特許
J-GLOBAL ID：200903022107168388
適応型推論知識抽出装置およびその装置を用いた販売時点データ解析装置
発明者：
,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
青山 葆 (外1名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平6-221973
公開番号（公開出願番号）：特開平8-087414
出願日： 1994年09月16日
公開日（公表日）： 1996年04月02日
要約：
【要約】【目的】 入出力データの変化に適応できる推論知識抽出装置を提供する。【構成】 ニューロファジィ知識ベース3のニューロファジィモデル部4には複数のニューロファジィモデルを搭載する。ニューロファジィモデルの各出力ノードはガウシアン型メンバシップ関数による演算を行う演算手段を有する。ファジィ規則抽出部7は、モデルパラメータ学習部5およびニューロモデル学習部6を起動して入出力データ記憶部2の入出力データを用いてニューロファジィモデルを学習する。そして、得られたモデルパラメータμklj,σkljで定まるガウシアン型メンバシップ関数およびモデルパラメータωklを用いて、ファジィ規則を表現する。こうして表現された入出力データの規則性は、入出力データの持つ規則性が動的に変化した場合には、その都度ニューロファジィモデル部4に対する学習処理を実行することによって適応的に抽出できる。
請求項（抜粋）：
複数の数値から成る入力データと1つの離散値あるいは非数値から成る出力データとの組み合わせによって構成される入出力データを記憶する入出力データ記憶部と、ファジィメンバシップ関数によって出力値を演算する演算手段を有する複数の出力ノードと入力ノードとを有すると共に、1つの離散値あるいは非数値に対応付けられているニューロファジィモデルを、複数搭載したニューロファジィモデル部と、上記ニューロファジィモデルにおける各入力ノードに上記入出力データの入力データが入力された際に、上記メンバシップ関数の中心値と分散値とでなるモデルパラメータを、上記入力データとの中心誤差および分散誤差が最小になるように更新するモデルパラメータ学習部と、上記ニューロファジィモデルにおける各入力ノードに上記入出力データの入力データを入力し、上記モデルパラメータ学習部を起動して、最大値を出力する出力ノードを含む所定領域内に在る出力ノードのモデルパラメータを更新すると共に、各出力ノード毎に最大値を出力した回数をカウントして保持するニューロモデル学習部と、上記ニューロモデル学習部が保持している各カウント値を各ニューロファジィモデル毎に正規化し、各出力ノードに係る正規化値を各出力ノードにおける規則重みとする規則重み決定部と、上記入出力データ記憶部に記憶された入出力データを順次読み出し、この読み出された入出力データの出力データに等しい離散値あるいは非数値に対応付けられているニューロファジィモデルを上記ニューロファジィモデル部から検索し、上記ニューロモデル学習部を起動して当該ニューロファジィモデルのモデルパラメータを更新し、学習後の各ニューロファジィモデルにおける上記モデルパラメータと規則重みとに基づいてファジィ規則を抽出するファジィ規則抽出部を備えたことを特徴とする適応型推論知識抽出装置。
IPC (4件)：
G06F 9/44 580
, G06F 9/44 554
, G06F 15/18 540
, G06F 17/60
