JP2761090B2 - エキスパートシステムの推論方法 - Google Patents
エキスパートシステムの推論方法Info
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- JP2761090B2 JP2761090B2 JP2258710A JP25871090A JP2761090B2 JP 2761090 B2 JP2761090 B2 JP 2761090B2 JP 2258710 A JP2258710 A JP 2258710A JP 25871090 A JP25871090 A JP 25871090A JP 2761090 B2 JP2761090 B2 JP 2761090B2
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Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
- B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
- B29C45/00—Injection moulding, i.e. forcing the required volume of moulding material through a nozzle into a closed mould; Apparatus therefor
- B29C45/17—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
- B29C45/76—Measuring, controlling or regulating
- B29C45/766—Measuring, controlling or regulating the setting or resetting of moulding conditions, e.g. before starting a cycle
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Injection Moulding Of Plastics Or The Like (AREA)
- Devices For Executing Special Programs (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、射出成形エキスパートシステムその他各種
のエキスパートシステムにおいて、複数の知識ベースの
推論結果を合成した答を求める場合に適用できるエキス
パートシステムの推論方法に関するものである。
のエキスパートシステムにおいて、複数の知識ベースの
推論結果を合成した答を求める場合に適用できるエキス
パートシステムの推論方法に関するものである。
（従来の技術） 従来より、知識工学の発展によりコンピューターを用
いた種々のエキスパートシステムが開発、実用化されて
いる。ここで言うエキスパートシステムとは、知識ベー
スと推論手続きを用いることにより、特定の問題領域の
専門家と同等の問題解決能力を持つコンピューターシス
テムである。現在までのエキスパートシステムとして
は、医療診断、故障診断、分子構造推定その他多数のも
のが開発されてきている。
いた種々のエキスパートシステムが開発、実用化されて
いる。ここで言うエキスパートシステムとは、知識ベー
スと推論手続きを用いることにより、特定の問題領域の
専門家と同等の問題解決能力を持つコンピューターシス
テムである。現在までのエキスパートシステムとして
は、医療診断、故障診断、分子構造推定その他多数のも
のが開発されてきている。
本発明を含む一般的なエキスパートシステムの概略構
成を第１図に示す。同図において、１はCRT（Cathode R
ay Tubeで所謂ブラウン管）、２はキーボード、３は対
象物の状態などを検出する各種センサー、４はコンピュ
ーター本体と前記CRT1、キーボード２、センサー３とを
繋ぐユーザーインターフェイスである。また５は制御シ
ステム、６は推論エンジン、７は知識ベース（全体）
で、これらはコンピューター本体に組み込まれている。
知識ベース（全体）７は各知識ベースKB1,KB2,…の集合
である。なお、11〜17はそれぞれの要素を結ぶ信号線で
ある。本エキスパートシステムの推論実行は、前記各知
識ベースKB1,KB2,…の何れかを呼び出し、推論エンジン
６により行なう。この推論の結果として、取り上げた問
題に対する答が得られる。
成を第１図に示す。同図において、１はCRT（Cathode R
ay Tubeで所謂ブラウン管）、２はキーボード、３は対
象物の状態などを検出する各種センサー、４はコンピュ
ーター本体と前記CRT1、キーボード２、センサー３とを
繋ぐユーザーインターフェイスである。また５は制御シ
ステム、６は推論エンジン、７は知識ベース（全体）
で、これらはコンピューター本体に組み込まれている。
知識ベース（全体）７は各知識ベースKB1,KB2,…の集合
である。なお、11〜17はそれぞれの要素を結ぶ信号線で
ある。本エキスパートシステムの推論実行は、前記各知
識ベースKB1,KB2,…の何れかを呼び出し、推論エンジン
６により行なう。この推論の結果として、取り上げた問
題に対する答が得られる。
一方プラスチックの射出成形不良対策のエキスパート
システムでは、成形不良の種類毎の対策知識を前記各知
識ベースKB1,KB2,…として用意し、発生した成形不良に
対応する知識ベースを選択して推論する。従って単一の
成形不良に対しては問題ないが、複数の成形不良が同時
に発生する場合は、従来次の何れかの方法を取らざるを
得なかった。
システムでは、成形不良の種類毎の対策知識を前記各知
識ベースKB1,KB2,…として用意し、発生した成形不良に
対応する知識ベースを選択して推論する。従って単一の
成形不良に対しては問題ないが、複数の成形不良が同時
に発生する場合は、従来次の何れかの方法を取らざるを
得なかった。
（ａ） どれか最も重大な成形不良のみを取り上げる。
（ｂ） 複数の成形不良の組合せ毎に対策の知識ベース
を作成し直す。
を作成し直す。
しかるに（ａ）の方法では、成形不良が複数発生して
いるのに、１個の成形不良しか解決できなかった。また
（ｂ）の方法では、複数の成形不良の組合せ数が多すぎ
て対策の知識ベースの作成に手間がかかりすぎるという
欠点があった。
いるのに、１個の成形不良しか解決できなかった。また
（ｂ）の方法では、複数の成形不良の組合せ数が多すぎ
て対策の知識ベースの作成に手間がかかりすぎるという
欠点があった。
（発明が解決しようとする課題） 上述のように、従来のエキスパートシステムでは、個
別の知識ベースを推論して個別の答を出すことしかでき
なかったので、射出成形不良対策のエキスパートシステ
ムで同時発生の複数の成形不良に対して対策を出したい
場合に、複数の成形不良には全く対応できないか、或い
は複数の成形不良の組合せ多数について膨大な知識ベー
スを作成しなければならないという問題点があった。
別の知識ベースを推論して個別の答を出すことしかでき
なかったので、射出成形不良対策のエキスパートシステ
ムで同時発生の複数の成形不良に対して対策を出したい
場合に、複数の成形不良には全く対応できないか、或い
は複数の成形不良の組合せ多数について膨大な知識ベー
スを作成しなければならないという問題点があった。
（課題を解決するための手段） このため本発明は、複数の知識ベースの推論結果を合
成した答を求めるエキスパートシステムにおいて、該当
の複数の知識ベースに重み付けし、各知識ベース毎の推
論結果の各変数値の範囲に前記重みを掛け、これらの重
み合計が最大の各変数区間を出力するもので、これを課
題解決のための手段とするものである。
成した答を求めるエキスパートシステムにおいて、該当
の複数の知識ベースに重み付けし、各知識ベース毎の推
論結果の各変数値の範囲に前記重みを掛け、これらの重
み合計が最大の各変数区間を出力するもので、これを課
題解決のための手段とするものである。
（作用） 該当する各知識ベースに重み付けし、各知識ベースの
推論結果の各変数値の範囲に前記重みを掛け、これらの
重み合計が最大の各変数区間を答とすることにより、従
来の知識ベースのままで、複数の知識ベースを組合せた
複合推論結果を得ることができる。従って、射出成形不
良対策のエキスパートシステムで、同時発生する複数の
成形不良に対して、各不良毎の知識ベースの複合推論結
果として各不良を考慮した対策を答に得られる。
推論結果の各変数値の範囲に前記重みを掛け、これらの
重み合計が最大の各変数区間を答とすることにより、従
来の知識ベースのままで、複数の知識ベースを組合せた
複合推論結果を得ることができる。従って、射出成形不
良対策のエキスパートシステムで、同時発生する複数の
成形不良に対して、各不良毎の知識ベースの複合推論結
果として各不良を考慮した対策を答に得られる。
また各知識ベースの重み付けの値は状況に応じて変え
ることができるので、その時々で重要な知識ベースと重
要でない知識ベースを差別して扱える。
ることができるので、その時々で重要な知識ベースと重
要でない知識ベースを差別して扱える。
（実施例） 以下、図面に基づいて本発明の実施例を説明すると、
第１図は従来技術と共通で、一般的なエキスパートシス
テムの概略構成を示し、従来の技術のところで説明した
ものと同じである。第２図は知識ベースの推論結果が変
数Xiの値の範囲で与えられる場合に、各変数Xiについて
各知識ベースの重みの合計最大の区間XiAL〜XiAUを計算
するフロー図を示す。
第１図は従来技術と共通で、一般的なエキスパートシス
テムの概略構成を示し、従来の技術のところで説明した
ものと同じである。第２図は知識ベースの推論結果が変
数Xiの値の範囲で与えられる場合に、各変数Xiについて
各知識ベースの重みの合計最大の区間XiAL〜XiAUを計算
するフロー図を示す。
第１図において、操作者はCRT1の表示を見、キーボー
ド２から必要な入力を行なう。知識ベース（全体）７の
各知識ベースKB1,KB2,…の内、２つ以上の各知識ベース
の推論結果を合成した答を求める必要がある場合は、操
作者が該当の各知識ベースにその時の状況に応じた重み
を与え、第２図のフローに従って計算する。
ド２から必要な入力を行なう。知識ベース（全体）７の
各知識ベースKB1,KB2,…の内、２つ以上の各知識ベース
の推論結果を合成した答を求める必要がある場合は、操
作者が該当の各知識ベースにその時の状況に応じた重み
を与え、第２図のフローに従って計算する。
次に第２図について説明すると、ｎ個の知識ベースKB
1,KB2,…,KBnを使用し、推論結果はｍ個の変数X1,X2,
…,Xmについて各知識ベース毎に値が得られるものとす
る。第２図のステップ31では、上述のｎ個の知識ベース
と、その各知識ベースKBjに対する重みWjを定めてい
る。ステップ32とステップループ33〜35で、各知識ベー
スKBjの推論を実行し、各推論結果として各変数Xiの値
の範囲XijL〜XijUを得る。次にステップ36とステップル
ープ37〜40に移り、ステップ37で各変数Xi毎に上記変数
値上限XijU、下限XijLをXi軸上に取り区間分けする。そ
れらの区間を，，…とし、変数値範囲XijL〜XijUに
重みWjがあるとして、ステップ38で各区間，，…毎
に各知識ベース毎の重みWjを合計し、重み合計が最大の
区間XiAL〜XiAUを各変数Xi毎に求める。結果をステップ
41で出力する。
1,KB2,…,KBnを使用し、推論結果はｍ個の変数X1,X2,
…,Xmについて各知識ベース毎に値が得られるものとす
る。第２図のステップ31では、上述のｎ個の知識ベース
と、その各知識ベースKBjに対する重みWjを定めてい
る。ステップ32とステップループ33〜35で、各知識ベー
スKBjの推論を実行し、各推論結果として各変数Xiの値
の範囲XijL〜XijUを得る。次にステップ36とステップル
ープ37〜40に移り、ステップ37で各変数Xi毎に上記変数
値上限XijU、下限XijLをXi軸上に取り区間分けする。そ
れらの区間を，，…とし、変数値範囲XijL〜XijUに
重みWjがあるとして、ステップ38で各区間，，…毎
に各知識ベース毎の重みWjを合計し、重み合計が最大の
区間XiAL〜XiAUを各変数Xi毎に求める。結果をステップ
41で出力する。
（発明の効果） 以上述べたように本発明によれば、複数の知識ベース
の推論結果を合成した答を得ることができるので、射出
成形不良対策エキスパートシステムで各成形不良毎に知
識ベースを構成した場合でも、同時発生した複数の成形
不良に対して各不良を考慮した対策を出力できる。従っ
て従来各成形不良毎の知識ベースでは、同時発生した複
数の成形不良に対して対策を得られなかった問題が解決
できる。
の推論結果を合成した答を得ることができるので、射出
成形不良対策エキスパートシステムで各成形不良毎に知
識ベースを構成した場合でも、同時発生した複数の成形
不良に対して各不良を考慮した対策を出力できる。従っ
て従来各成形不良毎の知識ベースでは、同時発生した複
数の成形不良に対して対策を得られなかった問題が解決
できる。
また各知識ベースに重み付けを行なうので、その時々
の状況（成形不良の状況など）に応じて重要な知識ベー
スと重要でない知識ベースを差別でき、的確な答を得る
ことができる。以上の効果は射出成形不良対策エキスパ
ートシステムのみならず、複数の知識ベースの推論結果
を合成する必要がある場合は、一般のどのエキスパート
システムにもあてはまるものである。
の状況（成形不良の状況など）に応じて重要な知識ベー
スと重要でない知識ベースを差別でき、的確な答を得る
ことができる。以上の効果は射出成形不良対策エキスパ
ートシステムのみならず、複数の知識ベースの推論結果
を合成する必要がある場合は、一般のどのエキスパート
システムにもあてはまるものである。
第１図は本発明を含む一般的なエキスパートシステムの
概略構成図、第２図は本発明の実施例を示す知識ベース
の推論結果が各変数の値の範囲で与えられる場合の重み
合計最大区間計算フロー図である。 図の主要部分の説明 １……CRT ２……キーボード ４……ユーザーインターフェイス ５……制御システム ６……推論エンジン ７……知識ベース（全体） KBj……各知識ベース Wj……各知識ベースの重み Xi……推論結果の各変数 XiA……各変数の重み付き平均 XiAL〜XiAU……各変数の重み合計最大の区間
概略構成図、第２図は本発明の実施例を示す知識ベース
の推論結果が各変数の値の範囲で与えられる場合の重み
合計最大区間計算フロー図である。 図の主要部分の説明 １……CRT ２……キーボード ４……ユーザーインターフェイス ５……制御システム ６……推論エンジン ７……知識ベース（全体） KBj……各知識ベース Wj……各知識ベースの重み Xi……推論結果の各変数 XiA……各変数の重み付き平均 XiAL〜XiAU……各変数の重み合計最大の区間
Claims (1)
- 【請求項１】複数の知識ベースの推論結果を合成した答
を求めるエキスパートシステムにおいて、該当の複数の
知識ベースに重み付けし、各知識ベース毎の推論結果の
各変数値の範囲に前記重みを掛け、これらの重み合計が
最大の各変数区間を出力することを特徴とするエキスパ
ートシステムの推論方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2258710A JP2761090B2 (ja) | 1990-09-27 | 1990-09-27 | エキスパートシステムの推論方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2258710A JP2761090B2 (ja) | 1990-09-27 | 1990-09-27 | エキスパートシステムの推論方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04135201A JPH04135201A (ja) | 1992-05-08 |
| JP2761090B2 true JP2761090B2 (ja) | 1998-06-04 |
Family
ID=17324021
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2258710A Expired - Fee Related JP2761090B2 (ja) | 1990-09-27 | 1990-09-27 | エキスパートシステムの推論方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2761090B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111783931B (zh) * | 2020-06-04 | 2023-08-04 | 深圳市酷开网络科技股份有限公司 | 一种基于混合推理的物联网专家系统实现方法及系统 |
| CN112036571B (zh) * | 2020-08-25 | 2023-12-29 | 深圳市酷开网络科技股份有限公司 | 一种多领域专家系统联合推理方法及系统 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63279302A (ja) * | 1987-05-12 | 1988-11-16 | Fujitsu Ltd | ファジイ推論方式 |
| JPH02176802A (ja) * | 1988-12-27 | 1990-07-10 | Toshiba Corp | ファジィ制御装置 |
-
1990
- 1990-09-27 JP JP2258710A patent/JP2761090B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04135201A (ja) | 1992-05-08 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |