JPH04211829A - 複合型エキスパートシステム - Google Patents
複合型エキスパートシステムInfo
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- JPH04211829A JPH04211829A JP3057842A JP5784291A JPH04211829A JP H04211829 A JPH04211829 A JP H04211829A JP 3057842 A JP3057842 A JP 3057842A JP 5784291 A JP5784291 A JP 5784291A JP H04211829 A JPH04211829 A JP H04211829A
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- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 12
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 7
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 2
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
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- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 230000003936 working memory Effects 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000008094 contradictory effect Effects 0.000 description 2
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- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
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- 238000012067 mathematical method Methods 0.000 description 1
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- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/04—Inference or reasoning models
- G06N5/048—Fuzzy inferencing
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10S706/00—Data processing: artificial intelligence
- Y10S706/90—Fuzzy logic
Landscapes
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- Mathematical Physics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Devices For Executing Special Programs (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、プラント・エンジン等
の最適化制御装置，プラント・エンジン・車両・コンピ
ュータ機器等の診断装置，車両・コンピュータ機器・家
庭用電気機器等の操作方法の支援装置等に適用するのに
好適な複合型エキスパートシステムに関する。
の最適化制御装置，プラント・エンジン・車両・コンピ
ュータ機器等の診断装置，車両・コンピュータ機器・家
庭用電気機器等の操作方法の支援装置等に適用するのに
好適な複合型エキスパートシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】エキスパートシステムは、ある適用分野
の専門家の知識を知識ベースとしてコンピュータで処理
するため、そのシステムを専門家以外の人が使用しても
専門家並みの仕事ができることから、昨今の情報処理の
質的高度化，人員の相対的減少等に対する社会的要求と
合致し、エキスパートシステムの適用を加速している。 しかしながら、従来のエキスパートシステムにおける知
識ベースの記述では、言語情報の厳密さが要求され、互
いに矛盾する知識が知識ベースに存在することは許され
ず、また、「若い」，「色がやや薄い」というような人
間の感性情報のようなあいまいな表現を知識ベースに記
述することは難かしく、そのような複雑な推論をするた
めには、記述する知識ベースの量が膨大になる傾向にあ
り、知識ベース量が増大すると知識ベース全体のチュー
ニング，保守が困難になるというジレンマを内包してい
る。 これは、従来のエキスパートシステムの推論が、部分的
な条件成立を無視することに起因している。一方、言語
情報の持つあいまい性を定量化するのにファジイ推論を
応用したファジイ・エキスパートシステムでは、定性的
表現を扱えるため、記述する知識ベース量は格段に少な
くなるという利点がある。また、推論の部分的な条件成
立を許容し、複数の中間的結論から協調した結論を導く
ため、一見矛盾した知識も許容するといった利点もある
。
の専門家の知識を知識ベースとしてコンピュータで処理
するため、そのシステムを専門家以外の人が使用しても
専門家並みの仕事ができることから、昨今の情報処理の
質的高度化，人員の相対的減少等に対する社会的要求と
合致し、エキスパートシステムの適用を加速している。 しかしながら、従来のエキスパートシステムにおける知
識ベースの記述では、言語情報の厳密さが要求され、互
いに矛盾する知識が知識ベースに存在することは許され
ず、また、「若い」，「色がやや薄い」というような人
間の感性情報のようなあいまいな表現を知識ベースに記
述することは難かしく、そのような複雑な推論をするた
めには、記述する知識ベースの量が膨大になる傾向にあ
り、知識ベース量が増大すると知識ベース全体のチュー
ニング，保守が困難になるというジレンマを内包してい
る。 これは、従来のエキスパートシステムの推論が、部分的
な条件成立を無視することに起因している。一方、言語
情報の持つあいまい性を定量化するのにファジイ推論を
応用したファジイ・エキスパートシステムでは、定性的
表現を扱えるため、記述する知識ベース量は格段に少な
くなるという利点がある。また、推論の部分的な条件成
立を許容し、複数の中間的結論から協調した結論を導く
ため、一見矛盾した知識も許容するといった利点もある
。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
ファジイ・エキスパートシステムの推論アルゴリズムで
は、上述の複数の中間的結論から協調した結論を導く過
程で得られた最終的推論結果は、定性的解釈しか与えず
、その結果を、人間の判断を加えることなしに、次の情
報処理に活用することは不可能であった。例えば、制御
の分野においては、具体的な確定値（例えば、「設定温
度を４５℃にする」とか、「ロボットのアームの角度を
３００傾ける」といった、制御動作に必要な値）が必要
であり、ファジィ・エキスパートシステムで制御する場
合、確定値を得る（つまり、「非ファジイ化」する）た
めに、便宜的に、数学的手法で、推論結果から一つの数
値データを算出する方法を採用している例が多いが、前
述の如く、推論結果が定性的であるために、算出した確
定値の妥当性については、確証が得られないという問題
があった。なお、エキスパートシステムおよびファジイ
・エキスパートシステムに関しては、例えば、電子情報
通信学会編「電子情報通信ハンドブック」（オーム社刊
１９８８年），日経エレクトロニクス１９８８年３月２
１日号等の記載、または、特開昭６３−１２３１７７号
，同１２３１２４号公報の記載等が参考になる。本発明
は上記事情に鑑みてなされたもので、その目的とすると
ころは、従来の技術における上述の如き問題を解消し、
エキスパートシステムを適用して効果の上がる応用範囲
を大幅に拡大することを可能とする複合型エキスパート
システムを提供することにある。
ファジイ・エキスパートシステムの推論アルゴリズムで
は、上述の複数の中間的結論から協調した結論を導く過
程で得られた最終的推論結果は、定性的解釈しか与えず
、その結果を、人間の判断を加えることなしに、次の情
報処理に活用することは不可能であった。例えば、制御
の分野においては、具体的な確定値（例えば、「設定温
度を４５℃にする」とか、「ロボットのアームの角度を
３００傾ける」といった、制御動作に必要な値）が必要
であり、ファジィ・エキスパートシステムで制御する場
合、確定値を得る（つまり、「非ファジイ化」する）た
めに、便宜的に、数学的手法で、推論結果から一つの数
値データを算出する方法を採用している例が多いが、前
述の如く、推論結果が定性的であるために、算出した確
定値の妥当性については、確証が得られないという問題
があった。なお、エキスパートシステムおよびファジイ
・エキスパートシステムに関しては、例えば、電子情報
通信学会編「電子情報通信ハンドブック」（オーム社刊
１９８８年），日経エレクトロニクス１９８８年３月２
１日号等の記載、または、特開昭６３−１２３１７７号
，同１２３１２４号公報の記載等が参考になる。本発明
は上記事情に鑑みてなされたもので、その目的とすると
ころは、従来の技術における上述の如き問題を解消し、
エキスパートシステムを適用して効果の上がる応用範囲
を大幅に拡大することを可能とする複合型エキスパート
システムを提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明の上述の目的は、
言語情報のあいまい性を記述可能な第１のルールセット
（ルールの集合）に基づいてファジイ・ルールベース推
論処理を実行する第１のエキスパートシステムと、言語
情報のあいまい性を排除した形でのみ記述可能な第２の
ルールセットに基づいてルールベース推論処理を実行す
る第１のエキスパートシステムとを、前記第１のエキス
パートシステムから出力される確定値に対応して、前記
第２のエキスパートシステムを起動させる演算制御シス
テムを介して接続したことを特徴とする複合型エキスパ
ートシステムによって達成される。
言語情報のあいまい性を記述可能な第１のルールセット
（ルールの集合）に基づいてファジイ・ルールベース推
論処理を実行する第１のエキスパートシステムと、言語
情報のあいまい性を排除した形でのみ記述可能な第２の
ルールセットに基づいてルールベース推論処理を実行す
る第１のエキスパートシステムとを、前記第１のエキス
パートシステムから出力される確定値に対応して、前記
第２のエキスパートシステムを起動させる演算制御シス
テムを介して接続したことを特徴とする複合型エキスパ
ートシステムによって達成される。
【０００５】
【作用】本発明に係る複合型エキスパートシステムにお
いては、従来のエキスパートシステムとファジイ・エキ
スパートシステムの両方の利点を生かしつつ、各々単独
のシステムにおける問題点を、両者の複合化により解決
したものである。すなわち、従来、ファジイ・エキスパ
ートシステムとエキスパートシステムとを結合させるこ
とは行われていなかったが、この理由が、ファジイ・エ
キスパートシステムの出力結果は、主として定性的な解
釈しか与えず、これから、いわゆる確定値を求める方法
の妥当性が理論的に確立されていない点にあったのを、
本発明により解消したものである。
いては、従来のエキスパートシステムとファジイ・エキ
スパートシステムの両方の利点を生かしつつ、各々単独
のシステムにおける問題点を、両者の複合化により解決
したものである。すなわち、従来、ファジイ・エキスパ
ートシステムとエキスパートシステムとを結合させるこ
とは行われていなかったが、この理由が、ファジイ・エ
キスパートシステムの出力結果は、主として定性的な解
釈しか与えず、これから、いわゆる確定値を求める方法
の妥当性が理論的に確立されていない点にあったのを、
本発明により解消したものである。
【０００６】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて詳細
に説明する。図１は、本発明の一実施例である複合型エ
キスパートシステム装置の構成を示す図である。図にお
いて、１は言語情報のあいまい性を記述可能なルールに
基づいて、ファジイ・ルールベース推論処理を実行する
ファジイ・エキスパートシステム（ＦＺ）、２は言語情
報のあいまい性を排除した形でのみ記述可能なルールに
基づいて、ルールベース推論処理を実行するエキスパー
トシステム（ＥＳ）を示している。また、４は後に詳述
する演算制御システム（ＣＴ）、３Ａおよび３Ｂは、フ
ァジイ・エキスパートシステム１と演算制御システム４
、および、演算制御システム４とエキスパートシステム
２とを接続するためのインタフェースを示している。本
実施例は、ファジイ・エキスパートシステム１の名称の
持つ機能的範囲が、非ファジイ化処理を含み、この非フ
ァジイ化処理の結果出力される確定値が複数個あり、後
段に接続したエキスパートシステム２を２回以上起動さ
せる場合の構成を示している。
に説明する。図１は、本発明の一実施例である複合型エ
キスパートシステム装置の構成を示す図である。図にお
いて、１は言語情報のあいまい性を記述可能なルールに
基づいて、ファジイ・ルールベース推論処理を実行する
ファジイ・エキスパートシステム（ＦＺ）、２は言語情
報のあいまい性を排除した形でのみ記述可能なルールに
基づいて、ルールベース推論処理を実行するエキスパー
トシステム（ＥＳ）を示している。また、４は後に詳述
する演算制御システム（ＣＴ）、３Ａおよび３Ｂは、フ
ァジイ・エキスパートシステム１と演算制御システム４
、および、演算制御システム４とエキスパートシステム
２とを接続するためのインタフェースを示している。本
実施例は、ファジイ・エキスパートシステム１の名称の
持つ機能的範囲が、非ファジイ化処理を含み、この非フ
ァジイ化処理の結果出力される確定値が複数個あり、後
段に接続したエキスパートシステム２を２回以上起動さ
せる場合の構成を示している。
【０００７】図２に、図１に対応する、ファジイ・エキ
スパートシステム１とエキスパートシステム２および演
算制御システム４の内部構成を示す。まず、ファジイ・
エキスパートシステム１は、ファジイ・ルールと事実Ａ
’とのマッチングを行う複数個のファジイ推論エンジン
１０ａ，１０ｂ，・・・，１０ｍと、上記複数個のファ
ジイ推論エンジン１０ａ，１０ｂ，・・・，１０ｍの推
論結果（Ｂａ’，Ｂｂ’，・・・，Ｂｍ’）を合成する
ＭＡＸ回路１１、および、該ＭＡＸ回路１１の出力であ
る最終的ファジイ推論結果Ｂ’から 予め定められた確
定値算出方法により確定値を算出し出力する非ファジイ
化回路１２から構成されている。エキスパートシステム
２は、言語情報のあいまい性を排除した形で記述された
ルールを格納するルールベース・メモリ１３と、該ルー
ルベース・メモリ１３中のルールに基づいて、ルールベ
ース推論処理を実行するエキスパートシステム・推論エ
ンジン１４、および、ワーキング・メモリ１５から構成
されている。図５にルールベース・メモリ１３の構成例
を、また、図６に、ルールベース・メモリ１３中のルー
ルの記述例を示した。また、演算制御システム４は、前
述のファジィ・エキスパートシステム１から出力される
確定値を基に、後述する如き処理により複数個の制御値
を作成するとともに、この制御値の数に対応する回数だ
け、前述のエキスパートシステム２を起動する演算制御
部１６と、その際に用いられるスタック・メモリ１７か
ら構成されている。
スパートシステム１とエキスパートシステム２および演
算制御システム４の内部構成を示す。まず、ファジイ・
エキスパートシステム１は、ファジイ・ルールと事実Ａ
’とのマッチングを行う複数個のファジイ推論エンジン
１０ａ，１０ｂ，・・・，１０ｍと、上記複数個のファ
ジイ推論エンジン１０ａ，１０ｂ，・・・，１０ｍの推
論結果（Ｂａ’，Ｂｂ’，・・・，Ｂｍ’）を合成する
ＭＡＸ回路１１、および、該ＭＡＸ回路１１の出力であ
る最終的ファジイ推論結果Ｂ’から 予め定められた確
定値算出方法により確定値を算出し出力する非ファジイ
化回路１２から構成されている。エキスパートシステム
２は、言語情報のあいまい性を排除した形で記述された
ルールを格納するルールベース・メモリ１３と、該ルー
ルベース・メモリ１３中のルールに基づいて、ルールベ
ース推論処理を実行するエキスパートシステム・推論エ
ンジン１４、および、ワーキング・メモリ１５から構成
されている。図５にルールベース・メモリ１３の構成例
を、また、図６に、ルールベース・メモリ１３中のルー
ルの記述例を示した。また、演算制御システム４は、前
述のファジィ・エキスパートシステム１から出力される
確定値を基に、後述する如き処理により複数個の制御値
を作成するとともに、この制御値の数に対応する回数だ
け、前述のエキスパートシステム２を起動する演算制御
部１６と、その際に用いられるスタック・メモリ１７か
ら構成されている。
【０００８】以下、上述の如く構成された本実施例の動
作を説明する。ファジイ・エキスパートシステム１は、
上述の複数個のファジイ推論エンジン１０ａ，１０ｂ，
・・・，１０ｍを用いて、ファジイ・ルールと事実Ａ’
とのマッチングを並列に実行する。上述の複数個のファ
ジイ推論エンジン１０ａ，１０ｂ，・・・，１０ｍの推
論結果（Ｂａ’，Ｂｂ’，・・・・Ｂｍ’）は、ＭＡＸ
回路１１により合成されて、最終的ファジイ推論結果
Ｂ’として非ファジイ化回路１２に渡される。非ファジ
イ化回路１２では、定性的な解釈にすぎない、上述の最
終的ファジイ推論結果 Ｂ’から、予め定められている
確定値算出方法（例えば、重心法）を用いて 確定値を
１個算出し、演算制御システム４に渡す（従来は、この
確定値をそのまま、後段のエキスパートシステムの制御
値として用いていたものである）。次に、演算制御シス
テム４について、その動作を説明する、ここでは、図３
Ａおよび３Ｂ（以下、これらを合せて、単に「図３」と
いう）に示す如く、入力データＡ’にルール１および２
（その条件部がＡ１，Ａ２）を適用した場合に得られる
結論部の合致度Ｂ１，Ｂ２、これらの結果の集合である
ファジィ推論結果Ｂ’がある場合を例にする。 従来法（図の右方）では、これから非ファジィ化の一例
である重心法によって得た制御値 Ｚ１を１個だけ得て
いたのに対し、本実施例に係る演算制御システム４では
、これから下記の如き手順により、上記Ｚ１の他にＺ２
，Ｚ３の計３個（一般にはＫ個）の制御値を得ているも
のである。
作を説明する。ファジイ・エキスパートシステム１は、
上述の複数個のファジイ推論エンジン１０ａ，１０ｂ，
・・・，１０ｍを用いて、ファジイ・ルールと事実Ａ’
とのマッチングを並列に実行する。上述の複数個のファ
ジイ推論エンジン１０ａ，１０ｂ，・・・，１０ｍの推
論結果（Ｂａ’，Ｂｂ’，・・・・Ｂｍ’）は、ＭＡＸ
回路１１により合成されて、最終的ファジイ推論結果
Ｂ’として非ファジイ化回路１２に渡される。非ファジ
イ化回路１２では、定性的な解釈にすぎない、上述の最
終的ファジイ推論結果 Ｂ’から、予め定められている
確定値算出方法（例えば、重心法）を用いて 確定値を
１個算出し、演算制御システム４に渡す（従来は、この
確定値をそのまま、後段のエキスパートシステムの制御
値として用いていたものである）。次に、演算制御シス
テム４について、その動作を説明する、ここでは、図３
Ａおよび３Ｂ（以下、これらを合せて、単に「図３」と
いう）に示す如く、入力データＡ’にルール１および２
（その条件部がＡ１，Ａ２）を適用した場合に得られる
結論部の合致度Ｂ１，Ｂ２、これらの結果の集合である
ファジィ推論結果Ｂ’がある場合を例にする。 従来法（図の右方）では、これから非ファジィ化の一例
である重心法によって得た制御値 Ｚ１を１個だけ得て
いたのに対し、本実施例に係る演算制御システム４では
、これから下記の如き手順により、上記Ｚ１の他にＺ２
，Ｚ３の計３個（一般にはＫ個）の制御値を得ているも
のである。
【０００９】前述のファジィ推論結果Ｂ’から 非ファ
ジィ化の一例である重心法によって得た制御値 Ｚ１、
および、ファジィ推論結果 Ｂ’の最小，最大の値μ１
，μ２を受け取った演算制御システム４は、演算制御部
１６により、上述の各値と、後段のエキスパートシステ
ム２に渡すべき制御値の個数とを、スタック・メモリ１
７に格納する。このスタック・メモリ１７には、予め、
上記制御値 Ｚ１から他の制御値を算出するためのパラ
メータξがセットされている。この様子を、図４（上半
分）に示した。演算制御部１６は、上記制御値 Ｚ１と
パラメータξ、および、ファジィ推論結果Ｂ’の最小，
最大の値μ１，μ２を用いて、例えば、 Ｚ２＝Ｚ１−ξ（μ２−μ１）／１０
０
・・・・（１） Ｚ３＝Ｚ１＋
ξ（μ２−μ１）／１００
・・・・（２） により、新たに２つの制御値Ｚ２およびＺ３を算出し、
前述のスタック・メモリ１７に格納する。式（１）（２
）の意味するところは、制御値 Ｚ１がξ％（例：５％
）程度の誤差を含んでいるものとして、これを補正する
ものである。
ジィ化の一例である重心法によって得た制御値 Ｚ１、
および、ファジィ推論結果 Ｂ’の最小，最大の値μ１
，μ２を受け取った演算制御システム４は、演算制御部
１６により、上述の各値と、後段のエキスパートシステ
ム２に渡すべき制御値の個数とを、スタック・メモリ１
７に格納する。このスタック・メモリ１７には、予め、
上記制御値 Ｚ１から他の制御値を算出するためのパラ
メータξがセットされている。この様子を、図４（上半
分）に示した。演算制御部１６は、上記制御値 Ｚ１と
パラメータξ、および、ファジィ推論結果Ｂ’の最小，
最大の値μ１，μ２を用いて、例えば、 Ｚ２＝Ｚ１−ξ（μ２−μ１）／１０
０
・・・・（１） Ｚ３＝Ｚ１＋
ξ（μ２−μ１）／１００
・・・・（２） により、新たに２つの制御値Ｚ２およびＺ３を算出し、
前述のスタック・メモリ１７に格納する。式（１）（２
）の意味するところは、制御値 Ｚ１がξ％（例：５％
）程度の誤差を含んでいるものとして、これを補正する
ものである。
【００１０】エキスパートシステム２の推論エンジン１
４は、スタック・メモリ１７中のＫ個（ここでは、Ｚ１
，Ｚ２およびＺ３の３個）の制御値に基づいて、ルール
ベース・メモリ１３中のルールを用いて推論を行い、Ｋ
個の結果（ここでは、Ｐ１，Ｐ２およびＰ３の３個）を
出力する。 このエキスパートシステム２による推論の目的は、状態
判定（診断），状態説明，状態推定等、種々であって良
い。上述のエキスパートシステム２における１回の推論
の動作は、以下の通りである。まず、エキスパートシス
テム２の推論エンジン１４は、入力データである制御値
（ここでは、Ｚ１，Ｚ２およびＺ３の３個）のうちの１
つをスタック・メモリ１７からフェッチし、ルールベー
ス・メモリ１３からルールを１つずつ取り出して、入力
データとルールの条件部との比較を行う。条件が合致す
れば、これに対応する結論部（Ｐ）をフェッチして、ワ
ーキング・メモリ１５に格納する。全ルールに関してマ
ッチングを終了した時点で、蓄積されたワーキング・メ
モリ１５の内容をフェッチして、スタック・メモリ１７
の所定アドレスに格納する。以上の推論を、Ｋ個（ここ
では３個）の入力データのすべてについて実行すること
により、エキスパートシステム２の出力がすべてスタッ
ク・メモリ１７に格納される。ここまでの状況を、図４
に示す。図４の下部が、エキスパートシステム２による
推論動作で得られた結論である。これらの結論に基づい
て、ファジィ・エキスパートシステム１の出力結果（フ
ァジィ推論結果 Ｂ’）に対して、妥当性が保証できる
か否かの判定を行うことが可能である。
４は、スタック・メモリ１７中のＫ個（ここでは、Ｚ１
，Ｚ２およびＺ３の３個）の制御値に基づいて、ルール
ベース・メモリ１３中のルールを用いて推論を行い、Ｋ
個の結果（ここでは、Ｐ１，Ｐ２およびＰ３の３個）を
出力する。 このエキスパートシステム２による推論の目的は、状態
判定（診断），状態説明，状態推定等、種々であって良
い。上述のエキスパートシステム２における１回の推論
の動作は、以下の通りである。まず、エキスパートシス
テム２の推論エンジン１４は、入力データである制御値
（ここでは、Ｚ１，Ｚ２およびＺ３の３個）のうちの１
つをスタック・メモリ１７からフェッチし、ルールベー
ス・メモリ１３からルールを１つずつ取り出して、入力
データとルールの条件部との比較を行う。条件が合致す
れば、これに対応する結論部（Ｐ）をフェッチして、ワ
ーキング・メモリ１５に格納する。全ルールに関してマ
ッチングを終了した時点で、蓄積されたワーキング・メ
モリ１５の内容をフェッチして、スタック・メモリ１７
の所定アドレスに格納する。以上の推論を、Ｋ個（ここ
では３個）の入力データのすべてについて実行すること
により、エキスパートシステム２の出力がすべてスタッ
ク・メモリ１７に格納される。ここまでの状況を、図４
に示す。図４の下部が、エキスパートシステム２による
推論動作で得られた結論である。これらの結論に基づい
て、ファジィ・エキスパートシステム１の出力結果（フ
ァジィ推論結果 Ｂ’）に対して、妥当性が保証できる
か否かの判定を行うことが可能である。
【００１１】上記実施例によれば、従来の単独のエキス
パートシステムでは扱えなかったような、定性的であい
まいな情報が処理可能になるという効果が得られる。す
なわち、図２に示した構成のシステムにおいて、ファジ
ィ・エキスパートシステム１が出力する１個の非ファジ
ィ化された確定値を制御値とすることの妥当性を判断す
ることが可能になる。これは、上述の如く、ファジィ・
エキスパートシステム１の後段に接続したエキスパート
システム２を２回以上起動させる場合にも、複数の制御
値の各々について、順次、前述のルールベース１３中の
ルールを用いて複数回の推論を行い、複数個の結果を出
力するので、これに基づいて上述のファジィ・エキスパ
ートシステム１が出力する１個の非ファジィ化された確
定値を制御値とすることの妥当性を、相対的に評価する
ことが可能となることによる。また、これにより、従来
の単独のファジイ・エキスパートシステムあるいは単独
のエキスパートシステムに比べ、適用範囲が広がるとい
う効果が得られる。なお、上記各実施例は、本発明の一
例を示したものであり、本発明はこれに限定されるべき
ものではない。例えば、図２に示したシステムにおいて
、演算制御システム４とエキスパートシステム２とを一
体化しても良い等である。
パートシステムでは扱えなかったような、定性的であい
まいな情報が処理可能になるという効果が得られる。す
なわち、図２に示した構成のシステムにおいて、ファジ
ィ・エキスパートシステム１が出力する１個の非ファジ
ィ化された確定値を制御値とすることの妥当性を判断す
ることが可能になる。これは、上述の如く、ファジィ・
エキスパートシステム１の後段に接続したエキスパート
システム２を２回以上起動させる場合にも、複数の制御
値の各々について、順次、前述のルールベース１３中の
ルールを用いて複数回の推論を行い、複数個の結果を出
力するので、これに基づいて上述のファジィ・エキスパ
ートシステム１が出力する１個の非ファジィ化された確
定値を制御値とすることの妥当性を、相対的に評価する
ことが可能となることによる。また、これにより、従来
の単独のファジイ・エキスパートシステムあるいは単独
のエキスパートシステムに比べ、適用範囲が広がるとい
う効果が得られる。なお、上記各実施例は、本発明の一
例を示したものであり、本発明はこれに限定されるべき
ものではない。例えば、図２に示したシステムにおいて
、演算制御システム４とエキスパートシステム２とを一
体化しても良い等である。
【００１２】
【発明の効果】以上、詳細に説明した如く、本発明によ
れば、言語情報のあいまい性を記述可能な第１のルール
セットに基づいてファジイ・ルールベース推論処理を実
行する第１のエキスパートシステムと、言語情報のあい
まい性を排除した形でのみ記述可能な第２のルールセッ
トに基づいてルールベース推論処理を実行する第１のエ
キスパートシステムとを、前記第１のエキスパートシス
テムから出力される確定値に対応して、前記第２のエキ
スパートシステムを起動させる演算制御システムを介し
て接続したので、エキスパートシステムを適用して効果
の上がる応用範囲を大幅に拡大することを可能とする複
合型エキスパートシステムを実現できるという顕著な効
果を奏するものである。
れば、言語情報のあいまい性を記述可能な第１のルール
セットに基づいてファジイ・ルールベース推論処理を実
行する第１のエキスパートシステムと、言語情報のあい
まい性を排除した形でのみ記述可能な第２のルールセッ
トに基づいてルールベース推論処理を実行する第１のエ
キスパートシステムとを、前記第１のエキスパートシス
テムから出力される確定値に対応して、前記第２のエキ
スパートシステムを起動させる演算制御システムを介し
て接続したので、エキスパートシステムを適用して効果
の上がる応用範囲を大幅に拡大することを可能とする複
合型エキスパートシステムを実現できるという顕著な効
果を奏するものである。
【００１３】
【図１】本発明の一実施例である複合型エキスパートシ
ステムの構成を示す図である。
ステムの構成を示す図である。
【図２】図１に対応する内部構成を示す図である。
【図３Ａ】図１に対応する内部構成の一部を示す図であ
る。
る。
【図３Ｂ】図１に対応する内部構成の他の一部を示す図
である。
である。
【図４】スタック・メモリの情報記憶状況を示す図であ
る。
る。
【図５】ルールベース・メモリの構成例を示す図である
。
。
【図６】ルールベース・メモリ中のルールの記述例を示
す図である。
す図である。
１：ファジイ・エキスパートシステム、２：エキスパー
トシステム、３Ａおよび３Ｂ：インタフェース、４：演
算制御システム、１０ａ，１０ｂ，・・・・１０ｍ：フ
ァジイ推論エンジン、１１：ＭＡＸ回路、１２：非ファ
ジイ化回路、１３：ルールベース・メモリ、１４：エキ
スパートシステム・推論エンジン１４、１５：ワーキン
グ・メモリ、１６：演算制御部、１７：スタック・メモ
リ。
トシステム、３Ａおよび３Ｂ：インタフェース、４：演
算制御システム、１０ａ，１０ｂ，・・・・１０ｍ：フ
ァジイ推論エンジン、１１：ＭＡＸ回路、１２：非ファ
ジイ化回路、１３：ルールベース・メモリ、１４：エキ
スパートシステム・推論エンジン１４、１５：ワーキン
グ・メモリ、１６：演算制御部、１７：スタック・メモ
リ。
Claims (2)
- 【請求項１】 言語情報のあいまい性を記述可能な第
１のルールセットに基づいてファジイ・ルールベース推
論処理を実行する第１のエキスパートシステムと、言語
情報のあいまい性を排除した形でのみ記述可能な第２の
ルールセットに基づいてルールベース推論処理を実行す
る第１のエキスパートシステムとを、前記第１のエキス
パートシステムから出力される確定値に対応して、前記
第２のエキスパートシステムを起動させる演算制御シス
テムを介して接続したことを特徴とする複合型エキスパ
ートシステム。 - 【請求項２】 前記演算制御システムは、前記第１の
エキスパートシステムから出力される確定値を基に複数
個の制御値を算出して、前記第２のエキスパートシステ
ムとを、前記複数個の制御値の数に対応する回数起動さ
せる如く構成されていることを特徴とする請求項１記載
の複合型エキスパートシステム。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3057842A JPH04211829A (ja) | 1990-03-27 | 1991-02-28 | 複合型エキスパートシステム |
| US07/671,484 US5303331A (en) | 1990-03-27 | 1991-03-19 | Compound type expert system |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7852790 | 1990-03-27 | ||
| JP2-78527 | 1990-03-27 | ||
| JP3057842A JPH04211829A (ja) | 1990-03-27 | 1991-02-28 | 複合型エキスパートシステム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04211829A true JPH04211829A (ja) | 1992-08-03 |
Family
ID=26398927
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3057842A Pending JPH04211829A (ja) | 1990-03-27 | 1991-02-28 | 複合型エキスパートシステム |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5303331A (ja) |
| JP (1) | JPH04211829A (ja) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04343138A (ja) * | 1991-05-20 | 1992-11-30 | Omron Corp | 推論部開発システムおよびその動作方法 |
| DE4308083C1 (de) * | 1993-03-13 | 1994-06-01 | Harro Kiendl | Verfahren zur Erzeugung von Stellgrößen am Ausgang eines Fuzzy-Reglers und Fuzzy-Regler hierfür |
| US5566092A (en) * | 1993-12-30 | 1996-10-15 | Caterpillar Inc. | Machine fault diagnostics system and method |
| US5758028A (en) * | 1995-09-01 | 1998-05-26 | Lockheed Martin Aerospace Corporation | Fuzzy logic control for computer image generator load management |
| GB9519678D0 (en) * | 1995-09-27 | 1995-11-29 | Philips Electronics Nv | Behaviour prediction |
| US5815717A (en) * | 1995-10-27 | 1998-09-29 | Authorgenics, Inc. | Application program and documentation generator system and method |
| EP1443371B1 (en) * | 2002-11-13 | 2008-07-02 | Ashland Licensing and Intellectual Property LLC | Process to automatically optimize the performance of a waste water treatment plant |
Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4694418A (en) * | 1984-03-23 | 1987-09-15 | Omron Tateisi Electronics Co. | Fuzzy logic basic circuit and fuzzy logic integrated circuit operable in current mode |
| US4716540A (en) * | 1984-07-06 | 1987-12-29 | Omron Tateisi Electronics Co. | Multi-functional fuzzy logic circuit |
| JPH0797284B2 (ja) * | 1986-09-03 | 1995-10-18 | 株式会社日立製作所 | ファジー推論によるディジタル制御方法 |
| JPH0632059B2 (ja) * | 1986-11-13 | 1994-04-27 | オムロン株式会社 | フアジイ推論エンジン |
| JPH0799525B2 (ja) * | 1986-11-13 | 1995-10-25 | オムロン株式会社 | メンバーシップ関数発生装置およびファジィ推論装置 |
| JPH0786893B2 (ja) * | 1986-11-13 | 1995-09-20 | オムロン株式会社 | ファジィ情報処理装置 |
| JP2635087B2 (ja) * | 1988-03-25 | 1997-07-30 | 株式会社日立製作所 | プロセス制御方法 |
| US5175795A (en) * | 1988-07-29 | 1992-12-29 | Hitachi, Ltd. | Hybridized frame inference and fuzzy reasoning system and method |
| EP0390563A3 (en) * | 1989-03-31 | 1992-12-02 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Fuzzy multi-stage inference apparatus |
| US5046019A (en) * | 1989-10-13 | 1991-09-03 | Chip Supply, Inc. | Fuzzy data comparator with neural network postprocessor |
-
1991
- 1991-02-28 JP JP3057842A patent/JPH04211829A/ja active Pending
- 1991-03-19 US US07/671,484 patent/US5303331A/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5303331A (en) | 1994-04-12 |
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