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多値論理関数によるファジィ制御規則の自動抽出に関する研究

利用多值逻辑函数自动提取模糊控制规则的研究

基本信息

批准号：
07780342
负责人：
高木昇
金额：
$ 0.64万
依托单位：
Toyama Prefectural University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1995
资助国家：
日本
起止时间：
1995 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-07780342/
关键词：
多値論理ファジィ論理論理式データ表現

项目摘要

ファジィ推論では,ファジィ集合によって記述されたif-then形式のルールにより,専門家の言語的に表現された経験規則を近似的に表現することが試みられている.しかしながら,if-then形式のルールを系統的に構築する方法は未だに確立されておらず,専門家の経験規則(知識)は人手を介して試行錯誤的に抽出されているのが現状である.他方,真偽以外のあいまいさを含んだ命題や推論を取り扱うために様々な多値論理関数が研究されている.このような多値論理関数の特徴は関数が自然言語に比較的近い形式である論理式で表現されていることである.この反面,関数的に完全でなく,任意の多値関数を表現することは出来ない.そこで,本研究では,真偽不定なあいまいな命題を取り扱うのに適した多値論理関数である多値クリーネ関数を対象にして,与えられた入出力データから,これを表現する多値クリーネ関数が存在するための必要十分条件を明らかにした.本必要十分条件により,与えられたデータ数の計算オーダによって,それを表現する多値クリーネ関数が存在するか否かを判定することができる.さらに,本研究では,データが多値クリーネ関数で表現可能な場合,その多値クリーネ関数を表している論理式を導出するアルゴリズムも示した.多値クリーネ関数は関数的に完全でなく,従って任意の多値関数を表現することはできない.故に,任意に与えられたデータを表現する多値クリーネ関数が常に存在するとは限らない.今後の課題は,データとの誤差が最小となるような多値クリーネ関数を導出する,しかも効率のよいアルゴリズムの開発が挙げられる.

The expression of the expression. The method of constructing a system in the form of an if-then system has not yet been established, and the rules (knowledge) of the family have not yet been established. Other than truth and falsehood, there are propositions, inferences, multi-valued logical relations, and studies. The characteristics of logical relations of multiple values are related to the near middle form of natural speech comparison. On the contrary, the relationship is complete, and any relationship is expressed in many ways. In this study, the true and false variable proposition is selected from the appropriate multi-valued logical relationship, and the necessary conditions for the existence of multi-valued logical relationship are specified. This necessary condition is very simple, and it is necessary to calculate the number of data points, and it is necessary to determine whether the number of data points exists or not. In this study, the logical expression of multi-value correlation number is derived from the expression of multi-value correlation number. Multi-value correlation number is completely different from correlation number, and arbitrary multi-value correlation number is different from correlation number. Therefore, any and all of these problems are not solved. In the future, the problem is how to minimize the error of the data and how to derive the multi-value data and how to improve the efficiency of the data and how to develop the data.