JP2000339338A

JP2000339338A - 事例検索装置

Info

Publication number: JP2000339338A
Application number: JP11151806A
Authority: JP
Inventors: Kohei Nomoto; 弘平野本
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1999-05-31
Filing date: 1999-05-31
Publication date: 2000-12-08

Abstract

(57)【要約】【課題】事例と問い合せとの値の関係を考慮して、類
似性尺度を定め、問い合せに類似した事例を提示するこ
とができる事例検索装置を得る。【解決手段】問い合せのインデックスの値を入力し、
当該インデックスの値に関係した値を出力するシソーラ
ス記憶器４１と、シソーラス記憶器からのインデックス
の値に関係した値と、事例蓄積装置１０からの事例のイ
ンデックスの値とを入力し、シソーラス記憶器からのイ
ンデックスの値の中に事例蓄積装置からの事例のインデ
ックスの値と同一のものが含まれるかを判定し、その判
定結果を出力する同異判定器５１と、同異判定器からの
判定結果を入力し、事例蓄積装置からの事例が上記問い
合せに類似する度合いを評価し、その類似性尺度を出力
する評価統合器６０と、評価統合器から出力される類似
性尺度と事例蓄積装置からの事例とを入力し、これらを
組にして表示する類似事例提示器７０とを具備する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、予め貯えられた
事例の中から問い合せに類似した事例を検索して出力す
る事例検索装置に関するものであり、例えば現在の気象
状況によく似た過去の気象の例を検索して出力する気象
システム、現在の意思決定に過去の事例を検索して出力
する意思決定支援システム、現在の症状によく似た過去
の診察例を検索して出力する医療診断システム、あるい
は、新たな注文によく似た商品設計の例を検索して出力
する商品設計支援システムなどに適用されるものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】図４は、上原邦昭著「事例に基づく推
論」（システム／制御／情報、Vol.39、No.4、 pp.179-
184、1995）に示された従来の事例検索装置を示す構成
図である。図４において、事例蓄積装置１０には、あら
かじめ多数の事例が蓄積されており、それらの事例に
は、「地形」、「気象」、および「センサ」という３つ
のインデックスが設定されており、それぞれのインデッ
クスに用語などが値として付与されている。たとえば、
「地形」のインデックスには「盆地」、「気象」のイン
デックスには「霧」、および「センサ」のインデックス
には「減衰測定型視程計」という値が付与されている。
これらインデックスに付与された値により、上記事例は
特徴付けられている。

【０００３】問い合せも、上記と同じインデックス、す
なわち、「地形」、「気象」、および「センサ」という
３つのインデックスが設定されており、検索条件はこれ
らに値を付与することにより表現される。たとえば、図
４の例では、各インデックスのそれぞれに、「内陸」、
「低層雲」、および「前方散乱型視程計」という値が付
与されている。

【０００４】そして、事例検索装置２０において、ま
ず、第１の同異判定器２１に、「地形」のインデックス
に関する上記事例の値「盆地」と、上記問い合せの値
「内陸」とが入力されると、第１の同異判定器２１は、
両者の値が同じか、異なっているかを判定し、その判定
結果として、同じならば１を、異なっていれば０を出力
する。この例では、０が出力される。

【０００５】次に、同様に、第２の同異判定器２２に、
「気象」のインデックスに関する上記事例の値「霧」
と、上記問い合せの値「低層雲」とが入力されると、両
者の値が同じか、異なっているかを判定し、その判定結
果として、同じならば１を、異なっていれば０を出力す
る。この例では、０が出力される。

【０００６】さらに、同様に、第３の同異判定器２３
に、「センサ」のインデックスに関する上記事例の値
「減衰測定型視程計」と、上記問い合せの値「前方散乱
型視程計」とが入力されると、両者の値が同じか、異な
っているかを判定し、その判定結果として、同じならば
１を、異なっていれば０を出力する。この例では、０が
出力される。

【０００７】そして、評価統合器２４に内蔵する算術平
均器２５に、上記第１から第３までの同異判定器２１〜
２３が出力するそれぞれの判定結果が入力され、算術平
均器２５は、これらの判定結果の算術平均を計算する。
この例では、次のように計算される。（０＋０＋０）／３＝０この結果を類似性尺度として出力する。この例として示
した事例では、類似性尺度は０となる。

【０００８】以上の動作は、１つの問い合せに対して、
上記事例蓄積装置１０に蓄積されたすべての事例につい
て繰り返される。その結果、それらすべての事例に対し
て、上記類似性尺度が得られる。

【０００９】最後に、事例検索装置２０内の類似事例提
示器２６が、上記事例とそれに対応する類似性尺度とを
入力し、それらの組を提示する。その後、ユーザは、た
とえば、上記事例と類似性尺度との組の中から、上記類
似性尺度が高い事例を、問い合せに示した条件によく似
た過去の気象として認識し、現在の気象の解析に利用す
ることができる。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】以上に述べた例では、
類似性尺度は０となった。しかし、「地形」、「気
象」、および「センサ」という３つのインデックスが設
定された事例と問い合せとの値を比較してみると、「盆
地」と「内陸」、「霧」と「低層雲」、および「減衰測
定型視程計」と「前方散乱型視程計」であり、それぞれ
用語こそ異なるが、その意味するところは近いものであ
り、問い合せに対するこの事例の類似性尺度が０という
結果に不自然さは否めない。

【００１１】従来の事例検索装置２０では、このよう
に、事例と問い合せとの値そのものの同異を判定して、
それらの総合として類似性尺度を定めていたので、これ
らの値の関係、すなわち、これらの値として付与された
用語の意味や内容の関係が無視されているという課題が
あった。このように、事例検索装置２０の運用におい
て、大切な事例を見落とすという深刻な問題を引き起こ
す可能性がある。

【００１２】この発明は、上述の課題を解決するために
成されたもので、事例と問い合せとの値の関係を考慮し
て、類似性尺度を定め、問い合せに類似した事例を提示
することができる事例検索装置を得ることを目的とす
る。

【００１３】

【課題を解決するための手段】この発明に係る事例検索
装置は、インデックスに値を付与することにより検索条
件を示した問い合せに対して、インデックスに値を付与
することにより特徴付けられた事例を予め蓄積した事例
蓄積装置内の事例を検索して出力する事例検索装置にお
いて、上記問い合せのインデックスの値を入力し、当該
インデックスの値に関係した値を出力するシソーラス記
憶器と、上記シソーラス記憶器からのインデックスの値
に関係した値と、上記事例蓄積装置からの事例のインデ
ックスの値とを入力し、上記シソーラス記憶器からのイ
ンデックスの値の中に上記事例蓄積装置からの事例のイ
ンデックスの値と同一のものが含まれるかを判定し、そ
の判定結果を出力する同異判定器と、上記同異判定器か
らの判定結果を入力し、上記事例蓄積装置からの事例が
上記問い合せに類似する度合いを評価し、その類似性尺
度を出力する評価統合器と、上記評価統合器から出力さ
れる類似性尺度と上記事例蓄積装置からの事例とを入力
し、これらを組にして表示する類似事例提示器とを具備
することを特徴とするものである。

【００１４】また、上記シソーラス記憶器として、入力
される問い合せのインデックスの値と同じインデックス
に属する値の中から関係した値を出力するインデックス
内自己シソーラス記憶器を具備することを特徴とするも
のである。

【００１５】また、上記シソーラス記憶器として、入力
される問い合せのインデックスの値と同じインデックス
に属する値の中から関係した値をその関係の度合いと共
に出力する第１のインデックス内自己ファジィシソーラ
ス記憶器を具備すると共に、関係の度合いの閾値を予め
設定した閾値設定器と、上記第１のインデックス内自己
ファジィシソーラス記憶器からの問い合せの値に関係す
るインデックスの値およびその関係の度合いと、上記閾
値設定器から出力される閾値とを入力し、問い合せの値
に関係した値を選択して出力する脱ファジィ化器とをさ
らに具備し、上記同異判定器は、上記脱ファジィ化器か
ら出力される問い合せの値に関係した値と上記事例蓄積
装置からの事例のインデックスの値とを入力し、上記脱
ファジィ化器から出力される問い合せの値に関係した値
の中に上記事例蓄積装置からの事例のインデックスの値
と同一のものが含まれるかを判定し、その判定結果を出
力することを特徴とするものである。

【００１６】また、上記シソーラス記憶器として、入力
される問い合せのインデックスの値と同じインデックス
に属する値の中から関係する値をその関係の度合いと共
に出力する第２のインデックス内自己ファジィシソーラ
ス記憶器を具備すると共に、上記同異判定器として、上
記第２のインデックス内自己ファジィシソーラス記憶器
からの問い合せの値に関係するインデックスの値および
その関係の度合いと、上記事例蓄積装置からの同じイン
デックスに付与された値とを入力し、判定結果として当
該インデックスの一致度を出力する第１の関係評価器を
具備することを特徴とするものである。

【００１７】また、上記シソーラス記憶器として、入力
される問い合せのインデックスの値と同じインデックス
に属する値の中から関係した値をその関係の度合いと共
に出力する第１のインデックス内自己ファジィシソーラ
ス記憶器をさらに具備すると共に、関係の度合いの閾値
を予め設定した閾値設定器と、上記第１のインデックス
内自己ファジィシソーラス記憶器からの問い合せの値に
関係するインデックスの値およびその関係の度合いと、
上記閾値設定器から出力される閾値とを入力し、問い合
せの値に関係した値を選択して出力する脱ファジィ化器
とをさらに具備し、上記同異判定器を第１の同異判定器
とするのに対し、上記脱ファジィ化器から出力される問
い合せの値に関係した値と上記事例蓄積装置からの事例
のインデックスの値とを入力し、上記脱ファジィ化器か
ら出力される問い合せの値に関係した値の中に上記事例
蓄積装置からの事例のインデックスの値と同一のものが
含まれるかを判定し、その判定結果を出力する第２の同
異判定器をさらに具備することを特徴とするものであ
る。

【００１８】また、上記シソーラス記憶器として、入力
される問い合せのインデックスの値と同じインデックス
に属する値の中から関係する値をその関係の度合いと共
に出力する第２のインデックス内自己ファジィシソーラ
ス記憶器をさらに具備すると共に、上記同異判定器とし
て、上記第２のインデックス内自己ファジィシソーラス
記憶器からの問い合せの値に関係するインデックスの値
およびその関係の度合いと、上記事例蓄積装置からの同
じインデックスに付与された値とを入力し、判定結果と
して当該インデックスの一致度を出力する第１の関係評
価器をさらに具備することを特徴とするものである。

【００１９】また、上記シソーラス記憶器として、上記
問い合せのインデックスの値とは別のインデックスに属
する値の中から関係した値を出力するインデックス間相
互シソーラス記憶器を具備すると共に、上記同異判定器
として、問い合わせのインデックスに付与された値をさ
らに入力し、上記インデックス間相互シソーラス記憶器
からのインデックスの値及び問い合わせのインデックス
に付与された値の中に上記事例蓄積装置からの事例のイ
ンデックスの値と同一のものが含まれるかを判定し、そ
の判定結果を出力する第３の同異判定器を具備すること
を特徴とするものである。

【００２０】また、上記シソーラス記憶器として、上記
問い合せのインデックスの値に関係した別のインデック
スの値をその関係の度合いと共に出力する第１のインデ
ックス間相互ファジィシソーラス記憶器を具備すると共
に、関係の度合いの閾値を予め設定した閾値設定器と、
上記第１のインデックス間相互ファジィシソーラス記憶
器からの問い合せの値に関係した別のインデックスの値
およびその関係の度合いと、上記閾値設定器から出力さ
れる閾値とを入力し、問い合せの値に関係した値を選択
して出力する脱ファジィ化器とをさらに具備し、上記同
異判定器として、上記脱ファジィ化器を介して選択され
た上記第１のインデックス間相互ファジィシソーラス記
憶器からの問い合せの値に関係した別のインデックスの
値及び問い合わせのインデックスに付与された値の中
に、上記事例蓄積装置からの事例のインデックスに付与
された値と同一のものが含まれるかを判定し、その判定
結果を出力する第４の同異判定器を具備することを特徴
とするものである。

【００２１】また、上記シソーラス記憶器として、上記
問い合せのインデックスの値に関係した別のインデック
スの値をその関係の度合いと共に出力する第１のインデ
ックス間相互ファジィシソーラス記憶器をさらに具備す
ると共に、関係の度合いの閾値を予め設定した閾値設定
器と、上記第１のインデックス間相互ファジィシソーラ
ス記憶器からの問い合せの値に関係した別のインデック
スの値およびその関係の度合いと、上記閾値設定器から
出力される閾値とを入力し、問い合せの値に関係した値
を選択して出力する脱ファジィ化器とをさらに具備し、
上記同異判定器として、上記脱ファジィ化器を介して選
択された上記第１のインデックス間相互ファジィシソー
ラス記憶器からの問い合せの値に関係した別のインデッ
クスの値及び問い合わせのインデックスに付与された値
の中に、上記事例蓄積装置からの事例のインデックスに
付与された値と同一のものが含まれるかを判定し、その
判定結果を出力する第４の同異判定器をさらに具備する
ことを特徴とするものである。

【００２２】また、問い合わせのインデックスに付与さ
れた値と、上記事例蓄積装置からの事例のインデックス
の値とが同一か否かを判定し、その判定結果を上記評価
統合器の入力の一部とする第５の同異判定器をさらに具
備することを特徴とするものである。

【００２３】また、上記シソーラス記憶器として、問い
合わせのインデックスの値に関係した別のインデックス
の値をその関係の度合いと共に出力する第２のインデッ
クス間相互ファジィシソーラス記憶器を具備すると共
に、上記同異判定器として、上記第２のインデックス間
相互ファジィシソーラス記憶器からのインデックスの値
とその関係の度合いと、問い合わせからのインデックス
に付与された値と、上記事例蓄積装置からのインデック
スに付与された値とを入力し、上記第１のインデックス
間相互ファジィシソーラス記憶器からの値及び問い合わ
せからのインデックスに付与された値の中に、上記事例
蓄積装置からのインデックスに付与された値と同一のも
のがあるか否かを判定し、判定結果として一致度を出力
する第２の関係評価器を具備することを特徴とするもの
である。

【００２４】また、上記シソーラス記憶器として、問い
合わせのインデックスの値に関係した別のインデックス
の値をその関係の度合いと共に出力する第３のインデッ
クス間相互ファジィシソーラス記憶器を具備すると共
に、上記同異判定器として、上記第３のインデックス間
相互ファジィシソーラス記憶器からのインデックスの値
とその関係の度合いと、問い合わせからのインデックス
に付与された値と、上記事例蓄積装置からのインデック
スに付与された値とを入力し、上記第３のインデックス
間相互ファジィシソーラス記憶器からの値及び問い合わ
せからのインデックスに付与された値の中に、上記事例
蓄積装置からのインデックスに付与された値と同一のも
のがあるか否かを判定し、判定結果として一致度を出力
する第３の関係評価器を具備することを特徴とするもの
である。

【００２５】また、上記シソーラス記憶器として、問い
合わせのインデックスの値に関係した別のインデックス
の値をその関係の度合いと共に出力する第３のインデッ
クス間相互ファジィシソーラス記憶器をさらに具備する
と共に、上記同異判定器として、上記第３のインデック
ス間相互ファジィシソーラス記憶器からのインデックス
の値とその関係の度合いと、問い合わせからのインデッ
クスに付与された値と、上記事例蓄積装置からのインデ
ックスに付与された値とを入力し、上記第３のインデッ
クス間相互ファジィシソーラス記憶器からの値及び問い
合わせからのインデックスに付与された値の中に、上記
事例蓄積装置からのインデックスに付与された値と同一
のものがあるか否かを判定し、判定結果として一致度を
出力する第３の関係評価器をさらに具備することを特徴
とするものである。

【００２６】また、上記同異判定器として、問い合わせ
のインデックスに付与された値と、上記事例蓄積装置か
らの事例のインデックスの値とが同一か否かを判定し、
その判定結果を上記評価統合器の入力の一部とする第６
の同異判定器をさらに具備することを特徴とするもので
ある。

【００２７】また、上記評価統合器として、入力される
判定結果の代数積演算を行う代数積器を具備することを
特徴とするものである。

【００２８】また、上記評価統合器として、入力される
判定結果の代数和演算を行う代数和器を具備することを
特徴とするものである。

【００２９】また、上記評価統合器からの類似性尺度と
上記事例蓄積装置からの事例との組を入力し、これらを
上記類似性尺度が大きい順に順序付けして、その順序付
けられた組を再び上記類似事例提示器に出力する順序付
け器をさらに具備することを特徴とするものである。

【００３０】さらに、上記評価統合器からの類似性尺度
と上記事例蓄積装置からの事例との組を入力し、これら
の中から上記類似性尺度が大きいものを選択して、その
選択された組を再び上記類似事例提示器に出力する上位
選択器をさらに具備することを特徴とするものである。

【００３１】

【発明の実施の形態】以下、この発明による事例検索装
置のいくつかの実施の形態を図に基づいて説明する。実施の形態１．図１はこの発明の実施の形態１に係る事
例検索装置の構成を示すブロック線図である。図１にお
いて、図４に示す従来例と同一部分は同一符号を付して
その説明は省略する。新たな符号として、３０Ａは、本
実施の形態１に係る事例検索装置であり、問い合せのイ
ンデックスの値を入力し、当該インデックスの値に関係
した値を出力するシソーラス記憶器４１と、シソーラス
記憶器４１からのインデックスの値に関係した値と、事
例蓄積装置１０からの事例のインデックスの値とを入力
し、上記シソーラス記憶器４１からのインデックスの値
の中に上記事例蓄積装置１０からの事例のインデックス
の値と同一のものが含まれるかを判定し、その判定結果
を出力する第１の同異判定器５１と、上記同異判定器５
１からの判定結果を入力して上記事例蓄積装置１０から
の事例が上記問い合せに類似する度合いを評価し、その
類似性尺度を出力する評価統合器６０と、上記評価統合
器６０から出力される類似性尺度と上記事例蓄積装置１
０からの事例とを入力し、これらを組にして表示する類
似事例提示器７０とを備えている。

【００３２】ここで、上記シソーラス記憶器４１として
は、入力される問い合せのインデックス（例えば地形）
の値（例えば内陸）と同じインデックスに属する値の中
から関係した値（例えば内陸、山岳地域、盆地）を出力
するインデックス内自己シソーラス記憶器４１ａを具備
しており、このとき、上記第１の同異判定器５１は、事
例蓄積装置１０からの事例のインデックス（例えば地
形）の値（盆地）と同一のものが含まれていると判定
し、判定結果１を出力する。

【００３３】また、シソーラス記憶器４２を備え、この
シソーラス記憶器４２としては、入力される問い合せの
インデックス（例えば気象）の値（例えば低層雲）と同
じインデックスに属する値（例えば低層雲、霧、霞）の
中から関係した値をその関係の度合い（例えば霧、霞、
低層雲に対応してそれぞれ１．００，０．９５，０．７
８）と共に出力する第１のインデックス内自己ファジィ
シソーラス記憶器４２ａを具備すると共に、関係の度合
いの閾値（例えば０．８０）を予め設定した閾値設定器
８１と、上記第１のインデックス内自己ファジィシソー
ラス記憶器４２ａからの問い合せの値に関係するインデ
ックスの値およびその関係の度合いと、上記閾値設定器
８１から出力される閾値とを入力し、問い合せの値に関
係した値（例えば低層雲、霧）を選択して出力する脱フ
ァジィ化器８２と、上記脱ファジィ化器８２から出力さ
れる問い合せの値に関係した値と上記事例蓄積装置１０
からの事例のインデックス（例えば気象）の値（例えば
霧）とを入力し、上記脱ファジィ化器８２から出力され
る問い合せの値に関係した値の中に上記事例蓄積装置１
０からの事例のインデックスの値と同一のものが含まれ
るかを判定し、含まれていると判定した場合、その判定
結果１を出力する第２の同異判定器５２とをさらに備え
ている。

【００３４】また、シソーラス記憶器４３を備え、この
シソーラス記憶器４３としては、入力される問い合せの
インデックス（例えばセンサ）の値（前方散乱型視程
計）と同じインデックスに属する値（例えば前方散乱型
視程計、減衰測定型視程計、目視）の中から関係する値
をその関係の度合い（例えば値に対応してそれぞれ１．
００，０．９２，０．７１）と共に出力する第２のイン
デックス内自己ファジィシソーラス記憶器４３ａを具備
すると共に、同異判定器として、上記第２のインデック
ス内自己ファジィシソーラス記憶器４３ａからの問い合
せの値に関係するインデックスの値およびその関係の度
合いと、上記事例蓄積装置１０からの同じインデックス
（センサ）に付与された値（減衰測定型視程計）とを入
力し、判定結果として当該インデックスの一致度（例え
ば０．９２）を出力する第１の関係評価器５３を具備し
ている。

【００３５】さらに、上記評価統合器６０としては、第
１の同異判定器５１、第２の同異判定器５２、第１の関
係評価器５３から入力される判定結果（１，１，０．９
２）の代数積演算を行う代数積器を具備している。

【００３６】次に動作について説明する。従来の事例検
索装置と同一符号部分の動作は、従来のものと同様なの
で、この実施の形態１では、新たに現れた部分について
のみ説明を行う。第１に、問い合せの「地形」のインデ
ックスに関する処理の流れを説明する。まず、事例検索
装置３０Ａにおいて、インデックス内自己シソーラス記
憶器４１ａは、「地形」のインデックスに関する上記問
い合せの値「内陸」を入力する。そして、同じ「地形」
のインデックスに属する値の中から、上記値「内陸」に
関係した値を出力する。図１の例では、「内陸」、「山
岳地域」、および「盆地」が出力されている。

【００３７】次に、第１の同異判定器５１は、上記イン
デックス内自己シソーラス記憶器４１ａが出力する「内
陸」、「山岳地域」、および「盆地」を入力し、さら
に、「地形」のインデックスに関する上記事例の値「盆
地」を入力する。そして、上記インデックス内自己シソ
ーラス記憶器４１ａが出力するの中に、上記事例の値と
同一のものが存在するか否かを判定し、存在すれば１
を、存在しなければ０を、判定結果として出力する。こ
の例では、１が出力される。

【００３８】第２に、問い合せの「気象」のインデック
スに関する処理の流れを説明する。まず、事例検索装置
３０Ａにおいて、第１のインデックス内自己ファジィシ
ソーラス記憶器４２ａは、「気象」のインデックスに関
する上記問い合せの値「低層雲」を入力する。そして、
同じ「気象」のインデックスに属する値の中から、上記
値「低層雲」に関係した値およびその関係の度合いを出
力する。図１の例では、「低層雲」が度合い１．００
で、「霧」が度合い０．９５で、および「霞」が度合い
０．７８で、それぞれ出力される。一方、閾値設定器８
１は、予め閾値を記憶しており、これを出力する。この
例では、閾値として０．８０が出力される。

【００３９】次に、脱ファジィ化器８２は、上記第１の
インデックス内自己ファジィシソーラス記憶器４２ａの
出力と、上記閾値設定器８１の出力とを入力する。そし
て、上記第１のインデックス内自己ファジィシソーラス
記憶器４２ａの出力の中で、度合いが上記閾値設定器８
１の閾値よりも大きくなるものの値を選択し、この値の
みを出力する。この例では、度合いが１．００である
「低層雲」と、度合いが０．９５である「霧」とが出力
される。

【００４０】また、第２の同異判定器５２は、上記脱フ
ァジィ化器８２が出力する「低層雲」と「霧」とを入力
し、さらに、「気象」のインデックスに関する上記事例
の値「霧」を入力する。そして、上記脱ファジィ化器８
２が出力する出力の中に、上記事例の値と同一のものが
存在するか否かを判定し、存在すれば１を、存在しなけ
れば０を、判定結果として出力する。この例では、１が
出力される。

【００４１】第３に、問い合せの「センサ」のインデッ
クスに関する処理の流れを説明する。まず、事例検索装
置３０Ａにおいて、第２のインデックス内自己ファジィ
シソーラス記憶器４３ａは、「センサ」のインデックス
に関する上記問い合せの値「前方散乱型視程計」を入力
する。そして、同じ「センサ」のインデックスに属する
値の中から、上記値「前方散乱型視程計」に関係した値
およびその関係の度合いを出力する。図１の例では、
「前方散乱型視程計」が度合い１．００で、「減衰測定
型視程計」が度合い０．９２で、および「目視」が度合
い０．７１で、それぞれ出力される。

【００４２】次に、第１の関係評価器５３は、上記第２
のインデックス内自己ファジィシソーラス記憶器４３ａ
が出力する「前方散乱型視程計」：度合い１．００、
「減衰測定型視程計」：度合い０．９２、および「目
視」：度合い０．７１を入力し、さらに、「センサ」の
インデックスに関する上記事例の値「減衰測定型視程
器」を入力する。そして、上記第２のインデックス内自
己ファジィシソーラス記憶器４３ａの出力の中に、上記
事例の値と同一の値が存在するか否かを判定し、存在す
ればその値に対応する度合いを、存在しなければ０を、
一致度として出力する。この例では、０．９２が出力さ
れる。

【００４３】上記のようにして、問い合せのそれぞれの
インデックスに対して、第１の同異判定器５１、第２の
同異判定器５２、および第１の関係評価器５３から、判
定結果あるいは一致度が出力される。

【００４４】代数積器６０ａは、これら第１の同異判定
器５１、第２の同異判定器５２、および第１の関係評価
器５３からの判定結果あるいは一致度を入力し、それら
の代数積の演算を行い、その結果を出力する。代数積と
は、２項ａとｂの間で、通常の乗算として定義される演
算である。（ａとｂとの代数積）＝ａｂこの例では、この結果は、０．９２となり、これが、類
似性尺度として出力される。

【００４５】以上の動作は、１つの問い合せに対して、
上記事例蓄積装置１０に蓄積されたすべての事例ににつ
いて繰り返される。その結果、それらすべての事例に対
して、上記類似性尺度が得られる。

【００４６】最後に、類似事例提示器７０が、上記事例
とそれに対応す類似性尺度とを入力し、それらの組を提
示する。その後、ユーザは、たとえば、上記事例と類似
性尺度との組の中から、上記類似性尺度が高い事例を、
問い合せに示した条件によく似た過去の気象として認識
し、現在の気象の解析に利用することができる。

【００４７】なお、上記実施の形態１において、事例検
索装置３０Ａとしては、図１に示す構成の他に、次の組
み合わせを採用し得る。ａ）シソーラス記憶器４１（インデックス内自己シソー
ラス記憶器４１ａ）と、第１の同異判定器５１と、評価
統合器６０と、類似事例提示器７０との組み合わせ（こ
の場合、評価統合器６０は同異判定器からの判定結果を
類似性尺度として出力する）、ｂ）シソーラス記憶器４２（第１のインデックス内自己
ファジィシソーラス記憶器４２ａ）と、閾値設定器８
１、脱ファジィ化器８２、第２の同異判定器５２と、評
価統合器６０と、類似事例提示器７０との組み合わせ
（この場合、評価統合器６０は同異判定器からの判定結
果を類似性尺度として出力する）、ｃ）シソーラス記憶器４３（第２のインデックス内自己
ファジィシソーラス記憶器４３ａ）と、第１の関係評価
器５３と、評価統合器６０と、類似事例提示器７０との
組み合わせ（この場合、評価統合器６０は同異判定器か
らの判定結果を類似性尺度として出力する）、ｄ）上記ａ）とｂ）に示す構成の組み合わせ（重複部分
は除く）、ｅ）上記ａ）とｃ）に示す構成の組み合わせ（重複部分
は除く）、ｆ）上記ｂ）とｃ）に示す構成の組み合わせ（重複部分
は除く）。なお、ｄ），ｅ），ｆ）の場合に、評価統合器６０は代
数積器６０ａの機能を果たす。

【００４８】従って、上記実施の形態１によれば、次の
ような効果を奏する。１）問い合せに直接付与された値だけでなく、この値に
関係のある値を問い合せに加えて、インデックスごとの
同異判定結果を得ることができる。２）問い合せに直接付与された値だけでなく、この値が
属するインデックスに属する値の中で、この値に関係の
あるものを問い合せに加えて、インデックスごとの同異
判定結果を得ることができる。３）問い合せに直接付与された値だけでなく、この値が
属するインデックスに属する値の中で、この値との関係
の度合いがあらかじめ記憶されている閾値よりも高いも
のを、問い合せに加えて、インデックスごとの同異判定
結果を得ることができる。４）問い合せに直接付与された値だけでなく、この値が
属するインデックスに属するそれぞれの値を、この値と
の関係の度合いと共に、問い合せに加えて、インデック
スごとの一致度を得ることができる。５）インデックスごとの度合い判定結果および一致度に
対して、論理学的に「ａｎｄ」の意味を持つ類似性尺度
を得ることができる。

【００４９】実施の形態２．図２は、この発明の実施の
形態２に係る構成を示すブロック線図である。図２にお
いて、図１に示す実施の形態１と同一部分は同一符号を
付してその説明は省略する。新たな符号として、３０Ｂ
は、この実施の形態２に係る事例検索装置を示し、シソ
ーラス記憶器４４として、問い合せのインデックス（例
えば気象）の値（例えば低層雲）に関係した別のインデ
ックス（例えば地形）に属する値（例えば盆地、日本海
側）を出力するインデックス間相互シソーラス記憶器４
４ａを具備すると共に、同異判定器として、問い合わせ
のインデックス（例えば地形）に付与された値（例えば
内陸）をさらに入力し、上記インデックス間相互シソー
ラス記憶器４４ａからのインデックス（例えば地形）の
値（例えば盆地、日本海側）及び問い合わせのインデッ
クス（例えば地形）に付与された値（例えば内陸）の中
に事例蓄積装置１０からの事例のインデックス（例えば
地形）の値（盆地）と同一のものが含まれるかを判定
し、その判定結果（例えば１）を出力する第３の同異判
定器５４を具備している。

【００５０】また、シソーラス記憶器４５として、上記
問い合せのインデックス（例えば気象）の値（例えば低
層雲）に関係した別のインデックス（例えばセンサ）の
値（例えば気象レーダ、減衰測定型視程計）をその関係
の度合い（例えば気象レーダ、減衰測定型視程計に対応
してそれぞれ０．８１，０．１７）と共に出力する第１
のインデックス間相互ファジィシソーラス記憶器４５ａ
を具備すると共に、関係の度合いの閾値（例えば０．８
０）を予め設定した閾値設定器８１と、上記第１のイン
デックス間相互ファジィシソーラス記憶器４５ａからの
問い合せの値に関係した別のインデックスの値およびそ
の関係の度合いと、上記閾値設定器８１から出力される
閾値とを入力し、問い合せの値に関係した値を選択して
出力する脱ファジィ化器８２とをさらに具備し、同異判
定器として、上記脱ファジィ化器８２を介して選択され
た上記第１のインデックス間相互ファジィシソーラス記
憶器４５ａからの問い合せの値に関係した別のインデッ
クスの値及び問い合わせのインデックスに付与された値
の中に、事例蓄積装置１０からの事例のインデックス
（例えばセンサ）に付与された値（例えば減衰測定型視
程計）と同一のものが含まれるかを判定し、その判定結
果（例えば０）を出力する第４の同異判定器５５を具備
している。

【００５１】また、同異判定器として、問い合わせのイ
ンデックス（例えば気象）に付与された値（例えば低層
雲）と、上記事例蓄積装置１０からの事例のインデック
ス（例えば気象）の値（例えば霧）とが同一か否かを判
定し、その判定結果（例えば０）を評価統合器６０の入
力の一部とする第５の同異判定器５６をさらに具備して
いる。

【００５２】さらに、この実施の形態２では、上記評価
統合器６０として、第３〜第５の同異判定器５４〜５６
からの判定結果（１，０，０）の算術平均を求める算術
平均器５６を備えている。

【００５３】次に動作について説明する。従来あるいは
実施の形態１の事例検索装置と同一符号部分の動作説明
は、従来あるいは実施の形態１のものと同様なので省略
し、この発明の実施の形態２で新たに現れた部分につい
てのみ説明を行う。第１に、「気象」のインデックスか
ら「地形」のインデックスへのシソーラス展開を行う事
例検索について処理の流れを説明する。まず、事例検索
装置３０Ｂにおいて、インデックス間相互シソーラス記
憶器４４ａは、「気象」のインデックスに関する問い合
せの値「低層雲」を入力する。そして、この「気象」と
は異なる「地形」のインデックスに属する値の中から、
上記値「低層雲」に関係した値を出力する。図２の例で
は、「盆地」および「日本海側」が出力されている。

【００５４】次に、第３の同異判定器４３は、上記イン
デックス間相互シソーラス記憶器４４ａが出力する「盆
地」および「日本海側」を入力するとともに、もともと
問い合せの「地形」のインデックスに付与されていた値
である「内陸」を入力し、さらに、事例蓄積装置１０か
ら「地形」のインデックスの値「盆地」を入力する。そ
して、上記インデックス間相互シソーラス記憶器４４ａ
が出力する値、および、問い合せの「地形」に付与され
た値の中に、上記事例の値と同一のものが存在するか否
かを判定し、存在すれば１を、存在しなければ０を、判
定結果として出力する。この例では、１が出力される。

【００５５】第２に、「気象」のインデックスから「セ
ンサ」のインデックスへのシソーラス展開を行う事例検
索について処理の流れを説明する。まず、事例検索装置
３０Ｂにおいて、第１のインデックス間相互ファジィシ
ソーラス記憶器４５ａは、「気象」のインデックスに関
する上記問い合せの値「低層雲」を入力する。そして、
この「気象」とは異なる「センサ」のインデックスに属
する値の中から、上記値「低層雲」に関係した値および
その関係の度合いを、出力する。図２の例では、「気象
レーダ」が度合い０．８１で、「減衰測定型視程計」が
度合い０．１７で、それぞれ出力される。一方、閾値設
定器８１は、予め閾値を記憶しており、これを出力す
る。この例では、閾値として０．８０が出力されてい
る。

【００５６】次に、脱ファジィ化器８２は、上記インデ
ックス間相互ファジィシソーラス記憶器４５ａの出力
と、上記脱ファジィ化器８１の出力とを入力する。そし
て、上記インデックス間相互ファジィシソーラス記憶器
４５ａの出力の中で、度合いが、上記閾値よりも大きく
なるものの値を選択し、この値のみを出力する。この例
では、度合いが０．８１である「気象レーダ」が出力さ
れる。

【００５７】そして、第４の同異判定器５５は、上記脱
ファジィ化器８２が出力する「気象レーダ」を入力する
とともに、もともと問い合せの「センサ」のインデック
スに付与されていた値、「前方散乱型視程計」を入力
し、さらに、事例蓄積装置１０から「センサ」のインデ
ックスの値「減衰測定型視程計」を入力する。そして、
上記インデックス間相互シソーラス記憶器４５ａが出力
する値、および、問い合せの「センサ」に付与された値
の中に、上記事例の値と同一のものが存在するか否かを
判定し、存在すれば１を、存在しなければ０を、判定結
果として出力する。この例では、０が出力される。

【００５８】なお、この実施の形態２において、事例検
索装置３０Ｂとしては、図２に示す構成の他に、次の組
み合わせを採用し得る。ａ）シソーラス記憶器４４（インデックス間相互シソー
ラス記憶器４４ａ）と、第３の同異判定器５４と、評価
統合器６０と、類似事例提示器７０との組み合わせ（こ
の場合、評価統合器６０は同異判定器からの判定結果を
類似性尺度として出力する）、ｂ）シソーラス記憶器４５（第１のインデックス間相互
ファジィファジィシソーラス記憶器４５ａ）と、閾値設
定器８１、脱ファジィ化器８２、第４の同異判定器５５
と、評価統合器６０と、類似事例提示器７０との組み合
わせ（この場合、評価統合器６０は同異判定器からの判
定結果を類似性尺度として出力する）、ｃ）ａ）及びｂ）の組み合わせに対し、さらに、第５の
同異判定器５６をそれぞれ備える組み合わせ（この場
合、重複部分は除かれ、評価統合器６０は算術平均器６
０ｂの機能を果たす）。

【００５９】従って、上記実施の形態２によれば、次の
ような効果を奏する。１）問い合せに直接付与された値だけでなく、この値が
属するものとは別のインデックスに属する値の中で、こ
の値に関係のあるものを問い合せに加えて、問い合せの
インデックスと事例のインデックスとの組み合わせごと
の同異判定結果を得ることができる。２）問い合せに直接付与された値だけでなく、この値が
属するものとは別のインデックスに属する値の中で、こ
の値との関係の度合いがあらかじめ記憶されている閾値
よりも高いものを、問い合せに加えて、問い合せのイン
デックスと事例のインデックスとの組み合わせごとの同
異判定結果を得ることができる。

【００６０】実施の形態３．図３は、この発明の実施の
形態３に係る構成を示すブロック線図である。図３にお
いて、図１に示す実施の形態１と同一部分は同一符号を
付してその説明は省略する。新たな符号として、３０Ｃ
は、この実施の形態３に係る事例検索装置を示し、シソ
ーラス記憶器４６として、問い合わせのインデックス
（例えば気象）の値（例えば低層雲）に関係した別のイ
ンデックス（例えば地形）の値（例えば盆地、日本海
側）をその関係の度合い（例えば気象レーダ、減衰測定
型視程計に対応してそれぞれ０．５１，０．１２）と共
に出力する第２のインデックス間相互ファジィシソーラ
ス記憶器４６ａを具備すると共に、同異判定器として、
上記第２のインデックス間相互ファジィシソーラス記憶
器４６ａからのインデックスの値とその関係の度合い
と、問い合わせからのインデックス（例えば地形）に付
与された値（例えば内陸）と、上記事例蓄積装置１０か
らのインデックス（例えば地形）に付与された値（例え
ば盆地）とを入力し、上記第１のインデックス間相互フ
ァジィシソーラス記憶器４６ａからの値及び問い合わせ
からのインデックスに付与された値の中に、上記事例蓄
積装置１０からのインデックスに付与された値と同一の
ものがあるか否かを判定し、判定結果として一致度（例
えば０．５１）を出力する第２の関係評価器５７を具備
している。

【００６１】また、シソーラス記憶器４７として、問い
合わせのインデックス（例えば気象）の値（低層雲）に
関係した別のインデックス（例えばセンサ）の値（例え
ば気象レーダ、減衰測定型視程計）をその関係の度合い
（例えば気象レーダ、減衰測定型視程計に対応してそれ
ぞれ０．８１，０．１７）と共に出力する第３のインデ
ックス間相互ファジィシソーラス記憶器４７ａを具備す
ると共に、同異判定器として、上記第３のインデックス
間相互ファジィシソーラス記憶器４７ａからのインデッ
クスの値とその関係の度合いと、問い合わせからのイン
デックス（例えばセンサ）に付与された値（例えば前方
散乱型視程計）と、事例蓄積装置１０からのインデック
ス（例えばセンサ）に付与された値（例えば減衰測定型
視程計）とを入力し、上記第３のインデックス間相互フ
ァジィシソーラス記憶器４７ａからの値及び問い合わせ
からのインデックスに付与された値の中に、上記事例蓄
積装置１０からのインデックスに付与された値と同一の
ものがあるか否かを判定し、判定結果として一致度（例
えば０．１７）を出力する第３の関係評価器５８を具備
している。

【００６２】また、同異判定器として、問い合わせのイ
ンデックス（例えば気象）に付与された値（例えば低層
雲）と、上記事例蓄積装置１０からの事例のインデック
ス（例えば気象）の値（例えば霧）とが同一か否かを判
定し、その判定結果（例えば０）を評価統合器６０の入
力の一部とする第６の同異判定器５９をさらに具備して
いる。

【００６３】また、評価統合器６０としては、入力され
る判定結果の代数積演算を行う代数和器６０ｃを具備し
ている。また、上記評価統合器６０からの類似性尺度と
上記事例蓄積装置１０からの事例との組を類似事例提示
器７０から入力し、これらを上記類似性尺度が大きい順
に順序付けして、その順序付けられた組を再び上記類似
事例提示器７０に出力する順序付け器９１と、上記評価
統合器６０からの類似性尺度と上記事例蓄積装置１０か
らの事例との組を類似事例提示器７０から入力し、これ
らの中から上記類似性尺度が大きいものを選択して、そ
の選択された組を再び上記類似事例提示器７０に出力す
る上位選択器９２をさらに具備している。

【００６４】次に動作について説明する。従来あるいは
実施の形態１、２の事例検索装置と同一符号部分の動作
の説明は、従来あるいは実施の形態１、２のものと同様
なので省略し、この発明の実施の形態３で新たに現れた
部分についてのみ説明を行う。第１に、「気象」のイン
デックスから「地形」のインデックスへのシソーラス展
開を行う事例検索について処理の流れを説明する。ま
ず、事例検索装置３０ｃにおいて、インデックス間相互
ファジィシソーラス記憶器４６ａは、「気象」のインデ
ックスに関する問い合せの値「低層雲」を入力する。そ
して、この「気象」とは異なる「地形」のインデックス
に属する値の中から、上記値「低層雲」に関係した値、
およびその関係の度合いを出力する。図３の例では、
「盆地」が度合い０．５１で、「日本海側」が度合い
０．１２で、それぞれ出力される。

【００６５】次に、第２の関係評価器５７は、上記イン
デックス間相互ファジィシソーラス記憶器４６が出力す
る「盆地」：度合い０．５１および「日本海側」：度合
い０．１２を入力するとともに、もともと問い合せの
「地形」のインデックスに付与されていた値、「内陸」
を度合い１．００で入力し、さらに、事例から「地形」
のインデックスの値「盆地」を入力する。そして、上記
インデックス間相互ファジィシソーラス記憶器４６ａが
出力する値、および、問い合せの「地形」に付与された
値の中に、上記事例の値と同一のものが存在するか否か
を判定し、存在すればその値の度合いを、存在しなけれ
ば０を、一致度として出力する。この例では、０．５１
が出力される。

【００６６】第２に、「気象」のインデックスから「セ
ンサ」のインデックスへのシソーラス展開を行う事例検
索について処理の流れを説明する。まず、事例検索装置
３０ｃにおいて、第３のインデックス間相互ファジィシ
ソーラス記憶器４７ａは、「気象」のインデックスに関
する上記問い合せの値「低層雲」を入力する。そして、
この「気象」とは異なる「センサ」のインデックスに属
する値の中から、上記値「低層雲」に関係した値および
その関係の度合いを、出力する。図３の例では、「気象
レーダ」が度合い０．８１で、「減衰測定型視程計」が
度合い０．１７で、それぞれ出力される。

【００６７】次に、第３の関係評価器５８は、上記イン
デックス間相互ファジィシソーラス記憶器４７ａが出力
する「気象レーダ」：度合い０．８１および「減衰測定
型視程計」：度合い０．１７を入力するとともに、もと
もと問い合せの「センサ」のインデックスに付与されて
いた値、「前方散乱型視程計」を度合い１．００で入力
し、さらに、事例から「センサ」のインデックスの値
「減衰測定型視程計」を入力する。そして、上記インデ
ックス間相互ファジィシソーラス記憶器４７ａが出力す
る値、および、問い合せの「センサ」に付与された値の
中に、上記事例の値と同一のものが存在するか否かを判
定し、存在すればその値の度合いを、存在しなければ０
を、一致度として出力する。この例では、０．１７が出
力される。

【００６８】上記のようにして、問い合せのインデック
スと事例のインデックスとの組み合わせごとに対して、
第２の関係評価器５７、第６の同異判定器５９、および
第３の関係評価器５８から、判定結果あるいは一致度が
出力される。代数和器６０ｃは、これら判定結果あるい
は一致度を入力し、それらの代数和の演算を行い、その
結果を出力する。代数和とは、２項ａとｂの間に、次の
ように定義される演算である。（ａとｂとの代数和）＝ａ＋ｂ−ａｂこの例では、この結果は、０．５９となり、これが、類
似性尺度として出力される。

【００６９】以上の動作は、１つの問い合せに対して、
上記事例蓄積装置１０に蓄積されたすべての事例につい
て繰り返される。その結果、それらすべての事例に対し
て、上記類似性尺度が得られる。類似事例提示器７０
は、上記事例とそれに対応す類似性尺度とを入力する。
上記類似事例提示器７０が、すべての上記事例とそれに
対応す類似性尺度とを入力し終えた後、順序付け器９１
は、上記類似事例提示器７０から上記すべての上記事例
とそれに対応す類似性尺度とを入力し、上記類似性尺度
が大きい順に、上記事例を順序付け、再び、上記類似事
例提示器７０へ出力する。また、上位選択器９２は、上
記類似事例提示器７０から上記すべての上記事例とそれ
に対応す類似性尺度とを入力し、あらかじめ定めておい
た基準に基づき、上記類似性尺度が大きい事例を選択
し、再び、上記類似事例提示器７０へ出力する。最後
に、上記類似事例提示器７０は、上記事例とそれに対応
す類似性尺度との組を、上記順序付け器９１により順序
付けられた順に、あるいは、上記上位選択器９２により
選択されたもののみを提示する。

【００７０】なお、この実施の形態３において、事例検
索装置３０Ｃとしては、図３に示す構成の他に、次の組
み合わせを採用し得る。ａ）シソーラス記憶器４６（インデックス間相互ファジ
ィシソーラス記憶器４６ａ）と、第２の関係評価器５７
と、評価統合器６０と、類似事例提示器７０との組み合
わせ（この場合、評価統合器６０は第２の関係評価器５
７からの一致度を類似性尺度として出力する）、ｂ）シソーラス記憶器４７（インデックス間相互ファジ
ィファジィシソーラス記憶器４７ａ）と、第３の関係評
価器５８と、評価統合器６０と、類似事例提示器７０と
の組み合わせ（この場合、評価統合器６０は第３の関係
評価器５８からの一致度を類似性尺度として出力す
る）、ｃ）ａ）及びｂ）の組み合わせに対し、さらに、第６の
同異判定器５９をそれぞれ備える組み合わせ（この場
合、重複部分は除かれ、評価統合器６０は代数和器６０
ｃの機能を果たす）。

【００７１】従って、上記実施の形態３によれば、次の
ような効果を奏する。１）問い合せに直接付与された値だけでなく、この値が
属するものとは別のインデックスに属する値の中で、こ
の値に関係のあるものを、この値との関係の度合いと共
に、問い合せに加えて、問い合せのインデックスと事例
のインデックスとの組み合わせごとの一致度を得ること
ができる。２）問い合せのインデックスと事例のインデックスとの
組み合わせごとの同異判定結果および一致度に対して、
論理学的に「ｏｒ」の意味を持つ類似性尺度を得ること
ができる。３）ユーザは、自分が指定した問い合せに類似した順
に、事例を見ることができる。４）ユーザは、自分が指定した問い合せに類似する度合
いが高い事例だけを、事例を見ることができる。

【００７２】上記実施の形態１〜３で用いた評価統合器
６０は、代数積器、算術平均器、代数和器のいずれであ
っても良い。また、順序付け器９１と上位選択器９２
は、実施の形態３にのみ示したが、その両方または一方
を、第１ないし第３の実施の形態に用いて適用すること
も可能である。

【００７３】

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、事例
と問い合せとの値の関係を考慮して、類似性尺度を定
め、問い合せに類似した事例を提示することができる・

【００７４】また、問い合せに直接付与された値だけで
なく、この値に関係のある値を問い合せに加えて、イン
デックスごとの同異判定結果を得ることができる。

【００７５】また、問い合せに直接付与された値だけで
なく、この値が属するインデックスに属する値の中で、
この値に関係のあるものを問い合せに加えて、インデッ
クスごとの同異判定結果を得ることができる。

【００７６】また、問い合せに直接付与された値だけで
なく、この値が属するインデックスに属する値の中で、
この値との関係の度合いがあらかじめ記憶されている閾
値よりも高いものを、問い合せに加えて、インデックス
ごとの同異判定結果を得ることができる。

【００７７】また、問い合せに直接付与された値だけで
なく、この値が属するインデックスに属するそれぞれの
値を、この値との関係の度合いと共に、問い合せに加え
て、インデックスごとの一致度を得ることができる。

【００７８】また、インデックスごとの度合い判定結果
および一致度に対して、論理学的に「ａｎｄ」の意味を
持つ類似性尺度を得ることができる。

【００７９】また、問い合せに直接付与された値だけで
なく、この値が属するものとは別のインデックスに属す
る値の中で、この値に関係のあるものを問い合せに加え
て、問い合せのインデックスと事例のインデックスとの
組み合わせごとの同異判定結果を得ることができる。

【００８０】また、問い合せに直接付与された値だけで
なく、この値が属するものとは別のインデックスに属す
る値の中で、この値との関係の度合いがあらかじめ記憶
されている閾値よりも高いものを、問い合せに加えて、
問い合せのインデックスと事例のインデックスとの組み
合わせごとの同異判定結果を得ることができる。

【００８１】また、問い合せに直接付与された値だけで
なく、この値が属するものとは別のインデックスに属す
る値の中で、この値に関係のあるものを、この値との関
係の度合いと共に、問い合せに加えて、問い合せのイン
デックスと事例のインデックスとの組み合わせごとの一
致度を得ることができる。

【００８２】また、問い合せのインデックスと事例のイ
ンデックスとの組み合わせごとの同異判定結果および一
致度に対して、論理学的に「ｏｒ」の意味を持つ類似性
尺度を得ることができる。

【００８３】また、ユーザは、自分が指定した問い合せ
に類似した順に、事例を見ることができる。

【００８４】さらに、ユーザは、自分が指定した問い合
せに類似する度合いが高い事例だけを、事例を見ること
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施の形態１に係る事例検索装置
の構成を示すブロック線図である。

【図２】この発明の実施の形態２に係る事例検索装置
の構成を示すブロック線図である。

【図３】この発明の実施の形態３に係る事例検索装置
の構成を示すブロック線図である。

【図４】従来例に係る事例検索装置の構成を示すブロ
ック線図である。

【符号の説明】

１０事例蓄積装置、３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃ事例検
索装置、４１，４２，４３，４４，４５，４６シソー
ラス記憶器、４１ａインデックス内自己シソーラス記
憶器、４２ａ第１のインデックス内自己ファジィシソ
ーラス記憶器、４３ａ第２のインデックス内自己ファ
ジィシソーラス記憶器、４４ａインデックス間相互シ
ソーラス記憶器、４５ａ第１のインデックス間相互フ
ァジィシソーラス記憶器、４６ａ第２のインデックス
間相互ファジィシソーラス記憶器、４７ａ第３のイン
デックス間相互ファジィシソーラス記憶器、５１第１
の同異判定器、５２第２の同異判定器、５３第１の
関係評価器、５４第３の同異判定器、５５第４の同
異判定器、５６第５の同異判定器、５７第２の関係
評価器、５８第３の関係評価器、５９第６の同異判
定器、６０評価統合器、６０ａ代数積器、６０ｂ
算術平均器、６０ｃ代数和器、７０類似事例提示
器、８１閾値設定器、８２脱ファジィ化器、９１
順序付け器、９２上位選択器。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】インデックスに値を付与することにより
検索条件を示した問い合せに対して、インデックスに値
を付与することにより特徴付けられた事例を予め蓄積し
た事例蓄積装置内の事例を検索して出力する事例検索装
置において、上記問い合せのインデックスの値を入力し、当該インデ
ックスの値に関係した値を出力するシソーラス記憶器
と、上記シソーラス記憶器からのインデックスの値に関係し
た値と、上記事例蓄積装置からの事例のインデックスの
値とを入力し、上記シソーラス記憶器からのインデック
スの値の中に上記事例蓄積装置からの事例のインデック
スの値と同一のものが含まれるかを判定し、その判定結
果を出力する同異判定器と、上記同異判定器からの判定結果を入力し、上記事例蓄積
装置からの事例が上記問い合せに類似する度合いを評価
し、その類似性尺度を出力する評価統合器と、上記評価
統合器から出力される類似性尺度と上記事例蓄積装置か
らの事例とを入力し、これらを組にして表示する類似事
例提示器とを具備することを特徴とする事例検索装置。
【請求項２】上記シソーラス記憶器として、入力され
る問い合せのインデックスの値と同じインデックスに属
する値の中から関係した値を出力するインデックス内自
己シソーラス記憶器を具備することを特徴とする請求項
１に記載の事例検索装置。
【請求項３】上記シソーラス記憶器として、入力され
る問い合せのインデックスの値と同じインデックスに属
する値の中から関係した値をその関係の度合いと共に出
力する第１のインデックス内自己ファジィシソーラス記
憶器を具備すると共に、関係の度合いの閾値を予め設定
した閾値設定器と、上記第１のインデックス内自己ファ
ジィシソーラス記憶器からの問い合せの値に関係するイ
ンデックスの値およびその関係の度合いと、上記閾値設
定器から出力される閾値とを入力し、問い合せの値に関
係した値を選択して出力する脱ファジィ化器とをさらに
具備し、上記同異判定器は、上記脱ファジィ化器から出
力される問い合せの値に関係した値と上記事例蓄積装置
からの事例のインデックスの値とを入力し、上記脱ファ
ジィ化器から出力される問い合せの値に関係した値の中
に上記事例蓄積装置からの事例のインデックスの値と同
一のものが含まれるかを判定し、その判定結果を出力す
ることを特徴とする請求項１に記載の事例検索装置。
【請求項４】上記シソーラス記憶器として、入力され
る問い合せのインデックスの値と同じインデックスに属
する値の中から関係する値をその関係の度合いと共に出
力する第２のインデックス内自己ファジィシソーラス記
憶器を具備すると共に、上記同異判定器として、上記第
２のインデックス内自己ファジィシソーラス記憶器から
の問い合せの値に関係するインデックスの値およびその
関係の度合いと、上記事例蓄積装置からの同じインデッ
クスに付与された値とを入力し、判定結果として当該イ
ンデックスの一致度を出力する第１の関係評価器を具備
することを特徴とする請求項１に記載の事例検索装置。
【請求項５】上記シソーラス記憶器として、入力され
る問い合せのインデックスの値と同じインデックスに属
する値の中から関係した値をその関係の度合いと共に出
力する第１のインデックス内自己ファジィシソーラス記
憶器をさらに具備すると共に、関係の度合いの閾値を予
め設定した閾値設定器と、上記第１のインデックス内自
己ファジィシソーラス記憶器からの問い合せの値に関係
するインデックスの値およびその関係の度合いと、上記
閾値設定器から出力される閾値とを入力し、問い合せの
値に関係した値を選択して出力する脱ファジィ化器とを
さらに具備し、上記同異判定器を第１の同異判定器とす
るのに対し、上記脱ファジィ化器から出力される問い合
せの値に関係した値と上記事例蓄積装置からの事例のイ
ンデックスの値とを入力し、上記脱ファジィ化器から出
力される問い合せの値に関係した値の中に上記事例蓄積
装置からの事例のインデックスの値と同一のものが含ま
れるかを判定し、その判定結果を出力する第２の同異判
定器をさらに具備することを特徴とする請求項２に記載
の事例検索装置。
【請求項６】上記シソーラス記憶器として、入力され
る問い合せのインデックスの値と同じインデックスに属
する値の中から関係する値をその関係の度合いと共に出
力する第２のインデックス内自己ファジィシソーラス記
憶器をさらに具備すると共に、上記同異判定器として、
上記第２のインデックス内自己ファジィシソーラス記憶
器からの問い合せの値に関係するインデックスの値およ
びその関係の度合いと、上記事例蓄積装置からの同じイ
ンデックスに付与された値とを入力し、判定結果として
当該インデックスの一致度を出力する第１の関係評価器
をさらに具備することを特徴とする請求項２または５の
いずれかに記載の事例検索装置。
【請求項７】上記シソーラス記憶器として、上記問い
合せのインデックスの値とは別のインデックスに属する
値の中から関係した値を出力するインデックス間相互シ
ソーラス記憶器を具備すると共に、上記同異判定器とし
て、問い合わせのインデックスに付与された値をさらに
入力し、上記インデックス間相互シソーラス記憶器から
のインデックスの値及び問い合わせのインデックスに付
与された値の中に上記事例蓄積装置からの事例のインデ
ックスの値と同一のものが含まれるかを判定し、その判
定結果を出力する第３の同異判定器を具備することを特
徴とする請求項１に記載の事例検索装置。
【請求項８】上記シソーラス記憶器として、上記問い
合せのインデックスの値に関係した別のインデックスの
値をその関係の度合いと共に出力する第１のインデック
ス間相互ファジィシソーラス記憶器を具備すると共に、
関係の度合いの閾値を予め設定した閾値設定器と、上記
第１のインデックス間相互ファジィシソーラス記憶器か
らの問い合せの値に関係した別のインデックスの値およ
びその関係の度合いと、上記閾値設定器から出力される
閾値とを入力し、問い合せの値に関係した値を選択して
出力する脱ファジィ化器とをさらに具備し、上記同異判
定器として、上記脱ファジィ化器を介して選択された上
記第１のインデックス間相互ファジィシソーラス記憶器
からの問い合せの値に関係した別のインデックスの値及
び問い合わせのインデックスに付与された値の中に、上
記事例蓄積装置からの事例のインデックスに付与された
値と同一のものが含まれるかを判定し、その判定結果を
出力する第４の同異判定器を具備することを特徴とする
請求項１に記載の事例検索装置。
【請求項９】上記シソーラス記憶器として、上記問い
合せのインデックスの値に関係した別のインデックスの
値をその関係の度合いと共に出力する第１のインデック
ス間相互ファジィシソーラス記憶器をさらに具備すると
共に、関係の度合いの閾値を予め設定した閾値設定器
と、上記第１のインデックス間相互ファジィシソーラス
記憶器からの問い合せの値に関係した別のインデックス
の値およびその関係の度合いと、上記閾値設定器から出
力される閾値とを入力し、問い合せの値に関係した値を
選択して出力する脱ファジィ化器とをさらに具備し、上
記同異判定器として、上記脱ファジィ化器を介して選択
された上記第１のインデックス間相互ファジィシソーラ
ス記憶器からの問い合せの値に関係した別のインデック
スの値及び問い合わせのインデックスに付与された値の
中に、上記事例蓄積装置からの事例のインデックスに付
与された値と同一のものが含まれるかを判定し、その判
定結果を出力する第４の同異判定器をさらに具備するこ
とを特徴とする請求項７に記載の事例検索装置。
【請求項１０】問い合わせのインデックスに付与され
た値と、上記事例蓄積装置からの事例のインデックスの
値とが同一か否かを判定し、その判定結果を上記評価統
合器の入力の一部とする第５の同異判定器をさらに具備
することを特徴とする請求項７ないし９のいずれかに記
載の事例検索装置。
【請求項１１】上記シソーラス記憶器として、問い合
わせのインデックスの値に関係した別のインデックスの
値をその関係の度合いと共に出力する第２のインデック
ス間相互ファジィシソーラス記憶器を具備すると共に、
上記同異判定器として、上記第２のインデックス間相互
ファジィシソーラス記憶器からのインデックスの値とそ
の関係の度合いと、問い合わせからのインデックスに付
与された値と、上記事例蓄積装置からのインデックスに
付与された値とを入力し、上記第１のインデックス間相
互ファジィシソーラス記憶器からの値及び問い合わせか
らのインデックスに付与された値の中に、上記事例蓄積
装置からのインデックスに付与された値と同一のものが
あるか否かを判定し、判定結果として一致度を出力する
第２の関係評価器を具備することを特徴とする請求項１
に記載の事例検索装置。
【請求項１２】上記シソーラス記憶器として、問い合
わせのインデックスの値に関係した別のインデックスの
値をその関係の度合いと共に出力する第３のインデック
ス間相互ファジィシソーラス記憶器を具備すると共に、
上記同異判定器として、上記第３のインデックス間相互
ファジィシソーラス記憶器からのインデックスの値とそ
の関係の度合いと、問い合わせからのインデックスに付
与された値と、上記事例蓄積装置からのインデックスに
付与された値とを入力し、上記第３のインデックス間相
互ファジィシソーラス記憶器からの値及び問い合わせか
らのインデックスに付与された値の中に、上記事例蓄積
装置からのインデックスに付与された値と同一のものが
あるか否かを判定し、判定結果として一致度を出力する
第３の関係評価器を具備することを特徴とする請求項１
に記載の事例検索装置。
【請求項１３】上記シソーラス記憶器として、問い合
わせのインデックスの値に関係した別のインデックスの
値をその関係の度合いと共に出力する第３のインデック
ス間相互ファジィシソーラス記憶器をさらに具備すると
共に、上記同異判定器として、上記第３のインデックス
間相互ファジィシソーラス記憶器からのインデックスの
値とその関係の度合いと、問い合わせからのインデック
スに付与された値と、上記事例蓄積装置からのインデッ
クスに付与された値とを入力し、上記第３のインデック
ス間相互ファジィシソーラス記憶器からの値及び問い合
わせからのインデックスに付与された値の中に、上記事
例蓄積装置からのインデックスに付与された値と同一の
ものがあるか否かを判定し、判定結果として一致度を出
力する第３の関係評価器をさらに具備することを特徴と
する請求項１１に記載の事例検索装置。
【請求項１４】上記同異判定器として、問い合わせの
インデックスに付与された値と、上記事例蓄積装置から
の事例のインデックスの値とが同一か否かを判定し、そ
の判定結果を上記評価統合器の入力の一部とする第６の
同異判定器をさらに具備することを特徴とする請求項１
１ないし１３のいずれかに記載の事例検索装置。
【請求項１５】上記評価統合器として、入力される判
定結果の代数積演算を行う代数積器を具備することを特
徴とする請求項５，６，９，１０，１３，１４のいずれ
かに記載の事例検索装置。
【請求項１６】上記評価統合器として、入力される判
定結果の代数和演算を行う代数和器を具備することを特
徴とする請求項５，６，９，１０，１３，１４のいずれ
かに記載の事例検索装置。
【請求項１７】上記評価統合器からの類似性尺度と上
記事例蓄積装置からの事例との組を入力し、これらを上
記類似性尺度が大きい順に順序付けして、その順序付け
られた組を再び上記類似事例提示器に出力する順序付け
器をさらに具備することを特徴とする請求項１ないし１
６のいずれかに記載の事例検索装置。
【請求項１８】上記評価統合器からの類似性尺度と上
記事例蓄積装置からの事例との組を入力し、これらの中
から上記類似性尺度が大きいものを選択して、その選択
された組を再び上記類似事例提示器に出力する上位選択
器をさらに具備することを特徴とする請求項１ないし１
７のいずれかに記載の事例検索装置。