WIPO logo
Mobil | Englisch | Español | Français | 日本語 | 한국어 | Português | Русский | 中文 | العربية |
PATENTSCOPE

Suche in nationalen und internationalen Patentsammlungen
World Intellectual Property Organization
Suche
 
Durchsuchen
 
Übersetzen
 
Optionen
 
Aktuelles
 
Einloggen
 
Hilfe
 
Maschinelle Übersetzungsfunktion
1. (WO1998034176) VERFAHREN ZUR TRANSFORMATION EINER ZUR NACHBILDUNG EINES TECHNISCHEN PROZESSES DIENENDEN FUZZY-LOGIK IN EIN NEURONALES NETZ
Aktuellste beim Internationalen Büro vorliegende bibliographische Daten   

TranslationÜbersetzung: Original-->Deutsch
Veröff.-Nr.:    WO/1998/034176    Internationale Anmeldenummer    PCT/DE1998/000260
Veröffentlichungsdatum: 06.08.1998 Internationales Anmeldedatum: 29.01.1998
Antrag nach Kapitel 2 eingegangen:    29.07.1998    
IPC:
G06N 3/04 (2006.01)
Anmelder: SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT [DE/DE]; Wittelsbacherplatz 2 D-80333 München (DE) (For All Designated States Except US).
HOFFMANN, Wolfgang [DE/DE]; (DE) (For US Only).
SCHWULERA, Erik [DE/DE]; (DE) (For US Only)
Erfinder: HOFFMANN, Wolfgang; (DE).
SCHWULERA, Erik; (DE)
Prioritätsdaten:
197 03 964.2 03.02.1997 DE
Titel (DE) VERFAHREN ZUR TRANSFORMATION EINER ZUR NACHBILDUNG EINES TECHNISCHEN PROZESSES DIENENDEN FUZZY-LOGIK IN EIN NEURONALES NETZ
(EN) METHOD FOR TRANSFORMING A FUZZY LOGIC USED TO SIMULATE A TECHNICAL PROCESS INTO A NEURAL NETWORK
(FR) PROCEDE POUR LA TRANSFORMATION D'UNE LOGIQUE FLOUE SERVANT A LA SIMULATION D'UN PROCESSUS TECHNIQUE EN UN RESEAU NEURONAL
Zusammenfassung: front page image
(DE)Verfahren zur Transformation einer Fuzzy-Logik (FS) in ein Neuronales Netz (NN), in welchem zur Bildung eines defuzzyfizierten Ausgangswertes (y2) aus normierten Strichfunktionen (F1..Fm) den Strichfunktionen (F1..Fm) jeweils eine Singletonposition (A1..Am) und wenigstens ein Singleton-Gewichtungsfaktor (R1..Rn) zugeordnet sind, diejenigen Singleton-Gewichtungsfaktoren (R1..Rn) additiv verknüpft werden, welche der gleichen Strichfunktion (F1..Fm) zugeordnet sind, und die Singleton-Gewichtungsfaktoren (R1..Rn) und die additiv verknüpften Singleton-Gewichtungsfaktoren (R1..Rn) über die entsprechenden Singletonpositionen (A1..Am) gewichtet und zur Bildung des defuzzyfizierten Ausgangswertes (y2) additiv verknüpft werden. Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens ist es, daß die Singletonpositionen (A1..Am) im Neuronalen Netz (NN) bei dessen Optimierung nur so variierbar sind, daß deren Anzahl konstant bleibt und somit in jedem Fall eine anschließende Rücktransformation des Neuronalen Netzes (NN) in eine optimierte Fuzzy-Logik (FS) erfolgen kann. Dadurch wird vorteilhaft die Verwendung von insbesondere standardisierter Fuzzy-System-Software zur Beschreibung der optimierten Fuzzy-Logik (FS) ermöglicht.
(EN)The invention relates to a method for transforming a fuzzy logic (FS) into a neural network (NN). According to said method, in order to form a defuzzified initial value (y2) from normalized single-element units (F1..Fm), one singleton position (A1..Am) and at least one singleton weighting factor (R1..Rn) are assigned to each of these single-element units (F1..Fm). The singleton weighting factors (R1..Rn) assigned to one particular single-element unit (F1..Fm) are additively linked, and the singleton weighting factors (R1..Rn) and the additively linked singleton weighting factors (R1..Rn) are weighted by the corresponding singleton positions (A1..Am) and additively linked so as to form the defuzzified initial value (y2). An advantage of the method described by the invention is that the singleton positions (A1..Am) in the neural network (NN) can vary, for optimization of said network, only in such a way that their number remains constant so that, in each case, the neuronal network (NN) can subsequently be retransformed into an optimized fuzzy logic (FS). A further advantage is that this makes it possible to use fuzzy-system software, in particular standardized fuzzy-system software, to describe the optimized fuzzy logic (FS).
(FR)L'invention concerne un procédé de transformation d'une logique floue (FS) en un réseau neuronal (NN), selon lequel, pour la formation d'une valeur de départ clarifiée (y2) à partir d'ensembles à un élément normalisés (F1..Fm), une position de singleton (A1..Am) et au moins un facteur de pondération de singleton (R1..Rn) sont affectés chaque fois à ces éléments à un élément (F1..Fm), les facteurs de pondération de singleton (R1..Rn) qui sont affectés au même ensemble à un élément (F1..Fm) sont enchaînés de façon additive, et les facteurs de pondération de singleton (R1..Rn) et les facteurs de pondération de singleton (R1..Rn) enchaînés sont pondérés par les positions de singleton (A1..Am) correspondantes et sont enchainés pour ladite formation de la valeur de départ clarifiée (y2). L'avantage présenté par le procédé selon l'invention réside dans le fait que les positions de singleton (A1..Am) dans le réseau neuronal (NN) peuvent seulement varier, pour l'optimisation dudit procédé, de sorte que leurs nombres restent constants et qu'ainsi, dans chaque cas, une rétrotransformation subséquente du réseau neuronal (NN) en une logique floue (FS) optimisée soit possible. Ainsi est rendue possible, de façon avantageuse, l'utilisation d'un logiciel de système flou, notamment normalisé, pour la description de la logique floue (FS) optimisée.
Designierte Staaten: US.
European Patent Office (AT, BE, CH, DE, DK, ES, FI, FR, GB, GR, IE, IT, LU, MC, NL, PT, SE).
Veröffentlichungssprache: German (DE)
Anmeldesprache: German (DE)