产生模糊推论法则归属度的方法及其装置 本发明涉及模糊推论法则归属度计算法，更具体地讲，涉及应用于成本低、体积小、速率高的电器产品的模糊推理法则归属度计算法，这些电器产品内的微处理系统(μP)根据模糊推理(Fuzzy)法则中采用斜率法计算归属度的计算法则，将输入微处理系统的输入数据与其内部设定的模糊推理数据库座标值做一斜率距离的比值，该比值即为归属度的加权值，能实达简化电路的目的。
过去，模糊推理主要是应用于工业界自动化机械设备的人工化控制，发展至今，已普及到家电产品上的应用，其主要是利用了数字化信息传输的便利性及不易失真的特性而将数字信息予以连续、阶梯处理，其中尤以空调机的温度控制最为突出，其内部精密、复杂的微处理系统电路皆是为了执行模糊推论运算法则而设置的。因此，如何算出模糊推论法则归属度的加权值便是整个模糊推理实施中的首要程序，而已获批准地发明专利不在少数，如台湾公告第174063号的(模糊推论演算装置)、公告第219400号的(可缩短处理时间之模糊推论法则记意区分配方法)等，上述二发明皆是针对模糊推理的计算精密度与执行速度而设置复杂的电路设计以寻求最佳归属度，因此其成本往往偏高，生产、制造较困难，对于讲究低成本、单功能、高效率的电器产品而言，便失去其市场竞争性。
本发明的主要目的在于仅需采取减法及除法的运算法则即可快速计算出该斜率以获取归属度，同时也根据微处理系统的字长小(Word)而设定模糊推理数据信息库(Fuzzy Database)，当欲计算出归属度时，即由该模糊推理数据信息库提供横轴二座标值与微处理系统外部输入信息所代表的横轴座标值的变量距离比值，即可计算的是归属度的加权值。
本发明的再一目的在于应用于低成本、单功能、高效率的电器产品，以利于提高其市场竞争性。
本发明的又一目的在于利用减法及除法的运算法则简化模糊推理法则中计算归属度的加权值，从而达到缩小电路面积、降低使用微处理系统的存贮器空间的目的。
根据以上的目的提供一种产生模糊推理法则归属度的方法，其包含下列步骤：
①从第一存贮区中读取第一横座标值及第二横座标值，其中第一横座标值大于第二横座标值；
②第一横座标值减去第二横座标值，得到第一差值；
③输入变数值资料，将该输入资料设为第三横座标值，该第三横座标值介于第一、第二横座标值之间；
④第三横座标值减去第二横座标值得到第二差值；
⑤转换第二差值为分子存贮区信息，以表示满刻度归属度，加“1”再乘以第二差值；
⑥分子记忆区信息减去第二差值得到第三差值；
⑦将第三差值除以第一差值得到相应于第三横座标值的归属度加权值。
第1图为单斜率直线的归属函数图。
第2图为梯形的归属函数图。
第3图本发明的实施方块图。
第4图本发明的存贮运算实施例。
第5图是本发明的流程图。
图中的参照号数意义如下：
101 模糊推理信息库
102 座标值
103 座标值
104 减法装置
105 输入变量值(X)
106 减去装置
107 存贮装置
108 存贮装置
109 存贮装置
110 减法装置
111 除法装置
112 判断装置
Y 输出资料(Degree of membership)
本发明主要是利用减法及除法的运算法则简化模糊推理法则中计算归属度的加权值，从而达到缩小电路面积、降低使用微处理系统的存贮器空间、提高计算效率与降低成本的目的。
如第1图所示，它是单斜率为正的直线的归属函数(MembershipFunction)，其中横轴为参考座标值，纵轴为归属度值，其归属度加权值(Degree of membership function)＝{B*(X-A)}/(dA)-A……(1)；上述R(1)式中的B为满刻度归属度的加权值，以位数表示，如该微处理系统为用n位的数位表示时，其归属度为“1”即为满刻度表示；例如，4位的满刻度归属度以其二进制加权值表示为(1111)，换算为十进制则为(15)，该归属度如同一数值被分割为十五等分(阶级)的细刻度表示者，利于提高精确度。
继续参阅第2图所示梯形归属函数图，图中双斜边的斜率各为正斜率及负斜率，该横轴左、右二参考座标与纵轴归属度加权值的关系各为：
归属度加权值1＝归属度加权值2
(Degree1)＝(degree2)
{B*(X1-A)}/(dA-A)＝B-{B*(X2-A’)/(dA’-A’)}……(2)；上述的(2)式中的B为满刻度归属度的表示式，如使用m位元的数位表示且其归属度为“1”之值时，其为满刻度状态，若以5位的满刻度归属度以二进制加权值表示，则为(11111)，换算为十进位则是(31)；但以上在(1)式、(2)式中的归属度运算中，均需用到乘法装置，在本发明中(1)式Degree＝{B*(X-A)}/(dA-A)可转换为 {(B+1)*(X-A)-(X-A)}/(da-A).................(3)
{B*(X1-A)}/(dA-A)＝B-{B*(X2-A’)/(dA’-A’)}而(2)式 {(B+1)*(X1-A)-(X1-A)}/(dA-A)
＝B-{(B+1)*(X2-A’)-(X2-A’)}/(dA’-A’)...(4)
在(3)式(B+1)*(X-A)项的执行采用位移法。位移法的详细方法如下：请参见图4。
假设B是最大的归属度，以四位表示即为1111。将B的值存在字元N中。执行B+1的程序就是将字元B进一位到字元M，而将字元N中的所有位设为零。要执行(3)式中的乘法效果，等于将(X-A)的值移入字元M中。因为，字元M中的值为1，而1乘以任何数仍为该数，字元N中的值为零，其乘以任何数仍为零。
我们可以再用另一浅显的例子说明位移法。例如：9*9＝81，若用位移法，我们可以将该式改变(10-1)*9＝81，然后再将9移至10的十位数和1的个位数，成为90-9＝81，其值仍不变。这便是位移法的优点。通过位移法，我们可以执行乘法的功能而不需用到乘法器。
参阅第3图本发明最佳实施例的方块图，其主要是将设定于微处理系统中的模糊推理数据库101储存、记录归属函数图形端点座标的成员函数(Membership Function)，同时，该模糊推理数据库101(Fuzzy data base)储存的资料是根据该μP系统的字长而设定其数位表示式，而座标值dA、A是由模糊推理数据库101所输出的横座标值102、103，经由减法装置104处理得到(dA-A)项，并存入记忆装置107中；输入变量值X(variable input)105，经由另一减法装置106可得到(X-A)，并将该(X-A)存入另一记忆装置109中，同时，该(X-A)亦存入记装置108的高位区中形成(B+1)(X-A)项，记忆装置108中的(B+1)(X-A)与记忆装置109的(X-A)再经由减法装置110得到(B+1)(X-A)-(X-A)，除法装置111是将来自存贮装置107的(dA-A)与来自减法装置110的(B+1)(X-A)-(X-A)做除法运算，即为(B+1)(X-A)-(X-A)(dA-A)]]>再通过判断装置112接受外部信号判断为正斜率或负斜率，正斜率时保持除法装置111的结果，而输出信息Y为数据归属度加权值，负斜率时则执行B减法除法装置111的结果，而输出信息Y为数位归属度加权值。
另外，存贮装置108存放高位的方式以第4图为范例说明如下：
存贮装置108(r2)为10位暂存器，它将(X-A)的6位数据信息资料存至位9至位4之间，而位3至位0空间则放零，即设定B为4位。此存贮装置称之为分子存贮区。
另请参阅第5图，如图所示的是本发明执行的程序，同时，为了更深入地了解本发明的流程，请参考下列说明：
S0.初始状态(Initial state)清除存贮装置107、108、109中的资料。
S1.从模糊推理数据库101内容归属度的成员函数读出二座标dA、A：
S2.输入变量值信息X；
S3.执行(dA-A)运算，并将(dA-A)存入存贮装置107中；
S4.执行(X-A)运算，并将(X-A)存入存贮装置109中；
S5.将(X-A)存入存贮装置108中的高位区，以得(B+1)*(X-A)；
S6.执行{(B+1)*(X-A)}-(X-A)；
S7.执行([(B+1)*(X-A)]-(X-A)}/(dA-A)运算；
S8.接受外部信息判断为正斜率、负斜率，负斜率则执行B-S7之结果，正斜率则保持S7之结果。
S9.输出信息Y即为归属度。
综上所述，本发明是通过模糊推理法则以斜率求取归属度的计算方法，较目前采用的乘法器更为简化，从而可从缩小电路面积、降低成本及减少微处理系统的记忆空间。况且，本发明的归属函数不仅适用于直线斜率，更广泛运用到三角形、梯形等归属函数，原因是它们均为常数斜率。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，且已达广泛的实用功效，因此大凡根据本发明申请的权利要求书中所作之均等变化与修饰，皆应仍属本发明专利所覆盖的范围内。