モリ１１０の入力データを用いて装置の使用状況の検証
を行うことができる。

【０２８６】なお、この発明では、不揮発性のメモリを
用いたがバッテリーバックアップ付きの揮発性メモリを
用いても良く、上記実施例と同様の効果をそうする。

【０２８７】また、メモリ内の入力データの更新にはＬ
ＲＵ方式を用いたが、ＦＩＦＯ（First in First out）
方式やＬＩＦＯ（Last in First out ）方式などを用い
ても良い。

【０２８８】ＦＩＦＯ方式のメモリを用いると、記憶で
きる容量を越えてデータが書き込まれたとき、古いデー
タから順に上書きされるため、ごく最近のデータの使用
状況を把握できる。

【０２８９】次に、この発明の第１２実施例によるファ
ジー開発支援装置について説明する。図５１は、この発
明の第１２実施例によるファジー開発支援装置の構成を
示すブロック図である。第１２実施例によるファジー開
発支援装置は、従来の出力部に推論結果を検証する機能
を付加した結果検証部３ｎを備えていることに特徴があ
る。図５１において、１１３と１１４は入力データと推
論結果を格納するレジスタ、１１５は推論結果レジスタ
１１４からの出力と推論結果との差の計算するアブソリ
ュータ、１１６はしきい値を格納するしきい値レジス
タ、１１７はしきい値とアブソリュータで計算された差
の比較を行う比較器、１１８と１１９は入力データと入
力データレジスタ１１３からの出力を格納するデータメ
モリである。７０は第６実施例で用いられた推論結果出
力部と同様の推論結果出力部である。

【０２９０】次に、結果検証部３ｎの動作について説明
する。まずはじめに、しきい値レジスタ１１６にしきい
値が設定される。このしきい値は、計算された推論結果
と、一回前に計算された推論結果の変化量の許容値であ
る。

【０２９１】次に、ファジー推論実行部２において、推
論が実行され推論結果が計算される。このときの推論結
果は推論結果レジスタ１１４とアブソリュータ１１５に
入力され、入力データはメモリ１１９と入力データレジ
スタ１１３に入力される。入力データレジスタ１１３と
推論結果レジスタ１１４はマスタスレーブ型のレジスタ
であるとすると、マスタ側からスレーブ側へのデータコ
ピーが行われた後に、入力されたデータがマスタ側に書
き込まれる。従って入力データレジスタ１１３及び推論
結果レジスタ１１４からの出力データは、一回前に実行
された推論の推論結果及び入力データとなる。

【０２９２】アブソリュータ１１５では２つの入力の差
の絶対値が計算される。これはシミュレーション中の推
論であり、入力データの変化量は一定であるため、この
絶対値は推論結果の変化量を表す。

【０２９３】比較器１１７では推論結果の変化量としき
い値レジスタ１１６に格納されたしきい値が比較され
る。そして、推論結果の変化量の方が大きい場合には、
比較器１１７からイネーブル信号が出力される。

【０２９４】比較器１１７からイネーブル信号を受け取
ると、メモリ１１８と１１９は書き込み動作を行う。こ
のときメモリ１１８には現在の推論に用いられた入力デ
ータが格納され、メモリ１１９には一回前の推論に用い
られた入力データが格納される。

【０２９５】以上のようにして、推論結果の変化量が大
きい入力データを調べることができ、メモリ１１８と１
１９に格納された入力データを用いることにより状況を
再現できる。

【０２９６】以上のように第１２実施例によるファジー
開発支援装置によれば、推論結果の変化量を監視し、変
化量の大きな入力データをメモリ１１８と１１９に格納
するようにしたので、予期していない推論結果の変化が
起きたときにあとで解析することができる。

【０２９７】なお、上記実施例では、イネーブル信号を
メモリ１１８と１１９への書き込み制御信号として用い
ているが、推論の停止信号として用いてもよい。また、
メモリ１１８と１１９には入力データを書き込むように
したが、推論結果も一緒に書き込むようにしてもよい。

【０２９８】最後に、この発明の第１３実施例によるフ
ァジー開発支援装置について説明する。図５２はこの発
明の第１３実施例によるファジー開発支援装置の構成を
示すブロック図である。図５２において、１２０、１２
１及び１２２は検証用のファジールール及び検証用のフ
ァジールールで用いられているメンバーシップ関数並び
に検証用の入力データを記憶している検証用データメモ
リであり、１２３及び１２４はそれぞれユーザによって
設定されたファジールールとメンバーシップ関数が格納
されるルールメモリ及び関数メモリ、１２８はリセット
モード信号によって検証用のルールメモリ１２０、検証
用関数メモリ１２１及び検証用データメモリの出力と、
ルールメモリ１２３、関数メモリ１２４及び入力データ
生成器５の出力を切り替えるマルチプレクサである。５
は従来と同様の入力データ生成器である。

【０２９９】また、図において、１２５は検証用の推論
結果を格納している推論結果メモリ、１２６は推論結果
の検証を行う比較器、１２７は比較器１２６の出力する
不一致信号を受けてシステムのエラーを検出するための
システムエラー検出回路である。７０は第六発明でも用
いられた推論結果出力部である。

【０３００】次に、ファジー開発システムの動作につい
て説明する。ファジー開発支援装置は、２つの動作モー
ドを持つ。一つはリセットモードで、もう一つは実行モ
ードである。

【０３０１】リセットモードは、システムリセットが行
われた直後の動作モードである。実行モードは通常のフ
ァジー推論が実行されるモードで、リセットモードが終
了した後の動作モードである。

【０３０２】まずはじめにシステムリセットが行われる
と、リセットモードとなる。リセットモードのとき、マ
ルチプレクサ１２８によって、検証用ルールメモリ１２
０，検証用関数メモリ１２１，検証用データメモリ１２
２に格納されているデータがデータ入力部１から出力さ
れる。ファジールール，メンバーシップ関数，入力デー
タが出力される。そして推論実行部２でファジー推論が
実行され、推論結果が結果検証部３ｐに出力される。

【０３０３】このとき結果検証部３ｐでは、推論結果メ
モリ１２５に格納された検証用推論結果が比較器１２６
に与えられている。比較器１２６では、推論結果と検証
用推論結果の比較器が行われる。そして、もし２つの推
論結果が一致していなければ、比較器１２６からシステ
ムエラー検出回路１２７へ不一致信号が出力される。シ
ステムエラー検出回路１２７ではリセットモード信号と
不一致信号がどちらも出力されたときにシステムエラー
検出信号が出力される。このシステムエラー検出信号に
より、ファジー開発支援装置の内部には故障が起こって
いると判定され、ファジー開発支援装置の動作は停止さ
れる。またシステムエラー検出信号が出力されなけれ
ば、ファジー開発支援装置の内部には故障はないと判定
され実行モードに移る。

【０３０４】実行モードのとき、マルチプレクサ１２８
によってデータ入力部１ではルールメモリ１２３と関数
メモリ１２４にファジールール，メンバーシップ関数が
設定される。入力データは入力データ生成器５で設定さ
れる。そして、推論実行部２でファジー推論が実行さ
れ、推論結果が結果検証部３ｐに出力される。

【０３０５】結果検証部３では、推論結果が推論結果出
力部７０に入力され被制御システム４に制御信号として
出力される。このときリセットモード信号は出力されな
いので、ファジー開発支援装置は停止せず継続的に動作
する。

【０３０６】以上のようにして、リセットモードでファ
ジー開発支援装置に発生している故障を発見するテスト
を行ってから、実行モードでファジー制御を行うことが
できる。

【０３０７】このように第１３実施例によるファジー開
発支援装置によれば、リセット直後に検証用ルールメモ
リ，関数メモリ，データメモリなどを用いて装置内部に
存在する故障を発見できる。これにより、信号線の溶断
線などの要因で起こった故障も装置使用前にすばやく発
見することができ、装置の信頼性を向上できる。

【０３０８】なお、検証用の入力データを格納するメモ
リを専用に設けたが、シミュレーション用の入力データ
と共有化するようにして入力データ生成部から与えるよ
うにしてもよく、上記実施例と同様の効果を奏する。

【０３０９】

【発明の効果】以上のように請求項１記載の発明のファ
ジー開発支援装置によれば、データ入力手段は、作成し
ようとするメンバーシップ関数の変数の離散値に対応す
る格子点を外部から与えられたデータに対応して複数発
生し、複数の格子点の中の外部から指定された格子点を
用いてメンバーシップ関数の作成を行なうので、メンバ
ーシップ関数の入力が簡易化できるという効果がある。

【０３１０】請求項２記載の発明のファジー開発支援装
置によれば、データ入力手段は、与えられた座標に応じ
て関数の形状を表示するとともに表示された関数の形状
に対応する座標を出力することが可能で、メンバーシッ
プ関数作成のためのに簡単な関数の形状を示す波形を表
示する表示手段を備え、外部からの指定に従って波形を
継ぎ合わせるとともに継ぎ合わせたメンバーシップ関数
の形状を表示手段に与えるとともに座標を用いてメンバ
ーシップ関数を作成するので、メンバーシップ関数の入
力が簡易化できるという効果がある。

【０３１１】請求項３記載の発明のファジー開発支援装
置によれば、データ入力手段は、メンバーシップ関数の
形状を表示するための表示手段と、メンバーシップ関数
の基本となる形状を表示手段に表示させるとともに、表
示手段が表示しているメンバーシップ関数の形状を規定
している点が移動可能な座標を所定の規則に従って計算
する計算手段とを備え、移動可能な座標を使ってメンバ
ーシップ関数の形状を変形するので、メンバーシップ関
数の入力が簡易化できるという効果がある。

【０３１２】請求項４記載の発明のファジー開発支援装
置によれば、データ入力手段は、入力データを生成する
入力データ生成手段と、メンバーシップ関数の傾きが所
定の変化をしている点の座標を与える入力データを検出
する検出手段と、入力データ生成手段が生成した入力デ
ータのうち検出された入力データに対して所定の範囲内
にある入力データのみをファジー推論を検証するための
検証用入力データとして抽出して推論実行手段に対して
出力する抽出手段とを備えて構成されているので、ファ
ジー推論の検証を効率的に行えるという効果がある。

【０３１３】請求項５記載の発明のファジー開発支援装
置によれば、データ入力手段は、乱数を発生させる乱数
あるいは疑似乱数発生器と、乱数を用いて入力データを
所定の個数だけ抽出して、抽出された該入力データに基
づいて入力データを選択的に推論実行手段に対して出力
する抽出手段とを備えて構成されているので、ファジー
推論の検証を効率的に行えるという効果がある。

【０３１４】請求項６記載の発明のファジー開発支援装
置によれば、推論実行手段がファジー推論を実行して出
力する推論結果を逐次入力してデータ圧縮を行うデータ
圧縮手段を備えて構成されているので、記憶容量を削減
して装置を小型化することができるという効果がある。

【０３１５】請求項７記載の発明のファジー開発支援装
置によれば、データ圧縮手段が出力したデータと予め求
められた期待値の圧縮データとを比較する比較器を備え
て構成されているので、記憶容量を削減して装置を小型
化できるという効果がある。

【０３１６】請求項８記載の発明のファジー開発支援装
置によれば、データ入力手段は、入力データとグレード
との関係を与えるメンバーシップ関数を用いて、グレー
ドがゼロでない入力データを、推論実行手段に与える入
力データとして選択する選択手段を備えて構成されいる
ので、検証の効率化が図れるという効果がある。

【０３１７】請求項９記載の発明のファジー開発支援装
置によれば、データ入力手段は、ファジールールの入力
データの変数とファジールールの推論結果の変数とを設
定する入出力設定手段と、推論実行手段の出力の期待値
としての入力データと推論結果との関係を与える期待値
波形及び期待値波形上の固定点を設定する期待値波形設
定手段と、入力データの変数と出力データの変数とを用
いてファジールールの基本形を生成する第１のファジー
ルール生成手段と、第１のファジールール生成手段が生
成する基本形及び期待値波形設定手段が設定した固定点
を使って、固定点の数だけ複数のファジールールを生成
する第２のファジールール生成手段とを備えて構成され
ているので、ファジールールの設定を一部自動化できる
という効果がある。

【０３１８】請求項１０記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、データ入力手段は、メンバーシップ関数
の基本形を生成する第１のメンバーシップ関数生成手段
と、第１のメンバーシップ関数生成手段が生成した基本
形及び期待値波形設定手段が設定した固定点を使って、
第２のファジールール生成手段が生成した複数のファジ
ールールで用いられる複数のメンバーシップ関数を生成
する第２のメンバーシップ関数生成手段とを備えて構成
されているので、ファジールールの設定を一部自動化で
きるという効果がある。

【０３１９】請求項１１記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、データ入力手段は、推論実行手段が出力
する推論結果と設定された期待値波形で与えられる推論
結果とを比較する比較手段と、比較手段の比較結果に応
じて、複数のメンバーシップ関数の変形を行う関数変形
手段とを備えて構成されているので、被制御対象に適し
たファジールールの作成が簡易化できるという効果があ
る。

【０３２０】請求項１２記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、データ入力手段は、期待値波形設定手段
が設定した期待値波形及び推論実行手段から出力された
推論結果を同じ座標系を用いて合わせて表示する表示手
段を備えて構成されているので、被制御対象に適したフ
ァジールールの作成が容易になるという効果がある。

【０３２１】請求項１３記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、データ入力手段は、期待値波形設定手段
が設定した期待値波形で与えられる推論結果と推論実行
手段から出力された推論結果との差異を評価する評価手
段を備えて構成されているので、被制御対象に適したフ
ァジールールの作成が容易になるという効果がある。

【０３２２】請求項１４記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、データ入力手段は、ファジールールの検
証のための検証用入力データを生成する検証用入力デー
タ生成手段と、検証用入力データ生成手段で生成される
所定の範囲の検証用入力データを選択的に推論実行手段
に与える入力範囲設定手段とを備えて構成されているの
で、被制御対象に適したファジールールの作成を効率化
できるという効果がある。

【０３２３】請求項１５記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、データ入力手段は、期待値波形設定手段
が設定した固定点を変更または追加する期待値波形補正
手段を備えて構成されているので、被制御対象に適した
ファジールールの開発が容易になるという効果がある。

【０３２４】請求項１６記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、データ入力手段は、複数のファジールー
ルの検証を行なうための検証用入力データを生成する入
力データ生成手段を備え、結果検証手段は、検証用入力
データを推論実行手段に適用したときの推論実行過程に
おける途中結果と推論結果とを所定の基準に従って分類
することで複数のファジールールを複数のルールセット
にグループ分けするファジールール分類手段を備えて構
成されているので、被制御対処に適したファジールール
の開発が容易になるという効果がある。

【０３２５】請求項１７記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、ファジールール分類手段は、任意の入力
データについて推論実行手段で実行される推論におい
て、推論実行手段が出力する推論結果に寄与するファジ
ールールを複数のファジールールの中から抽出するルー
ル抽出手段を含むので、被制御対処に適したファジール
ールの開発が容易になるという効果がある。

【０３２６】請求項１８記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、推論実行手段は、ｍｉｎ−ｍａｘ重心法
によるファジー推論を実行することによって推論結果と
ともに推論実行中に計算される後件部メンバーシップ関
数のグレードを出力する推論実行手段を含み、ルール抽
出手段は、ファジールールの後件部のメンバーシップ関
数が一致する複数のファジールールについて、グレード
が最大のファジールールを抽出するルール抽出手段を含
むので、被制御対処に適したファジールールの開発が容
易になるという効果がある。

【０３２７】請求項１９記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、データ入力手段が生成するメンバーシッ
プ関数は、ファジールールの前件部に対応した前件部メ
ンバーシップ関数と後件部に対応した後件部メンバーシ
ップ関数とを含み、結果検証手段は、推論結果を得るた
めに推論実行手段が計算した後件部メンバーシップ関数
のグレードを同一形状の後件部メンバーシップ関数毎に
記憶するためのメモリと、推論実行中に計算されるファ
ジールールのグレードを後件部メンバーシップ関数毎に
累算して、累算値をメモリに対して出力する累算手段と
を備えて構成されているので、被制御対処に適したファ
ジールールの開発が容易になるという効果がある。

【０３２８】請求項２０記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、結果検証手段は、メモリに格納されてい
る累算値と所定の値とを比較する比較器と、比較器の出
力する比較結果に基づいてファジールールを抽出する抽
出手段とを備えて構成されているので、被制御対象に適
したファジールールの作成が容易になるという効果があ
る。

【０３２９】請求項２１記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、結果検証手段は、後件部メンバーシップ
関数における変数としての推論結果の範囲を指定する範
囲指定手段と、出力メンバーシップ関数のグレードと所
定の値とを範囲について比較して比較した結果に応じて
警告を発生する警告発生手段とを備えて構成されている
ので、被制御対象に適したファジールールの作成が容易
になるという効果がある。

【０３３０】請求項２２記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、結果検証手段は、範囲指定手段は、複数
の範囲を記憶する記憶手段を備え、複数の範囲にそれぞ
れ対応して、グレードと比較するための複数の所定の値
を記憶するとともに警告手段に該所定の値を与えるしき
い値記憶手段と、推論実行手段がファジー推論の実行に
用いた入力データに応じて、しきい値記憶手段と範囲指
定手段の記憶手段とがそれぞれ出力するデータを切り替
えるための指示を、しきい値記憶手段及び記憶手段に与
える制御手段とを備えて構成されているので、被制御対
象に適したファジールールの作成が容易になるという効
果がある。

【０３３１】請求項２３記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、結果検証手段は、範囲指定手段が指定し
た範囲において、警告手段が警告を発したときの出力メ
ンバーシップ関数における変数としての推論結果とそれ
に対応するグレードとを出力する解析手段と、解析手段
が出力した推論結果及びグレードを表示する表示手段と
を備えて構成されているので、被制御対象に適したファ
ジールールの作成が容易になるという効果がある。

【０３３２】請求項２４記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、推論実行手段は、後件部メンバーシップ
関数における変数としての推論結果と推論を実行して得
た変数としての推論結果に対応したグレードとの関係を
示す出力メンバーシップ関数から分散値を計算する計算
手段を備え、結果検証手段は、分散値が所定値を越えた
か否かによって分散エラーを判断する分散エラー検出手
段と、分析エラーを解析する手段とを備えて構成されて
いるので、ファジー開発支援装置の信頼性を向上するこ
とができるという効果がある。

【０３３３】請求項２５記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、結果検証手段は、分散エラーが検出され
たときに出力メンバーシップ関数を表示する表示手段を
備えて構成されているので、ファジールールの作成が容
易になるという効果がある。

【０３３４】請求項２６記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、結果検証手段は、分散エラーが検出され
たときに推論実行手段が出力した推論結果と該推論結果
を出力するために用いた入力データとを格納するメモリ
を備えて構成されているので、ファジールールの作成が
容易になるという効果がある。

【０３３５】請求項２７記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、結果検証手段は、分散エラーが検出され
たときに所定の定数を推論結果として出力する出力手段
を備えて構成されているので、誤動作を防止して装置の
信頼性を向上できるという効果がある。

【０３３６】請求項２８記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、結果検証手段は、推論実行手段が出力す
ることを期待する出力メンバーシップ関数の推論結果と
グレードとの関係を与えるために入力された波形から分
散値と比較するための所定値を計算する所定値計算手段
を備えて構成されているので、ファジールールの開発が
容易になるという効果がある。

【０３３７】請求項２９記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、結果検証手段は、ファジールールの中に
記述されている入力データを示す変数と推論結果を示す
変数とを抽出する変数抽出手段と、抽出された変数をフ
ァジールール毎に表示する表示手段とを備えて構成され
ているので、ファジールールの誤りを検出でき、ファジ
ールールの作成を容易にすることができるという効果が
ある。

【０３３８】請求項３０記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、データ入力手段は、複数のファジールー
ルの検証を行なうための検証用入力データを生成する入
力データ生成手段を備え、結果検証手段は、推論実行手
段が出力する後件部メンバーシップ関数のグレードがゼ
ロとなっているときの入力データを格納するデータメモ
リを備え、データメモリに格納されている入力データを
表示手段に表示するので、ファジールールの作成を容易
にすることができるという効果がある。

【０３３９】請求項３１記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、結果検証手段は、推論実行手段が実行し
た推論に用いられた入力データを所定の規則に従って格
納する入力データ用メモリを備えて構成されているの
で、被制御対象に適したファジールールの開発が容易に
なるという効果がある。

【０３４０】請求項３２記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、入力データ用メモリは、ＬＲＵ方式のメ
モリを含むので、被制御対象に適したファジールール開
発が容易になるという効果がある。

【０３４１】請求項３３記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、入力データ用メモリは、ＦＩＦＯ方式の
メモリを含むので、被制御対象に適したファジールール
開発が容易になるという効果がある。

【０３４２】請求項３４記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、結果検証手段は、複数の推論結果及び該
推論結果を導くための入力データを用いて得た推論結果
の変化の割合を使って該推論結果を検証する推論検証手
段を備えて構成されているので、信頼性の高いファジー
ルールの開発が容易になるという効果がある。

【０３４３】請求項３５記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、結果検証手段は、推論結果の変化の割合
及び入力データの変化の割合を用いて該推論結果を検証
するので、信頼性の高いファジールールの開発が容易に
なるという効果がある。

【０３４４】請求項３６記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、推論検証手段は、推論結果の変化の割合
と所定の値との比較によって推論を検証するので、信頼
性の高いファジールールの開発が容易になるという効果
がある。

【０３４５】請求項３７記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、推論検証手段は、推論結果の変化の割合
がゼロのときに入力データを抽出する抽出手段を備えて
構成されているので、ファジールールの作成を容易化で
きるという効果がある。

【０３４６】請求項３８記載の発明のファジー開発支援
装置によれば、データ入力手段は、推論実行手段が実行
するファジー推論の検証を行うための検証用入力データ
と検証用ファジールールを生成する生成手段を備え、結
果検証手段は、生成手段で生成した検証用入力データに
対応して推論実行手段が出力すべき推論結果の期待値を
記憶しており、検証用ファジールールを推論実行部に適
用して推論実行手段が出力した推論結果と記憶している
推論結果の期待とを比較してファジー推論の実行の正し
さを検証する検証手段を備えて構成されているので、フ
ァジー開発支援装置の信頼性を向上することができると
いう効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の第１実施例によるファジー開発支援
装置の構成を示すブロック図である。

【図２】この発明の第１実施例で用いられる格子状シー
トの一例を示す平面図である。

【図３】この発明の第２実施例によるファジー開発支援
装置の構成を示すブロック図である。

【図４】この発明の第２実施例によるファジー開発支援
装置の動作を示すフローチャートである。

【図５】この発明の第２実施例で用いられる格子状シー
ト及び補助シートの一例を示す平面図である。

【図６】メンバーシップ関数の形状を示す概念図であ
る。

【図７】この発明の第３実施例によるファジー開発支援
装置の構成を示すブロック図である。

【図８】この発明の第３実施例で用いられる格子状シー
トの一例を示す平面図である。

【図９】この発明の第４実施例によるファジー開発支援
装置の構成を示すブロック図である。

【図１０】この発明の第４実施例によるメンバーシップ
関数の形状を示すグラフである。

【図１１】この発明の第４実施例の第２の態様によるフ
ァジー開発支援装置の構成を示すブロック図である。

【図１２】図１１に示したＳＩＭ入力データ生成器の構
成を示すブロック図である。

【図１３】図１２に示した頂点座標検出器の構成を示す
ブロック図である。

【図１４】図１１に示したＳＩＭ入力データ生成器の動
作を示すフローチャートである。

【図１５】図９に示すＳＩＭ入力データ生成器の一例を
示す回路図である。

【図１６】検出器の構成を示すブロック図である。

【図１７】図１６に示した検出器の動作を示すフローチ
ャートである。

【図１８】この発明の第４実施例の第３の態様によるフ
ァジー開発支援装置の構成を示すブロック図である。

【図１９】データ圧縮器の構成を示す回路図である。

【図２０】この発明の第４実施例の第４の態様によるフ
ァジー開発支援装置の構成を示すブロック図である。

【図２１】この発明の第５実施例によるファジー開発支
援装置の構成を示すブロック図である。

【図２２】図２１に示したルールモディファイアの構成
を示すブロック図である。

【図２３】第５実施例で用いられる期待値波形を示すグ
ラフである。

【図２４】図２１に示したファジー開発支援装置の動作
を示すフローチャートである。

【図２５】図２１に示したファジー開発支援装置の動作
を示すグラフである。

【図２６】図２１に示したファジー開発支援装置の動作
を示すグラフである。

【図２７】図２１に示したファジー開発支援装置の動作
を示すグラフである。

【図２８】第５実施例で用いられる期待値波形及び推論
結果波形を示すグラフである。

【図２９】この発明の第５実施例の第２の態様によるフ
ァジー開発支援装置の構成を示すブロック図である。

【図３０】図２９に示した表示部の表示画面を示す正面
図である。

【図３１】この発明の第５実施例の第３の態様によるフ
ァジー開発支援装置の構成を示すブロック図である。

【図３２】図３１に示したファジー開発支援装置の動作
を示すフローチャートである。

【図３３】この発明の第５実施例によるファジー開発支
援装置で生成されたメンバーシップ関数上の固定点の追
加操作を説明するためのグラフである。

【図３４】この発明の第５実施例で用いることが可能な
期待値波形を示すグラフである。

【図３５】この発明の第６実施例によるファジー開発支
援装置の構成を示すブロック図である。

【図３６】図３５に示したファジー開発支援装置で生成
された出力メンバーシップ関数を示すグラフである。

【図３７】図３５に示したルール抽出部の構成の一例を
示すブロック図である。

【図３８】この発明の第７実施例によるファジー開発支
援装置の構成を示すブロック図である。

【図３９】この発明の第８実施例によるファジー開発支
援装置の構成を示すブロック図である。

【図４０】図３９に示したファジー開発支援装置で生成
された出力メンバーシップ関数を示すグラフである。

【図４１】この発明の第８実施例の第２の態様によるフ
ァジー開発支援装置の構成を示すブロック図である。

【図４２】この発明の第８実施例の第３の態様によるフ
ァジー開発支援装置の構成を示すブロック図である。

【図４３】この発明の第９実施例によるファジー開発支
援装置の構成を示すブロック図である。

【図４４】図４３に示したエラー解析部の構成の一例を
示すブロック図である。

【図４５】図４３に示したエラー解析部の構成の他の例
を示すブロック図である。

【図４６】図４３に示したファジー開発支援装置の動作
を説明するための出力メンバーシップ関数を示すグラフ
である。

【図４７】この発明の第１０実施例によるファジー開発
支援装置の構成を示すブロック図である。

【図４８】図４７に示したファジー開発支援装置の動作
を説明するための出力メンバーシップ関数を示すグラフ
である。

【図４９】この発明の第１０実施例の他の態様によるフ
ァジー開発支援装置の構成を示すブロック図である。

【図５０】この発明の第１１実施例によるファジー開発
支援装置の構成を示すブロック図である。

【図５１】この発明の第１２実施例によるファジー開発
支援装置の構成を示すブロック図である。

【図５２】この発明の第１３実施例によるファジー開発
支援装置の構成を示すブロック図である。

【図５３】ファジー推論の概念を示す図である。

【図５４】メンバーシップ関数の概念図である。

【図５５】min-max 重心法によるファジー推論法の手順
を説明するための図である。

【図５６】min-max 重心法によるファジー推論法につて
説明するための図である。

【図５７】従来のファジー開発支援装置の構成を説明す
るための図である。

【図５８】従来のファジー開発支援装置の構成を示すブ
ロック図である。

【図５９】従来のファジー開発支援装置の構成を示すブ
ロック図である。

【図６０】図５９に示したファジー開発支援装置のデー
タ入力部の構成を示すブロック図である。

【符号の説明】

１，１ａ〜１ｍデータ入力部２ファジー推論実行部３出力部３ａ〜３ｐ結果検証部４被制御システム５，１４入力データ生成器６ファジールール作成器７，７ａメンバーシップ関数生成器９格子状シート１０，１１補助シート１３関数パラメータ１５ＳＩＭ入力データ生成器１６，１２８マルチプレクサ１７入出力設定部１８頂点座標検出器２５データ比較器２８データ圧縮器４１関数形状設定部４３ルール作成器４４関数作成器４５固定点格納器４６波形格納器４７ルールジェネレータ４８関数ジェネレータ４９ルールモディファイア５０，７５ルールメモリ５１関数メモリ５２，１１５アブソリュータ５３，７７，８２，９２しきい値レジスタ５４，７８，８３，８９，９３比較器５５位置検出器５６関数モディファイア７２グレードメモリ７３，７９ルール抽出部６０，７４，８０，９５，１０２表示部７０推論結果出力部８１領域指定器９４警告発生器９０，９０ａエラー解析部１００ゼロ検出器１０１，１１０データメモリ１１３入力データレジスタ１１４推論結果レジスタ１２０検証用ルールメモリ１２１検証用関数メモリ１２２検証用データメモリ１２７システムエラー検出回路

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者小守伸史尼崎市塚口本町８丁目１番１号三菱電機株式会社半導体基礎研究所内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ファジー推論に用いられる複数の入力デ
ータ及びファジールール並びに該ファジールールで用い
るメンバーシップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入力手段が生成した前記複数の入力データ、
前記ファジールール及び前記メンバーシップ関数を用い
てファジー推論を実行する推論実行手段とを備え、前記データ入力手段は、作成しようとする前記メンバーシップ関数の変数の離散
値に対応する格子点を外部から与えられたデータに対応
して複数発生し、複数の前記格子点の中の外部から指定
された前記格子点を用いて前記メンバーシップ関数の作
成を行なうことを特徴とする、ファジー開発支援装置。
【請求項２】ファジー推論に用いられる複数の入力デ
ータ及びファジールール並びに該ファジールールで用い
るメンバーシップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入力手段が生成した前記複数の入力データ、
前記ファジールール及び前記メンバーシップ関数を用い
てファジー推論を実行する推論実行手段とを備え、前記データ入力手段は、与えられた座標に応じて関数の形状を表示するとともに
表示された前記関数の形状に対応する座標を出力するこ
とが可能で、前記メンバーシップ関数作成のためのに簡
単な関数の形状を示す波形を表示する表示手段を備え、外部からの指定に従って前記波形を継ぎ合わせるととも
に継ぎ合わせた前記メンバーシップ関数の形状を前記表
示手段に与えるとともに前記座標を用いて前記メンバー
シップ関数を作成することを特徴とする、ファジー開発
支援装置。
【請求項３】ファジー推論に用いられる複数の入力デ
ータ及びファジールール並びに該ファジールールで用い
るメンバーシップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入力手段が生成した前記複数の入力データ、
前記ファジールール及び前記メンバーシップ関数を用い
てファジー推論を実行する推論実行手段とを備え、前記データ入力手段は、前記メンバーシップ関数の形状を表示するための表示手
段と、前記メンバーシップ関数の基本となる形状を前記表示手
段に表示させるとともに、前記表示手段が表示している
前記メンバーシップ関数の形状を規定している点がい移
動可能な座標を所定の規則に従って計算する計算手段と
を備え、前記移動可能な座標を使って前記メンバーシップ関数の
形状を変形することを特徴とする、ファジー開発支援装
置。
【請求項４】ファジー推論に用いられる複数の入力デ
ータ及びファジールール並びに該ファジールールで用い
るメンバーシップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入力手段が生成した前記複数の入力データ、
前記ファジールール及び前記メンバーシップ関数を用い
てファジー推論を実行する推論実行手段とを備え、前記データ入力手段は、前記入力データを生成する入力データ生成手段と、前記メンバーシップ関数の傾きが所定の変化をしている
点の座標を与える前記入力データを検出する検出手段
と、前記入力データ生成手段が生成した前記入力データのう
ち検出された前記入力データに対して所定の範囲内にあ
る前記入力データのみを前記ファジー推論を検証するた
めの検証用入力データとして抽出して前記推論実行手段
に対して出力する抽出手段とを備える、ファジー開発支
援装置。
【請求項５】ファジー推論に用いられる複数の入力デ
ータ及びファジールール並びに該ファジールールで用い
るメンバーシップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入力手段が生成した前記複数の入力データ、
前記ファジールール及び前記メンバーシップ関数を用い
てファジー推論を実行する推論実行手段とを備え、前記データ入力手段は、乱数を発生させる乱数あるいは疑似乱数発生器と、前記乱数を用いて前記入力データを所定の個数だけ抽出
して、抽出された該入力データに基づいて前記入力デー
タを選択的に前記推論実行手段に対して出力する抽出手
段とを備える、ファジー開発支援装置。
【請求項６】前記推論実行手段が前記ファジー推論を
実行して出力する推論結果を逐次入力してデータ圧縮を
行うデータ圧縮手段をさらに備える、請求項４または請
求項５記載のファジー開発支援装置。
【請求項７】前記データ圧縮手段が出力したデータと
予め求められた期待値の圧縮データとを比較する比較器
をさらに備える、請求項６記載のファジー開発支援装
置。
【請求項８】前記データ入力手段は、前記入力データとグレードとの関係を与える前記メンバ
ーシップ関数を用いて、前記グレードがゼロでない前記
入力データを、前記推論実行手段に与える前記入力デー
タとして選択する選択手段をさらに備える、請求項４ま
たは請求項５記載のファジー開発支援装置。
【請求項９】ファジー推論に用いられる複数の入力デ
ータ及びファジールール並びに該ファジールールで用い
るメンバーシップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入力手段が生成した前記複数の入力データ、
前記ファジールール及び前記メンバーシップ関数を用い
てファジー推論を実行する推論実行手段とを備え、前記データ入力手段は、前記ファジールールの前記入力データの変数と前記ファ
ジールールの推論結果の変数とを設定する入出力設定手
段と、前記推論実行手段の出力の期待値としての前記入力デー
タと前記推論結果との関係を与える期待値波形及び前記
期待値波形上の固定点を設定する期待値波形設定手段
と、前記入力データの変数と前記出力データの変数とを用い
て前記ファジールールの基本形を生成する第１のファジ
ールール生成手段と、前記第１のファジールール生成手段が生成する前記基本
形及び前記期待値波形設定手段が設定した前記固定点を
使って、前記固定点の数だけ複数の前記ファジールール
を生成する第２のファジールール生成手段とを備える、
ファジー開発支援装置。
【請求項１０】前記データ入力手段は、前記メンバーシップ関数の基本形を生成する第１のメン
バーシップ関数生成手段と、前記第１のメンバーシップ関数生成手段が生成した前記
基本形及び前記期待値波形設定手段が設定した前記固定
点を使って、前記第２のファジールール生成手段が生成
した複数の前記ファジールールで用いられる複数の前記
メンバーシップ関数を生成する第２のメンバーシップ関
数生成手段とをさらに備える、請求項９記載のファジー
開発支援装置。
【請求項１１】前記データ入力手段は、前記推論実行手段が出力する前記推論結果と設定された
前記期待値波形で与えられる前記推論結果とを比較する
比較手段と、前記比較手段の比較結果に応じて、複数の前記メンバー
シップ関数の変形を行う関数変形手段とをさらに備え
る、請求項１０記載のファジー開発支援装置。
【請求項１２】前記データ入力手段は、前記期待値波形設定手段が設定した前記期待値波形及び
前記推論実行手段から出力された前記推論結果を同じ座
標系を用いて合わせて表示する表示手段をさらに備え
る、請求項１１記載のファジー開発支援装置。
【請求項１３】前記データ入力手段は、前記期待値波形設定手段が設定した前記期待値波形で与
えられる前記推論結果と前記推論実行手段から出力され
た前記推論結果との差異を評価する評価手段をさらに備
える、請求項１２記載のファジー開発支援装置。
【請求項１４】前記データ入力手段は、前記ファジールールの検証のための検証用入力データを
生成する検証用入力データ生成手段と、前記検証用入力データ生成手段で生成される所定の範囲
の前記検証用入力データを選択的に前記推論実行手段に
与える入力範囲設定手段とをさらに備える、請求項１１
記載のファジー開発支援装置。
【請求項１５】前記データ入力手段は、前記期待値波形設定手段が設定した前記固定点を変更ま
たは追加する期待値波形補正手段をさらに備える、請求
項１１記載のファジー開発支援装置。
【請求項１６】ファジー推論に用いられる複数の入力
データ及びファジールール並びに該ファジールールで用
いるメンバーシップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入力手段が生成した前記複数の入力データ、
前記ファジールール及び前記メンバーシップ関数を用い
てファジー推論を実行して推論結果を出力する推論実行
手段と、前記推論実行手段の推論実行過程を含めて前記推論結果
を検証する結果検証手段とを備え、前記データ入力手段は、複数の前記ファジールールの検証を行なうための検証用
入力データを生成する入力データ生成手段を備え、前記結果検証手段は、前記検証用入力データを前記推論実行手段に適用したと
きの推論実行過程における途中結果と前記推論結果とを
所定の基準に従って分類することで複数の前記ファジー
ルールを複数のルールセットにグループ分けするファジ
ールール分類手段を備える、ファジー開発支援装置。
【請求項１７】前記ファジールール分類手段は、任意の前記入力データについて前記推論実行手段で実行
される推論において、前記推論実行手段が出力する前記
推論結果に寄与する前記ファジールールを複数の前記フ
ァジールールの中から抽出するルール抽出手段を含む、
請求項１６記載のファジー開発支援装置。
【請求項１８】前記推論実行手段は、ｍｉｎ−ｍａｘ
重心法によるファジー推論を実行することによって前記
推論結果とともに推論実行中に計算される前記後件部メ
ンバーシップ関数のグレードを出力する推論実行手段を
含み、前記ルール抽出手段は、前記ファジールールの後件部の
前記メンバーシップ関数が一致する複数の前記ファジー
ルールについて、前記グレードが最大の前記ファジール
ールを抽出するルール抽出手段を含む、請求項１７記載
のファジー開発支援装置。
【請求項１９】ファジー推論に用いられる複数の入力
データ及びファジールール並びに該ファジールールで用
いるメンバーシップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入力手段が生成した前記複数の入力データ、
前記ファジールール及び前記メンバーシップ関数を用い
てファジー推論を実行して推論結果を出力する推論実行
手段と、前記推論実行手段の推論実行過程を含めて前記推論結果
を検証する結果検証手段とを備え、前記データ入力手段が生成する前記メンバーシップ関数
は、前記ファジールールの前件部に対応した前件部メン
バーシップ関数と後件部に対応した後件部メンバーシッ
プ関数とを含み、前記結果検証手段は、前記推論結果を得るために前記推論実行手段が計算した
前記後件部メンバーシップ関数のグレードを同一形状の
前記後件部メンバーシップ関数毎に記憶するためのメモ
リと、推論実行中に計算される前記ファジールールの前記グレ
ードを前記後件部メンバーシップ関数毎に累算して、累
算値を前記メモリに対して出力する累算手段とを備え
る、ファジー開発支援装置。
【請求項２０】前記結果検証手段は、前記メモリに格納されている前記累算値と所定の値とを
比較する比較器と、前記比較器の出力する比較結果に基づいて前記ファジー
ルールを抽出する抽出手段とをさらに備える、請求項１
９記載のファジー開発支援装置。
【請求項２１】ファジー推論に用いられる複数の入力
データ及びファジールール並びに該ファジールールで用
いるメンバーシップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入力手段が生成した前記複数の入力データ、
前記ファジールール及び前記メンバーシップ関数を用い
てファジー推論を実行して推論結果とともに該ファジー
推論に用いた出力メンバーシップ関数を出力する推論実
行手段と、前記推論実行手段の推論実行過程を含めて前記推論結果
を検証する結果検証手段とを備え、前記データ入力手段が生成する前記メンバーシップ関数
は、前記ファジールールの前件部に対応した前件部メン
バーシップ関数と後件部に対応した後件部メンバーシッ
プ関数とを含み、前記結果検証手段は、前記後件部メンバーシップ関数における変数としての推
論結果の範囲を指定する範囲指定手段と、前記出力メンバーシップ関数のグレードと所定の値とを
前記範囲について比較して比較した結果に応じて警告を
発生する警告発生手段とを備える、ファジー開発支援装
置。
【請求項２２】前記結果検証手段は、前記範囲指定手段は、複数の前記範囲を記憶する記憶手
段を備え、複数の前記範囲にそれぞれ対応して、前記グレードと比
較するための複数の前記所定の値を記憶するとともに前
記警告手段に該所定の値を与えるしきい値記憶手段と、前記推論実行手段が前記ファジー推論の実行に用いた前
記入力データに応じて、前記しきい値記憶手段と前記範
囲指定手段の前記記憶手段とがそれぞれ出力するデータ
を切り替えるための指示を、前記しきい値記憶手段及び
前記記憶手段に与える制御手段とをさらに備える、請求
項２１記載のファジー開発支援装置。
【請求項２３】前記結果検証手段は、前記範囲指定手段が指定した前記範囲において、前記警
告手段が警告を発したときの前記出力メンバーシップ関
数における変数としての前記推論結果とそれに対応する
グレードとを出力する解析手段と、前記解析手段が出力した前記推論結果及び前記グレード
を表示する表示手段とをさらに備える、請求項２１記載
のファジー開発支援装置。
【請求項２４】ファジー推論に用いられる複数の入力
データ及びファジールール並びに該ファジールールで用
いるメンバーシップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入力手段が生成した前記複数の入力データ、
前記ファジールール及び前記メンバーシップ関数を用い
てファジー推論を実行して推論結果を出力する推論実行
手段と、前記推論実行手段の推論実行過程を含めて前記推論結果
を検証する結果検証手段とを備え、前記データ入力手段が生成する前記メンバーシップ関数
は、前記ファジールールの前件部に対応した前件部メン
バーシップ関数と後件部に対応した後件部メンバーシッ
プ関数とを含み、前記推論実行手段は、前記後件部メンバーシップ関数における変数としての推
論結果と推論を実行して得た前記変数としての推論結果
に対応したグレードとの関係を示す出力メンバーシップ
関数から分散値を計算する計算手段を備え、前記結果検証手段は、前記分散値が所定値を越えたか否かによって分散エラー
を判断する分散エラー検出手段と、前記分散エラーの原
因を解析する手段を備える、ファジー開発支援装置。
【請求項２５】前記結果検証手段は、前記分散エラー
が検出されたときに前記出力メンバーシップ関数を表示
する表示手段をさらに備える、請求項２４記載のファジ
ー開発支援装置。
【請求項２６】前記結果検証手段は、前記分散エラー
が検出されたときに前記推論実行手段が出力した前記推
論結果と該推論結果を出力するために用いた前記入力デ
ータとを格納するメモリをさらに備える、請求項２４記
載のファジー開発支援装置。
【請求項２７】前記結果検証手段は、前記分散エラー
が検出されたときに所定の定数を前記推論結果として出
力する出力手段をさらに備える、請求項２６記載のファ
ジー開発支援装置。
【請求項２８】前記結果検証手段は、前記推論実行手
段が出力することを期待する前記出力メンバーシップ関
数の推論結果とグレードとの関係を与えるために入力さ
れた波形から前記分散値と比較するための前記所定値を
計算する所定値計算手段をさらに備える、請求項２４記
載のファジー開発支援装置。
【請求項２９】ファジー推論に用いられる複数の入力
データ及びファジールール並びに該ファジールールで用
いるメンバーシップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入力手段が生成した前記複数の入力データ、
前記ファジールール及び前記メンバーシップ関数を用い
てファジー推論を実行して推論結果を出力する推論実行
手段と、前記推論実行手段の推論実行過程を含めて前記推論結果
を検証する結果検証手段とを備え、前記結果検証手段は、前記ファジールールの中に記述されている前記入力デー
タを示す変数と前記推論結果を示す変数とを抽出する変
数抽出手段と、抽出された前記変数を前記ファジールール毎に表示する
表示手段とを備える、ファジー開発支援装置。
【請求項３０】前記データ入力手段は、複数のファジールールの検証を行なうための検証用入力
データを生成する入力データ生成手段を備え、前記結果検証手段は、前記推論実行手段が出力する後件部メンバーシップ関数
のグレードがゼロとなっているときの前記入力データを
格納するデータメモリを備え、前記データメモリに格納されている前記入力データを前
記表示手段に表示することを特徴とする、請求項２９記
載のファジー開発支援装置。
【請求項３１】ファジー推論に用いられる複数の入力
データ及びファジールール並びに該ファジールールで用
いるメンバーシップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入力手段が生成した前記複数の入力データ、
前記ファジールール及び前記メンバーシップ関数を用い
てファジー推論を実行して推論結果を出力する推論実行
手段と、前記推論実行手段の推論実行過程を含めて前記推論結果
を検証する結果検証手段とを備え、前記結果検証手段は、前記推論実行手段が実行した推論に用いられた前記入力
データを所定の規則に従って格納する入力データ用メモ
リを備える、ファジー開発支援装置。
【請求項３２】前記入力データ用メモリは、ＬＲＵ方
式のメモリを含む、請求項３１記載のファジー開発支援
装置。
【請求項３３】前記入力データ用メモリは、ＦＩＦＯ
方式のメモリを含む、請求項３１記載のファジー開発支
援装置。
【請求項３４】ファジー推論に用いられる複数の入力
データ及びファジールール並びに該ファジールールで用
いるメンバーシップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入力手段が生成した前記複数の入力データ、
前記ファジールール及び前記メンバーシップ関数を用い
てファジー推論を実行して推論結果を出力する推論実行
手段と、前記推論実行手段の推論実行過程を含めて前記推論結果
を検証する結果検証手段とを備え、前記結果検証手段は、複数の前記推論結果及び該推論結果を導くための前記入
力データを用いて得た前記推論結果の変化の割合を使っ
て該推論結果を検証する推論検証手段を備える、ファジ
ー開発支援装置。
【請求項３５】ファジー推論に用いられる複数の入力
データ及びファジールール並びに該ファジールールで用
いるメンバーシップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入力手段が生成した前記複数の入力データ、
前記ファジールール及び前記メンバーシップ関数を用い
てファジー推論を実行して推論結果を出力する推論実行
手段と、前記推論実行手段の推論実行過程を含めて前記推論結果
を検証する結果検証手段とを備え、前記結果検証手段は、前記推論結果の変化の割合及び前
記入力データの変化の割合を用いて該推論結果を検証す
ることを特徴とする、ファジー開発支援装置。
【請求項３６】前記推論検証手段は、前記推論結果の変化の割合と所定の値との比較によって
推論を検証する手段と、比較結果により前記入力データ
を格納するメモリを備えることを特徴とする、請求項３
４または請求項３５記載のファジー開発支援装置。
【請求項３７】前記推論検証手段は、前記推論結果の変化の割合がゼロのときに前記入力デー
タを抽出する抽出手段と、抽出された前記入力データを
格納するメモリを備える、請求項３４または請求項３５
記載のファジー開発支援装置。
【請求項３８】ファジー推論に用いられる複数の入力
データ及びファジールール並びに該ファジールールで用
いるメンバーシップ関数を生成するデータ入力手段と、前記データ入力手段が生成した前記複数の入力データ、
前記ファジールール及び前記メンバーシップ関数を用い
てファジー推論を実行して推論結果を出力する推論実行
手段と、前記推論実行手段の実行結果を検証するとともに前記推
論実行手段で得た前記推論結果を出力する結果検証手段
とを備え、前記データ入力手段は、前記推論実行手段が実行する前記ファジー推論の検証を
行うための検証用入力データと検証用ファジールールを
生成する生成手段を備え、前記結果検証手段は、前記生成手段で生成した前記検証用入力データに対応し
て前記推論実行手段が出力すべき推論結果の期待値を記
憶しており、前記検証用ファジールールを前記推論実行
部に適用して前記推論実行手段が出力した前記推論結果
と記憶している前記推論結果の期待値とを比較して前記
ファジー推論の実行の正しさを検証する検証手段を備え
る、ファジー開発支援装置。