JP2821261B2 - Case search and inference processing method - Google Patents

Case search and inference processing method

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JP2821261B2
JP2821261B2 JP2316127A JP31612790A JP2821261B2 JP 2821261 B2 JP2821261 B2 JP 2821261B2 JP 2316127 A JP2316127 A JP 2316127A JP 31612790 A JP31612790 A JP 31612790A JP 2821261 B2 JP2821261 B2 JP 2821261B2
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Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、事例データベースの検索方法および、事例
を検索し、これを利用して問題を解決する推論処理方法
に関する。
Description: TECHNICAL FIELD The present invention relates to a method of searching a case database and a method of inference processing for searching a case and using the searched case to solve a problem.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

事例情報とは、問題を表すデータとその問題の解答あ
るいは解法を表すデータからなるデータである。事例情
報の一つの利用目的は、システムが、現在解決したい問
題に類似した問題の解決事例(類似例)を検索し、利用
者が、そこでの解答あるいは解法を参考にすることであ
る。もう一つの利用目的は、システムが、類似例を検索
し、さらに、類似例を利用して推論を行い、現在の問題
の解を求めることである。そこで、事例情報の利用にお
ける技術課題は、蓄積された複数の事例の中から現在の
問題の参考になる類似例を検索する方法、および、類似
例を利用して問題を解決する方法を開発することであ
る。
The case information is data composed of data representing a problem and data representing an answer or solution to the problem. One purpose of using the case information is that the system searches for a solution case (similar example) of a problem similar to the problem currently desired to be solved, and the user refers to the answer or solution there. Another purpose of use is for the system to search for similar examples, make inferences using similar examples, and find a solution to the current problem. Therefore, the technical problem in the use of case information is to develop a method of searching for similar examples that can be used as references for the current problem from among the stored multiple cases, and a method of solving problems using similar examples. That is.

従来の類似例検索方法および利用方法として、例え
ば、ケースベースト リーズニング ワークショップ
論文集(1988年)第21頁から第30頁(Case−Based Reas
oning Workshop(1988)pp21−30)において論じられて
いる。そこでは、問題を、問題において達成したい目的
群と、問題解決において守るべき制約群を用いて表して
いる。まず、類似例検索については、以下の処理方法を
提案している。
Conventional methods for searching and using similar examples include, for example, case-based training workshops.
Proceedings (1988) pp. 21-30 (Case-Based Reas)
oning Workshop (1988) pp21-30). Here, the problem is represented using a group of objectives to be achieved in the problem and a group of constraints to be observed in solving the problem. First, for the similar example search, the following processing method is proposed.

(1)現在の問題の目的群と事例の問題の目的群を比較
し、共通の目的を多く含んだ事例を選択する。
(1) The purpose group of the current problem and the problem group of the case are compared, and a case containing many common purposes is selected.

(2)(1)の処理で、複数の事例が得られた場合に
は、現在の問題の制約群と事例の問題の制約群を比較
し、より重要な制約をより多く共有している事例を選択
する。(ただし、制約の重要度に関する情報は、システ
ムにあらかじめ与えておく。) この方式は、基本的には、以下の思想に基づいてい
る。
(2) When a plurality of cases are obtained in the processing of (1), the current problem constraint group is compared with the case problem constraint group, and a case in which more important constraints are shared more. Select (However, information on the importance of the constraint is given to the system in advance.) This method is basically based on the following idea.

(1)現在の問題と事例の問題がより多くの特徴を共有
するほど、より類似した事例である。
(1) The more the current problem and the case problem share more features, the more similar the case.

(2)共有する特徴の個数だけでなく、その重要性を処
理に反映させるために、特徴の重み付けを行なう。
(2) In order to reflect not only the number of shared features but also their importance in processing, weighting of features is performed.

また、類似例の利用については、以下の処理方式が提
案されている。
For the use of similar examples, the following processing methods have been proposed.

(1)現在の問題と事例の問題に共通する特徴群が表す
部分問題を、現在の問題と事例の問題の共通部分問題と
みなし、事例の解の中から、この部分問題に対応する部
分を取り出す。
(1) A partial problem represented by a feature group common to the current problem and the case problem is regarded as a common partial problem between the current problem and the case problem, and a part corresponding to this partial problem is determined from the solution of the case. Take out.

(2)上記取りだした部分解を、現在の問題に適合する
ように修正し、現在の問題の解の一部として利用する。
(2) Modify the extracted partial solution so as to conform to the current problem and use it as a part of the solution to the current problem.

〔発明が解決しようとする課題〕[Problems to be solved by the invention]

多くの分野では、一つの問題に含まれる複数の部分問
題は互いに独立ではない。すなわち、問題を表す複数の
特徴は、互いに独立ではない。上記従来方式では、この
特徴間の干渉関係を考慮していなかったため、現在の問
題解決にたいして有用性の小さい事例を検索することが
あった。
In many fields, sub-problems contained in one problem are not independent of each other. That is, the features that represent the problem are not independent of each other. In the above conventional method, since the interference relation between the features is not taken into consideration, a case that is less useful for solving the current problem may be searched.

例えば、計算機室のレイアウト問題では、個々の機器
の配置を部分問題と考えることができる。ここで、カー
ド読取り機の配置とカタカナ印刷鍵盤カードせん孔機の
配置は、コンソールディスプレイの配置に依存する。す
なわち、三つの部分問題の間に干渉関係がある。
For example, in a computer room layout problem, the arrangement of individual devices can be considered as a partial problem. Here, the arrangement of the card reader and the arrangement of the katakana printing keyboard card punch are dependent on the arrangement of the console display. That is, there is an interference relationship between the three subproblems.

今、問題を表す特徴群として、配置したい機器の名称
の集合を用いるとする。ここで、現在の問題が{カード
読取り機、カタカナ印刷鍵盤カードせん孔機、コンソー
ルディスプレイ}で表される、すなわち、カード読取り
機、カタカナ印刷鍵盤カードせん孔機、コンソールディ
スプレイの配置問題であるとする。また、事例は、{カ
ード読取り機,カタカナ印刷鍵盤カードせん孔機}を含
んでいるが、コンソールディスプレイを含まないとする
(例えば、他の部屋に配置する場合などがある)。この
場合、現在の問題と事例の問題は、{カード読取り機,
カタカナ印刷鍵盤カードせん孔機}を共有しているが、
事例におけるこれらの配置を、現在の問題に適用するこ
とはできない。なぜならば、コンソールディスプレイの
有無により、カード読取り機とカタカナ印刷鍵盤カード
せん孔機の配置が異なるからである。
Assume that a set of names of devices to be arranged is used as a feature group representing a problem. Here, it is assumed that the current problem is represented by {card reader, katakana printing keyboard card punch, console display}, that is, the layout problem of the card reader, katakana printing keyboard card punch, and console display. Also, the case includes {card reader, katakana printing keyboard card punch) but does not include a console display (for example, it may be placed in another room). In this case, the current problem and the case problem are:
Sharing Katakana printing keyboard card punch 孔
These arrangements in the case cannot be applied to the current problem. This is because the arrangement of the card reader and the katakana printing keyboard card punch differs depending on the presence or absence of the console display.

一方、現在の問題が、カード読取り機とカタカナ印刷
鍵盤カードせん孔機を含み、コンソールディスプレイを
含まないとする。また、事例の問題は、カード読取り
機、カタカナ印刷鍵盤カードせん孔機、コンソールディ
スプレイを含むとする。この場合にも、前記と同様の理
由により、カード読取り機,カタカナ印刷鍵盤カードせ
ん孔機の配置に関し、事例を利用することはできない。
On the other hand, suppose the current problem involves a card reader and a katakana printing keyboard card punch and not a console display. Assume also that the case problems include a card reader, a katakana printing keyboard card punch, and a console display. Also in this case, for the same reason as described above, the case cannot be used for the arrangement of the card reader and the katakana printing keyboard card punch.

このように、共通の特徴に関して必ずしも事例の解を
利用できるとは限らない。従って、共通の特徴の多い事
例が、有用な事例とは限らない。
In this way, case solutions are not always available for common features. Therefore, a case with many common features is not always a useful case.

また、上記の例では、コンソールディスプレイの有無
が事例の有用性を決定していた。ところが問題によって
は、コンソールディスプレイが重要でない場合もある。
例えば、通信制御処理装置、電源装置の配置はコンソー
ルディスプレイの配置に依存しない。従って、これらの
配置に際して事例を検索する場合には、事例がコンソー
ルディスプレイを含んでいるかどうかは、重要ではな
い。このように、特徴の重要度は、問題と事例の組合せ
に依存し、一定ではない。そこで、特徴の重み付けを用
いても、有用な事例が検索ができるとは限らない。
In the above example, the availability of the console display determines the usefulness of the case. However, for some problems, the console display is not important.
For example, the arrangement of the communication control processing device and the power supply does not depend on the arrangement of the console display. Thus, when searching for cases in these arrangements, it is not important whether the cases include a console display. Thus, the importance of the feature depends on the combination of the problem and the case, and is not constant. Thus, even if the feature weighting is used, a useful case cannot always be retrieved.

以上のように、従来の事例検索方法によると、現在の
問題解決に関し、有用性の小さい事例が検索されること
がある。そのため、検索のやりなおしによる時間の浪
費、不適切な事例に基づく判断の誤りが発生するという
問題があった。
As described above, according to the conventional case search method, a case with little usefulness may be searched for the current problem solving. Therefore, there is a problem that time is wasted due to redoing the search, and a determination error based on an inappropriate case occurs.

また、前記従来の事例利用方法では、現在の問題と事
例の問題の共通の特徴に対応する事例の部分解を、全て
現在の問題の部分解として利用していた。そこで、事例
の利用において、特徴間の干渉の影響を補正する必要が
あった。例えば、上記の例では、カード読取り機とカタ
カナ印刷鍵盤カードせん孔機の事例における配置が、コ
ンソールディスプレイの影響でそのまま利用できないた
め、これらの配置を修正する必要があった。そのため、
従来の事例利用方法では、特徴間の干渉を補正するため
の複雑な処理が必要であり、推論システムの開発期間お
よび開発費が大きくなる、性能および信頼性が低くなる
という問題があった。
Further, in the conventional case utilization method, all partial solutions of cases corresponding to common characteristics of the current problem and the problem of the case are used as partial solutions of the current problem. Therefore, in using the case, it was necessary to correct the influence of interference between features. For example, in the above example, the arrangement in the case of the card reader and the katakana printing keyboard card punch is not available as it is due to the influence of the console display, so that it is necessary to correct these arrangements. for that reason,
In the conventional case utilization method, complicated processing for correcting interference between features is required, and there have been problems that a development period and a development cost of the inference system are increased, and performance and reliability are reduced.

さらに従来の事例検索および利用方法では、現在の問
題の解の全てを事例から求める場合のみ想定していた。
ところが、現実には、現在の問題の解の一部を利用者が
指定したい場合、あるいは、解の一部を事例を用いない
他の推論方式により求めたい場合がある。従来の事例検
索および利用方式では、このような要求に対応できなか
った。
Further, in the conventional case search and use method, only the case where all the solutions of the current problem are obtained from the case has been assumed.
However, in reality, there is a case where the user wants to specify a part of the solution of the current problem or a part of the solution by another inference method that does not use the case. The conventional case search and use method could not meet such a demand.

本発明の第1の目的は、現在の問題解決に対して有用
性の大きな事例を優先的に検索する事例検索方法を提供
することである。
A first object of the present invention is to provide a case search method for preferentially searching for cases having great utility for solving a current problem.

本発明の第2の目的は、事例の解に対して、特徴間の
干渉補正を行う必要がない事例利用方法を提供すること
である。
A second object of the present invention is to provide a case utilization method which does not need to perform interference correction between features for a case solution.

本発明の第3の目的は、現在の問題の解の一部が予め
定まっており、残りの部分解を求める場合の事例検索方
法を提供することである。
A third object of the present invention is to provide a case search method in which a part of the solution to the current problem is predetermined and the remaining partial solution is obtained.

さらに、本発明の第4の目的は、現在の問題の解の一
部が予め定まっており、残りの部分解を求める場合にお
いて、事例の解に対して特徴間の干渉補正を行う必要が
ない事例利用方法を提供することである。
Further, a fourth object of the present invention is that a part of the solution of the current problem is predetermined, and when the remaining partial solution is obtained, it is not necessary to perform the interference correction between features on the solution of the case. The purpose is to provide a case use method.

〔課題を解決するための手段〕 上記第1および第2の目的を達成するために、まず、
問題の特徴の間の干渉関係が、事例の有用性にどのよう
に影響するかを明らかにする。事例の有用性に関して、
以下の性質が成り立つ。
[Means for Solving the Problems] In order to achieve the first and second objects, first,
Clarify how the interfering relationship between problem features affects the usefulness of the case. Regarding the usefulness of the case,
The following properties hold:

(定理1) 事例の問題の部分問題Pが、以下の条件を満たすとき
に、これに対応する事例の解あるいは解法Sは、干渉の
補正なしに、現在の問題の解あるいは解法の一部として
利用できる。
(Theorem 1) When the subproblem P of the case problem satisfies the following condition, the solution or solution S of the corresponding case is obtained as a part of the solution or solution of the current problem without correction of interference. Available.

(1)Pは、現在の問題と事例の問題に共通する特徴の
集合Aに対応する部分問題である。
(1) P is a partial problem corresponding to a feature set A common to the current problem and the case problem.

(2)Aは、現在の問題と事例の問題の一方にのみ含ま
れる特徴から干渉されない。
(2) A is not interfered by features that are only included in one of the current problem and the case problem.

上記の定理を簡単に証明する。 We briefly prove the above theorem.

(証明)現在の問題のうち、Aに対応する部分問題を
P′とすると、条件(1)より、PとP′は等しい。条
件(2)より、PおよびP′は、事例の問題および現在
の問題の他の部分に対して独立である。そこで、事例に
おけるPの解あるいは解法Sは、現在の問題解決におけ
るP′の解あるいは解法にもなっている。従って、S
は、現在の問題の部分解あるいは部分的な解法として、
干渉の補正なしに利用できる。
(Proof) Assuming that a partial problem corresponding to A in the current problem is P ', P and P' are equal according to the condition (1). From condition (2), P and P 'are independent of the case problem and other parts of the current problem. Therefore, the solution or solution S of P in the case is also the solution or solution of P 'in the current problem solving. Therefore, S
Is a partial or partial solution of the current problem,
Available without interference correction.

第16図は、コンソールディスプレイ,カード読取り
機,カタカナ印刷鍵盤カードせん孔機,中央処理離装
置,ディスク駆動装置を配置する問題において、カード
読取り機,カタカナ印刷鍵盤カードせん孔機,中央処理
離装置,ディスク駆動装置,通信制御処理装置の配置事
例を利用する場合の補正なしに利用できる部分を示す。
ブロック1601は現在の問題を表す特徴集合、ブロック16
02は事例の問題を表す特徴集合、ブロック1603は利用部
分に対応する特徴集合(定理1における集合A)であ
る。ブロック1603は、ブロック1601とブロック1602の共
通部分のうち、一方にのみ含まれる特徴(コンソールデ
ィスプレイ)から干渉されない部分である。
FIG. 16 shows the problem of arranging a console display, a card reader, a katakana printing keyboard card punch, a central processing release device, and a disk drive. The following shows a portion that can be used without correction when using an arrangement example of a drive device and a communication control processing device.
Block 1601 is a feature set representing the current problem, block 16
02 is a feature set representing the problem of the case, and block 1603 is a feature set (set A in Theorem 1) corresponding to the used part. A block 1603 is a portion that is not interfered by a feature (console display) included in only one of the common portions of the blocks 1601 and 1602.

ブロック1603の表す部分問題、すなわち、中央処理装
置とディスク駆動装置の配置問題が、定理1におけるP
(=P′)であり、これに対応する事例の解,すなわ
ち、中央処理装置とディスク駆動装置の配置が、定理1
におけるS(干渉の補正なしに利用できる部分)であ
る。
The partial problem represented by block 1603, that is, the problem of the arrangement of the central processing unit and the disk drive, is
(= P ′), and the solution of the corresponding case, that is, the arrangement of the central processing unit and the disk drive unit is represented by Theorem 1.
(A part that can be used without interference correction).

現在の問題解決に対して有用性の大きな事例とは、上
記事例を用いて解決可能な部分問題P′が大きな事例で
あると考えれられる。P′の大きさは、対応する特徴集
合Aの要素数により近似できる。
It is considered that a case having a large usefulness for the current problem solving is a case where the partial problem P ′ that can be solved using the above case is a large case. The size of P 'can be approximated by the number of elements of the corresponding feature set A.

そこで、前記第1の目的を達成するために、本発明で
は、問題を表わすデータとその解答あるいは解法を表わ
すデータを含む事例情報を一個以上記憶する事例ベース
と、問題を入力する手段と、入力した問題あるいはその
部分問題に類似した問題を含む事例情報を事例ベースか
ら検索する事例検索手段を有する情報処理システムにお
いて、想定される問題群が有する特徴の間の関係を表わ
す依存関係記憶手段を設け、入力手段から問題を入力し
たときに、事例検索手段が、依存関係情報を参照して、
入力問題と事例の問題に共通する特徴で、なおかつ、現
在の問題および事例の問題の一方にのみ含まれる特徴か
ら干渉を受けない特徴の個数が大きい事例を優先的に検
索することを特徴とする{事例検索方法(1)}。
Therefore, in order to achieve the first object, the present invention provides a case base for storing at least one case information including data representing a problem and data representing the answer or solution thereof, a means for inputting the problem, In an information processing system having a case search unit for searching case information including a problem similar to a specified problem or a partial problem from a case base, a dependency storage unit is provided which indicates a relationship between features of a group of assumed problems. , When a question is input from the input means, the case search means refers to the dependency information,
The feature is to preferentially search for cases that are common to the input problem and the case problem, and that have a large number of non-interfering features from the features contained only in one of the current problem and the case problem. {Case search method (1)}.

また、事例の解あるいは解法のうち、干渉の補正なし
に現在の問題に利用できる部分は、上記定理1における
部分解あるいは解法Sである。
The part of the solution or solution of the case that can be used for the current problem without correcting the interference is the partial solution or solution S in Theorem 1.

そこで、前記第2の目的を達成するために、本発明で
は、問題を表わすデータとその解答あるいは解法を表わ
すデータを含む事例情報を一個以上記憶する事例ベース
と、問題を入力する手段と、入力した問題あるいはその
部分問題に類似した問題を含む事例情報を事例ベースか
ら検索する事例検索手段と、検索した事例を利用して入
力した問題の解を求める推論手段を有する情報処理シス
テムにおいて、想定される問題群が有する特徴の間の関
係を表わす依存関係記憶手段と、事例検索手段が前記入
力した問題の類似例を検索したときに、推論手段が、前
記関係情報を参照して、現在の問題と事例の問題に共通
する特徴で、なおかつ、現在の問題および事例の問題の
一方にのみ含まれる特徴から干渉を受けない特徴の集合
に対応する事例の解あるいは解法の部分を利用すること
を特徴とする{推論処理方法(1)}。
Therefore, in order to achieve the second object, the present invention provides a case base for storing at least one case information including data representing a problem and data representing its answer or solution, a means for inputting the problem, In an information processing system having a case searching means for searching case information including a problem similar to a searched problem or a partial problem from a case base and an inference means for finding a solution to the input problem using the searched case, When the dependency storage unit that represents the relationship between the features of the problem group and the case search unit searches for a similar example of the input problem, the inference unit refers to the relationship information to determine the current problem. And a case solution that corresponds to a set of features that are common to the case problem and that are not interfered by features that are only included in either the current problem or the case problem. Rui is characterized by utilizing a part of the solution {inference processing method (1)}.

次に、前記第3および第4の目的を達成するために、
上記の定理1を拡張する。(定理2) 現在の問題では、解あるいは解法がまったく定まって
いないか、または、解あるいは解法の一部が定まってい
るとする。一方、事例の問題では、解あるいは解法の一
部または全体が求まっているとする。
Next, in order to achieve the third and fourth objects,
The above Theorem 1 is extended. (Theorem 2) In the current problem, it is assumed that no solution or solution is determined, or a part of the solution or solution is determined. On the other hand, it is assumed that a part or the whole of the solution or solution is found in the case problem.

このとき、事例の問題の部分問題Pが、以下の条件を
満たすときに、これに対応する事例の解あるいは解法の
一部Sは、干渉の補正なしに、現在の問題の解あるいは
解法の一部として利用できる。
At this time, when the subproblem P of the case problem satisfies the following condition, a part S of the solution or solution of the case corresponding to the subproblem P is a solution or solution of the current problem without correction of interference. Available as a department.

(1)Pは、現在の問題と事例の問題に共通する特徴の
集合Aに対応する部分問題である。
(1) P is a partial problem corresponding to a feature set A common to the current problem and the case problem.

(2)Pは、現在の問題において解が定まっておらず、
事例においては解が求まっている。
(2) P has no solution in the current problem,
In the case, a solution has been found.

(3)Aは、現在の問題と事例の問題の一方にのみ含ま
れる特徴から干渉されない。
(3) A is not interfered by features that are only included in one of the current problem and the case problem.

(4)現在の問題と事例の問題の共通部分問題であっ
て、なおかつ、両者において解が求まっており、なおか
つ、両者の解が異なっている部分問題に対応する特徴か
ら、Aが干渉されない。
(4) A is not interfered by a feature corresponding to a subproblem that is a common subproblem of the current problem and the problem of the case, and a solution is obtained in both, and the solutions of both are different.

(5)現在の問題と事例の問題の共通部分問題であっ
て、なおかつ、事例において解が求まっていない部分問
題に対応する特徴から、Aが干渉されない。
(5) A is not interfered with by a feature corresponding to a subproblem that is a common subproblem of the current problem and the problem of the case, and for which no solution is found in the case.

上記の定理を簡単に証明する。 We briefly prove the above theorem.

(証明)現在の問題のうち、Aに対応する部分問題を
P′とすると、条件(1)より、PとP′は等しい。条
件(2)より、Pは解Sが求まっており、P′は解が求
まっていない。条件(3)〜(5)より、PおよびP′
は、現在の問題と事例において既に等しい解が求まって
いる部分問題からのみ干渉され、それ以外の部分問題に
対して独立である。従って、PおよびP′は、他の部分
問題から独立であるか、あるいは、等価な干渉を受ける
かのどちらかである。そこで、事例におけるPの解ある
いは解法Sは、現在の問題解決におけるP′の解あるい
は解法にもなっている。従って、Sは、現在の問題の部
分解あるいは部分的な解法として、干渉の補正なしに利
用できる。
(Proof) Assuming that a partial problem corresponding to A in the current problem is P ', P and P' are equal according to the condition (1). From the condition (2), a solution S is obtained for P, and a solution is not obtained for P ′. From the conditions (3) to (5), P and P ′
Is only interfered with by the subproblems for which the solution is already equal in the current problem and the case, and independent of the other subproblems. Thus, P and P 'are either independent of other subproblems or suffer equivalent interference. Therefore, the solution or solution S of P in the case is also the solution or solution of P 'in the current problem solving. Thus, S can be used as a partial or partial solution of the current problem without interference correction.

以上から、前記第3の目的を達成するために、本発明
では、問題を表わすデータとその解答あるいは解法を表
わすデータを含む事例情報を一個以上記憶する事例ベー
スと、問題を入力する手段と、入力したい問題あるいは
その部分問題に類似した問題を含む事例情報を事例ベー
スから検索する事例検索手段を有する情報処理システム
において、想定される問題群が有する特徴の間の関係を
表わす依存関係記憶手段を設け、入力手段から問題を入
力したときに、事例検索手段が、依存関係情報を参照し
て、入力問題と事例の問題に共通する特徴で、なおか
つ、対応する部分問題の解が事例においてのみ求まって
おり、また、現在の問題および事例の問題の一方にのみ
含まれる特徴から干渉を受けず、また、部分解が現在の
問題と事例で異なっているような部分問題に対応する特
徴から干渉を受けず、なおかつ、部分解が現在の問題で
のみ求まっているような部分問題に対応する特徴から干
渉を受けない特徴の個数が大きい事例を優先的に検索す
ることを特徴とする{事例検索方法(2)}。
As described above, in order to achieve the third object, according to the present invention, a case base storing one or more case information including data representing a problem and data representing a solution or a solution thereof, a means for inputting the problem, In an information processing system having a case search means for searching case information including a problem similar to a problem to be input or a partial problem thereof from a case base, a dependency storage means for representing a relationship between features of a supposed problem group is provided. When the problem is input from the input means, the case search means refers to the dependency information and finds the solution of the partial problem corresponding to the characteristic common to the input problem and the problem of the case only in the case. Are not affected by features that are only included in one of the current problem and the case problem, and the partial solution differs between the current problem and the case. Priority is given to cases where the number of features that do not receive interference from features corresponding to subproblems and that do not interfere with features corresponding to subproblems whose partial solutions are found only in the current problem {Case search method (2)}.

以上から、前記第4の目的は、問題を表わすデータと
その解答あるいは解法を表わすデータを含む事例情報を
一個以上記憶する事例ベースと、問題を入力する手段
と、入力した問題あるいはその部分問題に類似した問題
を含む事例情報を事例ベースから検索する事例検索手段
と、検索した事例を利用して入力した問題の解を求める
推論手段を有する情報処理システムにおいて、 想定される問題群が有する特徴の間の関係を表わす依
存関係記憶手段を設け、前記事例検索手段が前記入力し
た問題の類似例を検索したときに、前記推論手段が、前
記依存関係情報を参照して、入力問題と事例の問題に共
通する特徴で、なおかつ、対応する部分問題の解が事例
においてのみ求まっており、なおかつ、現在の問題およ
び事例の問題の一方にのみ含まれる特徴から干渉を受け
ず、なおかつ、部分解が現在の問題と事例で異なってい
るような部分問題に対応する特徴から干渉を受けず、な
おかつ、部分解が現在の問題でのみ求まっているような
部分問題に対応する特徴から干渉を受けない特徴の集合
に対応する事例の解あるいは解法の部分を利用すること
を特徴とする推論処理方法(2)により達成される。
In view of the above, the fourth object is to provide a case base storing one or more case information including data representing a problem and data representing the answer or solution thereof, a means for inputting the problem, and an input problem or a partial problem thereof. In an information processing system that has case search means for searching case information containing similar problems from a case base and inference means for finding a solution to the input problem using the searched cases, A dependency relationship storage unit that represents a relationship between the input problem and the case problem by referring to the dependency information when the case search unit searches for a similar example of the input problem. And the corresponding subproblem is found only in the case, and is included in only one of the current problem and the case problem. It seems that there is no interference from the features that are not interfered with, and that there is no interference from features corresponding to subproblems whose partial solutions differ from the current problem in the case, and that partial solutions are found only in the current problem. The inference processing method (2) is characterized by using a solution or solution part of a case corresponding to a set of features that are not interfered by features corresponding to various partial problems.

最後に、第1および第2の目的を達成するための別の
方法を見出すために、前記定理1を変形する。
Finally, theorem 1 is modified to find another way to achieve the first and second objectives.

(定理3) 以下の検索条件(1),(2)を用いて、現在の問題
の類似例を検索するときに、類似例の解のうち、条件
(1)の特徴集合Aに対応する事例の解あるいは解法S
は、干渉の補正なしに、現在の問題の解あるいは解法の
一部として利用できる。ただし、現在の問題と事例の問
題に共通する特徴の任意の集合をA'とする。
(Theorem 3) When a similar example of the current problem is searched using the following search conditions (1) and (2), a case corresponding to the feature set A of the condition (1) among the solutions of the similar example Solution or solution S
Can be used as part of a solution or solution to a current problem without interference correction. However, an arbitrary set of features common to the current problem and the case problem is denoted by A '.

(1)事例の問題を表わす特徴集合は、A′に影響を与
える全ての特徴のうち現在の問題に含まれるものの集合
Aを包含しなければならない。
(1) The feature set representing the problem in the case must include the set A of all features affecting A 'that are included in the current problem.

(2)事例の問題を表わす特徴集合は、A′に影響を与
える特徴のうち現在の問題に含まれないものの集合Bと
交わってはならない。(すなわち、Bと積集合が空でな
ければならない) 上記の定理を簡単に証明する。
(2) The feature set representing the problem of the case must not intersect with the set B of the features affecting A 'that are not included in the current problem. (That is, the intersection with B must be empty.) The above theorem is simply proved.

(証明) 条件(1)を用いて事例を検索するので、Aは、現在
の問題と事例の問題に共通する特徴の集合になる。A
は、A′を基にした干渉関係の閉包(A′に影響を与え
る特徴集合、その特徴集合に影響を与える特徴集合、そ
の特徴集合に影響を与える特徴集合・・・を、特徴集合
がこれ以上大きくならなくなるまで求めた結果の最終的
な特徴集合)である。従って、Aは、Aに干渉する特徴
の集合に等しい。そこで、(1)より、Aに干渉する特
徴で現在の問題に含まれるものは、全て事例の問題にも
含まれている。その結果、現在の問題にのみ含まれる特
徴がAに干渉することはない。同様に、(2)より、A
に干渉する特徴で現在の問題に含まれないものは、事例
の問題にも含まれない。そこで、事例の問題にのみ含ま
れる特徴がAに干渉することはない。以上から、A(の
表す部分問題)は、定理1の二つの条件を満たすため、
事例の解あるいは解法のうち、Aに対応する部分は、干
渉の補正なしに利用できる。
(Proof) Since the case is searched using the condition (1), A is a set of features common to the current problem and the case problem. A
Is a closure of an interference relationship based on A '(a feature set affecting A', a feature set affecting the feature set, a feature set affecting the feature set ... This is the final feature set obtained as a result obtained until it does not become larger. Thus, A is equal to the set of features that interfere with A. Therefore, from (1), all of the features that interfere with A and are included in the current problem are also included in the problem of the case. As a result, features included only in the current problem do not interfere with A. Similarly, from (2), A
Features that interfere with, and are not included in the current problem, are not included in the case problem. Thus, features included only in the case problem do not interfere with A. From the above, A (the subproblem represented by) satisfies the two conditions of Theorem 1,
The part corresponding to A in the solution or solution of the case can be used without correcting the interference.

定理3から、前記第1の目的を達成するために、本発
明では、問題を表わすデータとその解答あるいは解法を
表わすデータを含む事例情報を一個以上記憶する事例ベ
ースと、問題を入力する手段と、入力した問題あるいは
その部分問題に類似した問題を含む事例情報を事例ベー
スから検索する事例検索手段を有する情報処理システム
において、想定される問題群が有する特徴の間の関係を
表わす依存関係記憶手段を設けると共に、入力手段から
問題を入力したときに、依存関係情報を参照して、検索
対象事例が持つべき特徴を求めるステップと、検索対象
事例が持ってはならない特徴を求めるステップとを備
え、入力手段から問題を入力したときに、前記事例検索
手段が、前記二つのステップにより求めた二種類の特徴
を用いて事例情報を検索することを特徴する{事例検索
方式(3)}。
According to Theorem 3, in order to achieve the first object, in the present invention, a case base for storing one or more case information including data representing a problem and data representing the answer or solution thereof, and a means for inputting the problem In an information processing system having a case search unit for searching case information including a problem similar to an input problem or a partial problem from a case base, a dependency storage unit representing a relationship between features of a group of assumed problems And, when a question is input from the input means, referencing the dependency information to determine a feature that the search target case should have, and a step of obtaining a feature that the search target case should not have, When a question is input from the input means, the case search means searches the case information using the two types of characteristics obtained in the two steps. It features that {case retrieval system (3)}.

また、前記第2の目的を達成するために、本発明は、
上記の情報処理システムにおいて、検索した事例を利用
して入力した問題の解を求める推論手段を備え、この推
論手段が、検索対象事例が持つべき特徴に対応する事例
の解あるいは解法の部分を利用することを特徴とする
{推論処理方法(3)}。
Further, in order to achieve the second object, the present invention provides:
In the above information processing system, there is provided inference means for finding a solution to the input problem using the searched case, and the inference means uses a solution or a solution part of the case corresponding to the feature that the search target case should have. {Inference processing method (3)}.

〔作用〕[Action]

前記事例検索方法(1)によれば、前記事例検索手段
が、前記依存関係情報を参照して、入力問題と事例の問
題に共通する特徴で、なおかつ、現在の問題および事例
の問題の一方にのみ含まれる特徴から干渉を受けない特
徴の集合の要素数が大きい事例を優先的に検索する。
According to the case search method (1), the case search means refers to the dependency information and has a feature common to the input problem and the problem of the case, and further includes one of the current problem and the problem of the case. A case in which the number of elements in a set of features that are not subject to interference from features included only in the large number of elements is preferentially searched.

前記定理1によれば、事例のうち、上記特徴集合に対
応する部分が、干渉の補正なしに解あるいは解法を利用
できる部分である。この部分の大きさは、特徴集合の要
素数により近似できる。従って、事例検索方法(1)に
よれば、干渉の補正なしに利用できる部分が大きな事
例、すなわち、有用性が大きな事例が優先的に検索され
るため、前記第1の目的を達成することができる。
According to Theorem 1, the part corresponding to the feature set in the case is a part that can use a solution or a solution without correcting interference. The size of this part can be approximated by the number of elements in the feature set. Therefore, according to the case search method (1), the case where the portion that can be used without correction of interference is large, that is, the case with high usefulness is preferentially searched, so that the first object can be achieved. it can.

前記推論処理方法(1)によれば前記推論手段が、前
記関係情報を参照して、現在の問題と事例の問題に共通
する特徴で、なおかつ、現在の問題および事例の問題の
一方にのみ含まれる特徴から干渉を受けない特徴の集合
に対応する事例の解あるいは解法の部分を利用する。
According to the inference processing method (1), the inference means refers to the relation information and has features common to the current problem and the case problem, and is included in only one of the current problem and the case problem. The solution or solution part of the case corresponding to the set of features that do not interfere with the feature to be used is used.

前記定理1から、推論処理方法(1)によれば、事例
のうち、干渉の補正なしに利用できる部分を選択的に利
用するため、干渉補正のための処理が不要になる。そこ
で、前記第2の目的を達成することができる。
From the theorem 1, according to the inference processing method (1), a portion that can be used without correcting interference among cases is selectively used, so that processing for interference correction becomes unnecessary. Thus, the second object can be achieved.

前記事例検索方法(2)によれば、前記事例検索手段
が、前記依存関係情報を参照して、入力問題と事例の問
題に共通する特徴で、なおかつ、対応する部分問題の解
が事例においてのみ求まっており、なおかつ、現在の問
題および事例の問題の一方にのみ含まれる特徴から干渉
を受けず、なおかつ、部分解が現在の問題と事例で異な
っているような部分問題に対応する特徴から干渉を受け
ず、なおかつ、部分解が現在の問題でのみ求まっている
ような部分問題に対応する特徴から干渉を受けない特徴
の集合の要素数が大きい事例を優先的に検索する。
According to the case search method (2), the case search means refers to the dependency information, and is a feature common to the input problem and the problem of the case, and the solution of the corresponding partial problem is only in the case. Is determined and does not interfere with features that are contained only in one of the current problem and the case problem, and interferes with features that correspond to subproblems whose partial solution differs from the current problem to the case A case in which the number of elements of a set of features that do not receive interference and are not affected by features corresponding to a partial problem whose partial solution is obtained only in the current problem is preferentially searched.

前記定理2によれば、上記特徴集合に対応する事例の
部分は、入力問題の解の一部が既に定まっている場合に
おける、干渉の補正なしに解あるいは解法を利用できる
部分である。この部分の大きさは、特徴集合の要素数に
より近似できる。従って、事例検索方法(2)によれ
ば、干渉の補正なしに利用できる部分が大きな事例、す
なわち、有用性が大きな事例が優先的に検索されるた
め、前記第3の目的を達成することができる。
According to Theorem 2, the part of the case corresponding to the feature set is a part where the solution or solution can be used without correcting the interference when a part of the solution of the input problem is already determined. The size of this part can be approximated by the number of elements in the feature set. Therefore, according to the case search method (2), the case where the portion that can be used without correction of interference is large, that is, the case with high usefulness is preferentially searched, so that the third object can be achieved. it can.

前記推論処理方法(2)によれば、前記推論手段が、
前記依存関係情報を参照して、入力問題と事例の問題に
共通する特徴で、なおかつ、対応する部分問題の解が事
例においてのみ求まっており、なおかつ、現在の問題お
よび事例の問題の一方にのみ含まれる特徴から干渉を受
けず、なおかつ、部分解が現在の問題と事例で異なって
いるような部分問題に対応する特徴から干渉を受けず、
なおかつ、部分解が現在の問題でのみ求まっているよう
な部分問題に対応する特徴から干渉を受けない特徴の集
合に対応する事例の解あるいは解法の部分を利用する。
According to the inference processing method (2), the inference means:
With reference to the dependency information, a feature common to the input problem and the problem of the case, and a solution of the corresponding partial problem is obtained only in the case, and only one of the current problem and the case problem is solved. Without interference from the included features, and without interference from features corresponding to subproblems whose partial solutions differ from the current problem to the case,
In addition, a solution or solution part of a case corresponding to a set of features not affected by a feature corresponding to a partial problem whose partial solution is obtained only in the current problem is used.

前記定理2から、推論処理方法(2)によれば、入力
問題の解の一部が既に定まっている場合における、干渉
の補正なしに利用できる部分を選択的に利用するため、
干渉補正のための処理が不要になる。そこで、前記第4
の目的を達成することができる。
From Theorem 2, according to the inference processing method (2), when a part of the solution of the input problem is already determined, a part that can be used without correcting the interference is selectively used.
The process for the interference correction becomes unnecessary. Therefore, the fourth
Can achieve the purpose.

前記事例検索方法(3)によれば、前記定理3の条件
(1)における特徴集合Aを検索対象事例が持つべき特
徴とし、条件(2)における特徴集合Bを検索対象事例
が持ってはならない特徴として、事例を検索することが
できる。定理3によれば、特徴集合Aに対応する事例の
解あるいは解法の部分が、干渉の補正なしに利用でき
る。従って、検索対象事例が持つべき特徴を、入力問題
の特徴集合全体に初期化し、徐々に、この集合を小さく
しながら検索を繰り返せば、特徴集合Aが最大になるよ
うな事例が、最初に見出されることになる。その結果、
干渉の補正なしに利用できる部分が最大の事例を検索す
ることができるため、前記第1の目的を達成できる。
According to the case search method (3), the feature set A in the condition (1) of Theorem 3 should be a feature that the search target case should have, and the feature set B in the condition (2) must not have the feature set B. As a feature, cases can be searched. According to Theorem 3, the solution or solution part of the case corresponding to the feature set A can be used without correcting the interference. Therefore, the features that the search target case should have are initialized to the entire feature set of the input problem, and if the search is repeated while gradually reducing this set, a case in which the feature set A is maximized is found first. Will be. as a result,
The first object can be achieved because the case where the portion that can be used without interference correction is the largest can be searched.

また、前記推論処理方式(3)によれば、検索対象事
例が持つべき特徴に対応する事例の解あるいは解法を利
用する。
Further, according to the inference processing method (3), a solution or solution of a case corresponding to a feature that the search target case should have is used.

前記定理3から、推論処理方法(3)によれば、事例
のうち、干渉の補正なしに利用できる部分を選択的に利
用するため、干渉補正のための処理が不要になる。そこ
で、前記第2の目的を達成することができる。
According to the theorem 3, according to the inference processing method (3), a portion that can be used without interference correction among the cases is selectively used, so that processing for interference correction is not required. Thus, the second object can be achieved.

〔実施例〕〔Example〕

以下、本発明の第一の実施例を第1図〜第10により説
明する。
Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.

第2図は、本発明のハードウェア構成を示す。入出力
装置201は、事例情報、干渉関係情報、事例利用ルー
ル、問題、および、事例検索過程の説明要求を入力し
て、中央処理装置202に渡す。また、中央処理装置202か
ら、問題の解答、事例検索過程の説明を受け取って、出
力する。
FIG. 2 shows a hardware configuration of the present invention. The input / output device 201 inputs case information, interference-related information, a case use rule, a problem, and a request for explaining a case search process, and passes them to the central processing unit 202. Further, it receives and outputs the answer to the question and the description of the case search process from the central processing unit 202.

中央処理装置202は、事例情報,干渉関係情報,事例
利用ルールを入出力装置201から受け取って、記憶装置2
03に格納する。また、問題を入出力装置201から受け取
ると、記憶装置203に記憶された干渉関係情報を参照し
て、同じく記憶装置203に格納された事例情報群の中か
ら、この問題の類似例を検索し、同じく記憶装置203に
格納された事例利用ルールを用いて、類似例における解
答に基づいて現在の問題の解答を求め、この解答を入出
力装置201を介して、出力する。このとき、類似例検索
の過程で得られる中間結果を、検索過程情報として記憶
装置203に記憶する。さらに、事例検索過程の説明要求
を入出力装置201から受け取ると、記憶装置203に記憶さ
れた推論過程情報および干渉関係情報を参照して、類似
例検索過程の説明を、入出力装置201を介して出力す
る。
The central processing unit 202 receives the case information, the interference-related information, and the case use rule from the input / output device 201, and
Store in 03. Further, when a problem is received from the input / output device 201, a similar example of the problem is searched from the case information group similarly stored in the storage device 203 with reference to the interference relation information stored in the storage device 203. Using the case use rules also stored in the storage device 203, the answer of the current problem is obtained based on the answer in the similar example, and the answer is output via the input / output device 201. At this time, an intermediate result obtained in the similar example search process is stored in the storage device 203 as search process information. Further, upon receiving a request for explanation of the case search process from the input / output device 201, referring to the inference process information and the interference relationship information stored in the storage device 203, the description of the similar example search process is provided via the input / output device 201. Output.

記憶装置203は、事例情報,干渉関係情報,事例利用
ルール,検索過程情報を中央処理装置202から受け取
り、これらを記憶する。また、中央処理装置202の読み
出しに応じて、事例情報,干渉関係情報,事例利用ルー
ル,検索過程情報を中央処理装置202に渡す。
The storage device 203 receives case information, interference-related information, case use rules, and search process information from the central processing unit 202 and stores them. In addition, in response to the reading by the central processing unit 202, the central processing unit 202 transfers the case information, the interference-related information, the case use rule, and the search process information to the central processing unit 202.

第3図は、本発明の機能構成を示す。ブロック301は
処理であり、入出力処理302,制御処理303,事例検索処理
304,事例利用処理305,説明処理306から成る。ブロック3
07はメモリであり、干渉関係情報部308,事例ベース309,
検索過程情報部310,事例利用ルール群部311から成る。
FIG. 3 shows a functional configuration of the present invention. Block 301 is processing, which includes input / output processing 302, control processing 303, and case search processing.
304, a case use process 305, and an explanation process 306. Block 3
Reference numeral 07 denotes a memory, an interference-related information section 308, a case base 309,
It comprises a search process information section 310 and a case use rule group section 311.

入出力処理302は、干渉関係情報、事例情報、事例利
用ルールを入力して、それぞれ干渉関係情報部308,事例
ベース309,事例利用ルール群部311に格納する。また、
問題を入力して、制御処理303に渡す。ここで、問題
は、特徴の集合で表されている。また、事例検索過程の
説明要求を入力して、説明処理306に渡す。一方、入出
力処理302は、問題の解答を制御処理303から受け取っ
て、これを出力する。さらに、事例検索過程の説明を説
明処理306から受け取って、これを出力する。
The input / output processing 302 inputs the interference relation information, the case information, and the case use rule, and stores them in the interference relation information unit 308, the case base 309, and the case use rule group unit 311 respectively. Also,
The problem is input and passed to the control process 303. Here, the problem is represented by a set of features. Further, an explanation request of the case search process is input and passed to the explanation processing 306. On the other hand, the input / output processing 302 receives the answer to the question from the control processing 303 and outputs it. Further, a description of the case search process is received from the description process 306 and output.

制御処理303は、入出力処理302から問題を表す特徴群
を受け取る。次に、これを事例検索処理304に渡し、事
例検索処理304から上記問題の類似例および特徴集合を
受け取る。最後に、この類似例および特徴集合を事例利
用処理305に渡し、事例利用処理305から前記問題の解答
を受け取り、この解答を入出力処理302に渡す。
The control process 303 receives a feature group representing a problem from the input / output process 302. Next, this is passed to the case search processing 304, and the similar example and the feature set of the above problem are received from the case search processing 304. Finally, the similar example and the feature set are passed to the case use process 305, the answer to the problem is received from the case use process 305, and the answer is passed to the input / output process 302.

事例検索処理304は、制御処理303から問題を表す特徴
集合を受け取る。次に、干渉関係情報部308に記憶され
た特徴間の干渉関係を参照して、入力問題と事例の問題
に共通する特徴のうち、入力問題と事例の問題の一方に
のみ含まれる特徴に干渉されないものの集合(基準とな
る特徴集合)を求め、その要素数が最大となるような事
例を、事例ベース309から検索し、類似例とする。
The case search process 304 receives a feature set representing a problem from the control process 303. Next, by referring to the interference relationship between the features stored in the interference relationship information unit 308, among the features common to the input problem and the case problem, the features that are included in only one of the input problem and the case problem are not affected. A set of those that are not performed (a reference feature set) is obtained, and a case in which the number of elements is maximized is searched from the case base 309, and is set as a similar example.

この類似例検索の過程で、事例検索処理304は、類似
例の候補となった複数の事例、および、検索された事例
を検索過程情報部310に格納する。さらに、候補となっ
た事例のそれぞれについて、入力問題と事例の問題に共
通する特徴の集合、一方にのみ含まれる特徴の集合、基
準となる特徴の集合を、検索過程情報部310に格納す
る。なお、検索過程情報部310に格納されるこれらの情
報を、検索過程情報を呼ぶことにする。
In the process of searching for similar examples, the case search processing 304 stores a plurality of cases that are candidates for similar examples and the searched cases in the search process information unit 310. Further, for each of the candidate cases, a set of features common to the input problem and the case problem, a set of features included in only one of them, and a set of reference features are stored in the search process information section 310. These pieces of information stored in the search process information section 310 will be referred to as search process information.

最後に、事例検索処理304は、類似例、および、その
基準となる特徴集合を制御処理303に渡す。
Finally, the case search process 304 passes the similar example and the feature set serving as the reference to the control process 303.

事例利用処理305は、制御処理303から類似例およびそ
の基準となる特徴集合を受け取る。次に、類似例におけ
る解のうち、基準となる特徴集合に対応する部分を利用
して、現在の問題の解答を求める。この処理は、事例利
用ルール群部311に記憶された事例利用ルール群を実行
することにより行う。具体的には、事例利用ルール群中
の各ルールを記述順すなわち上から順に実行する。最後
に、求めた解を制御処理303に渡す。
The case use process 305 receives a similar example and a reference feature set from the control process 303. Next, a solution to the current problem is obtained using a portion corresponding to a reference feature set among the solutions in the similar example. This process is performed by executing the case use rule group stored in the case use rule group unit 311. Specifically, each rule in the case use rule group is executed in the order of description, that is, in order from the top. Finally, the obtained solution is passed to the control process 303.

説明処理306は、事例検索過程の説明要求を入出力処
理302から受け取る。これに対し、検索過程情報、干渉
関係情報を、それぞれ、検索過程情報部310,干渉関係情
報部308から受け取り、これらを用いて、類似例検索の
過程を説明する情報を生成し、入出力処理302を介し
て、これを出力する。
The explanation processing 306 receives an explanation request for the case search process from the input / output processing 302. On the other hand, search process information and interference relationship information are received from the search process information unit 310 and the interference relationship information unit 308, respectively, and by using these, information describing the process of similar example search is generated, and input / output processing is performed. Output this via 302.

干渉関係情報部308は、特徴間の干渉関係を表す干渉
関係情報を、入出力部302から受け取って、これを記憶
する。また、事例検索処理304および説明処理306の読み
出しに応じて、干渉関係情報をこれらの処理に渡す。
The interference relationship information unit 308 receives from the input / output unit 302 interference relationship information indicating an interference relationship between features, and stores the information. Further, in response to the reading of the case search processing 304 and the explanation processing 306, the interference-related information is passed to these processings.

事例ベース309は、問題を表すデータとその問題の解
答を表すデータから成る事例情報を、入出力部302から
受け取り、これを記憶する。また、事例検索処理304の
読み出しに応じて、これを同処理に渡す。
The case base 309 receives case information including data representing a problem and data representing a solution to the problem from the input / output unit 302, and stores it. In addition, in response to the reading of the case search process 304, this is passed to the same process.

検索過程情報部310は、検索過程情報を事例検索処理3
04から受け取り、これを記憶する。また、説明処理306
の読みだしに応じて、これを同処理に渡す。
The search process information section 310 converts the search process information into the case search process 3
Receive from 04 and memorize this. Explanation processing 306
This is passed to the same process in response to the reading of.

事例利用ルール群部311は、類似例の解答に基づいて
現在の問題の解を求めるためのルールを、入出力部302
から受け取り、これを記憶する。また、事例利用処理30
5の読み出しに応じて、これを同処理に渡す。
The case use rule group unit 311 defines a rule for finding a solution to the current problem based on the solution of the similar example,
And store it. In addition, case use processing 30
In response to the reading of 5, this is passed to the same processing.

第4図は、第3図の干渉関係情報部308に記憶される
干渉関係情報の構成を示す。干渉関係情報は、特徴間の
干渉関係を表すものであり、テーブル形式で記憶されて
いる。このテーブルは、データ構造としては、リスト構
造や配列により実現される。
FIG. 4 shows a configuration of the interference relation information stored in the interference relation information section 308 of FIG. The interference relation information indicates an interference relation between features and is stored in a table format. This table is realized by a list structure or an array as a data structure.

テーブルの左辺および右辺は、それぞれ特徴の集合を
含む。ブロック401は、テーブルの一項目であり、一つ
の干渉関係に対応する。ブロック401の左辺の特徴集合
が、同右辺の特徴集合に干渉することを示す。厳密に
は、左辺の<特徴11><特徴12>〜<特徴1k1>により
表される問題が変化したときに、右辺の<特徴11′><
特徴12′>〜<特徴1m1′>により表される問題が変化
することを示す。ここで、問題が変化するとは、問題を
解いたときの解あるいは副作用が変化することである。
The left and right sides of the table each contain a set of features. Block 401 is one item of the table, and corresponds to one interference relationship. This indicates that the feature set on the left side of the block 401 interferes with the feature set on the right side. Strictly speaking, when the left-hand side of the <feature 11> problem represented by <feature 12> ~ <feature 1k 1> changes <feature 11 '> the right side <
Features 12 '> ~ <Features 1 m 1' indicates that the change is a problem represented by>. Here, changing the problem means changing the solution or side effect when the problem is solved.

例えば、左辺の特徴が<コンソールディスプレイの配
置>、右辺の特徴が<カード読取り機の配置>とカタカ
ナ印刷鍵盤カード穿孔機の配置>であるような干渉関係
を考える。。この関係は、<コンソールディスプレイの
配置>により表される問題、すなわち、コンソールディ
スプレイを配置する問題が変化したときに、<カード読
取り機の配置>と<カタカナ印刷鍵盤カード穿孔機の配
置>により表される問題、すなわち、カード読取り機の
配置とカタカナ印刷鍵盤カード穿孔機を配置する問題が
変化することを示す。具体的には、コンソールディスプ
レイの配置結果が、カード読取り機の配置とカタカナ印
刷鍵盤カード穿孔機の配置結果に影響することを示す。
For example, consider an interference relationship in which the features on the left side are <arrangement of console display> and the features on the right side are <arrangement of card reader> and arrangement of katakana printing keyboard card punch. . This relationship is represented by the <card layout> and the <card layout> when the problem of the console display changes. The problem to be addressed, namely the placement of the card reader and the placement of the katakana printing keyboard card punch, will vary. Specifically, it is shown that the arrangement result of the console display affects the arrangement result of the card reader and the arrangement result of the katakana printing keyboard card punch.

第5図は、第3図の事例ベース309に記憶される事例
情報群の構成を示す。事例情報群は、テーブル形式で記
憶されている。テーブルの左辺は問題を表すデータであ
り、特徴の集合である。右辺は、その問題の解答を表す
データである。ブロック501は、一つの事例情報に対応
するものであり、<特徴11″><特徴12″>〜<特徴1p
1″>で表される問題の解答が、<解答1>であること
を示す。
FIG. 5 shows a configuration of a case information group stored in the case base 309 of FIG. The case information group is stored in a table format. The left side of the table is data representing a problem, and is a set of features. The right side is data representing the answer to the question. Block 501 corresponds to one piece of case information, and includes <feature 11 ″><feature 12 ″> to <feature 1p.
1 ”indicates that the answer to the question represented by“> ”is <answer 1>.

第6図は、第3図の事例利用ルール群部311に格納さ
れた事例利用ルールの構成を示す。事例利用ルールの左
辺は特徴の集合を表す。右辺は、左辺の特徴集合により
表される問題を解決するための処理を表す。ブロック60
1は、一つの事例利用ルールに対応するものであり、<
特徴11><特徴12>〜<特徴1r1>で表される問
題を解決するための処理が<処理1>であることを示
す。
FIG. 6 shows a configuration of the case use rules stored in the case use rule group unit 311 in FIG. The left side of the case use rule represents a set of features. The right side represents a process for solving the problem represented by the feature set on the left side. Block 60
1 corresponds to one case use rule, and <
Processing for solving the characteristic 11><feature12> ~ problem represented by <feature 1r 1> indicates that a <process 1>.

第1図は、第3図の事例検索処理304の動作を示す。
前述のように、事例検索処理304は、入力問題と事例の
問題に共通する特徴のうち、入力問題と事例の問題の一
方にのみ含まれる特徴に干渉されないものの集合(基準
となる特徴集合)を求め、その要素数が最大となるよう
な事例を選択する。しかし、事例ベース309中の全ての
事例について基準となる特徴集合を算出することは、事
例数が多い場合、膨大な処理時間を要すると考えられ
る。そこで、本処理では、まず、選択の候補となる事例
を検索した後、各候補について、基準となる特徴集合を
求め、その要素数が最大となる候補を選択する。
FIG. 1 shows the operation of the case search process 304 of FIG.
As described above, the case search process 304 determines a set of features common to the input problem and the case problem that are not interfered with by features included in only one of the input problem and the case problem (reference feature set). Then, select the case that maximizes the number of elements. However, calculating a reference feature set for all cases in the case base 309 may require an enormous amount of processing time when the number of cases is large. Therefore, in this process, first, after searching for examples that are candidates for selection, a reference feature set is obtained for each candidate, and the candidate having the largest number of elements is selected.

ブロック101は、候補となる事例を検索するための処
理である。検索すべき候補数をNとする。現在の問題と
事例の問題に共通する特徴が多ければ、基準となる特徴
も多いと予想される。そこで、ここでは、現在の問題と
事例の問題に共通する特徴が多い順に、N個の事例を検
索する。検索した事例データを変数C1〜Cnに代入する。
Block 101 is a process for searching for a candidate case. Let N be the number of candidates to be searched. If there are many features that are common to the current problem and the case problem, it is expected that there will be many features that will serve as references. Therefore, here, N cases are searched in the order of the most common features between the current problem and the case problem. Substitute the searched case data into variables C1 to Cn.

この処理は、まず、それぞれの事例について、現在の
問題を表す特徴集合と事例の問題を表す特徴集合の積集
合を求め、次に、この積集合の要素数が多い順にN個の
事例を選択することにより実現できる。
In this process, first, for each case, a product set of a feature set representing the current problem and a feature set representing the problem of the case is obtained, and then N cases are selected in descending order of the number of elements of the product set. This can be achieved by performing

ブロック102は、C1〜Cn中の各事例Ciについて、基準
となる特徴集合を求める。この処理については、後に、
第7図を用いて詳述する。
Block 102 obtains a reference feature set for each case Ci in C1 to Cn. This process will be discussed later.
This will be described in detail with reference to FIG.

ブロック103は、基準となる特徴集合の要素数が最大
の事例をC1〜Cnから選択し、変数Cbestに代入する。ブ
ロック104は、Cbest、および、その基準となる特徴集合
を返して、処理を終了する。なお、各ブロックで検索あ
るいは算出した情報(候補となる事例、基準となる特徴
集合、選択した事例)を第3図の検索過程情報部310に
格納する。
The block 103 selects a case in which the number of elements of a feature set serving as a reference is the largest from C1 to Cn, and substitutes the selected case into a variable Cbest. The block 104 returns Cbest and the reference feature set, and ends the processing. The information searched or calculated in each block (candidate case, reference feature set, selected case) is stored in the search process information section 310 in FIG.

第7図は、第1図のブロック102における、基準とな
る特徴集合の算出方法を示す。ここで、現在の問題を表
す特徴集合をFP、事例Cの問題と表す特徴集合をFCとす
る。
FIG. 7 shows a method of calculating a reference feature set in block 102 of FIG. Here, a feature set representing the current problem is FP, and a feature set representing the problem of case C is FC.

ブロック701は、FPとFCの積集合、すなわち、現在の
問題と事例の問題に共通する特徴の集合を求め、変数Fc
omに代入する。ブロック702は、FPとFCの和集合からFco
mの要素を除いた集合、すなわち、現在の問題と事例の
一方にのみ含まれる特徴の集合を求め、変数Fonlyに代
入する。
Block 701 finds the intersection of FP and FC, that is, the set of features common to the current problem and the case problem, and
Substitute for om. Block 702 calculates Fco from the union of FP and FC.
A set excluding the elements of m, that is, a set of features included only in one of the current problem and the case is obtained and assigned to a variable Fonly.

ブロック703は、Fcomのうち、Fonly中の特徴に干渉さ
れる特徴の集合を求め、変数Finfに代入する。ここで、
特徴を頂点、特徴間の干渉関係を辺とする有向グラフを
考えた場合、本処理は、有効グラフにおける関係の推移
的閉包を求める処理に帰着でき、例えば、アルゴリズム
の設計と解析I,サイエンス社(1977)第180頁から第182
頁に示されるような処理方式により実現できる。
A block 703 obtains a set of features of Fcom that interfere with features in Fonly, and substitutes the set for a variable Finf. here,
When considering a directed graph in which a feature is a vertex and an edge is an interference relationship between features, this processing can be reduced to a process of obtaining a transitive closure of a relationship in an effective graph. For example, algorithm design and analysis I, Science Inc. 1977) pages 180 to 182
It can be realized by a processing method as shown on the page.

ブロック704は、Fcomから、Finfの要素を除いた集合
を求める。これが、Cの基準となる特徴集合である。こ
の特徴集合を返して、処理を終了する。
Block 704 obtains a set from Fcom excluding the elements of Finf. This is a feature set serving as a reference for C. This feature set is returned, and the process ends.

なお、各ブロックにおいて求めた特徴集合のコピー
を、第3図の検索過程情報部310に格納する。
A copy of the feature set obtained in each block is stored in the search process information section 310 shown in FIG.

以下、第8図〜第10図を用いて、本実施例により、適
切な類似例が検索できることを示す。ここでは、計算機
室に各種の機器を配置する問題を想定する。この問題で
は、コンソールディスプレイを配置すること、中央処理
装置を配置することといった各機器の配置が、問題の特
徴であり、機器の配置結果が問題の解答である。現実の
問題では、部屋の形状、柱の位置などの要素を考慮する
必要があるが、ここでは例を分かりやすくするため、こ
れらの要素は考えない。
Hereinafter, referring to FIGS. 8 to 10, it will be shown that an appropriate similar example can be searched by this embodiment. Here, it is assumed that various devices are arranged in the computer room. In this problem, the arrangement of each device such as arranging a console display and arranging a central processing unit is a feature of the problem, and the arrangement result of the devices is the answer to the problem. In a real problem, it is necessary to consider factors such as the shape of the room and the position of the columns, but these factors are not considered here in order to make the example easier to understand.

第8図は、第3図の干渉関係情報部308に記憶された
干渉関係情報テーブルの一例である。ブロック801は、
コンソールディスプレイの配置という特徴が、カード読
取り機の配置に影響を与えることを示している。
FIG. 8 is an example of an interference relation information table stored in the interference relation information section 308 of FIG. Block 801 is
This shows that the arrangement of the console display affects the arrangement of the card reader.

第9図は、第3図の事例ベース309に記憶された事例
群の一例である。ブロック901は、コンソールディスプ
レイ,カード読取り機,フロッピーディスクを配置する
問題の解答が、<配置1>であることを示している。
FIG. 9 is an example of a case group stored in the case base 309 of FIG. Block 901 indicates that the solution to the problem of arranging the console display, card reader, and floppy disk is <arrangement 1>.

第10図は、第3図の事例利用ルール群部311に記憶さ
れた事例利用ルール群の一例である。各ブロックは、
「もし左辺の機器を配置する必要があるならば、右辺の
処理を行え」というルールを表している。例えば、ブロ
ック1001は、もしコンソールディスプレイを配置する必
要があるならば、<処理1′>を実行せよというルール
を表している。
FIG. 10 is an example of a case use rule group stored in the case use rule group unit 311 in FIG. Each block is
The rule indicates that "if the device on the left side needs to be arranged, perform the process on the right side." For example, block 1001 represents a rule that if the console display needs to be arranged, execute <processing 1 ′>.

ここで、ルールの実行順序が、重要な意味を持つ。各
機器の配置は、第8図に示したような干渉関係を持つ。
機器Aの配置が機器Bの配置に干渉する場合、Bは、A
の配置結果を考慮して配置する必要がある。従って、機
器Aの配置ルールを機器Bの配置ルールに先立って実行
する必要がある。例えば、第8図のブロック801に示す
ように、コンソールディスプレイの配置が、カード読取
り機の配置に干渉する。従って、コンソールディスプレ
イの配置ルールであるブロック1001を、カード読取り機
の配置ルールであるブロック1003に先立って実行する必
要がある。
Here, the execution order of the rules has an important meaning. The arrangement of each device has an interference relationship as shown in FIG.
If the arrangement of device A interferes with the arrangement of device B, B
Must be arranged in consideration of the arrangement result. Therefore, it is necessary to execute the arrangement rule of the device A prior to the arrangement rule of the device B. For example, as shown in block 801 of FIG. 8, the placement of the console display interferes with the placement of the card reader. Therefore, it is necessary to execute the block 1001 which is the arrangement rule of the console display before the block 1003 which is the arrangement rule of the card reader.

前述のように、第3図の事例利用処理305は、ルール
を記述順、すなわち、ブロック1001から1006の順に実行
する。従って、ブロック1001〜1006の記述順は、第8図
の干渉関係を反映したものになっている。
As described above, the case use process 305 in FIG. 3 executes rules in the order of description, that is, in the order of blocks 1001 to 1006. Therefore, the description order of the blocks 1001 to 1006 reflects the interference relationship shown in FIG.

以下、「コンソールディスプレイ、カード読取り機,
カタカナ印刷鍵盤カード穿孔機,テープ読取り機を配置
せよ」という問題に対して、本実施例が、第8図の干渉
関係情報群を用いて、第9図の事例群から適切な類似例
を選択することを示す。さらに、第10図の事例利用ルー
ル群を用いて、選択した類似例に基づき現在の問題の解
を求めることを示す。
Below, "Console display, card reader,
In this case, the present embodiment selects an appropriate similar example from the group of cases shown in FIG. 9 using the interference-related information group shown in FIG. 8 for the problem of "place a katakana printing keyboard card punch and a tape reader." To do so. Further, it shows that a solution to the current problem is obtained based on the selected similar example using the case use rule group of FIG.

上記問題は、第3図の入出力処理302により入力さ
れ、制御処理303を経て、事例検索処理304に渡される。
ここで、事例検索処理は、前述の処理を行う。まず、問
題の特徴群を変数FPに代入する。ここでは、{コンソー
ルディスプレイの配置,カード読取り機の配置,カタカ
ナ印刷鍵盤カード穿孔機,テープ読取り機の配置}が代
入される。なお、以下、特に区別が必要な場合を除い
て、「Aの配置」を単に、「A」と記述することにす
る。
The above problem is input by the input / output processing 302 in FIG. 3, and is passed to the case search processing 304 via the control processing 303.
Here, the case search process performs the above-described process. First, the problem features are assigned to a variable FP. Here, {arrangement of console display, arrangement of card reader, arrangement of katakana printing keyboard card punch, and tape reader} are substituted. In the following, “disposition of A” will be simply described as “A” unless it is particularly necessary to distinguish between them.

次に、事例検索処理304、第1図の処理を行う。第1
図のブロック101が、候補となる事例を、N個に絞る。
ここでは、N=3とする。ブロック901〜904の各事例と
現在の問題との共通の特徴数は、それぞれ、2,3,3,4で
ある。そこで、ブロック902〜904の3個の事例が選ば
れ、それぞれ、変数C1〜C3に代入される。
Next, the case search processing 304 and the processing of FIG. 1 are performed. First
The block 101 in the figure narrows the number of candidate cases to N.
Here, it is assumed that N = 3. The number of common features of each case of the blocks 901 to 904 and the current problem are 2, 3, 3, and 4, respectively. Therefore, three cases of blocks 902 to 904 are selected and assigned to variables C1 to C3, respectively.

ブロック102が、第7図の処理により、C1〜C3の各事
例について、基準となる特徴集合を求める。まず、C1に
ついて処理を行う。FCに、ブロック902の特徴集合{コ
ンソールディスプレイ、カタカナ印刷鍵盤カード穿孔
機、テープ読取り機}を代入する、ブロック701が、現
在の問題の特徴集合FPと事例の特徴集合FCの共通部分集
合を求め、Fcomの代入する。ここでは、{コンソールデ
ィスプレイ,カタカナ印刷鍵盤カード穿孔機,テープ読
取り機}が代入される。
A block 102 obtains a reference feature set for each of the cases C1 to C3 by the processing of FIG. First, processing is performed for C1. Substitute the feature set of block 902 (console display, katakana printing keyboard card punch, tape reader) into FC. Block 701 finds a common subset of feature set FP of the current problem and feature set FC of the case. , Substitute for Fcom. Here, {console display, katakana printing keyboard card punch, tape reader} is substituted.

ブロック702が、FPとFCの和集合から、Fcomの要素を
除いた特徴集合を求め、FPonlyに代入する。ここでは、
{カード読取り機}が代入される。ブロック703が、Fco
mすなわち{コンソールディスプレイ,カタカナ印刷鍵
盤カード穿孔機,テープ読取り機}のうち、カード読取
り機に影響される特徴の集合を求め、Finfに代入する。
ここでは、{カタカナ印刷鍵盤カード穿孔機、テープ読
取り機}が代入される。
A block 702 obtains a feature set excluding the Fcom element from the union of FP and FC, and substitutes it for FPonly. here,
{Card reader} is substituted. Block 703 is the Fco
m, ie, a set of features affected by the card reader among the {console display, katakana printing keyboard card punch, tape reader} is obtained and substituted into Finf.
Here, {Katakana printing keyboard card punch, tape reader} is substituted.

ブロック704が、FcomからFinfの要素を除き、その結
果をC1の基準となる特徴集合として返す。そこでは、
{コンソールディスプレイ}を返す。
Block 704 removes the Finf element from Fcom and returns the result as a feature set that is the basis of C1. Where,
Returns {console display}.

次に、ブロック102は、C2すなわちブロック903の事例
について、上記と同様の処理により、基準となる特徴集
合を求める。ここでは、{コンソールディスプレイ,カ
ード読取り機,カタカナ印刷鍵盤カード穿孔機}が得ら
れる。さらに、ブロック102は、C3すなわちブロック904
の事例について、同様の処理により、基準となる特徴集
合を求める。ここでは、{コンソールディスプレイ,カ
ード読取り機}が得られる。
Next, the block 102 obtains a reference feature set for C2, that is, the case of the block 903, by performing the same processing as described above. Here, a {console display, card reader, katakana printing keyboard card punch} is obtained. In addition, block 102 includes C3 or block 904.
For the case (1), a reference feature set is obtained by the same processing. Here, a {console display, card reader} is obtained.

次に、ブロック103が、基準となる特徴集合の要素数
が最大の事例をC1〜C3から選択する。ここでは、C1〜C3
の基準となる特徴集合が、それぞれ、{コンソールディ
スプレイ}{コンソールディスプレイ,カード読取り
機,カタカナ印刷鍵盤カード穿孔機}{コンソールディ
スプレイ,カード読取り機}であるので、C2すなわちブ
ロック903の事例を選択する。ブロック104が、ブロック
903の事例、および、その基準となる特徴集合{コンソ
ールディスプレイ,カード読取り機,カタカナ印刷鍵盤
カード穿孔機}を第3図の制御処理303に返す。
Next, the block 103 selects a case in which the number of elements of the reference feature set is the largest from C1 to C3. Here, C1-C3
Since the feature sets that serve as the reference for are {console display}, console display, card reader, katakana printing keyboard card punch, console display, card reader, respectively, C2, that is, the case of block 903 is selected. . Block 104 is a block
The case of 903 and the reference feature set {console display, card reader, katakana printing keyboard card puncher} are returned to the control processing 303 in FIG.

制御処理303は、ブロック903の事例における解すなわ
ち<配置3>のうち、基準となる特徴集合{コンソール
ディスプレイ,カード読取り機,カタカナ印刷鍵盤カー
ド穿孔機}に対応する部分解を利用し、第10図のルール
を参照して、現在の問題の解を求める。具体的には、<
配置3>のうち、コンソールディスプレイ、カード読取
り機,カタカナ印刷鍵盤カード穿孔機の配置を利用す
る。これ以外の機器すなわち{テープ読取り機}につい
ては、第10図のブロック1005のルールを用いて配置す
る。
The control process 303 uses the partial solution corresponding to the reference feature set {console display, card reader, katakana printing keyboard card punching machine} among the solutions in the case of the block 903, that is, <arrangement 3>, using the tenth solution. Find the solution to the current problem with reference to the rules in the figure. Specifically, <
In the arrangement 3>, the arrangement of a console display, a card reader, and a katakana printing keyboard card punch is used. Other devices, that is, {tape readers}, are arranged using the rule of block 1005 in FIG.

以上が、本例題における実施例の動作である。従来方
式によると、与えられた問題と事例がより多くの特徴を
共有するほど事例が問題に類似していることになる、そ
こで、上記の問題の場合、類似例として、第9図のブロ
ック904が選択される。ところが、ブロック904は、ライ
ンプリンタを含んでいる。ラインプリンタは、カタカナ
印刷鍵盤カード穿孔機の配置に干渉する。従って、ブロ
ック904における解答すなわち<配置4>では、カタカ
ナ印刷鍵盤カード穿孔機の配置は、ライプリンタの影響
を受けている。一方、現在の問題には、ラインプリンタ
は含まれていない。そこで、現在の問題において、<配
置4>におけるカタカナ印刷鍵盤カード穿孔機の配置を
そのまま利用することはできない。また、ラインプリン
タは、カタカナ印刷鍵盤カード穿孔機を介して、テープ
読取り機の配置にも間接的にも干渉する。従って、テー
プ読取り機の配置に関しても、<配置4>をそのまま利
用することはできない。以上から、従来の事例検索方式
によりブロック904の事例を選択しても、そのまま利用
できるのはコンソールディスプレイとカード読取り機の
配置だけである。
The above is the operation of the embodiment in this example. According to the conventional method, the more the given problem and the case share more characteristics, the more similar the case is to the problem. Therefore, in the case of the above problem, as a similar example, the block 904 in FIG. 9 is used. Is selected. However, block 904 includes a line printer. Line printers interfere with the placement of katakana printing keyboard card punches. Thus, in the answer in block 904, <Arrangement 4>, the arrangement of the katakana printing keyboard card punch is influenced by the liprinter. On the other hand, the current problem does not include a line printer. Therefore, in the current problem, the arrangement of the katakana printing keyboard card punch in <Arrangement 4> cannot be used as it is. Also, the line printer indirectly interferes with the placement of the tape reader via the katakana printing keyboard card punch. Therefore, the arrangement of the tape reader cannot be used as it is in <Arrangement 4>. As described above, even if the case of the block 904 is selected by the conventional case search method, only the arrangement of the console display and the card reader can be used as it is.

これに対し、本実施例によると、ブロック903の事例
が検索される。本事例は、コンソールディスプレイ,カ
ード読取り機,カタカナ印刷鍵盤カード穿孔機を、現在
の問題と共有しているが、これらの配置に影響を与える
機器は、本事例にも現在の問題にも含まれていない。従
って、ブロック903におけるこれらの機器全ての配置
を、現在の問題において、そのまま利用できる。このよ
うに、本実施例によると、従来の事例検索方式に比べ、
有用性の大きな事例を検索することができる。
On the other hand, according to the present embodiment, the case of the block 903 is searched. In this case, the console display, the card reader, and the katakana printing keyboard card punch are shared with the current problem, but the devices that affect these arrangements are included in this case and the current problem. Not. Therefore, the arrangement of all of these devices in block 903 can be used as is in the current problem. Thus, according to the present embodiment, compared to the conventional case search method,
Search cases with great utility.

以上のように、本実施例によると、問題解決の参考に
なる事例を事例ベースから検索する事例検索システムに
おいて、現在の問題にそのまま適用できる情報を多く含
んだ事例を優先的に検索できるので、検索のやりなおし
による時間の浪費、不適切な事例に基づく判断の誤りを
防止することができる。
As described above, according to the present embodiment, in a case search system that searches a case base that is useful for problem solving from a case base, it is possible to preferentially search for a case that includes a large amount of information that can be directly applied to the current problem. It is possible to prevent wasting time due to retried search and erroneous determination based on inappropriate cases.

また、従来の事例利用方法によると、現在の問題と事
例の問題に共通する特徴全体について、事例の解を利用
する。従って、特徴間の干渉を補正するための処理が必
要になる。例えば、上記の計算機室レイアウト問題の解
決例において、第9図の事例ベースにブロック903の事
例がなかった場合を考える。この場合、ブロック904の
事例が選択される。その結果、事例利用処理では、ライ
ンプリンタの配置に影響を受けているカタカナ印刷鍵盤
カード穿孔機およびテープ読取り機の配置を利用するこ
とになる。これらの配置を利用するためには、ラインプ
リンタの配置の影響を除くための処理が必要である。こ
のように、従来の事例利用方法によると、特徴間の干渉
の影響を補正するための処理が必要である。
Further, according to the conventional case utilization method, the solution of the case is used for all the features common to the current problem and the problem of the case. Therefore, processing for correcting interference between features is required. For example, let us consider a case where the case of the block 903 is not present in the case base in FIG. 9 in the solution example of the computer room layout problem. In this case, the case of block 904 is selected. As a result, in the case utilization process, the arrangement of the katakana printing keyboard card punch and the tape reader which is affected by the arrangement of the line printer is used. In order to use these arrangements, processing for eliminating the influence of the arrangement of the line printer is required. As described above, according to the conventional case utilization method, a process for correcting the influence of interference between features is required.

これにたいし、本実施例によると、すなわち、基準と
なる特徴集合中の特徴、すなわち、干渉の影響のない特
徴のみを利用する。例えば、ブロック904の事例を利用
する場合でも、カタカナ印刷鍵盤カード穿孔機およびテ
ープ読取り機の配置は利用せず、干渉を受けていないコ
ンソールディスプレイ,カード読取り機の配置のみを利
用する。従って、干渉を補正するための処理が不要であ
る。
On the other hand, according to the present embodiment, that is, only the features in the reference feature set, that is, only the features free from the influence of interference are used. For example, even in the case of using the case of the block 904, the arrangement of the katakana printing keyboard card punch and the tape reader is not used, and only the arrangement of the console display and the card reader which are not affected by interference is used. Therefore, processing for correcting interference is not required.

以上のように、本実施例によると、問題解決の参考に
なる事例を事例ベースから検索し、その事例を用いて問
題の解を求める推論システムにおいて、事例に含まれる
情報のうち、現在の問題にそのまま適用できる情報を選
択して利用することができるので、事例情報を現在の問
題に適用するための処理を単純化することが可能にな
り、システム開発のコストおよび期間を低減し、システ
ムの性能、信頼性を向上させることができる。
As described above, according to the present embodiment, in the inference system that searches the case base to be a reference for problem solving from the case base and obtains a solution to the problem using the case, the information contained in the case includes the current problem. Information that can be directly applied to the current problem can be selected and used, which simplifies the process of applying case information to the current problem, reduces the cost and time required for system development, Performance and reliability can be improved.

次に、第11図,第12図を用いて、本発明の第2の実施
例を説明する。
Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.

本実施例のハードウェア構成、干渉関係情報の構成、
ルール群の構成は、第2図,4,6で説明した第一の実施例
の場合と同様である。本実施例における事例は、第5図
で説明した第一の実施例に類似しているが、以下の点が
異なる。第一の実施例の場合、左辺の特徴集合の表す問
題の解全体が、右辺に記述されていた。これにたいし、
本実施例では、問題の解の全体あるいは一部が、右辺に
記述されている。すなわち、本実施例では、問題の一部
のみ解決した事例も利用する。
Hardware configuration of this embodiment, configuration of interference-related information,
The configuration of the rule group is the same as that of the first embodiment described with reference to FIGS. The case in this embodiment is similar to the first embodiment described with reference to FIG. 5, but differs in the following points. In the first embodiment, the entire solution of the problem represented by the feature set on the left side is described on the right side. For this,
In the present embodiment, the whole or a part of the solution to the problem is described on the right side. That is, in this embodiment, a case in which only part of the problem is solved is used.

本実施例では、入力問題の解の一部が予め指定されて
いる場合も含める。従って、入力問題は、問題を表す特
徴集合、および、その部分集合に対する解から成る。
In this embodiment, a case where a part of the solution of the input problem is designated in advance is also included. Thus, the input problem consists of a feature set representing the problem and a solution to a subset thereof.

本実施例の機能構成は、第3図で説明した第一の実施
例の場合と類似であるが、上記のような入力問題および
事例の相違を反映して、事例検索処理および事例利用処
理が異なる。
The functional configuration of the present embodiment is similar to that of the first embodiment described with reference to FIG. 3, but the case retrieval process and the case use process are performed by reflecting the input problem and the difference between the cases described above. different.

事例検索処理では、以下の条件(1)〜(5)を満た
す特徴集合(基準となる特徴集合)の要素数が最大にな
るような事例を事例ベースから類似例として検索する。
In the case search process, a case in which the number of elements of a feature set (a reference feature set) that satisfies the following conditions (1) to (5) is maximized is searched from the case base as a similar example.

(1)現在の問題と事例の問題に共通する特徴の集合で
ある。
(1) A set of features common to the current problem and the case problem.

(2)対応する部分問題の解が、現在の問題においては
求まっておらず、事例においては求まっている。
(2) The solution of the corresponding partial problem is not found in the current problem, but is found in the case.

(3)現在の問題と事例の問題の一方にのみ含まれる特
徴から干渉されない。
(3) It is not interfered by features included only in one of the current problem and the case problem.

(4)現在の問題と事例の問題の共通部分問題であっ
て、なおかつ、両者において解が求まっており、なおか
つ、両者の解が異なっている部分問題に対応する特徴か
ら干渉されない。
(4) It is a common subproblem of the current problem and the problem of the case, and a solution is found in both of them, and both solutions are not interfered by a feature corresponding to a subproblem having a different solution.

(5)事例において解が求まっていない部分問題に対応
する特徴から干渉されない。
(5) There is no interference from features corresponding to sub-problems for which no solution has been found in the case.

さらに、事例検索処理は、検索した事例およびその基
準となる特徴集合を、事例利用処理に渡す。
Further, in the case search process, the searched case and a feature set serving as a reference thereof are passed to the case use process.

事例利用処理は、類似例の解のうち、基準となる特徴
集合に対応する部分解に基づいて、現在の問題の解を求
める。この処理は、事例利用ルール群部311に記憶され
た事例利用ルール群を実行することにより行う。
In the case use process, a solution to the current problem is obtained based on a partial solution corresponding to a reference feature set among solutions of similar examples. This process is performed by executing the case use rule group stored in the case use rule group unit 311.

以下、第11図,第12図を用いて、事例検索処理の動作
を説明する。
Hereinafter, the operation of the case search process will be described with reference to FIGS. 11 and 12.

本処理では、前記第一の実施例における事例検索処理
と同様に、まず、選択の候補となる事例を検索した後、
各候補について、基準となる特徴集合を求め、その要素
数が最大となる候補を選択する。
In this process, similar to the case search process in the first embodiment, first, a case that is a candidate for selection is searched,
For each candidate, a reference feature set is obtained, and the candidate having the largest number of elements is selected.

第11図のブロック1101は、候補となる事例を検索する
ための処理である。検索すべき候補数をNとする。ここ
では、上記の条件(1)〜(5)のうち、(1),
(2)のみを考慮し、これらを満たす特徴の個数が多い
順にN個の事例を検索し、変数C1〜Cnの代入する。
Block 1101 in FIG. 11 is a process for searching for a candidate case. Let N be the number of candidates to be searched. Here, of the above conditions (1) to (5), (1),
In consideration of only (2), N cases are searched in the descending order of the number of features satisfying these, and variables C1 to Cn are substituted.

ブロック1102は、C1〜Cnのそれぞれについて、基準と
なる特徴集合を求める。この処理については、第12図を
用いて後に詳述する。
A block 1102 obtains a reference feature set for each of C1 to Cn. This processing will be described later in detail with reference to FIG.

ブロック103,104は、第1図で述べた第一の実施例の
場合と同様の処理を行い、基準となる特徴の個数が最大
の事例、および、その基準となる特徴集合を返して、処
理を終了する。
Blocks 103 and 104 perform the same processing as in the first embodiment described with reference to FIG. 1, return the case where the number of reference features is the maximum, and return the reference feature set, and end the processing. I do.

次に、第12図を用いて、第11図のブロック1102の動作
を説明する。ここで、現在の問題の特徴のうち、対応す
る部分問題の解が予め定まっている特徴の集合をFPD,解
が未定の特徴集合をFPN、事例の問題の特徴のうち、対
応する部分問題の解が予め定まっている特徴の集合をFC
D,解が未定の特等集合をFCNとする。
Next, the operation of the block 1102 in FIG. 11 will be described with reference to FIG. Here, among the features of the current problem, the set of features for which the solution of the corresponding partial problem is predetermined is FPD, the feature set for which the solution is undetermined is FPN, and the feature of the case problem A set of features whose solution is predetermined is FC
D, Let the feature set whose solution is undecided be FCN.

ブロック701,702は、第7図で述べた第一の実施例の
場合と同様の処理により、現在の問題と事例の問題に共
通する特徴集合、一方にのみ含まれる特徴集合を求め、
それぞれ、変数Fcom、Fonlyに代入する。
Blocks 701 and 702 obtain a feature set common to the current problem and the problem of the case, a feature set included in only one of them, by the same processing as in the first embodiment described in FIG.
Substitute the variables Fcom and Fonly, respectively.

ブロック1203は、現在の問題と事例の問題の共通集合
のうち、現在の問題と事例の問題で解が異なっている部
分問題に対応する特徴集合を求め、変数Fdifに代入す
る。
A block 1203 obtains a feature set corresponding to a sub-problem whose solution differs between the current problem and the case problem from the common set of the current problem and the case problem, and substitutes it into a variable Fdif.

ブロック1204は、現在の問題と事例の問題の一方にの
み含まれる特徴集合、現在の問題と事例の問題で解が異
なっている部分問題に対応する特徴集合、および、事例
の問題において解が定まっていない部分問題に対応する
特徴集合の和集合を求め、変数Fdisagに代入する。
Block 1204 includes a feature set that is included in only one of the current problem and the case problem, a feature set corresponding to a subproblem that has a different solution in the current problem and the case problem, and a solution in the case problem. The union of the feature sets corresponding to the uncompleted subproblems is obtained and substituted into the variable Fdisag.

ブロック1205は、Fcomのうち、Fdisasg中の特徴に干
渉されるものの集合を求め、変数Finf′に代入する。こ
の処理は、第7図のブロック703と同様の方法により実
現できる。
A block 1205 obtains a set of Fcoms that are interfered by the features in Fdisasg, and substitutes the set for the variable Finf '. This processing can be realized by a method similar to that of the block 703 in FIG.

ブロック1206は、FcomからFinf′の要素を除いた特徴
集合を返して、処理を終了する。
A block 1206 returns a feature set obtained by removing the elements of Finf 'from Fcom, and ends the process.

上記の処理によれば、ブロック701により上記条件
(1)が満たされ、ブロック1202とブロック1206により
条件(2)が満たされる。さらに、ブロック1203〜1207
により、(3)〜(5)が満たされる。そこで、第12図
の処理により、基準となる特徴集合を求めることがで
き、第11図の処理により、基準となる特徴集合の要素数
が最大の事例を検索することができる。
According to the above processing, the condition (1) is satisfied by the block 701, and the condition (2) is satisfied by the blocks 1202 and 1206. In addition, blocks 1203-1207
Thereby, (3) to (5) are satisfied. Therefore, the reference feature set can be obtained by the processing of FIG. 12, and the case where the number of elements of the reference feature set is the largest can be searched by the processing of FIG.

前述の定理(2)により、事例のうち、基準となる特
徴集合に対応する部分問題の解は、干渉の補正なしに利
用できる。本実施例によれば、そのような特徴集合が最
大になる事例を検索できる。
According to the above-mentioned theorem (2), the solution of the partial problem corresponding to the reference feature set among the cases can be used without correcting the interference. According to the present embodiment, a case in which such a feature set is maximized can be searched.

以上のように、本実施例によると、問題解決の参考に
なる事例を事例ベースから検索する事例検索システムに
おいて、現在の問題の解の一部が予め指定されている場
合、および、事例の解が一部求まっていない場合におい
ても、現在の問題にそのまま適用できる情報を多く含ん
だ事例を優先的に検索できるので、検索のやりなおしに
よる時間の浪費、不適切な事例に基づく判断の誤りを防
止することができる。
As described above, according to the present embodiment, in the case search system for searching a case to be a reference for problem solving from the case base, when a part of the solution of the current problem is specified in advance, Even if some of them are not found, you can preferentially search for cases that include a lot of information that can be applied to the current problem as it is, preventing time-consuming re-searching and incorrect decisions based on inappropriate cases can do.

さらに、本実施例の事例利用処理は、類似例のうち、
基準となる特徴集合に対応する部分問題の解を利用す
る。
Furthermore, the case use process of the present embodiment is performed by
The solution of the partial problem corresponding to the reference feature set is used.

そこで、本実施例によると、問題解決の参考になる事
例を事例ベースから検索し、その事例を用いて問題の解
を求める推論システムにおいて、現在の問題の解の一部
が予め指定されている場合、および、事例の解が一部求
まっていない場合においても、事例に含まれる情報のう
ち、現在の問題にそのまま適用できる情報を選択して利
用することができるので、事例情報を現在の問題に適用
するための処理を単純化することが可能になり、システ
ム開発のコストおよび期間を低減し、システムの性能、
信頼性を向上させることができる。
Therefore, according to the present embodiment, a part of the current solution of a problem is specified in advance in an inference system that searches a case that is a reference for solving a problem from a case base and obtains a solution to the problem using the case. Even if the solution of the case is not found, the information included in the case can be selected and used as it is for the current problem. Process can be simplified, system development costs and time are reduced, system performance,
Reliability can be improved.

以下、本発明の第三の実施例を第13図,第14図により
説明する。
Hereinafter, a third embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 13 and 14.

本実施例のハードウェア構成、干渉関係情報の構成、
事例群の構成、ルール群の構成は、第2図,4,5,6図で説
明した第一の実施例の場合と同様である。機能構成は、
第3図で説明した第一の実施例の場合と類似であるが、
事例検索処理と事例利用処理が異なる。
Hardware configuration of this embodiment, configuration of interference-related information,
The configuration of the case group and the configuration of the rule group are the same as those in the first embodiment described with reference to FIGS. 2, 4, 5, and 6. The functional configuration is
Similar to the first embodiment described with reference to FIG.
Case search processing and case use processing are different.

事例検索処理は、依存関係情報を参照して、検索対象
事例の持つべき特徴と持ってはならない特徴を求め、こ
れらを用いて、事例ベースから事例を検索する。さら
に、検索した事例、および、検索対象事例の持つべき特
徴を事例利用処理に渡す。
The case search process refers to the dependency relationship information to obtain features that the search target case should have and features that the search target case should not have, and uses these to search the case from the case base. Further, the searched case and the features that the search target case should have are passed to the case use process.

事例利用処理は、事例、および、検索対象事例の持つ
べき特徴を事例検索処理から受け取り、事例の解のう
ち、この特徴の表す部分問題に対応する部分を利用し
て、現在の問題の解を求める。
The case use process receives the case and the features that the search target case should have from the case search process, and uses the part of the case solution corresponding to the partial problem represented by this feature to find the solution to the current problem. Ask.

第13図は、本実施例における事例検索処理の動作を示
す。本処理は、干渉関係情報が代入された変数Tと、類
似例が持つべき特徴集合が代入された変数FIを入力引数
とする。初期値として、Tには、干渉関係情報部中の干
渉関係情報のうち、入力された問題に関係する部分が代
入されている。具体的には、両辺の全ての特徴が入力さ
れた問題に含まれる干渉関係情報からなるテーブルが代
入されている。また、FIには、入力された問題の特徴集
合全体が代入されている。
FIG. 13 shows the operation of the case search process in this embodiment. In this process, the input argument is the variable T to which the interference-related information is substituted and the variable FI to which the feature set to be held in the similar example is substituted. As an initial value, a part related to the input problem in the interference relation information in the interference relation information section is substituted for T. More specifically, a table including interference-related information included in the problem in which all the features on both sides are input is substituted. Further, the entire feature set of the input question is substituted into the FI.

このFIを用いて類似例を検索する場合、問題と類似例
が共有する特徴集合は、FI即ち入力された問題の特徴集
合全体となる。従って、問題と類似例が共有する特徴集
合に対応する問題に影響を与える特徴集合で、入力され
た問題の特徴集合に含まれるものは、全て類似例の特徴
集合にも含まれることになる。このことから、上述した
定理3の二つの条件のうち(1)が満たされる。
When a similar example is searched using this FI, the feature set shared by the question and the similar example is FI, that is, the entire feature set of the input question. Therefore, all the feature sets that affect the problem corresponding to the feature set shared by the problem and the similar example and are included in the input feature set of the problem are also included in the feature set of the similar example. From this, (1) of the above two conditions of Theorem 3 is satisfied.

以下、処理内容を説明する。ブロック1301は、類似例
の持ってはならない特徴集合を求め、変数FEに代入す
る。ここで、Procは、類似例の持つべき特徴集合FIを引
数として、類似例の持ってはならない特徴集合を求める
手続きである。具体的には、FIに対応する問題に影響を
与える特徴集合で、入力された問題の特徴集合に含まれ
ないものを求める。このようなFEを用いて類似例を検索
すると、問題と類似例が共有する特徴集合に対応する問
題に影響を与える特徴集合で、入力された問題の特徴集
合に含まれないものは、類似例にも含まれないことにな
る。このことから、定理3の二つの条件のうち(2)が
満たされる。
Hereinafter, the processing content will be described. A block 1301 obtains a feature set that the similar example should not have, and substitutes the variable FE. Here, Proc is a procedure for obtaining a feature set that a similar example should not have, using a feature set FI that the similar example should have. Specifically, a feature set that affects the problem corresponding to the FI and is not included in the feature set of the input problem is obtained. When a similar example is searched using such an FE, a feature set that affects the problem corresponding to the feature set shared by the problem and the similar example, and is not included in the feature set of the input problem, is a similar example. Will not be included. From this, (2) of the two conditions of Theorem 3 is satisfied.

Procの処理内容については、後に第14図を用いて詳述
する。
The processing contents of the proc will be described later in detail with reference to FIG.

ブロック1302は、FIを持ちFEを持たない事例を、事例
ベースから検索する。前述のように、FI,FEを用いるこ
とにより、適切な事例が検索できる。ブロック1303は、
該当する事例の有無を判定する。事例があった場合に
は、ブロック1304がその事例を第3図の制御処理303に
渡した後、処理を停止する。事例がなかった場合には、
ブロック1305に進む。
Block 1302 searches the case base for cases having FI and no FE. As described above, an appropriate case can be retrieved by using FI and FE. Block 1303 is
It is determined whether there is a corresponding case. If there is a case, the block 1304 passes the case to the control processing 303 in FIG. 3, and then stops the processing. If there was no case,
Proceed to block 1305.

ブロック1305は、問題の特徴のうちTの左辺に現れな
い特徴のリストを生成し、これを変数Lに代入する。L
は、FIから除くべき特徴のリストである。
A block 1305 generates a list of the features in question that do not appear on the left side of T, and substitutes this for a variable L. L
Is a list of features to be excluded from FI.

ブロック1306は、Lが空かどうかを判定する、Lが空
ならば、FIから除くべき特徴がない、すなわち新たなFI
を求めることができないため、処理は行き詰まりであ
り、リターンする。Lが空でないならば、ブロック1307
へ進む。
Block 1306 determines whether L is empty; if L is empty, there are no features to remove from the FI, ie, a new FI
Cannot be obtained, the process is at a dead end, and the process returns. If L is not empty, block 1307
Proceed to.

ブロック1307は、Lから特徴を一つ取り出して、変数
Fに代入する。ブロック1308は、取り出した特徴をLか
ら除く。ブロック1309は、FIからFを除いて結果をFI′
に代入する。FI′は、類似例が持つべき特徴集合の新た
な候補である。FI′を用いて類似例を検索する場合、問
題と類似例が共有する特徴集合はFI′となる。ここで、
FIから除いた特徴Fは、干渉関係情報Tの左辺に現れな
いものである。従って、Fは、FI′に対応する部分問題
に影響を与える特徴ではない。そこで、FI′に対応する
部分問題に影響を与える特徴で、入力された問題の特徴
集合に含まれるものは、全てFI′に含まれる、すなわち
検索した類似例の特徴集合に含まれることになる。この
ことから、前述の類似例が適切であるための二つの条件
の(1)が満たされる。
A block 1307 extracts one feature from L and substitutes it for a variable F. Block 1308 removes the retrieved features from L. Block 1309 removes F from FI and returns the result to FI '
Substitute for FI ′ is a new candidate for a feature set that a similar example should have. When a similar example is searched using FI ′, the feature set shared by the problem and the similar example is FI ′. here,
The feature F excluded from FI does not appear on the left side of the interference relation information T. Therefore, F is not a feature affecting the subproblem corresponding to FI '. Therefore, all the features that affect the partial problem corresponding to FI ′ and are included in the feature set of the input problem are included in FI ′, that is, the feature set of the searched similar example. . From this, two conditions (1) for the above similar example to be appropriate are satisfied.

ブロック1310は、TからFを除いた結果のテーブル
を、変数T′に代入する、ブロック1311は、FI,Tの代わ
りに、FI′,T′を引数として、本処理を再帰的に実行す
る。この再帰的実行の過程で類似例が見つかった場合に
は、ブロック1304により、その類似例を出力し、動作を
停止する。類似例が見つからなかった場合には、ブロッ
ク1306を経て、リターンし、ブロック1311にもどる。そ
の結果、ブロック1306に進む。この場合には、ブロック
1306〜1310により、前回とは異なる特徴をFIから除き、
再びブロック1311で事例を検索することになる。あらゆ
る可能性を尽くしたときには、トップレベルの処理にお
いて、ブロック1306でYesとなり、処理全体が第3図の
制御処理303に戻る。
A block 1310 substitutes a table obtained by removing F from T for a variable T '. A block 1311 executes this process recursively with FI' and T 'as arguments instead of FI and T. . If a similar example is found in the course of this recursive execution, block 1304 outputs the similar example and stops the operation. If a similar example is not found, the process returns via the block 1306 and returns to the block 1311. As a result, the process proceeds to block 1306. In this case, block
From 1306 to 1310, except for the features different from the previous one from FI,
Again in block 1311 the case will be searched. When all the possibilities are exhausted, in the top-level processing, the result is Yes in block 1306, and the entire processing returns to the control processing 303 in FIG.

第14図は、第13図ブロック1301の手続きProcの動作を
表す。Procは、類似例が持つべき特徴集合FIを引数とし
て、類似例が持ってへならない特徴集合を求める。ブロ
ック1401は、FIを変数Sに代入する。
FIG. 14 shows the operation of the procedure Proc in the block 1301 in FIG. The Proc obtains a feature set that the similar example does not have, using the feature set FI that the similar example should have as an argument. Block 1401 substitutes FI for the variable S.

ブロック1402は、第3図干渉関係情報部307中の干渉
関係情報群のうち、現在の問題と関係ないものを求め
る。具体的には、現在の問題の特徴ではないものを、左
辺あるいは右辺に含む干渉関係情報を見つけ、これらか
らなるテーブルを生成し、変数T1に代入する。
A block 1402 obtains an interference relation information group in the interference relation information section 307 shown in FIG. 3 which is not related to the current problem. Specifically, it finds interference-related information that includes a feature that is not the current problem on the left side or the right side, generates a table including these, and substitutes it for the variable T1.

ブロック1403は、T1のうち、右辺がSに含まれる干渉
関係情報を取り出し、これらからなるテーブルを生成
し、変数T1′に代入する、ブロック1404は、T1′の左辺
に含まれる特徴の集合を求め、変数S′に代入する。
S′には、FIに対応する部分問題に直接影響を与える特
徴集合が代入されることになる。
A block 1403 extracts interference relation information whose right side is included in S of T1, generates a table including these, and substitutes it into a variable T1 ′. A block 1404 calculates a set of features included in the left side of T1 ′. Is obtained and substituted into the variable S '.
A feature set that directly affects the partial problem corresponding to the FI is substituted for S ′.

ここで注意すべきことは、特徴と問題を含む干渉関係
情報がなくても、特徴が間接的に問題の解答に影響を与
える可能性があることである。例えば、「AがBに影響
を与える」という干渉関係情報と、「BがCに影響を与
える」とい干渉関係情報があれば、「AがCに影響を与
える」という干渉関係が成り立つ。
It should be noted that even if there is no interference-related information including the feature and the problem, the feature may indirectly affect the answer to the problem. For example, if there is interference relationship information “A affects B” and interference relationship information “B affects C”, an interference relationship “A affects C” is established.

そこで、このような間接的な影響まで含めて、FIに対
応する部分問題に影響を与える特徴集合を求める必要が
ある。そのためには、上記ブロック1403、1404の処理
を、Sが収束するまで繰り返せば良い。
Therefore, it is necessary to find a feature set that affects the partial problem corresponding to the FI, including such indirect effects. For that purpose, the processes of the blocks 1403 and 1404 may be repeated until S converges.

ブロック1405は、収束を判定する。収束した場合、す
なわちSに含まれない特徴がS′にない場合には、ブロ
ック1406が、FI中の特徴をSから除いたものを、類似例
が持ってはならない特徴集合として、第13図のメインル
ーチンに返す。収束しない場合、すなわちSに含まれな
い特徴がS′にある場合には、ブロック1407が、Sと
S′の和集合をあらためてSとし、ブロック1403に戻
る。
Block 1405 determines convergence. If the convergence is achieved, that is, if there are no features not included in S in S ′, block 1406 determines that the features in FI that are excluded from S are set as a feature set that similar examples should not have in FIG. Returns to the main routine. If the convergence does not occur, that is, if there is a feature not included in S in S ′, block 1407 sets the union of S and S ′ to S again, and returns to block 1403.

以上述べたように、本実施例によれば、前記定理3の
条件(1),(2)を満たす事例が検索される。ここで
は、処理終了時に変数FIに代入されている特徴集合が、
条件(1)の特徴集合Aに相当する。前述のように、FI
は、現在の問題の特徴集合全体に初期化される。Aは、
現在の問題と事例の問題に共通な特徴集合の一部である
から、FIの初期値は、Aとして可能な最大の集合であ
る。FIに代入された集合が、ブロック1309により、一要
素づつ削減されていき、その都度、事例の検索を試み
る。その結果、Aが最大になるような事例が検索される
ことになる。定理3によれば、事例の解うち、Aの表す
部分問題に対応する部分が、干渉の補正なしに利用でき
る部分である。
As described above, according to this embodiment, a case that satisfies the conditions (1) and (2) of Theorem 3 is searched. Here, the feature set assigned to the variable FI at the end of the processing is
This corresponds to the feature set A of the condition (1). As mentioned earlier, FI
Is initialized to the entire feature set of the current problem. A is
The initial value of FI is the largest possible set of A because it is part of a feature set common to the current problem and the case problem. The set assigned to FI is reduced one element at a time by block 1309, and each time an attempt is made to retrieve a case. As a result, a case in which A is maximized is searched. According to Theorem 3, the part corresponding to the partial problem represented by A in the solution of the case is the part that can be used without correcting the interference.

以上から、本実施例によると、問題解決の参考になる
事例を事例ベースから検索する事例検索システムにおい
て、現在の問題にそのまま適用できる情報を多く含んだ
事例を優先的に検索できるので、検索のやりなおしによ
る時間の浪費、不適切な事例に基づく判断の誤りを防止
することができる。
As described above, according to the present embodiment, in the case search system that searches for cases that are useful for problem solving from the case base, it is possible to preferentially search for cases that include a lot of information that can be applied to the current problem without any change. It is possible to prevent wasting time due to redoing and erroneous determination based on inappropriate cases.

さらに、本実施例の事例利用処理は、類似例のうち、
変数FIの代入された特徴集合の表す部分問題の解を利用
する。
Furthermore, the case use process of the present embodiment is performed by
The solution of the subproblem represented by the feature set to which the variable FI is assigned is used.

そこで、本実施例によると、問題解決の参考になる事
例を事例ベースから検索し、その事例を用いて問題の解
を求める推論システムにおいて、事例に含まれる情報の
うち、現在の問題にそのまま適用できる情報を選択して
利用することができるので、事例情報を現在の問題に適
用するための処理を単純化することが可能になり、シス
テム開発のコストおよび期間を低減し、システムの性
能、信頼性を向上させることができる。
Therefore, according to this embodiment, in the inference system that searches the case base that is helpful for problem solving from the case base and uses that case to solve the problem, the information contained in the case is applied to the current problem as it is. The ability to select and use available information can simplify the process of applying case information to current problems, reduce system development costs and time, improve system performance and reliability. Performance can be improved.

次に、第15図を用いて、本発明の第四の実施例を説明
する。
Next, a fourth embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.

本実施例のハードウェア構成,干渉関係情報の構成、
事例群の構成,ルール群の構成は、第2,4,5,6図で説明
した第一の実施例の場合と同様である。機能構成は、第
三の実施例の場合と類似であるが、事例検索処理の動作
が異なる。
The hardware configuration of this embodiment, the configuration of the interference-related information,
The configuration of the case group and the configuration of the rule group are the same as those in the first embodiment described with reference to FIGS. 2, 4, 5, and 6. The functional configuration is similar to that of the third embodiment, but the operation of the case search process is different.

第15図は、本実施例の事例検索処理の動作を示す。本
実施例の事例検索処理は、前記第一の実施例における事
例検索処理と同様に、まず、依存関係情報テーブルのう
ち、現在の問題に関係する部分を抜き出し、変数Tに代
入する。また、問題の特徴の総数を変数Nに代入する。
次に、第15図の処理を行う。
FIG. 15 shows the operation of the case search process of this embodiment. In the case search process of this embodiment, first, a part related to the current problem is extracted from the dependency information table and assigned to a variable T, as in the case search process of the first embodiment. Further, the total number of the feature in question is substituted into a variable N.
Next, the processing in FIG. 15 is performed.

第15図のブロック1501は、変数Iを初期化する。この
変数は、問題の特徴集合から一つの特徴を選択するため
のカウンタである。ブロック1502は、全ての特徴を選択
し尽くしたかどうかを判定する。Yesの場合には、類似
例がなかったとして、リターンする。Noの場合には、ブ
ロック1503に進む。
The block 1501 in FIG. 15 initializes the variable I. This variable is a counter for selecting one feature from the feature set in question. Block 1502 determines whether all features have been selected. In the case of Yes, there is no similar example, and the routine returns. If no, proceed to block 1503.

ブロック1503は、Iをひとつ増やす。ブロック1504
は、問題の特徴集合のうちI番目の特徴を選択し、これ
を要素とする集合を変数S1に代入する。ブロック1505
は、Tのうち右辺がS1に含まれる依存関係情報を集めた
テーブルを、T2に代入する。ブロック1506は、T2の左辺
に含まれる特徴から成る集合を変数S2に代入する。以上
の処理により、S1に対応する部分問題に直接影響を与え
る特徴集合が、S2に代入される。
Block 1503 increments I by one. Block 1504
Selects the I-th feature from the feature set in question, and substitutes a set having the I-th feature into a variable S1. Block 1505
Substitutes a table in which the right side of T includes the dependency information included in S1 into T2. A block 1506 assigns a set of features included in the left side of T2 to a variable S2. Through the above processing, a feature set that directly affects the partial problem corresponding to S1 is substituted into S2.

ブロック1507は、S1とS2の和集合をS1′に代入する。
ここで、S1に間接的に影響する特徴集合も求めるため、
S1、S1′が収束するまで、ブロック1505〜1507を繰り返
す。ブロック1508は、収束を判定する。収束した場合、
すなわちS1=S1′の場合にはブロック1510に進む。収束
していない場合には、ブロック1509によりS1をS1′で置
き換えた後、ブロック1505に戻る。
A block 1507 assigns the union of S1 and S2 to S1 '.
Here, to find the feature set that indirectly affects S1,
Blocks 1505-1507 are repeated until S1, S1 'converge. Block 1508 determines convergence. If converged,
That is, if S1 = S1 ', the flow proceeds to block 1510. If not converged, block 1509 replaces S1 with S1 'and then returns to block 1505.

以上により、S1には、S1に対応する部分問題に影響を
与える特徴のうち、現在の問題に含まれるものが全て含
まれている。このS1が類似例の持つべき特徴集合とな
る。S1を用いて類似例を検索した場合、類似例と問題が
共有する特徴集合は、S1となる。従って、類似例と問題
が共有する特徴集合に対応する部分問題に影響を与える
特徴で、問題に含まれるものは、全て類似例にも含まれ
ることになる。そこで、前記定理3の条件のうち(1)
が満たされる。
As described above, S1 includes all the features included in the current problem among the features affecting the partial problem corresponding to S1. This S1 is a feature set that a similar example should have. When a similar example is searched using S1, the feature set shared by the problem with the similar example is S1. Therefore, features that affect the partial problem corresponding to the feature set shared by the problem and the similar example and are included in the problem are all included in the similar example. Then, among the conditions of Theorem 3, (1)
Is satisfied.

ブロック1510は、このS1を引数にして、前記第14図の
手続きProcを呼び出し、類似例が持ってはならない特徴
集合を求め、変数FEに代入する。第三の実施例で説明し
たように、この特徴集合を用いて類似例を検索すると、
前記定理3の条件のうち(2)が満たされる。
A block 1510 calls the procedure Proc in FIG. 14 using the S1 as an argument, obtains a feature set that the similar example should not have, and substitutes it for a variable FE. As described in the third embodiment, when a similar example is searched using this feature set,
(2) among the conditions of Theorem 3 is satisfied.

ブロック1511は、S1を持ち、FEを持たない事例を、第
3図の事例ベース309から検索する、ブロック1521は、
類似例がみつかったかどうかを判定する。見つかった場
合には、ブロック1513が、その類似例を第3図制御処理
303に渡して、検索処理を終了する。見つからない場合
には、ブロック1502に戻り、他の部分集合を用いて以上
の処理を繰り返す。
Block 1511 searches for a case having S1 and no FE from the case base 309 in FIG. 3.
It is determined whether a similar example has been found. If found, block 1513 uses a similar example in FIG.
Pass it to 303 and end the search processing. If not found, the process returns to block 1502, and the above processing is repeated using another subset.

以上述べたように、本実施例によれば、前記定理3の
条件を満たす事例が検索される。ここでは、処理終了時
に変数S1に代入されている特徴集合が、条件(1)の特
徴集合Aに相当する。事例利用処理は、事例の解のう
ち、この特徴集合の表す部分問題に対応する部分を利用
する。定理3によれば、この部分は干渉の補正なしに利
用できる。
As described above, according to the present embodiment, a case that satisfies the condition of Theorem 3 is searched. Here, the feature set assigned to the variable S1 at the end of the process corresponds to the feature set A of the condition (1). The case use process uses a part corresponding to the partial problem represented by the feature set in the solution of the case. According to Theorem 3, this part can be used without interference correction.

以上から、本実施例によると、問題解決の参考になる
事例を事例ベースから検索し、その事例を用いて問題の
解を求める推論システムにおいて、事例に含まれる情報
のうち、現在の問題にそのまま適用できる情報を選択し
て利用することができるので、事例情報を現在の問題に
適用するための処理を単純化することが可能になり、シ
ステム開発のコストおよび期間を低減し、システムの性
能、信頼性を向上させることができる。
As described above, according to the present embodiment, in the inference system that searches the case base to be a reference for problem solving from the case base and obtains a solution to the problem using the case, the information included in the case includes the current problem as it is. Since applicable information can be selected and used, the process of applying case information to the current problem can be simplified, system development costs and time can be reduced, system performance, Reliability can be improved.

〔発明の効果〕〔The invention's effect〕

問題解決の参考になる事例を事例ベースから検索する
事例検索システムにおいて、現在の問題にそのまま適用
できる情報を多く含んだ事例を優先的に検索できるの
で、検索のやりなおしによる時間の浪費、不適切な事例
に基づく判断の誤りを防止することができる。
In a case search system that searches for cases that serve as references for problem solving from a case base, cases that contain a lot of information that can be applied to the current problem can be preferentially searched. It is possible to prevent an erroneous decision based on a case.

また、問題解決の参考になる事例を事例ベースから検
索し、その事例を用いて問題の解を求める推論システム
において、事例に含まれる情報のうち、現在の問題にそ
のまま適用できる情報を選択して利用することができる
ので、事例情報を現在の問題に適用するための処理を単
純化することが可能になり、システム開発のコストおよ
び期間を低減し、システムの性能、信頼性を向上させる
ことができる。
In addition, in the inference system that searches cases from the case base to be a reference for problem solving and uses the cases to find the solution to the problem, from the information contained in the cases, select information that can be applied directly to the current problem. Because it can be used, it is possible to simplify the process of applying case information to the current problem, reduce the cost and time of system development, and improve the performance and reliability of the system. it can.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

第1図は、本発明の第一の実施例における事例検索処理
の概略の動作を示すフローチャート、第2図は、本発明
の第一の実施例のハードウェア構成図、第3図は、本発
明の第一の実施例の機能構成図、第4図は、本発明の第
一の実施例における干渉関係情報テーブルの構成図、第
5図は、本発明の第一の実施例における事例情報テーブ
ルの構成図、第6図は、本発明の第一の実施例の事例利
用ルールの構成図、第7図は、本発明の第一の実施例に
おける事例検索処理の詳細な動作を示すフローチャー
ト、第8図は、依存関係情報テーブルの一例を示す図、
第9図は、事例情報テーブルの一例を示す図、第10図
は、事例利用ルール群の一例を示す図、第11図は、本発
明の第二の実施例における事例検索処理の概略の動作を
示すフローチャート、第12図は、本発明の第二の実施例
における事例検索処理の詳細な動作を示すフローチャー
ト、第13図は、本発明の第三の実施例における事例検索
処理の概略の動作を示すフローチャート、第14図は本発
明の第三の実施例における事例検索処理の詳細な動作を
示すフローチャート、第15図は、本発明の第四の実施例
における事例検索処理の概略の動作を示すフローチャー
ト、第16図は、本発明の方法に利用する定理1の説明図
である。
FIG. 1 is a flowchart showing an outline operation of a case search process in the first embodiment of the present invention, FIG. 2 is a hardware configuration diagram of the first embodiment of the present invention, and FIG. FIG. 4 is a functional configuration diagram of the first embodiment of the present invention, FIG. 4 is a configuration diagram of an interference relation information table in the first embodiment of the present invention, and FIG. 5 is case information in the first embodiment of the present invention. FIG. 6 is a configuration diagram of a table, FIG. 6 is a configuration diagram of a case use rule of the first embodiment of the present invention, and FIG. 7 is a flowchart showing a detailed operation of a case search process in the first embodiment of the present invention. , FIG. 8 is a diagram showing an example of a dependency relationship information table,
FIG. 9 is a diagram showing an example of a case information table, FIG. 10 is a diagram showing an example of a case use rule group, and FIG. 11 is a schematic operation of a case search process in the second embodiment of the present invention. FIG. 12 is a flowchart showing the detailed operation of the case search process in the second embodiment of the present invention, and FIG. 13 is a schematic operation of the case search process in the third embodiment of the present invention. FIG. 14 is a flowchart showing a detailed operation of the case search process in the third embodiment of the present invention, and FIG. 15 is a flowchart showing a schematic operation of the case search process in the fourth embodiment of the present invention. The flowchart shown in FIG. 16 is an explanatory diagram of Theorem 1 used in the method of the present invention.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 「Coguitive Scievc e」Vol.13,No.4(1989−4) p.507−549 (58)調査した分野(Int.Cl.6,DB名) G06F 9/44──────────────────────────────────────────────────続 き Continuation of the front page (56) References “CoquityScievece”, Vol. 13, No. 4 (1989-4) p. 507-549 (58) Field surveyed (Int. Cl. 6 , DB name) G06F 9/44

Claims (9)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】予め定義された問題群を表すデータおよび
該問題の解答または解法を表すデータを含む事列情報を
記憶する事例ベースを用い、入力された問題または該問
題の部分問題に類似した問題を含む事例を前記事例ベー
スから検索する情報処理ンステムにおける事例検索方法
において、 問題が入力された場合に、前記予め定義された問題群が
有する特徴の干渉関係を表す干渉関係情報を参照し、 前記参照した干渉関係情報に基づいて、検索対象となる
前記事例が有するべき特徴を求め、 前記求めた特徴を用いて前記事例を検索することを特徴
とする事例検索方法。
1. A case similar to an inputted problem or a sub-problem of the problem, using a case base storing data representing a group of problems defined in advance and data representing a solution or solution of the problem. In a case search method in an information processing system that searches for a case including a problem from the case base, when a problem is input, referring to interference relationship information representing an interference relationship between features of the predefined problem group, A case search method, wherein a feature to be included in the case to be searched is obtained based on the referred interference-related information, and the case is searched using the obtained feature.
【請求項2】予め定義された問題群を表すデータおよび
該問題の解答または解法を表すデータを含む事列情報を
記憶する事例ベースを用い、入力された問題または該問
題の部分問題に類似した問題を含む事例を前記事例ベー
スから検索する情報処理ンステムにおける事例検索方法
において、 問題が入力された場合に、前記予め定義された問題群が
有する特徴の干渉関係を表す干渉関係情報を参照し、 前記参照した干渉関係情報に基づいて、検索対象となる
前記事例が有してはならない特徴を求め、 前記求めた特徴を用いて前記事例を検索することを特徴
とする事例検索方法。
2. A case similar to an inputted problem or a sub-problem of the problem, using a case base storing data representing a group of problems defined in advance and data representing a solution or solution of the problem. In a case search method in an information processing system that searches for a case including a problem from the case base, when a problem is input, referring to interference relationship information representing an interference relationship between features of the predefined problem group, A case search method, wherein a feature that the case to be searched for must not have is obtained based on the referred interference relation information, and the case is searched using the obtained feature.
【請求項3】予め定義された問題群を表すデータおよび
該問題の解答または解法を表すデータを含む事列情報を
記憶する事例ベースを用い、入力された問題または該問
題の部分問題に類似した問題を含む事例を前記事例ベー
スから検索する情報処理ンステムにおける事例検索方法
において、 問題が入力された場合に、前記予め定義された問題群が
有する特徴の干渉関係を表す干渉関係情報を参照し、 前記参照した干渉関係情報に基づいて検索対象事例が有
するべき第1の特徴を求めるとともに、該参照した干渉
関係情報に基づいて、検索対象となる前記事例が有して
はならない第2の特徴を求め、 前記求めた第1の特徴および第2の特徴を用いて前記事
例を検索することを特徴とする事例検索方法。
3. A case similar to an input problem or a sub-problem of the problem, using a case base storing data representing a group of problems defined in advance and sequence information including data representing an answer or solution of the problem. In a case search method in an information processing system that searches for a case including a problem from the case base, when a problem is input, referring to interference relationship information representing an interference relationship between features of the predefined problem group, The first feature that the search target case should have based on the referenced interference relationship information is obtained, and the second feature that the search target case must not have based on the referenced interference relationship information is determined. A case search method, wherein the case is searched using the obtained first feature and the second feature.
【請求項4】予め定義された問題群を表すデータおよび
該問題の解答または解法を表すデータを含む事列情報を
記憶する事例ベースを用い、入力された問題また該問題
の部分問題に類似した問題を含む事例を前記事例ベース
から検索する情報処理ンステムにおける事例検索方法に
おいて、 前記予め定義された問題群が有する特徴の干渉関係を表
す干渉関係情報を干渉関係情報部に記憶しておき、 問題が入力された場合に、前記干渉関係情報を参照し、 入力された問題と前記事例中の問題とに共通する特徴で
あって、前記入力された問題および前記事例中の問題の
一方にのみ含まれる特徴から干渉を受けない特徴の集合
に基づいて前記事例を検索することを特徴とする事例検
索方法。
4. A case similar to an input problem or a sub-problem of the problem, using a case base storing data representing a group of problems defined in advance and data representing a solution or solution of the problem. In a case search method in an information processing system for searching for a case including a problem from the case base, interference relation information representing an interference relation of a feature of the predefined problem group is stored in an interference relation information unit, Is input, the interference-related information is referred to, and is a feature common to the input problem and the problem in the case, and is included in only one of the input problem and the problem in the case. A case search method for searching for the case based on a set of features that do not receive interference from the feature to be searched.
【請求項5】予め定義された問題群を表すデータおよび
該問題の解答または解法を表すデータを含む事列情報を
記憶する事例ベースを用い、入力された問題または該問
題の部分問題に類似した問題を含む事例を前記事例ベー
スから検索する情報処理ンステムにおける事例検索方法
において、 前記予め定義された問題群が有する特徴の干渉関係を表
す干渉関係情報を干渉関係情報部に記憶しておき、 問題が入力された場合に、前記干渉関係情報を参照し、 (1)入力された問題と前記事例中の問題とに共通する
特徴である、(2)前記特徴に対応する部分問題の解が
事例中の問題について求められている、(3)前記特徴
が、前記入力された問題および前記事例中の問題の一方
にのみ含まれる特徴から干渉を受けない、(4)前記特
徴が、事例中の解が求められていない部分問題に対応す
る特徴から干渉を受けない、の条件を満たす特徴の集合
に基づいて、前記事例を検索することを特徴とする事例
検索方法。
5. A case similar to an inputted problem or a sub-problem of the problem, using a case base storing data representing a group of problems defined in advance and data representing a solution or solution of the problem. In a case search method in an information processing system for searching for a case including a problem from the case base, interference relation information representing an interference relation of a feature of the predefined problem group is stored in an interference relation information unit, Is input, the interference-related information is referred to, (1) a feature common to the input problem and the problem in the case, and (2) a solution of a partial problem corresponding to the feature is a case. (3) the feature is not subject to interference from a feature included in only one of the input problem and the problem in the case; (4) the feature is Case retrieval method characterized in that solutions in does not receive interference from the feature corresponding to subproblems unsolicited, based on a set of conditions are satisfied features, retrieves the case.
【請求項6】予め定義された問題群を表すデータおよび
該問題の解答または解法を表すデータを含む事列情報を
記憶する事例ベースを用い、入力された問題または該問
題の部分問題に類似した問題を含む事例を前記事例ベー
スから検索する情報処理ンステムにおける事例検索方法
において、 前記予め定義された問題群が有する変数および制約の干
渉関係を表す干渉関係情報を干渉関係情報部に記憶して
おき、 問題が入力された場合に、前記干渉関係情報を参照し、 (1)入力された問題と前記事例中の問題とに共通する
変数である、(2)該変数の値が事例中の問題について
求められている、(3)前記変数の値が、前記入力され
た問題および前記事例中の問題の一方にのみ含まれる変
数および制約から干渉を受けない、(4)前記変数の値
が、事例中の求められていない変数から干渉を受けな
い、の条件を満たす変数の集合に基づいて、前記事例を
検索することを特徴とする事例検索方法。
6. A case similar to an input problem or a sub-problem of the problem, using a case base storing data representing a group of problems defined in advance and data representing a solution or solution of the problem. In a case search method in an information processing system for searching for a case including a problem from the case base, interference relationship information indicating an interference relationship between variables and constraints of the predefined problem group is stored in an interference relationship information unit. When a problem is input, the interference-related information is referred to, (1) a variable common to the input problem and the problem in the case, and (2) the value of the variable is a problem in the case. (3) the value of the variable is not interfered with by variables and constraints contained only in one of the input problem and the problem in the case; (4) the value of the variable But case retrieval method characterized by not interfered from the variable unsolicited in case, based on a set of conditions are satisfied variables, retrieves the case.
【請求項7】予め定義された問題群を表すデータおよび
該問題の解答または解法を表すデータを含む事例を記憶
する事例ベースを用い、入力された問題または該問題の
部分問題に類似した問題を含む事例を前記事例ベースか
ら検索し、検索された事例を利用して前記入力された問
題の解を推論する情報処理システムにおける推論処理方
法において、 前記予め定義された問題群が有する特徴の干渉関係を表
す干渉関係情報を干渉関係情報部に記憶しておき、 前記入力された問題に類似した問題を含む事例が検索さ
れた場合に、前記干渉関係情報を参照し、 (1)入力された問題と前記事例中の問題とに共通する
特徴である、(2)前記特徴が、前記入力された問題お
よび前記事例中の問題の一方にのみ含まれる特徴から干
渉を受けない、の条件を満たす特徴の集合に対応する事
例中の解答または解法を利用して、前記問題の解を推論
することを特徴とする推論処理方法。
7. An input problem or a problem similar to a sub-problem of a problem is stored in a case base storing a case including data representing a group of problems defined in advance and data representing an answer or solution of the problem. An inference processing method in an information processing system for searching for a case including the case from the case base and inferring a solution to the input problem using the searched case, wherein an interference relationship of a feature of the predefined problem group is provided. Is stored in the interference relation information section, and when a case including a problem similar to the input problem is searched, the interference relation information is referred to, and (1) the input problem And (2) the feature is not interfered by a feature included only in one of the input problem and the problem in the case. Using the answer or solution in case corresponding to the set of features that satisfy the inference processing method characterized by inferring the solution of the problem.
【請求項8】予め定義された問題群を表すデータおよび
該問題の解答または解法を表すデータを含む事例を記憶
する事例ベースを用い、入力された問題または該問題の
部分問題に類似した問題を含む事例を前記事例ベースか
ら検索し、検索された事例を利用して前記入力された問
題の解を推論する情報処理システムにおける推論処理方
法において、 前記予め定義された問題群が有する特徴の干渉関係を表
す干渉関係情報を干渉関係情報部に記憶しておき、 前記入力された問題に類似した問題を含む事例が検索さ
れた場合に、前記干渉関係情報を参照し、 (1)入力された問題と前記事例中の問題とに共通する
特徴である、(2)前記特徴に対応する部分問題の解が
事例中の問題について求められている、(3)前記特徴
が、前記入力された問題および前記事例中の問題の一方
にのみ含まれる特徴から干渉を受けない、(4)前記特
徴が、事例中の解が求められていない部分問題の特徴か
ら干渉を受けない、の条件を満たす特徴の集合に対応す
る事例中の解答または解法を利用して、前記問題の解を
推論することを特徴とする推論処理方法。
8. A case similar to an input problem or a sub-problem of the input problem, using a case base that stores a case including data representing a problem group defined in advance and data representing an answer or solution of the problem. An inference processing method in an information processing system for searching for a case including the case from the case base and inferring a solution to the input problem using the searched case, wherein an interference relationship of a feature of the predefined problem group is provided. Is stored in the interference relation information section, and when a case including a problem similar to the input problem is searched, the interference relation information is referred to, and (1) the input problem And (2) a solution of a partial problem corresponding to the feature is obtained for the problem in the case, and (3) the feature is the input (4) The feature satisfies the following conditions: (4) the feature does not interfere with the feature of the subproblem in which no solution is found in the case. An inference processing method comprising inferring a solution to the problem using a solution or solution in a case corresponding to a set of features.
【請求項9】予め定義された問題群を表すデータおよび
該問題の解答または解法を表すデータを含む事例を記憶
する事例ベースを用い、入力された問題または該問題の
部分情報へのアクセス方法、又は情報そのものを示す応
答パケットを前記自子局が問題に類似した問題を含む事
例を前記事例ベースから検索し、検索された事例を利用
して前記入力された問題の解を推論する情報処理システ
ムにおける推論処理方法において、 前記予め定義された問題群が有する変数および制約の干
渉関係を表す干渉関係情報を干渉関係情報部に記憶して
おき、 前記入力された問題に類似した問題を含む事例が前記事
例検索手段によって検索された場合に、前記干渉関係情
報を参照し、 (1)入力された問題と前記事例中の問題とに共通する
変数である、(2)該変数の値が事例中の問題について
求められている、(3)前記入力された問題および前記
事例中の問題の一方にのみ含まれる変数および制約から
干渉を受けない、(4)前記変数の値が、事例中の求め
られていない変数から干渉を受けない、の条件を満たす
変数の集合に対応する事例中の変数の値を利用して、前
記問題の解を推論することを特徴とする推論処理方法。
9. A method for accessing an input problem or partial information of the problem, using a case base storing data representing a group of problems defined in advance and data representing a solution or solution to the problem, Or an information processing system that searches the case base for a case in which the own station includes a problem similar to the problem for a response packet indicating the information itself, and infers a solution to the input problem using the searched case. In the inference processing method described above, interference relation information indicating interference relation between variables and constraints of the predefined problem group is stored in an interference relation information section, and a case including a problem similar to the input problem is stored. When searched by the case search means, the interference-related information is referred to: (1) a variable common to the input problem and the problem in the case; ) The value of the variable is determined for the problem in the case, (3) the variable is not interfered with by variables and constraints contained only in one of the input problem and the problem in the case, (4) the variable The value of is not interfered with by the undetermined variables in the case, using the values of the variables in the case corresponding to the set of variables that satisfy the condition of inferring the solution of the problem. Inference processing method.
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