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After-school monitor

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 ％

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Presentation Transcript

  1. After-school monitor N03k1033 Takashi Fujita

  2. 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

  3. 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

  4. 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　

  5. ルール３ ・木構造 ルール１ ルール４ ルール０～ルール８まで すべてを探索する ルール５ ルール０ ルール６ ルール２ ルール７ ルール８ ルール３ ・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１ ルール４ ルール５ ルール０ ルール６ ルール２ ルール７ ルール８

  6. 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。 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。

  7. 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

  8. ルール部の考慮（例 晴れているか 外での遊び 室内での遊び 友人宅 その他 友人宅 自宅 学校 川 公園

  9. 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

  10. 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。

  11. 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。

  12. 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

  13. 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 友人宅 自宅 学校 川 公園

  14. Jessのテスト • Kids.clp • Kids.dat

  15. 実行結果test

  16. 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

  17. 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)

  18. 参考文献 • JESSIN ACTION • ファジィ数学入門 • やさしいファジィシステムの話

  19. これ以降メモメモ

  20. 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）

  21. 簡単な流れ 数値 （Number） ファジィ化 Fuzzification ファジィ集合 Fuzzy Set 非ファジィ化 Defuzzication 数値 （Number）

  22. 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

  23. 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 ファジィ理論・・・ 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

  24. 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

  25. 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？？

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