A Fuzzy Modelling with Iterative Generation Mechanism of Fuzzy Inference Rules

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Abstract
ファジィ制御器の有効な設計法の1つに, 熟練オペレータの制御操作から得られる入出力データを用いて, その操作をモデル化する方法がある.モデル化に際しては, メンバシップ関数の形状やファジィ分割をどのようにして決めるかという問題がある.最近の研究では, ニューラルネットワークの構造や学習法を用いる手法や, メンバシップ関数の形状を規定するパラメータを最適化法を用いて同定する手法など, いくつかの方法が提案されている.しかし, これらの手法はあらかじめルール数を固定する方式である.本論文では, 最急降下法に基づきパラメータを調整しながら, 新たなルールを逐次的に生成してルール数を増加していく方式を提案する.ルールの生成は, 前件部のメンバシップ関数でファジィ分割された入力空間内の領域の中で, 推論誤差が最も大きい領域に対して行われる.これにより, 対象の入出力関係の同定に必要なルール数を持つファジィ推論ルールが自動的に獲得できる.数値例として, 非線形関数で表される入出力関係を同定し, 提案手法の特長と有効性を示す.また, 移動ロボットの障害物回避に応用した結果を報告する.
Keywords

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