[发明专利]推断装置

摘要

本发明的推断规则判定方法是不用经验规律而用学习机能逐次判定在给与输入数据时，表示各推断规则的ＩＦ部分的条件满足到何种程度的元函数，从而可取得最佳推断结果的方法。例如，实现该学习方法使用神经线路网模型的学习机能尾。$本发明的推断装置是由使神经线路网构成的元函数决定部件１，判定各推断规则每个推断量的各个推断量判定部件２，从这两者输出给出最终推断结果的最终推断结果判定部件等构成的。

主权项

1．一种推断装置，包括：一个系统变量输入部件，用以接收输入信号和来自另一个外部系统的观察输出，并根据所述输入信号以产生输入向量；一个元函数值判定部件，用于根据所述输入向量以获得对应于显示一个推断规则的IF部分的元函数值；一个个别推断量判定部件，用以根据所述输入向量以获得对应于至少一个推断规则的THEN部分的推断量；一个最终推断量判定部件，用于通过对来自所述元函数值判定部件和所述个别推断量判定部件的输出进行模糊推断以获得最终推断量；和一个调整部件，用于调整元函数值判定部件的输出特性，其特征在于，所述元函数值判定部件具有一个人工神经网络结构，它带有多个多输入单输出的信号处理部件，各个信号处理部件接收来自其它一个或多个所述信号处理部件的多个应答输出，并提供一个输出到其它一个或多个所述信号处理部件，每个所述信号处理部件具有一个线性信号处理器，它包括：一个存储器，用于存储多个加权系数；多个输入端子，用于接收和传送来自述输入向量的多个输入数据；一个乘法器，用以根据从所述存储器所读出的带有加权系数的输入资料对输入的数据进行加权；和一个加法器，用以将所述由乘法器加权后的大部分数据相加，并提供一个估计的系统输出；其中，所述调整部件接收所述估计的输出和所述观察的输出，以获得它们之间的差值，并顺次改变存储于所述存储器中的加权系数，从而将所述差值减至最少。