関数重み付きSIRMsファジィ推論モデルの性質に関する一考察

摘要

Yubazaki らにより提案された，1入力型のif then形式のファジィルール群からの推論出力を統合する「単一入力ルール群(Single Input Rule Modules)結合型ファジィ推論法」（以後，SIRMs推論モデルという）は，従来のファジィ推論モデルよりもファジィルール数を大幅に削減でき，自動走行車の操舵制御や倒立振子システムの安定化制御などへ応用されている．SIRMs推論モデルのルール群に対する重みは定数である．しかしながら，実際に応用する際には，入力が増加すれば，それに対応する重みも増加することが必要な場合が多く存在する．このことから，ルール群に対する重みを定数から任意の関数へ一般化した関数重み付きSIRMs推論モデルが提案されている．本稿では関数重み付きSIRMs推論モデルの性質解明として，入力が増加すれば出力も増加するという推論結果に対する単調性を持つことを示す．