ファジィ観測データによる線形予測式・ファジィ推論ハイブリッドモデルの提案
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概要
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ドライバーの自動車操作において、運転し易いか、運転しにくいかを判断する官能評価モデルの構築にファジィ推論の適用を検討した。特に専用の推論チップのようなファジィハードウエアを必要としないソフトウエアベースで官能評価モデルを実現するため、物理的観測値である説明変数値からその分布の平均値や分散値を考慮しながらファジィ変数(ファジィラベル)とメンバーシップ関数を容易に生成する手法を提案した。さらに、数量化理論第I類の手法を用いて、観測された説明変数と目的関数の関係において、線形予測できない観測データを抽出し、それらを上記のファジィ変数とメンバーシップ関数によりファジィ推論知識化することによって、特定の状況下に特異的な判断をするケースが多々あるドライバーの官能評価モデル化を可能にした。具体的には、数量化理論第I類によって算定された線形予測式によって目的変数を算定するモデルと上記ファジィ推論によって目的変数を算定するモデルの両者を備えたハイブリッドモデルの形態をとっている。ここで、ファジィ推論によって得られる推定値の確からしさによって官能評価モデルの最終的な目的変数値を決定するモデルとした。サンプルデータを処理しながら、簡便なシステムでしかもファジィ推論知識やメンバーシップ関数の生成が機械的にできる官能評価モデルを示した。
- 1992-02-15
著者
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