【課題】 より良く明確な境界のない概念が意味している高度な知識を処理するために，学習誤差が任意に指定された誤差範囲に収め，極少ない学習時間で知識を自動獲得する学習システムを提供する。
【解決手段】 学習誤差が任意指定できる理想の知識を判定する評価手段と，極少ない学習時間で学習システムにおける知識を自動獲得する学習手段と，学習途中で変更できる教師信号と推論結果との距離を求める計算手段と、前件部と事実との距離を計算する手段と、推論結果のα−レベル集合を求める手段と、分解定理により推論結果を求める手段と、データベース、を備える。 （もっと読む）

【課題】ファジィ推論により、認証対象人物が特定人物であるか否かが判定されているため、認証対象人物が特定人物であるか否かを精度良く判定する。
【解決手段】抽出部２１０は、計測部１００から出力された荷重分布データから、特徴量を抽出する。判定部２２０は、抽出部２１０により抽出された特徴量と、記憶部２３０に記憶された判定情報とに基づいて、認証対象人物が特定人物であるか否かを判定する。ここで、特徴量は、足裏の形状に関する静的な特徴量と、足裏の荷重の時間的推移に関する動的な特徴量とが含まれる。 （もっと読む）

【課題】等式もしくは不等式制約付き最適探索問題において、制約が無い場合の最適点が制約の外部にある場合の最適点を等式制約もしくは不等式制約の境界線上に安全に精度良く見出す。
【解決手段】不等式制約によって探索空間内に生成される閉集合の境界線を等式制約として分離して、ファジー等式制約もしくは有限幅等式制約とし、そこにメンバーシップ関数によって関係づけられる確率密度もしくは一定の密度で探索点を配置し、別途等確率密度で探索点が配置される不等式部分と併せて、境界線内側近傍もしくは境界線近傍部分の探索点の配置密度を上げることによって最適点の発見確率を上げる手段を最適化探索の各個体部に持たせる。 （もっと読む）

データ記憶システムに格納されたデータ要素をクラスタ化する方法は、上記データ記憶システムからデータ要素を読み取るステップを含む。データ要素のクラスタが形成され、各データ要素は少なくとも１つのクラスタのメンバとなる。少なくとも１つのデータ要素が、２つ以上のクラスタと関連付けられる。上記２つ以上のクラスタのそれぞれに属するデータ要素のメンバシップは、曖昧さの尺度によって表現される。情報が上記データ記憶システムに格納され、形成されたクラスタを表現する。 （もっと読む）

【課題】 人間の脳内で行う柔軟な推論機能を数式で表現し，人脳のように状況に応じて選択的に知識を利用し，未知の状況や不完全な知識に対してもロバスト的に結論を推論する脳型推論システムを提供する．
【解決手段】 この発明の脳型推論システムは，事実入力部１，脳型推論機構２，ロバスト半径設定部３，知識データベース４，知識半径設定部５，推論結果出力部６により構成され，状況に応じて選択的に知識を利用して結論を推論する推論手段と，未知の状況や不完全な知識に対してもロバスト的に結論を推論する推論手段と，誤差や誤りを直ちに訂正することにより，理想に近づくことができ進歩しているように，リアルタイムで自己補正機能を持つ推論手段と，曖昧な概念や知識を取り扱う知識処理手段と，数値的手法のみではなく図形情報にも対応できる知識の表現手段と，を備える。 （もっと読む）

【課題】ファジィルールを合理的に選定する。
【解決手段】ファジィ制御装置は、複数の入力変量に対しファジィ推論を行って出力変量を生成し、生成した出力変量を制御対象に出力して制御するものである。ファジィ推論に利用されるファジィルールは、複数の入力変量に関するリヤプノフ関数Ｖの安定条件を示す条件式ｄＶ／ｄｔ＜０と、複数の入力変量の少なくとも１つの時間微分と出力変量との対応関係を示す関係式とに基づいて選定される。これにより、各入力変量に対応するメンバーシップ関数を２つに減らし、ファジィルールの数を２^ｎ（ｎは入力変量の数）に減らすことができる。 （もっと読む）

【課題】音声セグメンテーション用の方法および装置を提供する。
【解決手段】音声セグメンテーション用の機械可読媒体、方法、装置およびシステムを説明する。一部の実施形態によると、音声セグメントと非音声セグメントとを区別するためのファジールールを決定するとしてよい。当該ファジールールの前件部は、入力変数および入力変数メンバーシップを含むとしてよい。当該ファジールールの後件部は、出力変数および出力変数メンバーシップを含むとしてよい。入力変数のインスタンスをセグメントから抽出するとしてよい。入力変数メンバーシップに対応付けられている入力変数メンバーシップ関数および出力変数メンバーシップに対応付けられている出力変数メンバーシップ関数をトレーニングするとしてよい。入力変数のインスタンス、入力変数メンバーシップ関数、出力変数、出力変数メンバーシップ関数を処理して、セグメントが音声セグメントであるか、非音声セグメントであるかを決定するとしてよい。 （もっと読む）

対象設定広告システムは、機械学習ツールを用いて、ユーザ設備装置の現ユーザ用の資産を選択し、例えば、広告を選択し、ケーブルネットワークのデジタルセットトップボックス（１３０４）の現ユーザ（１３０２）に配信する。機械学習ツールは、最初、学習モードで動作して、ユーザ入力（１３１０）を受信し、ユーザ設備装置視聴者の内の多数のユーザを特徴付ける根拠を生成する。作業モードにおいて、機械学習ツールは、現ユーザ入力を処理して、そのユーザ設備装置視聴者の内の識別されたユーザの１人に現ユーザ（１３０２）を対応付ける。ファジイ論理は、ユーザ特徴表示の生成を改善するために、また、それら生成された特徴表示への現ユーザの対応付けを改善するために用いられる。このようにして、資産の対象設定化は、世帯の特徴に基づくばかりでなく、その世帯内の現ユーザにも基づき実現する。
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【課題】専門家の推論過程、経験、又は勘などの分析手順を、ルールとして獲得することを課題とする。
【解決手段】知識獲得支援部１０８は、ルール一時格納部１０４が一時格納したルールについて、ルールの修正を行い、推論部１０６は、ルール一時格納部１０４のルールにより、データ格納部１０２の過去の環境変化要素情報から予測結果を推測し、結果判定部１０７は、予測結果がデータ格納部１０２の実績結果と比べて妥当であるかを判定し、妥当であればルール格納部１０３に新たなルールを格納し、ルール履歴格納部１０５に修正されたルールを格納する。妥当でなければ知識獲得・推論・結果判定を繰り返す。この様にして作成されたルールに、新たな環境変化要素情報を当てはめれば、未来を予測することができる。 （もっと読む）

【課題】プロセス制御信号がどのようなプロセス非線型性も説明できるように、ファジーコントローラに十分な情報を提供する。
【解決手段】工業的プロセス制御のためのファジー制御システムは、異なるゲイン領域の幾つかのうち何れで非線型プロセスが動作しているかを決定するための補助プロセス変数を使用する。その決定とファジー入力信号とに基づいて、ファジーコントローラはその領域に対応するプロセス制御信号を提供するように構成する。 （もっと読む）