JP2003108377A - 知識ルール変換装置、エキスパートシステム、知識ルール変換プログラムおよびエキスパートシステムの構築方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 任意のルール表現方式をReteアルゴリズム
が採用するルール表現方式に変更すること。 【解決手段】ＣＰＵ４２０は、ルールの条件部に優先条
件が存在する場合には括弧解消処理を実行し、ルールの
条件部に拡張ＯＲ結合演算子が含まれる場合には拡張Ｏ
Ｒ結合分割処理の処理ルーチンを実行する。ＣＰＵ４２
０はまた、ルールが条件確信度ルールである場合には、
条件確信度を確信度が格納された新たな変数に置き換え
る条件確信度対応処理を実行する。ＣＰＵ４２０は、さ
らに、ルールが結論確信度ルールである場合には、確信
度を格納する新たな変数と確信度を集計する関数をルー
ルに導入する結論確信度対応処理を実行する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、推論によって問題
解決を図るエキスパートシステムに関する。

【０００２】

【従来の技術】故障診断、医療診断といった分野におい
て、電子計算機を用いて故障箇所の特定、病状の特定を
図るエキスパートシステムが提案されている。エキスパ
ートシステムでは、一般的に、問題解決のための知識を
予め独自のルールと関連付けて知識データベースに格納
しておき、与えられた入力に基づいてルールを実行する
ことによって結論が得られる。

【０００３】ルールを高速に実行するアルゴリズムとし
ては、例えば、リート（Rete）アルゴリズムが知られて
いる。このReteアルゴリズムは、前向き推論用ルールを
高速処理する方式であり、ルールの条件部をネットワー
クに展開し、処理の履歴情報をネットワークのノード情
報として記憶することによって、条件比較の重複処理を
回避し、ルール処理の高速化を実現している。したがっ
て、エキスパートシステムの推論エンジンとして、Rete
アルゴリズムを用いる推論エンジンを用いれば、入力に
対する結論を高速に得ることができる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、エキス
パートシステムを構築、編集するためには、知識とルー
ルとの関連付け作業が必要であり、精度の高いエキスパ
ートシステムを構築するためには、確信度（曖昧処理）
の導入等、より細かなルール設定が必要となる。したが
って、エキスパートシステムでは、一般的に、各システ
ム毎に独自のルール表現方式が取られることが多い。

【０００５】これに対して、Reteアルゴリズムのルール
表現方式は、ルールの条件部にＡＮＤ結合演算子および
ＯＲ結合演算子の記述しか許容せず、確信度を用いたル
ール表現方式を適用することができないという問題があ
る。したがって、高速なルール実行処理を実現できるも
のの、エキスパートシステムの精度、管理、編集の側面
からは効率的なルール表現方式とはいえなかった。

【０００６】本発明は、上記問題を解決するためになさ
れたものであり、任意のルール表現方式をReteアルゴリ
ズムが採用するルール表現方式に変更することを目的と
する。また、任意のルール表現方式の編集用知識ベース
から、Reteアルゴリズムを用いた推論処理を実行するエ
キスパートシステムを構築することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段およびその作用・効果】上
記課題を解決するために本発明の第１の態様は、知識ル
ール変換装置を提供する。本発明の第１の態様に係る知
識ルール変換装置は、拡張論理和結合演算子および確信
度計算による曖昧処理の少なくともいずれか一方を含む
第１のルールを受け取るルール受取部と、前記第１のル
ールを、処理の履歴情報をネットワークのノード情報と
して記憶するリートアルゴリズムのルール形式に合致す
る第２のルールに変換する変換部と、前記変換された第
２のルールを出力する出力部とを備えることを特徴とす
る。

【０００８】本発明の第１の態様に係る知識ルール変換
装置によれば、拡張論理和結合演算子および確信度計算
による曖昧処理の少なくともいずれか一方を含む第１の
ルールを、リート（Rete）アルゴリズムのルール形式に
合致する第２のルールに変換するので、任意のルール表
現方式をReteアルゴリズムが採用するルール表現方式に
変更することができる。したがって、任意のルール表現
方式のルールを用いて、Reteアルゴリズムを使用した高
速なルール実行処理を実行するための実行用知識データ
ベースを作成することができる。

【０００９】本発明の第１の態様に係る知識ルール変換
装置において、前記第２のルールは、論理積結合演算子
のみを含むルールであってもよい。かかる場合には、ル
ールの記述が単純化され、ルールの実行速度を向上させ
ることができる。また、ハードウェアにてルールの実行
処理を実行する場合には、回路を単純化することができ
る。

【００１０】本発明の第１の態様に係る知識ルール変換
装置において、前記第１および第２のルールは、条件を
規定する条件部と、規定された条件が満たされた場合の
結論を記述する結論部とを有し、前記変換部は、前記第
１のルールの条件部に確信度を比較する記述が含まれて
いる場合には、前記第１のルールの条件部に対して前記
確信度が格納された新たな変数を導入することによって
前記第１のルールを前記第２のルールに変換しても良
い。

【００１１】本発明の第１の態様に係る知識ルール変換
装置によれば、第１のルールの条件部に確信度を比較す
る記述が含まれている場合には、第１のルールの条件部
に対して確信度が格納された新たな変数を導入するの
で、第１のルールの条件部に確信度を比較する記述が含
まれていても、Reteアルゴリズムが実行し得るルールを
得ることができる。

【００１２】本発明の第１の態様係る知識ルール変換装
置において、前記第１および第２のルールは、条件を規
定する条件部と、規定された条件が満たされた場合の結
論を記述する結論部とを有し、前記変換部は、前記第１
のルールの結論部に確信度を設定する記述が含まれてい
る場合には、前記確信度が格納された変数と、確信度を
集計するための関数とを前記第１のルールの結論部に挿
入することによって前記第１のルールを前記第２のルー
ルに変換しても良い。

【００１３】本発明の第１の態様に係る知識ルール変換
装置によれば、第１のルールの結論部に確信度を設定す
る記述が含まれている場合には、確信度が格納された変
数と、確信度を集計するための関数とを第１のルールの
結論部に挿入するので、第１のルールの結論部に確信度
を設定する記述が含まれていても、Reteアルゴリズムが
実行し得るルールを得ることができる。

【００１４】本発明の第１の態様に係る知識ルール変換
装置において、前記第１および第２のルールは、条件を
記述する条件部と、規定された条件が満たされた場合の
結論を記述する結論部とを有し、前記変換部は、前記第
１のルールの条件部に優先的に処理されるべき優先条件
が存在する場合には、条件部に前記優先条件を有すると
共に結論部に一時変数を有する新たなルールを生成する
新ルール生成部と、前記第１のルールの優先条件を前記
生成した新たなルールで置換する置換部とを備えても良
い。

【００１５】本発明の第１の態様に係る知識ルール変換
装置によれば、第１のルールの条件部に優先的に処理さ
れるべき優先条件が存在する場合には、条件部に優先条
件を有すると共に結論部に一時変数を有する新たなルー
ルを生成し、第１のルールの優先条件を生成した新たな
ルールで置換するので、第１のルールの条件部に優先的
に処理されるべき優先条件が存在する場合であっても、
Reteアルゴリズムが実行し得るルールを得ることができ
る。

【００１６】本発明の第２の態様は、エキスパートシス
テムを提供する。本発明の第２の態様に係るエキスパー
トシステムは、拡張論理和結合演算子および確信度計算
による曖昧処理の少なくともいずれか一方を含む第１の
ルールを受け取るルール受取部と、前記第１のルール
を、処理の履歴情報をネットワークのノード情報として
記憶するリートアルゴリズムのルール形式に合致する第
２のルールに変換する変換部と、推論実行時に参照され
るルールを格納するルール格納部と、前記変換された第
２のルールを前記ルール格納部へ出力する出力部と、前
記ルール格納部に格納されている第２のルールを参照し
て、リートアルゴリズムを用いて推論を実行する推論エ
ンジンとを備えることを特徴とする。

【００１７】本発明の第２の態様に係るエキスパートシ
ステムによれば、第１のルールをリートアルゴリズムの
ルール形式に合致する第２のルールに変換して、推論実
行時に参照されるルールを格納するルール格納部に格納
するので、任意のルール表現方式の編集用知識ベースか
ら、Reteアルゴリズムを用いた推論処理を実行するエキ
スパートシステムを構築することができる。また、Rete
アルゴリズムを用いて推論を実行するので、高速な推論
実行処理を実行することができる。

【００１８】本発明の第２の態様に係るエキスパートシ
ステムは、この他にも、本発明の第１の態様に係る知識
ルール変換装置と同様にして種々の態様にて実現され得
る。

【００１９】本発明の第３の態様は、エキスパートシス
テムを提供する。本発明の第３の態様に係るエキスパー
トシステムは、確信度を含む入力を受け取る入力受取部
と、前記入力に含まれる確信度を用いて参照情報を生成
する参照情報生成部と、処理の履歴情報をネットワーク
のノード情報として記憶するリートアルゴリズムのルー
ル形式に合致すると共に確信度に関する変数を含むルー
ルを格納するルール格納部と、前記ルール格納部に格納
されているルールおよび前記参照情報を参照して、リー
トアルゴリズムを用いて推論を実行する推論エンジン
と、推論の結論を報知する報知部とを備えることを特徴
とする。

【００２０】本発明の第３の態様に係るエキスパートシ
ステムによれば、推論実行に際してReteアルゴリズムを
用いるので、入力された入力に対する推論実行を高速に
実行することができる。また、ルール格納部は、リート
アルゴリズムのルール形式に合致すると共に確信度に関
する変数を含むルールを格納しているので、入力に確信
度が含まれている場合であっても、Reteアルゴリズムを
用いて高速なルール実行処理を実現することができる。

【００２１】本発明の第４の態様は、知識ルール変換プ
ログラムを提供する。本発明の第４の態様に係る知識ル
ール変換プログラムは、拡張論理和結合演算子および確
信度計算による曖昧処理の少なくともいずれか一方を含
む第１のルールを受け取る機能と、前記第１のルール
を、処理の履歴情報をネットワークのノード情報として
記憶するリートアルゴリズムのルール形式に合致する第
２のルールに変換する機能と、前記変換された第２のル
ールを出力する機能とをコンピュータによって実現させ
ることを特徴とする。

【００２２】本発明の第４の態様に係る知識ルール変換
プログラムによれば、本発明の第１の態様に係る知識ル
ール変換装置と同様の作用効果を得ることができる。ま
た、本発明の第４の態様に係る知識ルール変換プログラ
ムは、本発明の第１の態様に係る知識ルール変換装置と
同様にして種々の態様にて実現され得る。

【００２３】本発明の第５の態様は、エキスパートシス
テムを構築するためのプログラムを提供する。本発明の
第５の態様に係るプログラムは、拡張論理和結合演算子
および確信度計算による曖昧処理の少なくともいずれか
一方を含む第１のルールを受け取る機能と、前記第１の
ルールを、処理の履歴情報をネットワークのノード情報
として記憶するリートアルゴリズムのルール形式に合致
する第２のルールに変換する機能と、前記変換された第
２のルールをルール格納部へ格納する機能とをコンピュ
ータによって実現させることを特徴とする。

【００２４】本発明の第５の態様に係るプログラムによ
れば、本発明の第２の態様に係るエキスパートシステム
と同様の作用効果を得ることができる。また、本発明の
第５の態様に係るプログラムは、本発明の第２の態様に
係るエキスパートシステムと同様にして種々の態様にて
実現され得る。

【００２５】本発明の第６の態様は、エキスパートシス
テムの構築方法を提供する。本発明の第６の態様に係る
エキスパートシステムの構築方法は、拡張論理和結合演
算子および確信度計算による曖昧処理の少なくともいず
れか一方を含む第１のルールを受け取り、前記第１のル
ールを、処理の履歴情報をネットワークのノード情報と
して記憶するリートアルゴリズムのルール形式に合致す
る第２のルールに変換し、前記変換した第２のルールを
ルール格納部へ格納することを特徴とする。

【００２６】本発明の第６の態様に係るエキスパートシ
ステムの構築方法によれば、本発明の第２の態様に係る
エキスパートシステムと同様の作用効果を得ることがで
きる。また、本発明の第６の態様に係るエキスパートシ
ステムの構築方法は、本発明の第２の態様に係るエキス
パートシステムと同様にして種々の態様にて実現され得
る。

【００２７】

【発明の実施の形態】以下、本発明に係る知識ルール変
換装置について図面を参照しつつ、実施例に基づいて説
明する。 Ａ．エキスパートシステムの構成： Ｂ．エキスパートシステムの構築： Ｃ．その他の実施例：

【００２８】Ａ．エキスパートシステムの構成：本実施
例に係る知識ルール変換装置を含むエキスパートシステ
ムの構成について図１を参照して説明する。図１は本実
施例に係る知識ルール変換装置を含むエキスパートシス
テムの一例を示す説明図である。

【００２９】エキスパートシステム１０は、実行用のル
ールを格納する実行用知識ベース２０、実行用知識ベー
ス２０に格納されているルールを参照して推論を実行す
る推論エンジン２５、任意のルール表現方式を採用する
編集用知識ベース３０を用いて実行用知識ベース２０を
構築、編集する際に、ルール表現方式を実行用知識ベー
ス２０が採用するルール表現方式に変換する知識ルール
変換装置４０を備えている。なお、ルールは、一般的
に、与えられた入力に対して条件を与える条件部と、与
えられた入力が条件を満たす場合に実行すべき結論を与
える結論部とを備えている。

【００３０】本実施例における推論エンジン２５は、前
向き推論用ルールの高速処理方式として知られているRe
teアルゴリズムを用いて推論を実行する。知識用データ
ベース２０には、Reteアルゴリズムが許容するルール表
現方式で記述された複数のルールが格納されている。通
常、Reteアルゴリズムは、ＡＮＤ演算結合、ＯＲ演算結
合を用いたルールの記述を許容し、確信度を用いたルー
ルの記述を許容しない。

【００３１】編集用知識ベース３０に対する編集作業
は、知識ベース編集装置３５によって実行される。知識
ベース編集装置３５には、キーボード、マウス等の入力
装置、入力値を表示する表示装置、入力値に基づいてル
ールを生成する演算装置等が含まれる。

【００３２】図２を参照して知識ルール変換装置４０に
ついて説明する。図２は本実施例に係る知識ルール変換
装置４０の内部構成を概念的に示す説明図である。ルー
ル変換装置４０は、変換すべき第１のルールを受け取る
入力部４１、変換処理を実行する変換処理実行部４２、
変換済みのルール（第２のルール）を出力する出力部４
３を備えている。

【００３３】入力部４１は、無線または有線入力に対応
するインターフェースを備えており、エキスパートシス
テム１０を構築、編集する際には、編集用知識ベース３
０とケーブル、ネットワーク、無線を介して接続され
る。

【００３４】変換処理実行部４２は、任意のルール表現
形式で記述されている第１のルールをReteアルゴリズム
が取り扱い可能な第２のルールに変換する、知識ルール
変換装置４０の中枢部である。変換処理実行部４２は、
後述する変換処理を実行する中央演算装置（ＣＰＵ）４
２０、種々のルールに対応する変換処理の態様を格納す
るＲＯＭ４２１、変換処理実行時に一時的に発生する処
理結果等を格納するＲＡＭ４２２を備えている。

【００３５】出力部４３は、無線または有線入力に対応
するインターフェースを備えており、エキスパートシス
テム１０を構築、編集する際には、実行用知識ベース２
０とケーブル、ネットワーク、無線を介して接続され、
変換処理実行部４２における変換処理により得られた第
２のルールを実行用知識データベース２０に送出する。

【００３６】Ｂ．エキスパートシステムの構築：図３を
参照して、本実施例に係る知識ルール変換装置を用いた
エキスパートシステムの構築手順について説明する。図
３は本実施例に係る知識ルール変換装置によって実行さ
れるルール変換処理ルーチンを示すフローチャートであ
る。

【００３７】本処理ルーチンは、知識ベース編集装置３
５を用いて編集用知識ベースを編集、作成した後に、編
集、作成内容を実行用知識ベース２０に反映して、エキ
スパートシステムを構築、編集するために実行される。

【００３８】知識ルール変換装置４０の中央演算処理装
置（ＣＰＵ）４２０は、編集用知識ベース３０に変換す
べき次のルールが存在するか否かを判定する（ステップ
Ｓ１００）。ＣＰＵ４２０は、次のルールが存在しない
と判定した場合には（ステップＳ１００：Ｎｏ）、本処
理ルーチンを終了する。

【００３９】ＣＰＵ４２０は、変換すべき次のルールが
存在すると判定した場合には（ステップＳ４１：Ｙｅ
ｓ）、編集用知識ベース３０から次のルールを取得し
（ステップＳ１１０）、ルールの条件部に括弧、すなわ
ち、条件の優先的な処理を指定する優先条件が存在する
か否かを判定する（ステップＳ１２０）。ＣＰＵ４２０
は、ルールの条件部に括弧が存在すると判定した場合に
は（ステップＳ１２０：Ｙｅｓ）、ＲＯＭ４２１から括
弧解消処理の処理ルーチンを取得し、括弧を解消する括
弧解消処理を実行する（ステップＳ１３０）。ＣＰＵ４
２０は、ルールの条件部に括弧が存在しなくなるまで括
弧解消処理を実行する。

【００４０】括弧解消処理について説明する。一般的
に、ルールの条件部における演算子の実行優先順位は論
理積（ＡＮＤ）結合演算子、論理和（ＯＲ）結合演算子
の順であるが、括弧「（）」を用いることによって、実
行優先順位を変更することができる。本実施例では、括
弧を解消してルールを単純化するために、条件部に括弧
がある場合には、括弧内の条件と一時的な変数（新たな
変数）を結合部に導入した新たなルールを生成し、元の
ルールの括弧内の条件を一時的変数で置換することによ
って条件部における括弧を１つ解消する。この処理は、
上述のように、条件部に括弧が存在しなくなるまで繰り
返して実行される。

【００４１】元のルール（第１のルール）が以下のよう
に記述されている場合を例にとって置換の手順を説明す
る。 IF (A is a OR (B is b AND C is c OR D is d)) AND E
is e THEN X is x

【００４２】最初のルーチンにて、以下のように条件部
の最初の括弧内の条件を条件部に有し、一時的変数Temp
1を結論部に有する新たなルールが生成される。新たに
生成されたルールは、ＲＡＭ２４２に一時的に格納され
る。 IF A is a OR (B is b AND C is c OR D is d) THEN Te
mp 1 （新ルール１）

【００４３】次の繰り返しルーチンにて、以下のように
２つ目の括弧内の条件を条件部に有し、一時的変数Temp
2を結論部に有する新たなルールが生成される。新たに
生成されたルールは、ＲＡＭ２４２に一時的に格納され
る。 IF B is b AND C is c OR D is d THEN Temp 2 （新ル
ール２）

【００４４】新ルール１の括弧を新ルール２で置換して IF A is a OR Temp 2 THEN Temp 1 とし、最後に元のルールの括弧を置換後の新ルール１を
用いて置換して IF Tenp1 AND E is e THEN X is x の変換後のルール（第２のルール）を得る。

【００４５】ＣＰＵ４２０は、条件部に括弧は存在しな
いと判定した場合には（ステップＳ１２０：Ｎｏ）、取
得したルールが条件部に拡張ＯＲ結合演算子を含むルー
ルであるか否かを判定する（ステップＳ１４０）。ＣＰ
Ｕ４２０は、取得したルールが条件部に拡張ＯＲ結合演
算子を含むルールであると判定した場合には（ステップ
Ｓ１４０：Ｙｅｓ）、ＲＯＭ４２１から拡張ＯＲ結合分
割処理の処理ルーチンを取得し、拡張ＯＲ結合演算子を
分割する拡張ＯＲ結合分割処理を実行し（ステップＳ１
５０）、ステップＳ１６０に移行する。この結果、ルー
ルには拡張ＯＲ結合演算子が含まれなくなり、Reteアル
ゴリズムによるルール実行処理が可能になる。

【００４６】拡張ＯＲ結合分割処理について説明する。
本実施例では、最小成立数をｎとした場合、その最小成
立数を指定するＯＲ結合演算子をＯＲ(n)と表す。例え
ば、通常のＯＲ結合演算子は、ＯＲ(1)結合演算子と表
される。

【００４７】この拡張ＯＲ結合分割処理では、ｍ個の条
件がＯＲ(n)結合されているルールについて、条件をｎ
個ずつのmＣn個の全ての組み合わせに分割し、それぞれ
について条件をＡＮＤ結合演算子を用いて結合した条件
文を条件部に含み、結論部には元のルールと同一の条件
文を含むルールを生成する。なお、分割によって生成さ
れる新たなルールの結論部はいずれの新たなルールにお
いても同一であるため、結合部には、他の新たなルール
の結合部を参照する条件文を用いても良い。

【００４８】元のルール（第１のルール）が以下のよう
に記述されている場合を例にとって分割の手順を説明す
る。 IF A is a OR(2) B is b OR(2) C is c THEN X is x この元のルール（第１のルール）は、 IF A is a AND B is b THEN X is x IF A is a AND C is c THEN X is x IF B is b AND B is b THEN X is x の３つのルールに分割されて第２のルールとなる。

【００４９】この他に、全体条件数のうちの成立数の割
合を指定するＯＲ結合演算子が用いられる場合には、次
のように分割することができる。全体条件数のうちの成
立数の割合を指定するＯＲ結合演算子をＯＲ(%)結合演
算子と表せば、ｍ個の条件がＯＲ(k%)結合演算子である
場合、少数切り上げ関数ceilを用いて、n=ceil(M*k/10
0)とすることにより、ＯＲ(k%)＝ＯＲ(n)の関係を成立
させることができる。したがって、ＯＲ(%)結合演算子
を含むルールに対しても上記の手順と同一の手順にてル
ールの分割を実行することができる。

【００５０】ＣＰＵ４２０は、取得したルールが拡張Ｏ
Ｒ結合演算子を含まないルールであると判定した場合に
は（ステップＳ１４０：Ｎｏ）、ステップＳ１６０に移
行する。ＣＰＵ１６０は、取得したルールがルールの条
件部でオブジェクトの確信度を参照し、その比較を行う
条件確信度ルールであるか否かを判定する（ステップＳ
１６０）。ＣＰＵ４２０は、取得したルールが条件確信
度ルールであると判定した場合には（ステップＳ１６
０：Ｙｅｓ）、ＲＯＭ４２１から条件確信度を確信度が
格納された新たな変数に置き換える条件確信度対応処理
の処理ルーチンを取得し、条件確信度対応処理を実行し
（ステップＳ１７０）、ステップＳ１８０に移行する。

【００５１】条件確信度対応処理について説明する。こ
の処理では、条件部でオブジェクトの確信度を参照し、
その比較を行っている条件確信度ルールが処理対象とな
る。本実施例では、元のルール（第１のルール）の条件
部における、確信度の参照、比較の条件文を、ＡＮＤ結
合演算子と確信度が格納された新たな変数によって置換
する。

【００５２】元のルール（第１のルール）が以下のよう
に記述されている場合を例にとって置換の手順を説明す
る。 IF X is x (cf > 0.5) THEN Y is y 条件部における確信度の参照、比較の条件文(cf > 0.5)
を新たな変数 X_is_x_CFとＡＮＤ結合演算子とで置き
換えて以下の変換後のルール（第２のルール）を得る。 IF X is x AND X_is_x_CF > 0.5 THEN Y is y

【００５３】ＣＰＵ４２０は、取得したルールが条件確
信度ルールでないと判定した場合には（ステップＳ１６
０：Ｎｏ）、ステップＳ１８０に移行する。ＣＰＵ４２
０は、取得したルールは、ルールで使用されるオブジェ
クトの属性として確信度を設定する結論確信度ルールで
あるか否かを判定する（ステップＳ１８０）。ＣＰＵ４
２０は、取得したルールは結論確信度ルールであると判
定した場合には（ステップＳ１８０：Ｙｅｓ）、ＲＯＭ
４２１から確信度を格納する新たな変数と確信度を集計
する関数をルールに導入する結論確信度対応処理の処理
ルーチンを取得し、結論確信度対応処理を実行し（ステ
ップＳ１９０）、ステップＳ２００に移行する。

【００５４】結論確信度対応処理について説明する。こ
の処理では、結論部において、ルールで使用されるオブ
ジェクトの属性として確信度を設定する結論確信度ルー
ルが処理対象となる。本実施例では、元のルール（第１
のルール）の結論部における、確信度の参照、確信度の
設定の条件文を、確信度が格納された新たな変数と確信
度を集計する新たな関数によって置換する。

【００５５】元のルール（第１のルール）が以下のよう
に記述されている場合を例にとって置換の手順を説明す
る。 IF A is a THEN X is x (CF=0.8) 結論部における確信度の参照、確信度設定の条件文X is
x (CF=0.8)を、新たな確信度を格納する変数 X_is_x_C
Fで置き換え、変数 X_is_x_CFに対して確信度を与える
新たな確信度集計関数cffunc (X_is_x_CF, 0.8)を導入
して以下の変換後のルール（第２のルール）を得る。 IF A is a THEN X_is_x_CF X_is_x_CF = cffunc (X_is_x_CF, 0.8)

【００５６】ＣＰＵ４２０は、取得したルールは結論確
信度ルールでないと判定した場合には（ステップＳ１８
０：Ｎｏ）、ステップＳ２００に移行する。ＣＰＵ４２
０は、変換されたルールを実行用知識ベース２０に格納
して、ステップＳ１００にリターンする。

【００５７】以上説明したように、本実施例に係る知識
ルール変換装置およびエキスパートシステムによれば、
任意のルール表現形式のルールをReteアルゴリズムが実
行可能なルール表現形式に変換することができるので、
元のルールの表現形式に依存することなく、Reteアルゴ
リズムを用いたルール実行処理を実現するためのエキス
パートシステムを構築、編集することができる。

【００５８】例えば、従来、Reteアルゴリズムをでは確
信度（曖昧さ）を含むルールを許容しておらず、曖昧さ
を含む入力（推論条件）を用いてエキスパートシステム
を利用することはできなかったが、本実施例に係るエキ
スパートシステムによれば、実行用知識データベースに
曖昧さに対応したルールを格納することができるので、
曖昧さを含む入力に対しても効率的にルールを実行し、
推論を得ることができる。

【００５９】ルール編集時、構築時には、Reteアルゴリ
ズムが許容するルール表現形式よりも多くのルール（条
件結合演算子）を用いることができるので、条件部に用
いるルール数を低減することができると共に、ルールの
管理を容易化することができる。例えば、編集用知識ベ
ース３０では、条件部にＮ個以上成立することを必要と
するＯＲ(n)結合演算子を使用することができるので、
記述するルール数を削減することが可能となり、ルール
の管理を容易化することができる。

【００６０】ルールの実行時には、Reteアルゴリズムを
使用することができるので、元のルール（第１のルー
ル）を個別に解釈して実行処理する場合と比較して、ル
ール実行速度を高速化することができる。

【００６１】また、本実施例に係るルール変換装置４０
は、任意のルールをＡＮＤ結合演算子のみを含むルール
変換するので、ルールの実行を単純化することが可能と
なり、ルール実行処理を高速化することができる。

【００６２】Ｃ．他の実施例：上記手法により構築、編
集されたエキスパートシステム１０は、推論条件を入力
するための入力装置を接続することによって、故障診断
等のエキスパートシステムとして用いられる。推論エン
ジン２５は、入力装置を介して入力された推論条件を用
いて、実行用知識データベース２０に格納されているRe
teアルゴリズム対応ルール（第２のルール）を実行する
ことにより、結論を導き出す。確信度を格納する変数、
確信度を集計する確信度集計関数を用いて変換された第
２のルールを用いて推論を実行するので、推論条件に確
信度が付されている場合であっても、Reteアルゴリズム
を用いて高速な実行処理を実現することができる。

【００６３】以上、実施例に基づき本発明に係る知識ル
ール変換装置およびエキスパートシステムを説明してき
たが、上記した発明の実施の形態は、本発明の理解を容
易にするためのものであり、本発明を限定するものでは
ない。本発明は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱
することなく、変更、改良され得ると共に、本発明には
その等価物が含まれることはもちろんである。

【００６４】上記実施例では、Reteアルゴリズムが許容
するルールへ変換するために、括弧解消処理、拡張ＯＲ
結合分割処理、条件確信度対応処理、結論確信度対応処
理を用いてルール変換を実行しているが、この他の処理
を適用して第２のルールを得ても良い。また、前記４つ
の処理のうち、１つの処理、または任意の組み合わせの
処理を用いてルール変換を実行してもよい。

【００６５】また、上記実施例では、第２のルールはＡ
ＮＤ結合演算子のみを有するが、ＯＲ結合演算子を含む
ように第１のルールを変換しても良い。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施例に係る知識ルール変換装置を含むエキ
スパートシステムの一例を示す説明図である。

【図２】本実施例に係る知識ルール変換装置４０の内部
構成を概念的に示す説明図である。

【図３】本実施例に係る知識ルール変換装置によって実
行されるルール変換処理ルーチンを示すフローチャート
である。

【符号の説明】

１０…エキスパートシステム ２０…実行用知識ベース ２５…推論エンジン ３０…編集用知識ベース ３５…知識ベース編集装置 ４０…知識ルール変換装置 ４１…入力部 ４２…変換処理実行部 ４３…出力部 ４２０…ＣＰＵ ４２１…ＲＯＭ ４２２…ＲＡＭ

Claims (14)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 知識ルール変換装置であって、 拡張論理和結合演算子および確信度計算による曖昧処理
   の少なくともいずれか一方を含む第１のルールを受け取
   るルール受取部と、 前記第１のルールを、処理の履歴情報をネットワークの
   ノード情報として記憶するリートアルゴリズムのルール
   形式に合致する第２のルールに変換する変換部と、 前記変換された第２のルールを出力する出力部とを備え
   る知識ルール変換装置。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の知識ルール変換装置に
   おいて、 前記第２のルールは、論理積結合演算子のみを含む知識
   ルール変換装置。
3. 【請求項３】 請求項１または請求項２に記載の知識ル
   ール変換装置において、 前記第１および第２のルールは、条件を規定する条件部
   と、規定された条件が満たされた場合の結論を記述する
   結論部とを有し、 前記変換部は、前記第１のルールの条件部に確信度を比
   較する記述が含まれている場合には、前記第１のルール
   の条件部に対して前記確信度が格納された新たな変数を
   導入することによって前記第１のルールを前記第２のル
   ールに変換する知識ルール変換装置。
4. 【請求項４】 請求項１または請求項２に記載の知識ル
   ール変換装置において、 前記第１および第２のルールは、条件を規定する条件部
   と、規定された条件が満たされた場合の結論を記述する
   結論部とを有し、 前記変換部は、前記第１のルールの結論部に確信度を設
   定する記述が含まれている場合には、前記確信度が格納
   された変数と、確信度を集計するための関数とを前記第
   １のルールの結論部に挿入することによって前記第１の
   ルールを前記第２のルールに変換する知識ルール変換装
   置。
5. 【請求項５】 請求項１に記載の知識ルール変換装置に
   おいて、 前記第１および第２のルールは、条件を記述する条件部
   と、規定された条件が満たされた場合の結論を記述する
   結論部とを有し、 前記変換部は、 前記第１のルールの条件部に優先的に処理されるべき優
   先条件が存在する場合には、条件部に前記優先条件を有
   すると共に結論部に一時変数を有する新たなルールを生
   成する新ルール生成部と、 前記第１のルールの優先条件を前記生成した新たなルー
   ルで置換する置換部とを備える知識ルール変換装置。
6. 【請求項６】 エキスパートシステムであって、 拡張論理和結合演算子および確信度計算による曖昧処理
   の少なくともいずれか一方を含む第１のルールを受け取
   るルール受取部と、 前記第１のルールを、処理の履歴情報をネットワークの
   ノード情報として記憶するリートアルゴリズムのルール
   形式に合致する第２のルールに変換する変換部と、 推論実行時に参照されるルールを格納するルール格納部
   と、 前記変換された第２のルールを前記ルール格納部へ出力
   する出力部と、 前記ルール格納部に格納されている第２のルールを参照
   して、リートアルゴリズムを用いて推論を実行する推論
   エンジンとを備えるエキスパートシステム。
7. 【請求項７】 請求項６に記載のエキスパートシステム
   において、 前記第２のルールは、論理積結合演算子のみを含むエキ
   スパートシステム。
8. 【請求項８】 請求項６または請求項７に記載のエキス
   パートシステムにおいて、 前記第１および第２のルールは、条件を規定する条件部
   と、規定された条件が満たされた場合の結論を記述する
   結論部とを有し、 前記変換部は、前記第１のルールの条件部に確信度を比
   較する記述が含まれている場合には、前記第１のルール
   の条件部に対して前記確信度が格納された新たな変数を
   導入することによって前記第１のルールを前記第２のル
   ールに変換するエキスパートシステム。
9. 【請求項９】 請求項６または請求項７に記載のエキス
   パートシステムにおいて、 前記第１および第２のルールは、条件を記述する条件部
   と、規定された条件が満たされた場合の結論を記述する
   結論部とを有し、 前記変換部は、前記第１のルールの結論部に確信度を設
   定する記述が含まれている場合には、前記確信度が格納
   された変数と、確信度を集計するための関数とを前記第
   １のルールの結論部に挿入することによって前記第１の
   ルールを前記第１のルールを前記第２のルールに変換す
   るエキスパートシステム。
10. 【請求項１０】 請求項６に記載のエキスパートシステ
    ムにおいて、 前記第１および第２のルールは、条件を記述する条件部
    と、規定された条件が満たされた場合の結論を記述する
    結論部とを有し、 前記変換部は、 前記第１のルールの条件部に優先的に処理されるべき優
    先条件が存在する場合には、条件部に前記優先条件を有
    すると共に結論部に一時変数を有する新たなルールを生
    成する新ルール生成部と、 前記第１のルールの優先条件を前記生成した新たなルー
    ルで置換するエキスパートシステム。
11. 【請求項１１】 エキスパートシステムであって、 確信度を含む入力を受け取る入力受取部と、 前記入力に含まれる確信度を用いて参照情報を生成する
    参照情報生成部と、 処理の履歴情報をネットワークのノード情報として記憶
    するリートアルゴリズムのルール形式に合致すると共に
    確信度に関する変数を含むルールを格納するルール格納
    部と、 前記ルール格納部に格納されているルールおよび前記参
    照情報を参照して、リートアルゴリズムを用いて推論を
    実行する推論エンジンと、 推論の結論を報知する報知部とを備えるエキスパートシ
    ステム。
12. 【請求項１２】 知識ルール変換プログラムであって、 拡張論理和結合演算子および確信度計算による曖昧処理
    の少なくともいずれか一方を含む第１のルールを受け取
    る機能と、 前記第１のルールを、処理の履歴情報をネットワークの
    ノード情報として記憶するリートアルゴリズムのルール
    形式に合致する第２のルールに変換する機能と、 前記変換された第２のルールを出力する機能とをコンピ
    ュータによって実現させる知識ルール変換プログラム。
13. 【請求項１３】 エキスパートシステムを構築するため
    のプログラムであって、 拡張論理和結合演算子および確信度計算による曖昧処理
    の少なくともいずれか一方を含む第１のルールを受け取
    る機能と、 前記第１のルールを、処理の履歴情報をネットワークの
    ノード情報として記憶するリートアルゴリズムのルール
    形式に合致する第２のルールに変換する機能と、 前記変換された第２のルールをルール格納部へ格納する
    機能とをコンピュータによって実現させるプログラム。
14. 【請求項１４】 エキスパートシステムの構築方法であ
    って、 拡張論理和結合演算子および確信度計算による曖昧処理
    の少なくともいずれか一方を含む第１のルールを受け取
    り、 前記第１のルールを、処理の履歴情報をネットワークの
    ノード情報として記憶するリートアルゴリズムのルール
    形式に合致する第２のルールに変換し、 前記変換した第２のルールをルール格納部へ格納するエ
    キスパートシステムの構築方法。