Fuzzy Inference VOP node

このノード上で定義するファジィ集合をの真を決定するために、各入力上でファジィ推論演算を実行します。

On this page	パラメータ入力出力
Since	14.5

このオペレータは、ファジィ推論演算を各入力上で実行し、ファジィ集合の真を意味しているファジィ値を出力します。各入力は、出力値の真を暗に意味するファジィ値です。デフォルトでは、“inference”演算は入力それぞれに対するFuzzy Orと同等です。

一般的にファジィ推論は、ファジィ論理ネットワークにおけるファジィ集合の真(メンバシップの度合い)を決定するために使われます。ノードの名前が示すとおり、ファジィ集合の真は、各入力の真から推論されます(つまり、Fuzzy Inputがクリスプ値に接続される一方、このノードはファジィ値に接続される)。ノードは、入力から推論されるファジィ集合の真(その後のファジィ論理状態で使用される浮動小数値)と、離散化メンバシップ関数、真の値、ファジィ集合に関連するクリスプ範囲を含有するFuzzySet構造体の、2つの入力を持っています。構造体は、非ファジィ化に使用されます。

パラメータ ¶

Inference Function

Fuzzy Inference VOP上で定義されたファジィ集合におけるメンバシップの度合いを決定するために、それぞれの入力で使用する推論演算。デフォルトでは、推論演算は、入力それぞれに適用されたFuzzy Or演算でしかありません。

Fuzzy Set Name

ファジィ集合の名前。ファジィ集合の各名前は、そのファジィ変数に対して固有でなければなりません。

Minimum

このファジィ集合に関連するクリスプ範囲の最小。

Maximum

このファジィ集合に関連するクリスプ範囲の最大。

Presets

ノード上で定義されたファジィ集合に対する共通のメンバシップ関数プリセット。各プリセットに対するコントロールポイントは、ユーザによる調整を行うことができます。

Reverse Preset

現行のプリセットに対するコントロールポイントの位置を逆転します。

Membership Function

メンバシップ集合の中のメンバシップの度合いを決定する前に使う、メンバシップ関数の可視化。もしプリセットが “Custom” に設定されている場合、ランプパラメータが編集可能になります。

Number of Samples

メンバシップの度合いを決定するときにメンバシップ関数をサンプリングするためのサンプルの数。値が大きくなると、ファジィ集合の意味はより鮮明になりす。

Interpolation

メンバシップ関数の中のコントロールポイント間で使用する補間を指定します。

Range

rangeパラメータは、メンバシップ関数によって定義されるメンバシップ値の範囲 (0から1の間でなければならない)で、各プリセットに対しては違う方法で補間されます。例えば、“Triangle” プリセットに関しては、最小が “Position 1” および “Position 3” の値を定義し、最大は “Position 2” の値を定義します。

Positions #

各メンバシップ関数を調整するために使われた各コントロールポイントの位置。位置は0から1までの値で、 “Position 4” > “Position 3” > “Position 2” > “Position 1” という順番になります(これが真にのまま残ったりすると、位置は自動的に調整されます)。