可先行忽略無貢獻規則之高速模糊推論處理器設計

A High Speed Fuzzy Inference Processor Ignoring Non-A Ctive Rules

在本篇論文中，我們提出一個適合梯形歸屬函數之高速模糊推論處理器。我們所提出的模糊推論處理器，最大的特色是在進行模糊推論前，先行分析輸入變數與模糊規則庫之間的關係，因此能夠及早找出與輸入變數有所交集的歸屬函數，所以可以事先將對於模糊推論結果無貢獻的規則去除掉。由於只有與輸入變數有交集的歸屬函數所組成的模糊規則，才會拿來作模糊推論，因此可以大幅節省推論時間及晶片面積。我們使用CIC 所提供的0.35μm 標準元件庫，來實現此模糊處理器。經由時序分析結果可知其工作頻率達190MHz，推論速度最快可達23.75 MFLIPS(mega fuzzy logic inferences per second)。

In most fuzzy systems, the active rules in each fuzzy inference executionare only a small part of the total rules. In this paper, we propose a highspeed fuzzy inference processor for this kind of fuzzy systems. Our approachis to identify and ignore the non-active rules in the earliest stage ofthe pipeline. As a result, only the active rules are retrieved for inferencedecision. The proposed architecture has been implemented using a 0.35μmcell library. Implementation data show that, if the number of active rules isonly 4, the inference speed achieves 23.75 MFLIPS.