專利名稱：選擇性地執(zhí)行被激勵(lì)規(guī)則的模糊推理系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種模糊推理系統(tǒng)，更詳細(xì)地說(shuō)，是涉及一種用于模糊控制器，適合于超大規(guī)模集成電路(VLSI)制作，具有緊致模糊規(guī)則庫(kù)以及有選擇性地執(zhí)行被激勵(lì)規(guī)則的模糊推理系統(tǒng)。
模糊控制器是由術(shù)語(yǔ)和模糊規(guī)則來(lái)描述控制功能的。這里，術(shù)語(yǔ)是指控制器輸入/輸出模糊變量的隸屬函數(shù)(模糊標(biāo)號(hào))。這些函數(shù)和規(guī)則構(gòu)成模糊知識(shí)庫(kù)，控制器通過(guò)模糊規(guī)則進(jìn)行模糊推理，由當(dāng)前控制變量輸入得到相應(yīng)的控制輸出，從而完成模糊控制器的控制功能。
以Mamdani(邁丹尼人名，英國(guó)人)模型雙輸入單輸出為例，典型的模糊推理規(guī)則如下If(X1isA1)and(X2isA2)Then(Y is C)其中，Xi為輸入變量，Ai為輸入隸屬函數(shù)(標(biāo)號(hào))，Y為輸出變量，C為輸出隸屬函數(shù)(標(biāo)號(hào))。
模糊規(guī)則集的大小與輸入標(biāo)號(hào)數(shù)有關(guān)，假設(shè)ni為變量Xi的標(biāo)號(hào)數(shù)，對(duì)于完全規(guī)則集，其規(guī)則數(shù)為N=n1*n2。對(duì)于非完全規(guī)則集，N＜n1*n2，知識(shí)庫(kù)中規(guī)則的if部分描述是必須的。然而對(duì)于完全規(guī)則集，實(shí)際上規(guī)則中的前項(xiàng)不需要顯式描述，各條規(guī)則只需描述前項(xiàng)，從而可減少知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)容量，而一般模糊控制器設(shè)計(jì)中往往是采用完全規(guī)則集的。本發(fā)明考慮完全規(guī)則集的模糊推理系統(tǒng)。
模糊推理過(guò)程一般是掃描全部模糊規(guī)則，逐條計(jì)算，最后合成推理結(jié)果。實(shí)際上對(duì)于任何一組輸入，只有少數(shù)規(guī)則被激勵(lì)并對(duì)合成結(jié)果有貢獻(xiàn)，而大部分規(guī)則未激勵(lì)，對(duì)合成結(jié)果無(wú)貢獻(xiàn)。假設(shè)di為變量Xi的隸屬函數(shù)重疊度，則被激勵(lì)的規(guī)則數(shù)僅為Nf=d1*d2。例如設(shè)ni=7,di=2，則N=49,Nf=4(

圖1)。也就是說(shuō)推理過(guò)程中只要有選擇地計(jì)算4條規(guī)則(圖1中陰影部分)，而不是計(jì)算49條規(guī)則，從而可大大節(jié)省推理時(shí)間。
本發(fā)明基于模糊推理方法適合于大規(guī)模集成電路(VLSI)制作這一特點(diǎn)，提出一種新的模糊推理系統(tǒng)。
本發(fā)明的主要目的是提供一種具有緊致模糊規(guī)則庫(kù)以及有選擇性地執(zhí)行被激勵(lì)規(guī)則的模糊推理系統(tǒng)，從而可以提高模糊推理速度。
本發(fā)明的另一個(gè)目的是提供一種從規(guī)則庫(kù)選擇被激勵(lì)規(guī)則的尋址電路，以實(shí)現(xiàn)快速模糊推理。
根據(jù)本發(fā)明的目的，將以一種模糊推理協(xié)處理器為例，給出如何實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的模糊推理系統(tǒng)。該模糊推理協(xié)處理包括模糊推理機(jī)，其算法流程為作為模糊控制器的輸入清晰量，經(jīng)過(guò)輸入模糊化轉(zhuǎn)換成模糊量，然后有選擇地取出被激勵(lì)的模糊規(guī)則，進(jìn)行模糊推理，推理結(jié)果經(jīng)反模糊化轉(zhuǎn)換成清晰量得到控制器輸出。該模糊推理協(xié)處理器還包括一個(gè)與模糊推理機(jī)相連接的用于規(guī)定模糊推理全過(guò)程操作的模糊知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)器，一個(gè)與模糊推理機(jī)相連接的用于模糊推理過(guò)程中存儲(chǔ)輸入/輸出變量和中間數(shù)據(jù)的I/O緩沖存儲(chǔ)器，一個(gè)與模糊推理機(jī)相連接的用于模糊推理協(xié)處理器與主機(jī)通訊的主機(jī)接口電路。
本發(fā)明的技術(shù)方案為一種選擇性地執(zhí)行被激勵(lì)規(guī)則的模糊推理系統(tǒng)，其特征在于其中模糊知識(shí)庫(kù)具有緊致模糊規(guī)則庫(kù)和輸入隸屬函數(shù)參數(shù)表搜索指針，以及用被激勵(lì)規(guī)則的尋址電路有選擇性地執(zhí)行被激勵(lì)規(guī)則的模糊推理系統(tǒng)。
其中緊致模糊規(guī)則庫(kù)為僅存儲(chǔ)規(guī)則后件的完全規(guī)則集。
其中對(duì)于Mamdani模型的模糊規(guī)則，僅存儲(chǔ)規(guī)則后件輸出模糊標(biāo)號(hào)；對(duì)于Takagi-Sugeno(高木管野人名，日本人)模型的模糊規(guī)則，僅存儲(chǔ)規(guī)則后件輸出表達(dá)式的系數(shù)。
其中模糊知識(shí)庫(kù)中輸入隸屬函數(shù)參數(shù)表的搜索指針，即按論域分區(qū)，對(duì)于每個(gè)論域區(qū)給出該區(qū)最先出現(xiàn)的隸屬函數(shù)的參數(shù)表地址。
其中該模糊推理系統(tǒng)還包括一種被激勵(lì)規(guī)則的尋址電路，根據(jù)輸入模糊化得到的起始前模糊標(biāo)號(hào)，計(jì)算得到所有被激勵(lì)規(guī)則的地址。
其中該模糊推理系統(tǒng)還包括從起始前件模標(biāo)號(hào)轉(zhuǎn)換成被激勵(lì)規(guī)則地址的兩種尋址電路；一種尋址電路對(duì)應(yīng)前件標(biāo)號(hào)為2m的情況，另一種尋址電路對(duì)應(yīng)前件標(biāo)號(hào)為奇數(shù)的情況。
本發(fā)明上述目的和其他特點(diǎn)將進(jìn)一步通過(guò)本發(fā)明內(nèi)容詳細(xì)介紹。
下面先概要敘述有關(guān)的附圖。其中圖1為雙輸入單輸出Mamdani模型完全模糊規(guī)則集；圖2A-2D為常用輸入隸屬函數(shù)的波形；圖2E-2F為常用輸出隸屬函數(shù)的波形；圖3A為模糊知識(shí)庫(kù)的信息存放結(jié)構(gòu)；圖3B為模糊知識(shí)庫(kù)的信息名說(shuō)明；圖4A為輸入隸屬函數(shù)的信息存放結(jié)構(gòu)；圖4B為輸入隸屬函數(shù)的信息名說(shuō)明；圖5A為規(guī)則集描述字的結(jié)構(gòu)；圖5B為規(guī)則集描述字字段的說(shuō)明；圖6A為Mamdani模型模糊規(guī)則的形式；圖6B為Mamdani模型模糊規(guī)則字段的說(shuō)明；圖7A為TS模型模糊規(guī)則的形式；圖7B為TS模型模糊規(guī)則字段的說(shuō)明；圖8A為輸入標(biāo)號(hào)數(shù)為2m的情況下規(guī)則尋址電路；圖8B為輸入標(biāo)號(hào)數(shù)為2m的情況下被激勵(lì)的規(guī)則號(hào)；圖8C為輸入標(biāo)號(hào)數(shù)為2m的情況下規(guī)則地址寄存器；圖9A為輸入標(biāo)號(hào)數(shù)為奇數(shù)的情況下規(guī)則尋址電路；圖9B為輸入標(biāo)號(hào)數(shù)為奇數(shù)的情況下規(guī)則前件標(biāo)號(hào)數(shù)組合碼；圖9C為輸入標(biāo)號(hào)數(shù)為奇數(shù)的情況下規(guī)則尋址可能的模數(shù)；圖10為輸入標(biāo)號(hào)數(shù)為奇數(shù)的情況下規(guī)則尋址電路中的乘法器；圖11為模糊推理協(xié)處理器的結(jié)構(gòu)示意圖；1．模糊推理方法模糊控制器主流的模糊模型為Mamdani模型和TS模型。典型的模糊推理方法包括輸入模糊化、模糊規(guī)則推理、輸出反模糊化。其中輸入模糊化對(duì)于兩種模型是相同的。下面分別給出輸入模糊化，兩種模型模糊推理及其反模糊化的處理方法。
(1)輸入模糊化本發(fā)明中隸屬函數(shù)采用參數(shù)表示法。隸屬函數(shù)各自獨(dú)立描述。圖2A-2D為常用輸入隸屬函數(shù)，圖2E-2F為輸出隸屬函數(shù)，描述隸屬函數(shù)形狀的參數(shù)為橫坐標(biāo)值和斜邊斜率。
輸入模糊化采用單點(diǎn)法，由給定輸入論域值x計(jì)算相應(yīng)的輸入隸屬函數(shù)值(模糊值)μ。下面以梯形隸屬函數(shù)(圖2D)為例，用C語(yǔ)言形式給出輸入模糊化算法。
If(p-x≥0)μ=0else if(a1+p-x＞0)μ=(x-p)*s1else if(a2+a1+p-x＞0)μ=1else if(a3+a1+p-x＞0)μ=(a3+a2+a1+p-x)*s3else μ=0(2)Mamdani模型的模糊推理及反模糊化本發(fā)明采用4輸入1輸出模糊規(guī)則如下If(X1is A1)and(X2is A2)and(X3is A3)and(X4is A4)Then(Yis C)模糊規(guī)則后件中輸出為隸屬函數(shù)(標(biāo)號(hào))，規(guī)則集內(nèi)的規(guī)則按后件標(biāo)號(hào)分組，同一后件標(biāo)號(hào)的規(guī)則構(gòu)成一個(gè)規(guī)則組。推理過(guò)程由四步組成。
(ⅰ)計(jì)算規(guī)則j的激發(fā)強(qiáng)度αjαj=∧iμi其中，μi為輸入i的模糊值。
(ⅱ)計(jì)算規(guī)則組k的合成激發(fā)強(qiáng)度αgkαgk=νjαj(ⅲ)計(jì)算規(guī)則組k的輸出推理結(jié)果CgkgC’gk(w)=αgk∧μCgk(w)其中，w為輸出論域值(清晰值)，Cgk是相應(yīng)的輸出隸屬函數(shù)(標(biāo)號(hào))。
(ⅳ)計(jì)算規(guī)則集的輸出合成推理結(jié)果Cμc’(w)=∨kμC’gk(w)推理過(guò)程中前兩步為規(guī)則條件部分，相應(yīng)的模糊算子∧-∨采用min-max(最小-最大)組合，或product-bounded sum(乘積-有界和)組合。后兩步為規(guī)則蘊(yùn)含合成部分相應(yīng)的模糊算子∧-∨采用product-sum(乘積-和)組合。實(shí)際計(jì)算時(shí)，后兩步計(jì)算是包含在輸出反模糊化計(jì)算中進(jìn)行的。
本發(fā)明中，反模糊化采用重心法(COG)。根據(jù)前面定義的輸出隸屬函數(shù)形狀以及上述模糊推理方法，反模糊化輸出論域值y可以得到簡(jiǎn)化的計(jì)算公式如下●對(duì)于單線輸出隸屬函數(shù)y=Σkαgk*PkΣkαgk]]>●對(duì)于等腰三角形輸出隸屬函數(shù)，product-sum蘊(yùn)含合成y=Σkαgk*bk*PkΣkαgk*bk]]>(3)TS模型的模糊推理及反模糊化本發(fā)明采用4輸入1輸出模糊規(guī)則如下If(X1is A1)and(X2is A2)and(X3is A3)and(X4is A4)ThenZj=∑iPi*xi模糊規(guī)則后件中的輸出Zj表示為輸入論域值xi的函數(shù)。Pi為系數(shù)，其值域?yàn)閇-1,+1]。推理過(guò)程中，對(duì)規(guī)則逐條進(jìn)行計(jì)算激發(fā)強(qiáng)度αj=∧iμi和后件輸出值Zj。計(jì)算αj的模糊算子∧可為min或product。推理合成反模糊化輸出論域值y的計(jì)算采用加權(quán)平均法。y=Σjαj*zjΣjαj]]>
2．模糊知識(shí)庫(kù)模糊推理系統(tǒng)的功能由模糊知識(shí)庫(kù)規(guī)定，包括模糊規(guī)則和隸屬函數(shù)。這里給出一種可能的知識(shí)庫(kù)結(jié)構(gòu)(圖3)。整個(gè)知識(shí)庫(kù)由多個(gè)獨(dú)立的知識(shí)庫(kù)構(gòu)成，任何時(shí)刻只有一個(gè)知識(shí)庫(kù)工作，通過(guò)設(shè)置知識(shí)庫(kù)指針，由相應(yīng)知識(shí)庫(kù)起始地址KBA選擇當(dāng)前的工作知識(shí)庫(kù)。知識(shí)庫(kù)主要存放隸屬函數(shù)參數(shù)表MF，規(guī)則集RS和規(guī)則集描述字RSD。其中不同輸入、輸出的MF和RS由相應(yīng)的起始地址MFA和RSA給定。
輸入模糊化是對(duì)給定輸入值，在論域范圍內(nèi)搜索隸屬函數(shù)值不為零的函數(shù)(標(biāo)號(hào))。為了節(jié)省搜索時(shí)間，利用論域最高4位，將論域分為16個(gè)區(qū)間(區(qū)號(hào)為0～15)。并決定相對(duì)于該輸入隸屬函數(shù)起始地址IMFA的第i區(qū)內(nèi)最先出現(xiàn)的隸屬函數(shù)地址的位移量D(i)，即搜索指針，用以指向該函數(shù)的參數(shù)表(圖4)。這樣可加快搜索隸屬函數(shù)參數(shù)表。
每個(gè)輸出對(duì)應(yīng)一個(gè)規(guī)則集，由規(guī)則集描述字(圖5)給定規(guī)則形式、前項(xiàng)所對(duì)應(yīng)的輸入指針以及前項(xiàng)標(biāo)號(hào)數(shù)組合碼。Mamdani模型和TS模型具有不同的規(guī)則形式(圖6和圖7)。由于本發(fā)明采用完全規(guī)則集，規(guī)則庫(kù)實(shí)際僅存儲(chǔ)規(guī)則的后件部分。Mamdani模型每條規(guī)則僅占用半個(gè)字節(jié)(CLP),TS模型每條規(guī)則占用4個(gè)字節(jié)(P1～P4)，規(guī)則集的規(guī)則數(shù)N=n1*n2*n3*n4，其中ni為標(biāo)號(hào)數(shù)。
3．模糊規(guī)則尋址電路對(duì)于任何一組輸入進(jìn)行模糊推理時(shí)，整個(gè)規(guī)則集中只有少數(shù)規(guī)則被激勵(lì)。模糊規(guī)則尋址電路就是用于計(jì)算這些規(guī)則的地址，使之能選擇性地從規(guī)則庫(kù)存儲(chǔ)器中取出被激勵(lì)的規(guī)則進(jìn)行計(jì)算，完成推理。
(1)輸入標(biāo)號(hào)數(shù)為2m的情況假設(shè)控制器有兩個(gè)輸入，每個(gè)輸入的標(biāo)號(hào)數(shù)為8，隸屬函數(shù)重疊度為3。尋址電路由兩個(gè)m=3位長(zhǎng)的寄存器L1和L2，以及相應(yīng)的計(jì)數(shù)器構(gòu)成(圖8A)。顯然，完全規(guī)則集的規(guī)則數(shù)為N=64，每次被激勵(lì)的規(guī)則數(shù)Nf=9，這9條規(guī)則通過(guò)L1和L2分別計(jì)數(shù)(+1)，可完成尋址。設(shè)給定輸入下，通過(guò)模糊化，找到起始標(biāo)號(hào)分別為L(zhǎng)1=3,L2=2，則可得到9條規(guī)則的規(guī)則號(hào)(地址)如圖8B所示。實(shí)際的規(guī)則地址寄存數(shù)可由L1和L2按圖8C方式構(gòu)成。這樣，當(dāng)標(biāo)號(hào)數(shù)較少時(shí)，有可能地址高位為零，而使規(guī)則區(qū)仍占用連續(xù)的地址單元。
(2)輸入標(biāo)號(hào)數(shù)為奇數(shù)的情況一般控制器變量的隸屬函數(shù)以平衡點(diǎn)為中心對(duì)稱分布，因此標(biāo)號(hào)數(shù)常常為奇數(shù)。而這又能使完全規(guī)則集規(guī)模適當(dāng)減小，使規(guī)則庫(kù)更為緊湊。例如4輸入控制器，每個(gè)輸入的標(biāo)號(hào)數(shù)均為8，規(guī)則總數(shù)為4096。若標(biāo)號(hào)數(shù)取7，規(guī)則數(shù)降為2401。
輸入標(biāo)號(hào)數(shù)為奇數(shù)的情況下，尋址電路不能簡(jiǎn)單地得到。為使規(guī)則區(qū)占用連續(xù)的地址單元，輸入標(biāo)號(hào)組合要通過(guò)如下變換得到規(guī)則地址ADDR=∑iLi*Mi，其中Li為標(biāo)號(hào)(0,1,…,ni-1),ni為標(biāo)號(hào)數(shù)(奇數(shù))，Mi為模數(shù)Mi=n0*n1*…*ni-1,n0=1。相應(yīng)的尋址電路如圖9A所示，其中L1～L4為標(biāo)號(hào)寄存器。通過(guò)分別計(jì)數(shù)(+1)，可完成被激勵(lì)規(guī)則的尋址。模數(shù)Mi由規(guī)則集描述字RSD中前項(xiàng)標(biāo)號(hào)數(shù)組合碼ML譯碼得到。本發(fā)明中假定標(biāo)號(hào)數(shù)ni可能取值為3,5,7。圖9B為ML碼，每個(gè)輸入占用2位。圖9C為模數(shù)Mi的可能值。注意，ML碼僅對(duì)輸入標(biāo)號(hào)數(shù)為奇數(shù)的情況有意義。
由于標(biāo)號(hào)Li的可能值為(0～6)，模數(shù)Mi的可能值如圖9C所示。因此圖9A尋址電路中的乘法器可簡(jiǎn)化為加法器(圖10)。即根據(jù)Li的值分別選擇M1,2*Mi,4*Mi中的兩個(gè)數(shù)進(jìn)行相加，可得到Li*Mi值。
4．模糊推理協(xié)處理器的結(jié)構(gòu)上述模糊推理系統(tǒng)可以獨(dú)立制作成模糊控制芯片，也可以制作成模糊推理協(xié)處理器芯片，并與CPU等標(biāo)準(zhǔn)芯片構(gòu)成模糊控制系統(tǒng)。
圖11為模糊推理協(xié)處理器的結(jié)構(gòu)框圖，由四部分組成。模糊推理機(jī)(FIM)完成模糊推理全部處理過(guò)程工作。模糊知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)器(FKB)用于存放多個(gè)模糊知識(shí)庫(kù)，可以是讀寫存儲(chǔ)器RAM或只讀存儲(chǔ)器ROM，可以是片上集成存儲(chǔ)器或采用標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ)器芯片。I/O緩沖存儲(chǔ)器(IOMEM)用于存放輸入、輸出變量值以及推理過(guò)程中的工作存儲(chǔ)單元，一般為片上集成。主機(jī)接口負(fù)責(zé)模糊處理器和CPU主機(jī)協(xié)同工作的通訊接口，一般可按命令方式工作。
模糊推理機(jī)的算法流程如下推理前所有輸入變量先集中從主機(jī)送入IOMEM，進(jìn)行輸入模糊化。然后選擇性地取出被激勵(lì)的規(guī)則進(jìn)行計(jì)算，逐一得到輸出推理結(jié)果經(jīng)過(guò)反模糊化將輸出值送入IOMEM，最后由主機(jī)取出。根據(jù)前述的模糊推理方法，基本運(yùn)算可歸結(jié)為取小，取大，加，乘，除。因此模糊推理機(jī)運(yùn)算電路主要由一個(gè)并行加法器、一個(gè)并行乘法器和若干寄存器構(gòu)成。其中除法由減法和左移逐位求商法完成。
根據(jù)本發(fā)明所述的上述實(shí)施，有如下優(yōu)點(diǎn)●支持兩種最常用的模糊模型Mamdani模型和TS模型。
●具有緊致的模糊規(guī)則庫(kù)，即僅存儲(chǔ)規(guī)則后件的完全規(guī)則集。
●模糊推理過(guò)程為有選擇性地執(zhí)行被激勵(lì)的規(guī)則，從而提高了模糊推理的處理速度。
●輸入隸屬函數(shù)參數(shù)表的存放格式可以提高輸入模糊化的處理速度。
權(quán)利要求
1.一種選擇性地執(zhí)行被激勵(lì)規(guī)則的模糊推理系統(tǒng)，其特征在于其中模糊知識(shí)庫(kù)具有緊致模糊規(guī)則庫(kù)和輸入隸屬函數(shù)參數(shù)表搜索指針，以及用被激勵(lì)規(guī)則的尋址電路有選擇性地執(zhí)行被激勵(lì)規(guī)則的模糊推理系統(tǒng)。
2.如權(quán)利要求1所述的選擇性地執(zhí)行被激勵(lì)規(guī)則的模糊推理系統(tǒng)，其特征在于其中其緊致模糊規(guī)則庫(kù)為僅存儲(chǔ)規(guī)則后件的完全規(guī)則集。
3.如權(quán)利要求2所述的選擇性地執(zhí)行被激勵(lì)規(guī)則的模糊推理系統(tǒng)，其特征在于其中規(guī)則庫(kù)對(duì)于“邁丹尼”模型的模糊規(guī)則，僅存儲(chǔ)規(guī)則后件輸出模糊標(biāo)號(hào)；對(duì)于高木管野模型的模糊規(guī)則，僅存儲(chǔ)規(guī)則后件輸出表達(dá)式的系數(shù)。
4.如權(quán)利要求1所述的選擇性地執(zhí)行被激勵(lì)規(guī)則的模糊推理系統(tǒng)，其特征在于其中模糊知識(shí)庫(kù)中輸入隸屬函數(shù)參數(shù)表的搜索指針，即按論域分區(qū)，對(duì)于每個(gè)論域區(qū)給出該區(qū)最先出現(xiàn)的隸屬函數(shù)的參數(shù)表地址。
5.如權(quán)利要求1所述的選擇性地執(zhí)行被激勵(lì)規(guī)則的模糊推理系統(tǒng)，其特征在于其中該模糊推理系統(tǒng)還包括一種被激勵(lì)規(guī)則的尋址電路，根據(jù)輸入模糊化得到的起始前模糊標(biāo)號(hào)，計(jì)算得到所有被激勵(lì)規(guī)則的地址。
6.如權(quán)利要求5所述的選擇性地執(zhí)行被激勵(lì)規(guī)則的模糊推理系統(tǒng)，其特征在于其中該模糊推理系統(tǒng)還包括從起始前件模標(biāo)號(hào)轉(zhuǎn)換成被激勵(lì)規(guī)則地址的兩種尋址電路；一種尋址電路對(duì)應(yīng)前件標(biāo)號(hào)為2m的情況，另一種尋址電路對(duì)應(yīng)前件標(biāo)號(hào)為奇數(shù)的情況。
全文摘要
本發(fā)明一種選擇性地執(zhí)行被激勵(lì)規(guī)則的模糊推理系統(tǒng),其模糊知識(shí)庫(kù),具有緊致模糊規(guī)則庫(kù),模糊規(guī)則集為僅存儲(chǔ)規(guī)則后件的完全規(guī)則集;具有輸入隸屬函數(shù)參數(shù)表搜索指針;包括一種規(guī)則尋址電路,使其模糊推理過(guò)程中,有選擇性地執(zhí)行被激勵(lì)的規(guī)則;支持兩種最常用的模糊模型;輸入隸屬函數(shù)參數(shù)表的存放格式可以提高輸入模糊化的處理速度。
文檔編號(hào)G06N7/02GK1325088SQ0010770
公開(kāi)日2001年12月5日 申請(qǐng)日期2000年5月22日 優(yōu)先權(quán)日2000年5月22日
發(fā)明者沈理 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所