マイクロプロセッサを用いたファジィルール変更システムへのニューラルネット理論の応用
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概要
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我々はマイクロプロセッサーを用いたファジィルール変更のためのシステムを試作し,その処理時間を調べた.このシステムは,ファジィシステムからデータを受け取り,階層型ニューラルネットワーク理論を用いて,パターン分類を行い,ファジィシステムにルールの基となるデータを返すものである.具体的に扱えるデータは7ビットまでである.シミュレートしたニューラルネットワークにはパーセプトロンを用いた.マイクロプロセッサにはZ84C015AFを使用し,システム開発にはアセンブリ言語を用いた.クロック8MHzの処理時間の計測結果は1つのデータ変更に対する学習に必要な時間は,約2ミリ秒,7ビットのパターン分類を行うのに約0.1ミリ秒かかった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-05-28
著者
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