after-school monitor

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After-school monitor N03k1033 Takashi Fujita

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After-school monitor. N03k1033 Takashi Fujita. マイアプローチ. 子供の帰宅を知らせる after-school monitor スケジュール管理をし、予定通りの帰宅時間であれば、そのまま E メールなどで報告する 例外があれば、推測結果を報告 セルフラーニングできるようにする. YES. 予定通りの帰宅. 安全メール. NO. 過去のデータベース と照らし合わせる. 推測する. 推測結果をメール. 表示方法. 例)  公園 25 %  ○○君の家 10 %  池・川 5 % - PowerPoint PPT Presentation

TRANSCRIPT

After-school monitor

N03k1033 Takashi Fujita

マイアプローチ 子供の帰宅を知らせる after-school

monitor スケジュール管理をし、予定通りの帰宅

時間であれば、そのまま E メールなどで報告する

例外があれば、推測結果を報告 セルフラーニングできるようにする

安全メール

推測する 過去のデータベースと照らし合わせる

NO

YES

推測結果をメール

予定通りの帰宅

表示方法 例) 公園 25 % ○○君の家 10 % 池・川 5 % 学校 60 %

過去のデータベースを照らし合わせて可能性を 

ルール0

ルール1

ルール2

ルール3

ルール4

ルール5

ルール6

ルール7

ルール8

ルール0

ルール1

ルール2

ルール3

ルール4

ルール5

ルール6

ルール7

ルール8

・木構造

ルール0~ルール8まですべてを探索する

・ファジィネスを用いた探索

ルール1とルール2をファジィネスを用いて評価して、次の段階ではルール6,7,8、を探索の対象から省かれる

ルールの記述 If-then を用いて記述するファジィルールは以下

のように示される。 

BnyAxAx

ByAxAx

mnmn

mm

is then is &... & is if

is then is &... & is if

11

11111

前件部 後件部

また          はそれぞれ前件部、後件部におけるファジィ集合である。nmn BA ,

ルール部の考慮 天気も考慮すると子供の行動範囲が絞れ

る 友人の予定も考慮する(過去のデータベ

ースから友人の予定を推測) 日照時間などから帰宅時間を推測

晴れているか

外での遊び 室内での遊び

友人宅 その他

学校 川 公園

友人宅 自宅

ルール部の考慮(例

推論方式 前向き推論

・検討をしなければならない多くの結論部が あるときは適している 後ろ向き推論

・初期条件が多い場合に適している

前向き推論 ルールの条件部からそれを満たす結論部を

探し、探し出された結論部を次のルールの条件部として、次々にすい

Ex) 初めに 「朝の天気は雨であれば傘を持って出かける」 次に「傘を持って出かけるならば雨に濡れない」という連鎖で「雨に濡れない」という結論部を導くことがで

きる。

後ろ向き推論 前向き推論に対して後ろ向き推論では

Ex)「雨に濡れない」という結論部を導くルール「傘を持って出かければ雨に濡れない」の条件部「傘を持ってでかける」を探索し、それからさらにそれを

結論部にして「朝の天気は雨」を導く方法。

JESS

JESS の基本文法・ファクト・テンプレート・ルール・変数・その他

test 部分

晴れているか

外での遊び 室内での遊び

友人宅 その他

学校 川 公園

友人宅 自宅

Jess のテスト Kids.clp Kids.dat

実行結果 test

ファジー推論の手法 直接法と間接法の2つに分けることができる 一般的に、簡便で且つ比較的良好な推論結果を

導くことが出来る直接法 (max-min 法 ) にて解を求めることが多い

ファジィ推論方式の分類

推論方式 前件部 後件部

直接法

ファジィ集合 ファジィ集合

ファジィ集合 関数(定数)

間接法 ファジィ集合 ファジィ集合

ファジィ推論の直接法の手続き ①  ルールを記述 ②  度合いをメンバーシップ関数で表す ③  入力に対する各ルールの推論結果を

求める ④  ③から最終的な結果 ( 操作量 ) を求め

る ( 非ファジィ化 )

参考文献 JESS   IN ACTION ファジィ数学入門 やさしいファジィシステムの話

これ以降メモメモ

確率論とファジィ推論の違い

    ファジィネス( F )        ランダムネス

(R)

ファジィ集合に基礎       集合論に基礎を置くファジィには制約なし      確率論には強い規制あ

り                  (確率は全部足し

たら1)

簡単な流れ

ファジィ化

Fuzzification

ファジィ集合

Fuzzy Set

非ファジィ化

Defuzzication

数値

( Number )

数値

( Number )

ファジィ集合 fuzzy =ぼやけた、あいまいな、はっきりしない あいまいな言葉の意味を通学的に扱うた

めに、通常の集合を拡張したもの

例)「変数 X が5ぐらい」という集合は下図に示すように X= 5でピーク値1を持つメンバシップ関数μ(X) によって定義される

ファジィ理論

ファジィ理論・・・① ファジィ集合② ファジィ論理③ ファジィ測度

によって組み立てたれた理論体系。

ファジィ理論 「あいまいな」理論  ×

「あいまいさ」の存在を認める⇒「あいまいさ」を数量的に表す⇒厳密に定式化する⇒数学的に推論する

メンバシップ関数 全変数空間の要素が対象とするファジィ

集合に属する度合いを与えるもの。この度合いのことをメンバシップグレードと呼び、0と1の間の値で表される。

ファジィ集合

家から公園までの所要時間を考慮近くに池・川があるばあいも考慮 学校までの所要時間は?←寄り道する可能性も考慮 外で遊んでいる場合、日照時間も考慮す

る。日が落ちているのにサッカーする??