JP3217081B2 - エキスパートシステムによる計算機支援物理障害診断方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【技術分野】本発明は計算機に基づくエキスパートシス
テムを用いて対象に関して計算機支援物理障害（故障）
診断を実施する方法に関連する。

【０００２】

【背景技術】障害診断エキスパートシステムはいわゆる
エキスパートシステムシェルか、あるいは特に物理障害
診断システムの観点で設計されている領域規定（domain
-specific ）である構築規則（building rules）の組の
使用により構成されている。特に、そのようなシェルは
システムの知識ベース、仮定の優先化と削除内で、障害
関連概念（徴候／属性、シンドロームおよび仮定あるい
は障害原因）の３つ以上の層状（tiered）カテゴリ化、
および特に柔軟な相互接続性を結合する順方向および逆
方向連鎖に基づく特殊推論戦略を統合している。このシ
ェルはまた物理対象についての不完全情報あるいは未知
情報の対処を許容する。特に、このシェルは多くの有利
なユーザーインターフェース形態を有し、それはなかん
ずくエキスパートシステムが問い合わせるべき有向質問
を持たない状況で使用された双方のメニュー選択性を許
容することにより行われ、そして反対の場合には徴候お
よび／または属性に対する直接の質問を許容する。一般
に、エキスパートシステムはシェルを適当集合の規則と
結合する。

【０００３】さて、そのようなエキスパートシェルは一
般に領域の検討に必要な範囲の一般知識をまず獲得する
ことにより構築される（すなわち物理障害診断）。次
に、獲得された知識において、知識の異なる要素クラス
が識別され、かつ異なる推論と処理パラダイムは知識の
種々のクラスと関連される。次に、エキスパートシステ
ムシェルは構成された知識の適当な表現として確立され
る。既存の知識は選ばれた表現でプログラムされる。次
に、機能性が拡張され、そして確認が新しい知識が付加
されるとして増分的に起こる。さて、上記のこととは反
対に、本発明は上記のすべてのステップでエキスパート
システムを構成する上記のプロセスを大いに促進する。
特に、知識モデリングと表現アクティビテイは予め規定
されたモデルと表現が利用できるから最小となる。

【０００４】固有のエキスパートシステム知識の表現に
おいて、種々の有利な態様は以下のようなものである。 − 領域特定用語（domain-specific terminology ）と
キーワードの使用が許容される。 − 知識は種々の知識クラスにカテゴリー化される。 − 推論戦略がシェルに暗黙のうちに位置され、かつ知
識ベースそれ自身で明白に備えられる必要はない。−
入った知識ベースのシンタックスは任意の具体化言語特
性（implementation language properties）により制約
されない。

【０００５】

【発明の開示】なかんずく、本発明の目的は組織的診
断、物理障害の性質と原因の洞察を得るための容易な適
応、そのあり得る原因の間の最適選択、およびアクセス
可能なら直接のアドバイスもしくは救済法を許容するエ
キスパートシステムシェルに基づく物理障害診断の実施
方法を与えることである。

【０００６】発明の１つの態様によると、本発明方法
は、計算機に基づくエキスパートシステムにより診断す
べき対象に関する計算機支援物理障害診断を実施する方
法であって、上記の方法は物理徴候の第１の有限集合の
環境にあり、これら物理徴候の各々は障害シンドローム
の第２の有限集合のうちの少なくとも１つの要素とリン
クされ、これら要素の各々は障害原因仮定の第３の有限
集合の少なくとも１つの別の要素にリンクされ、上記の
方法が、 − 上記の第１の有限集合のうちの非空部分集合を収集
し、次に第１の部分集合の任意の要素に適切な徴候属性
情報を収集するステップと、 − このように収集された物理障害徴候および徴候属性
情報をこのような物理障害徴候から適切な任意のリンク
を通して物理障害シンドロームの上記の第２の有限集合
の適切な要素に伝搬するとともに、このような物理障害
シンドロームから適切な任意の他のリンクを通して障害
原因仮定の上記の第３の有限集合の適切な要素に伝搬
し、障害原因仮定がこのように収集された少なくとも１
つの物理障害徴候を表わすようにするステップと、 − この伝搬により得られたものの中から、このように
収集されたすべての物理障害徴候及び徴候属性情報の少
なくとも一部分を考慮しうる優先障害原因仮定を暫定的
に選択するステップと、 − 暫定的に選択された優先障害原因仮定に関連する、
収集されていないがまだ利用可能ないずれかの物理障害
徴候、あるいは徴候属性情報を請求するステップと、 − 明確な障害原因仮定を明確に選択するステップとを
有し、得られたものの中で２次障害原因仮定を暫定的に
保存し、かつ上記の明確な障害原因仮定を選択的に検証
／論駁し、上記の明確な障害原因仮定を論駁される場合
に、任意の明確な障害原因仮定が識別されて上記の収集
された物理障害徴候情報に関する動作上のアドバイスを
出すか、あるいは又暫定的に選択する上記のステップと
明確に選択する上記のステップとの繰り返しの後で上記
の物理障害徴候を考慮できる上記の障害原因仮定が消尽
されるまで、上記の暫定的に選択するステップおよびこ
れに引き続く上述の作用に戻る方法である。

【０００７】第１，第２および第３の組の要素間の相互
接続が直接規定され、システムと任意の手順レベルは最
大可能な予想結果を与えるよう計画できるリンクに沿っ
て次のステップを取り、さらにこの方法は完全に直列的
であり、それは単一プロセスとして説明され、どんな並
列プロセスも要求されないであろう。組の間のリンクは
一方向であり、そしてすべてのリンクは低い番号の組か
ら高い番号の組へのその方向を有している。このことは
以下のリンク方向を通してどんな無限ループも起こらな
い、あるいは代案として、リンク方向に反対に連続横断
が起こらないことを意味している。そこで、このプロセ
スは完成するのに有限な時間しか取らないことを保証す
る。一般に、この仮定の選択はまず暫定仮定を取り、そ
れから優先仮定を選択し、明確な仮定の検証か論駁のい
ずれかになる徴候と属性の逆方向収集とそれからの付加
仮定の順方向収集の双方により行われる。論駁の場合
に、新しい明確な仮定が続き、それにより古い仮定が選
択仮定の組から打ち出されるか、あるいは代案として、
保留されるかのいずれかであろう。しかし最終的には１
つのあるいは０の障害原因仮定のいずれかが残る。

【０００８】物理障害徴候と関連徴候属性の収集は物理
表示装置のメニューに支配的に基づいており、一方、任
意の優先障害原因仮定選択の後で、最後に選択された優
先障害原因仮定にリンクされた物理障害徴候のみが質問
されることが有利である。これはシステムによって主張
された無用な質問の数の制限により全診断手順を加速す
る１つの測度である。

【０００９】上記の伝搬はシステムの外部の情報入力の
活性化の下で専ら順方向であり、上記の選択は手順計算
を通して実行され、一方、上記の徴候属性情報を収集
し、上記の請求と上記の検証はシステムによる活性化の
下で逆方向への移動を含み、同時に、それにより上記の
リンクを通して２次の順方向伝搬を許容する。収集され
た徴候の処理はその受信と同時に実行され、一方、すべ
ての別の必要情報はさらにプロセスを加速するために全
く最小の質問のみに回答するようオペレータに要求する
逆方向連鎖により見いだされる。

【００１０】物理障害シンドロームを通す物理障害仮定
への物理障害徴候と徴候属性情報の伝搬はベイズの確率
理論を基にして実行されることが有利である。これは最
もあり得る候補がまず選択されるようこの方法を加速す
る。事実、各物理障害シンドロームと各物理障害仮定は
存在するか不在かを知られている物理障害徴候と徴候属
性情報に照らしてかつそれに従って調整される先験的確
率を有している。

【００１１】優先仮定の選択がその検証に関連するより
高い確率によりそれらの仮定を定量的に優先し、かつ高
い予想検証コストによりそれらの仮定に対して定量的に
弁別することは有利である。これはさらに本発明の方法
を加速し、かつその使用を簡単化する。

【００１２】アイテムが「定数」；「物理障害徴候グル
ープ」にグループ化された「物理障害徴候」、「徴候属
性」、「物理障害シンドローム」、「物理障害仮定」お
よび「規則」としてカテゴリ化され、かつ知識クラスの
この領域規定用語により直接表現されることが有利であ
る。このように任意の要素はキーワードあるいはテンプ
レートとして作用するそのカテゴリー化された名前によ
り表すことができる。高いレベルのソフトウエアからそ
のようなキーワードを構成する必要はないであろう。特
に、今後与えられる例はプロローグやパスカルのような
高レベル言語のように詳しくする必要は無い。

【００１３】弱いものよりも優位性となる強いと規定さ
れた性質により、非特性よりも優位となる特性であるこ
とにより、補助あるいは任意であるよりも優位となる十
分あるいは必要であることにより、および高いコストの
確認を有するより優位となる低いコストの確認を有する
ものにより、上記の知識クラスの要素とそれらの相互リ
ンケージが少なくとも協働された制御（co-controlled
）として精巧にされる（elaborate ）ことが有利であ
る。優位性は知識クラスの強い要素がまず精巧にされ、
同時に弱いものが後で精巧にされ、そして他の性質につ
いても同様にされるように精巧化のシーケンスの優位を
意味している。別の優位性は例えば特定の属性に荷重係
数を適用し、従って相互に矛盾する属性が削除できる
か、あるいは高い荷重係数により優勢にすることを意味
している。なお別の優位性は例えば存在する特定の徴候
あるいは属性が直接な検証となり、そのような場合に徴
候あるいは属性がそのような検証に必要かつ十分となる
一層の精巧化を除外する。

【００１４】任意の診断推論戦略が診断知識それ自身に
より明示的にあるいはそれに織り込まれてエキスパート
シェルで明白であると含意されることは有利である。そ
のような診断推論含意（diagnostic reasoning implici
tness ）はここに記載されたような徴候、シンドローム
および障害原因仮定の間の自動伝搬を生じ、それは診断
知識それ自身のセットアップを容易にする。

【００１５】上記の方法は、上記の優先仮定に加えて、
２次仮定あるいは引き続く仮定を選択し、かつ断定的物
理障害徴候の場合に上記の優先仮定を断定するか、ある
いは代案として、好むと好まないにかかわらず、上記の
任意の２次仮定あるいは引き続く仮定の物理障害徴候を
断定しない場合に上記の優先仮定の階位を落とすかのい
ずれかで適当な別の物理障害徴候の要求により選択し、
後の場合には上記の２次仮定あるいは引き続く仮定が明
確な優先仮定として形態を今後許容するが、しかし前者
の場合には明確な優先仮定として実際の優先を保持して
いる。このように、「最適推定」仮定、第２あるいは第
３等々の仮定の選択を見ていても、かつ適当な物理障害
徴候とその関連属性を問い合わせることにより、選択さ
れた仮定の間の実際の階位付けは変化するか維持される
かであろう。そのような変化の後で、さらに変化が行わ
れ、従って降格が明確に放棄される必要は無い。

【００１６】少なくとも１つの物理障害徴候が上記の対
象から直接導かれた少なくとも１つの物理信号に基づい
て生成されることが有利である。たとえ障害徴候、障害
シンドロームおよび障害原因仮定の複雑な構造の場合の
オペレーター相互作用が一般に不可欠であっても、電流
とか電圧、湿度、温度、あるいは他のもののような測定
量の直接入力はこの方法を大いに加速しかつ／あるいは
その精度を改善する。

【００１７】上記の動作上のアドバイスが任意の救済、
クリーニング、再調整、対象の置き換え、対象移動、修
復法のいずれかであることが有利である。もし対象が障
害を起こしているなら、それは救済され、従って、徴候
は消えるか終了する。しばしば、クリーニング動作は修
正的であろう。種々の場合に、パラメータの再調整は問
題を終了させる。代案として、一部分あるいはサブシス
テムの置き換え、あるいは異なる対象の移動はポジティ
ブな結果を与えるであろう。修復もまた１つの解決法で
あろう。もちろん、しばしば避難（evacuation）あるい
は小型の対象に対して直接な廃棄のような緊急手段が必
要とされる。最後にあり得る障害原因仮定の消尽の場合
に、依頼（recourse）が高いレベルの解決システムでな
ければならず、あるいは廃棄が実施されよう。別の有利
な態様は従属クレームに引用されている。

【００１８】従前の技術と本発明の良好な区別につい
て、以下のことが提起されている。そのような従前の技
術は特にカーン（Kahn）の米国特許第4,866,635 号から
知られており、特にコラム７，ライン36−コラム10，ラ
イン64、コラム33，ライン47−コラム36，ライン68と、
図２，３から知られている。さて、一般に、すべての既
知の診断エキスパートシステムは観測された動作不良お
よび／またはテスト情報から障害の局在化を導く同じ基
本目的を有している。修復アドバイスは見いだされた障
害に通常連結されている。

【００１９】異なるアプローチの目立った特徴は、 ＊使用された知識モデリング、特に、規定された概念
（例えば徴候、故障モード、修復作用のような）、 ＊知識表現（例えばフレーム、規則、直接領域依存表現
のような）、 ＊素朴な原因モデルを通過する純粋なヒューリスティッ
クスから高度に機能的なモデルベース推論へのスケール
配列に基づくシステムの位置決め、 ＊いつどこに（例えば逆方向連鎖、順方向連鎖のよう
な）推理技術が適用されるかを含む配列方法、および１
組の実体（例えば決定論的判定、荷重、確率あるいは情
報エントロピーに基づくもの）からの選択のような手順
態様）、 ＊この方法が駆動されるやり方（例えば、暗黙のうちに
かつ自動的に、その場合に表現は根本的な推理エンジン
の適当な情報のみを与えるか、あるいは知識ベースでの
制御により明白に）、 ＊供給された新規な余分（novel extras）。

【００２０】本発明の独自な態様は次のようになってい
る。 ＊その知識クラスとそれらとの相互関係。たとえ概念
「徴候」および「仮定」が文章中に見いだされても、こ
の述語は同じ意味では使用されない。本発明では、それ
らは「シンドローム」と「徴候属性」のような本発明で
使用された別の特定の知識との関係のために特別の意味
を有している。特に仮定の２つの側面（仮定のための徴
候側と仮定証明のための証明トリー側）は独自である。
本発明では知識分類が供給される推理戦略に関連してい
るから、知識クラスの意味論は「それらが何であるか
［what they are ］」以上となり、「いかにそれらが使
用されるか［how they are used ］」をカバーする。 ＊その方法の全体。しかし特に暫定仮定を保持するが、
喪失徴候情報を収集する技術、および仮定の再選択は、
同じ暫定仮定あるいはその証明トリーを解析する異なる
仮定を明確に選択するか、あるいは異なる仮定に注意を
暫定的に再集束（refocus ）するかのいずれかである。
その直接の知識表現は汎用エキスパートシステムシェル
表現（リスプ様に括弧された巣構造［LISP-like bracke
ted nested structures ］のような）にどんな譲歩（co
ncession）も許容しないが、しかし例えばキーワード
「徴候（SYMPTOM)」，「シンドローム（SYNDROME）」，
「仮定（HYPOTHESIS）」等々によってそのトップレベル
で本発明により使用された知識クラスを記述する。その
上、本発明の知識クラスにより構成された知識ベースが
たいていの場合に推理エンジンにより必要とされたすべ
ての情報を与え、かつ余分の明白な推理制御も知識ベー
スに必要とされないことに注意されたい。 ＊決定論的システムとは反対に、システムの確率論的設
計は、統計的情報の使用にシステムを影響され易くする
のみならず、エキスパートヒューリスティクスの定性的
表現な手段に影響され易くする。後者は決定論的な「肯
定式（modusponens) 」と「否定式(modus tollens）」
をカバーするよう役立っている。技術的システムを使用
しないで、一例はこれらの点を例示すが、しかし良く知
られている規則は、すべてのカラスが大きい黒い鳥であ
るということである（「大きい」と「黒い」は徴候のよ
うなものであり、「カラス」は診断のようなものであ
る）。

【００２１】決定論的知識ベースアイテムは、 もしカラスなら、その場合「大」であり（IF crow THEN
is large ）、もしカラスなら、その場合「黒」である
（IF crow THEN is black ）。ヒュリスティックは、も
し黒なら、その場合カラスと「仮定」される（IF is bl
ack THEN HYPOTHESIZEcrow ）。

【００２２】決定論的システムは鳥が黒いと告げるもの
と仮定する。厳密に言ってそれは何も推理できない。し
かし、それは黒い鳥はカラスであるという仮定を告げる
明白なヒュリスティックを有するか、あるいはいわゆる
アパゴーゲー（abduction ：大前提は真、小前提は真ら
しい場合に結論は真らしいものとする三段論法）によつ
てこの仮定を作るであろう。もし鳥がカラスであること
を仮定する有効な証拠ほど鳥が大きいという事実を我々
が考慮しないカラス以外の多数の大きな鳥（例えば鳩あ
るいはカササギ以外のもの）が存在するなら状況は決定
論的システムに対してさらに複雑となる。このことは決
定論的システムがヒュリスティックスに依存しなければ
ならないが、イフ・ゼン規則（IF-THEN rule）がアパゴ
ーゲーの適用性について情報を与えないようにアパゴー
ゲーによってその仮定を形成しないことを意味してい
る。

【００２３】決定論的システムは「徴候」が不在と観測
されるところではさらに成功する。この場合、「否定
式」は常に信頼して適用でき、あたかも知識ベースがま
た次の規則を含んでいるように適用できる。もし（黒で
ある）のでなければ、その場合（カラス）ではない(IF
not (is black) THEN not (crow)）、もし（大である）
のでなければ、その場合（カラス）ではない（IF not
(is large) THEN not (crow))、

【００２４】決定論的である代わりに、本発明はユーザ
ーの観点から（しかし内部的に定量的なベイズの確率に
基づいて）全問題を定性確率論的に解決し、シンドロー
ムカラス（SYNDROME crow ）は、大きいという強く純粋
な必要性（is large STRONG PURELY NECESSARY）、黒い
という強い特性（is black STRONG CHARACTERISTIC）。

【００２５】本発明のこの簡潔な記述は、 ＊積極的に順方向（徴候の存在からシンドロームの存在
に向かって）、 ＊消極的に順方向（徴候の不在からシンドロームの不在
に向かって）、 ＊逆方向（シンドロームから徴候の要件に向かって、あ
るいはそうでなく）、を推理する確率論的情報を供給す
る。

【００２６】自由に表現すると、それはカラスが必然的
に大きいことを述べているが、しかしその大きさはカラ
スであると結論するかあるいは仮定するには十分な証拠
でない。他方、「特性」である黒さはいくつかの手段で
我々がカラスを有すると結論し、従ってカラスを仮定す
る基礎として使用できるために必要かつ十分である。所
与の大きさに対して、本発明は（上の実例に基づいて）
無意味である。所与の黒さに対して、カラスであると仮
定し、大きさについて問い合わせるであろう。本発明の
最終の証明は個別の仮定証明トリーから得られ、それは
烏がハシブトガラスから区別できる詳細な観察を規定す
るであろう。

【００２７】別のニュアンス（nuance）は「強（STRON
G）」の代わりに「弱（WEAK）」を使用し、かつキーワ
ード「必要（NECESSARY ）」，「十分（SUFFICIENT）」
および「特性（CHARACTERISTIC）」を種々のやり方で制
限することにより表すことができる。

【００２８】さて、簡単のために、参照されたシステム
は「テスト（TEST）」と呼ばれている。テストと本発明
は異なるやり方で達成されることを目標としている。主
な目標は診断エキスパートシステムの構築に特に適して
いるシェルを提供することである。この２つの定式化は
それが比較される場合に語の相互に不幸な選択を使用し
ていることが分かる。カーン（Kahn）が領域独立シェル
を語る場合に、彼は診断のために手元にある機器の領域
に言及しているが、しかし彼は障害診断のもっと広い領
域に特定なシェルを意味している。本発明は領域依存シ
ェル（あるいは領域特定シェル）と同じ概念を記載し、
かつ例えば機器形態あるいはジョブショップスケジュー
リングの領域とは反対の障害診断の広い領域に言及して
いる。これは以下の発明の命名法から由来する。

【００２９】領域依存シェルで探索された特徴は、 ＊領域依存知識クラスで診断知識をカテゴリー化する手
段、 ＊上記の知識クラスの適宜な表現、 ＊特に診断領域に特に適した推理と制御戦略、である。
その上、システムはエンドユーザーによるシステムのラ
ンタイム使用の知識獲得を容易にする追加の動作上の特
徴を有することができる。

【００３０】テストと本発明との間の差は対象の実現で
探索されなければならず、対象それ自身ではない。 テスト 本発明 キー概念は： キー概念は： ＊故障モード（Failure mode） ＊徴候 ＊判定ノード（Decision node ） ＊徴候属性 ＊テスト ＊シンドローム ＊規則 ＊仮定 ＊リンクによる ＊仮定証明トリー ＊リンクにより生じた ＊確率的リンク 故障モードの周りに中心をおく。 仮定の周りに中心をおくものと考えられ るが、しかし徴候シンドローム、仮定お よび仮定証明トリーをリンクする４コラ ムモデルとして基本的に考えることもで きる。 トップレベルで記述をスター 問題の幅第１走査（breadth-first scan） トし、かつ回帰的に深化する。 でスタートし、次に仮定する。 可観測問題は高レベル故障モード 可観測問題はそれ自身の（「徴候」）概念 である。 である。 支配的な決定論的推論、 前提の存在と不存在双方の結果に基づく オーダー量、例えば 情報を含む双方向リンクを使用した支配 １組の故障モード 的な確率論的推論 フレームベース知識表現、 推理エンジンにより解釈された直接領域 例えばデフスキーマ 規定知識表現（direct domain-specific （Def Schema）定義 knowledge representation） を使用して 注意を再集束する診断原因 徴候獲得の間に連続的に維持された仮定 の間に発見された新しい 確率；注意の再集束は仮定選択時間で起 故障モード こり、これは徴候エントリあるいは仮定 かで論駁された後で可能である。

【００３１】図２は故障モードの階層構造を示し、ここ
で高レベル故障モードは低故障モードに分離して分けら
れる（オア関係を介して）。

【００３２】本発明はそのような故障モードを有してい
ない。仮定はそれが通常１つの障害と修復アドバイス
（repair advice ）に関連している故障モードといくら
か類似性を有している。しかし図２の故障モードの分離
はいくつかの仮定に対する本発明の「シンドローム」の
マッピングにさらに類似している。主要な差は次の点に
ある。 ＊確率以外の（たとえそれらが［コラム９，ライン39］
に配列されていても）分離（「オア」）関係を使用する
ステト（TEST）［コラム７，ライン48］；本発明は常に
リンクの中のシンドロームから仮定へのシンドロームの
確率をそのまま分担する。 ＊テスト（TEST）は故障モードをトリー構造のいくつか
の階層構造レベルに分解する。すなわち、本発明はシン
ドロームあるいは仮定の階層構造を有していないが、し
かしそれは常にそれらの間で多対多マッピング(many-to
-many mapping)を許容する。本発明はしかし徴候と徴候
属性の階層構造を許容する。 ＊テスト（TEST）は階層構造のトップを可観測問題とし
て含むものと見なす。すなわち、本発明は可観測問題
（「徴候」は本発明の用語である）を原因（それは本発
明では仮定の１態様である）から明白に分離し、かつそ
れらを多対多確率論的マッピングにリンクする。

【００３３】図３はいかに情報が故障ノード［コラム
４，ライン51とコラム７，ライン60］の周りに群がる
（cluster ）かを示している。示されたこのリンクは次
のようなものである。 ＊別の故障ノードに：親故障モード（高レベル）と低レ
ベル故障モード、 ＊判定ノードになることを示された順方向原因リンク
（「当然（due to）」）、 ＊逆方向原因リンク（「常
に至る（always leads to ）」、 ＊規則にリンクされるテストに、 ＊文書（document）に。

【００３４】上に証明されたように、テスト（TEST）の
故障モードは本発明の知識クラスに直接対応しない。た
とえそれらが（上に示すように）しばしば仮定とシンド
ロームに比較できても、そしてトップレベル故障モード
の場合の徴候であってもそうである。原因リンクの個別
の順方向リンキングと逆方向リンキングは徴候とシンド
ロームの間の本発明のリンク（本発明のばあいには双方
向である）に対応するものと考えられる。「独自態様(u
nique aspects)」ヘッディングの下におけるこの点の議
論、特に肯定式と否定式の確率論的カバレージについて
の議論を見られたい。

【００３５】故障モードからテストへのテスト（TEST）
リンクは、証明トリーが通常テストを含んでいるため仮
定からその証明トリーへの本発明のリンクに類似するよ
うにすることができる。テスト（TEST）は故障モードか
ら故障モード文書へのリンクを示している。本発明にお
いて、文脈独立文書（context independent document）
は支援システム（help system ）として引き合いに出す
ことができる。文脈依存支援（contextdependent hel
p）は徴候メニュー、仮定選択、仮定トリーのテスト等
々に先立つ説明用スクリーンを備えることができる。

【００３６】本発明を添付図面を参照して好ましい実施
例を詳細に説明する。

【００３７】

【実施例】図１は物理障害診断システムとその物理的お
よび組織的環境を示している。ブロック28は物理障害を
示す対象デバイスをシンボル化している。一例として、
この対象は、コンパクトディスクプレーヤ、家庭機器、
製造機械とか製造システム、あるいは予め規定された物
理的に規定できる機能を果す製造された別のデバイスの
ような娯楽用製品、データ処理装置である。ブロック20
は物理障害診断デバイスをシンボル化し、これは計算機
と、応用に適合しているデータ蓄積、データ表示、デー
タ入力およびデータ通信用の種々の関連周辺装置を具え
ている。相互接続線32は障害診断に使用する対象センシ
ング信号、データ内容および他の物理的ないし電気的情
報を導くことができる。反対方向に、ライン32は刺激信
号、指令、テストパターンおよび対象28の特定の振る舞
いの顕在化の使用に適している別の情報を伝える。診断
デバイス20は固有の診断システム22あるいは特定の物理
障害原因あるいはその起源を指摘する対象28の特定の物
理的振る舞いに基づく仕事を有するエキスパートシステ
ムを具えている。

【００３８】本発明はその良／否表示（good/fault ind
ication ）のみを生成する対象の直接テストには関連し
ていないことは注目に値する。本発明の文脈では、修復
作用が提案されるか、あるいは製造プロセスパラメータ
あるいは別の適当な救済作用の特定のアップデートが提
案されるかのいずれかである。障害診断システムに加え
て、デバイス20はオペレーティングシステムのような半
ブロック（half-block）24としてシンボル化された別の
要素および上にリストされたような他の関連周辺装置を
具えている。相互接続線32の代わりに全体的にあるいは
部分的に、円30によりシンボル化された人間オペレータ
はライン34により診断デバイス20と相互作用し、それに
より表示装置上の質問が読まれ、音声指令が続き、そし
て手動入力あるいは計算機入力か発生される。オペレー
タはまた制御の実行、物理指示器の読み取りあるいは特
定の定性的ないし定量的振る舞いの査定により対象28と
相互作用する。破線で示された診断システム22は破線で
示されているエキスパートシステムシェル26の知識ベー
スにより形成され、かつそれによって支配されている。

【００３９】図２は診断モデルのブロック線図である。
このモデルは今後詳細に説明する以下の概念クラスを有
している。 ＊質問クラス：Ｑ（有向質問［a dircted questio
n］），ｑ（非有向入力［non-directed input］）、
＊知識クラス：初期調査（INITIAL SURVEY），徴候（SY
MPTOM ），徴候属性（SYMPTOM ATTRIBUTE ），シンドロ
ーム（SYNDROME），仮定（HYPOTHESIS），最終調査（FI
NAL SURVEY）、 ＊形成回路網（formation networks）を含む回路網。こ
れらはサブ成分としてトリー（TREE）を暗黙のうちに含
んでいる。トリー（TREE）は基本構築ブロックである規
則（RULE）を暗黙のうちに含んでいる。 ＊手順態様
（procedural aspect)：仮定選択（HYPOTHESIS SELECTI
ON）手順、 ＊支援（HELP）システム。

【００４０】モデルの端部において、文字Ｑ（40）（有
向質問）とｑ（非有向入力）が使用されている。これら
は事実(fact)が事実ベースで入れられるやり方である。
システムはどの事実が要求されるかあるいは許容される
かの場合を決定する。有向質問はシステムが特定の瞬間
に回答を必要とするという理由で特に問い合わされるも
のである。非有向入力はたとえ入力された情報が診断タ
スクを解決するために最も有利な方向でシステムの操作
を支援するとはいえ、その時点でそのアイテムの特定の
要求無しに、ユーザーが一片の情報を自発的に使用する
(volunteering)機会を有している。この情報はユーザー
に選択と入力の事実の選択を提供する物理表示装置上の
メニューの形を取る。質問の回答は標準のイエス／ノ
ー、汎用テキスト（general text）、整数（integra
l）、実（real）、あるいは確率であり得る。

【００４１】たとえ述語「質問（question）」が使用さ
れても、得られる事実は必ずしも端末のユーザーから来
る必要はない。特定の応用では、それは外部データベー
スから、あるいは監視された対象に直接接続されたセン
サーおよびディジタル入力ポートからアクセスできる。

【００４２】初期調査（INITIAL SURVEY）44は診断が始
まる前に診断の行使（exercise）のスタートで適当に正
しいと考えられる事実の収集である。これらの事実は、
後でいかにそれを診断するかの関係（bearing ）を有す
るから、修復すべきデバイスのモデルと直列番号を含ん
でいてもよい。また実際のあるいは計算上の目的で、修
復センタと修復者の機器についての事実は初期調査に属
していてもよい。これらの事実はユーザーからの事実が
特に問い合わされ、あるいは有向質問の質問クラスＱに
よって示されたように外部データベースから特にアクセ
スされる。採用された技術は逆方向連鎖の１つ以上のト
ップレベル目標である。簡単のために、他のブロックに
何の接続も示されていない。

【００４３】逆方向連鎖は他の事実から目標を結論する
規則を適用することによりいくつかの未知の事実（目
標）を導こうと試みることからなっている。もしこれら
の他の事実がまた未知であるが潜在的に導出可能なら、
このプロセスは回帰的に継続する。最後に、逆方向連鎖
装置（backward chainer）はユーザー（あるいはデータ
ベースあるいはセンサー等）から確定できる事実に遭遇
し、かつそれは迅速にこの機能を使用し、次にトップレ
ベル目標まで回帰するであろう。

【００４４】順方向連鎖は既存の事実から新しい事実を
通常導けるほど多く導出するが、しかし特定の目標は無
く、従ってユーザーと協議することはない。診断に必要
な時間の総量を最小にするために、人間オペレータによ
る（あるいは自律センサーシステムからの）物理障害徴
候の入力は不適切な質問の問い合わせを大いに回避する
よう設計されている。システムが優先仮定を形成する前
に、物理障害徴候は個別に問い合わされず、それはオペ
レータの主導の下に入力され、特に徴候の適当にメニュ
ーされた選択の表現によらなければなにない。一度暫定
的に優先障害原因仮定が選択されると、関連物理障害徴
候のみが直接質問によって問い合わされる。明確に選択
された優先障害原因仮定の検証の間に、その検証に関連
する質問のみが問い合わせられよう。

【００４５】最終調査（FINAL SURVEY）46は協議（cons
ultation）の終わりで初期調査（INITIAL SURVEY）への
同様な事実採集行使であり、それはもしシステムのアド
バイスが満足されるならユーザーへの問い合わせを含ん
でいよう。

【００４６】徴候（SYMPTOMS）48は基本的に苦情（comp
laints）である。オペレータは機器に不満である。とい
うのは、それが規格とは違って振る舞うか、あるいは期
待されたものとは違って振る舞うからである。この苦情
は通常いくらか直接の観測可能な動作不良(malfunctio
n) であり、例えばコンパクトディスクを再生し損なう
コンパクトディスクプレーヤである。徴候（SYMPTOMS）
はどこに障害が実際にあるかに関する理論ではなく、何
が悪いかを説明する試みのみである。実際に、徴候情報
はメニューの形の非有向入力として獲得される。ユーザ
ーはこのようにして関連しない質問に回答することなく
問題を記述できる。メニューは約20個までのエントリー
を含むことができ、ユーザーは零あるいはそれ以上を選
択できる。初期調査（INITIAL SURVEY）から既に何が既
知であるか、および徴候が既に入れられたかに依存し
て、このメニューは例えば全メニューが抑制されるよう
に構成できる。大文字Ｑは徴候（SYMPTOMS）が特に問い
合わせできることを示し、これは後で診断段階で起こる
ことができ、これについてさらに説明する。

【００４７】徴候属性(SYMPTOMS ATTRIBUTES) は徴候
（SYMPTOMS）に関連する事実である。それらは関連する
瞬間に有向質問として問い合わされる。それらはしばし
ば徴候（SYMPTOM ）が確立された場合に行われる余分な
注意深い観測（extra, carefulobservation）に対応す
る。例えば、もしハイファイステレオ増幅器が徴候「歪
み」を有するなら、この歪みが双方のチャネルかそれと
も１つのチャネルかどうかを確定するために適切に注意
深く聴取されよう。これが徴候属性（SYMPTOM ATTRIBUT
E ）であろう。歪みのさらに詳細な記述は別に行われよ
う。徴候属性（SYMPTOMS ATTRIBUTES ）別のいくつかの
基本アクティビティ（ここでは徴候採集）の間にそれ自
身の主導で急に現れ（pop up）、かつ徴候属性回路網50
により生成される。

【００４８】シンドローム（SYNDROMES ）52はシンドロ
ーム形成回路網（SYNDROME FORMATION network）54によ
り発生された徴候（SYMPTOMS）と徴候属性（SYMPTOM AT
TRIBUTES）（および多分初期調査［INITIAL SURVEY］）
から描ける一般的な種類の結論である。シンドロームは
徴候に基づく原因を説明しようと試みることなく、何が
基本的に動作不良であるかについての徴候に基づくエキ
スパート結論である。一例として、コンパクトディスク
を考察する。「見いだされない焦点(focus notfoun
d）」のシンドローム(SYNDROME)を暗示する「コンパク
トディスク（CD）を受け入れず、かつディスプレイ上に
エラーを示す」ようなある徴候（SYMPTOMS）が存在す
る。通常の顧客はコンパクトディスクプレーヤの光学系
について知らないし、従って自分の苦情を「見いだされ
ない焦点」の項で通常記述しないであろう。シンドロー
ム（SYNDROMES ）は不確定性を対処するベイズの論理を
使用する順方向連鎖技術により形成される。ベイズの論
理それ自身は良く知られており、それは特定の事象の実
現の確率はこの事象に関連するいくつかのパラメータ値
の影響の下でこの事象が起こる場合に将来修正されるこ
とを意味している。このように、将来確率（future pro
bability）と過去確率（past probability）は同じであ
る必要はない。

【００４９】仮定（HYPOTHESIS）56は徴候(SYMPTOMS)と
シンドローム（SYNDROMES)を考慮できる理論であり、そ
れらは回路網58にまず形成される。一般に、仮定は成分
あるいはサブアセンブリの推測（suspecting）を意味し
ている。この仮定は詳しい観測と測定によりステトでき
る。仮定（HYPOTHESIS）のステト結果はすべての推測さ
れた成分が事実適当に作動し、これは仮定(HYPOTHESIS)
がデバイスの故障のために正しくないことを意味してい
る。代案として、仮定(HYPOTHESIS)のテストは欠陥成分
の局在化する。アドバイスされた修復作用はその場合の
仮定にリンクできる。システムはトリーのトップとして
考えられる単一目標の逆方向連鎖により仮定を検査す
る。このトリーはすべてのステト（しばしばアンドある
いはオア結合）を含み、かついずれの仮定（HYPOTHESI
S）が成功するかの結論を描く。

【００５０】仮定（HYPOTESIS)の２つのファセットに注
意することは重要である。１つのファセットはこの仮定
が診断質問の解決を支援する見込みがある。このファセ
ットは何が通常不完全な証拠（例えばクラス徴候［SYMP
TOM ］から）であるかに基づく値である。それは確率と
して内部的に考えられている。別のファセットは一度仮
定が実際にステトされると証明されるかあるいは証明さ
れない目標である。この第２のファセットは通常測定か
ら生じた明確なデータ（hard-and-fast data）を含んで
いる。

【００５１】回路網（NETWORKS）（50，54，58）はノー
ドで相互リンクされた１組のファセットである。（多く
の使用された記述は事実ノードである）ノードは順方向
連鎖装置あるいは逆方向連鎖装置の文脈のいずれかで解
釈できる。

【００５２】トリーはトップで１つのアイテムを有する
特種な回路網であり、それより低いレベルの事実から導
くことができる。診断モデルの線図において、任意の大
きさのトリーは２つのノードと３つの葉（two node and
three leaves ）からなる小さいトリーによりシンボル
的に表示されている。実際にトリーはさらに複雑であ
り、かつまたノードが１つ以上の親を有していることで
トリーの厳密な概念から偏っている。この特徴は巡回推
論（circular reasoning）の危険性を招き、注意して使
用すべきである。このトリーは知識ベースの任意のデー
タに自由に使用できる。

【００５３】規則はトリーあるいは回路網中のノードの
定義である。これらは規則(RULE)，徴候(SYMPTOM），徴
候属性(SYMPTOM ATTRIBUTE），シンドローム(SYNDROM
E)，仮定（HYPOTHESIS）の記述である。時にはそれは回
路網にリンクする規則の前提条件であり、あるいはそれ
は記述が表現の事実と結合している事実であり、あるい
はその双方であろう。いくらか直接にアクセス可能なや
り方で事実を単に規定する記述（質問［QUESTION］のよ
うな）は回路網の葉である。徴候（SYMPTOMS）はしばし
ば回路網の葉であるがそれは必然的ではない。

【００５４】仮定選択(HYPOTHESIS SELECTION)手順62は
確率とコストの双方を考慮する。これは仮定(HYPOTHESI
S)の「予想された有効性(expected effectiveness)」を
与える。確率は上記の仮定(HYPOTHESIS)の第１ファセッ
トである。コストは時間と、仮定の検査に含まれた困難
性によって解釈すべきである。徴候収集の終わりで、予
想された最高の有効性を持つ仮定が暫定的に選択され
る。するとその証拠がレビューされる。なにか証拠の喪
失アイテム(missing items) があるか、特にメニューか
らの獲得の間にスキップされた徴候(SYMPTOM）があるか
？ もしそうなら、有向質問は暫定的に選択された仮定
(HYPOTHESIS)に属するそのようなすべての徴候(SYMPTOM
S)について問い合わせられるであろう。その後で、仮定
は予想された有効性に対して再評価される。しばしば同
じ仮定が最良に選ばれよう。その場合、それは明確に選
択され、その目標（第２ファセット）が開始される。し
かし別の仮定は元の仮定に追い付くか、あるいは仮定に
対してネガティブな証拠が獲得される結果として予想さ
れた有効性を実際に減少するかである。暫定的に選択さ
れた元の仮定は後まで延期されるか階位を下げられるか
のいずれかとなり、あるいは別の考慮から除外されさえ
もする。第２仮定が選択される場合、それに関連するス
キップされた徴候についての問い合わせプロセス、およ
び仮定を再評価するプロセスが繰り返される。理論的に
は、このプロセスは第３仮定および引き続く仮定で起こ
るが、しかしそれは有限であると保証されている。

【００５５】システムは仮定の２つの優先度クラス、す
なわち緊急(URGENT)と正規(NORMAL)を備えている。適格
な（eligible）すべての緊急（URGENT）仮定はは任意の
正規（NORMAL）仮定が考慮される前に処理されよう。優
先度クラス内で、仮定は上記のように選択される。工場
における緊急（URGENT）クラスの適用の一例は僅かの証
拠しかない危険な状況の直接調査を保証する。

【００５６】このシステムは１つの成功する仮定（HYPO
THESIS）を見いだそうと試みる。もしこれが達成され、
そして関連修復あるいは別の動作上のアドバイスが与え
られるなら、最終調査（FINAL SURVEY）46が実施され
る。もしさらに障害があると、システムは多くの先行徴
候が消失したものとして再度スタートすべきである。い
くつかの場合には、満足すべき仮定はないであろう。そ
の場合には失敗(defeat)の優雅な承認（graceful admis
sion）が行われる。

【００５７】この点に関し、図３は簡単化された診断モ
デルのブロック線図であり、徴候、シンドローム、仮定
および仮定証明トリー間のリンクの実例を与える。問題
となっているモデルはコンパクトディスク光記録プレー
ヤの動作不良に関連している。徴候の組（初期入力「い
くつかの動作不良が存在する［Some malfunction prese
nt］は別として）徴候70Ａ：無意味（does nothing）
（消灯［lamp dead ］）；70Ｂ：トレイ問題（tray pro
blem）（ディスクの機械的挿入が不可能［mechanical e
ntering of disk impossible ］）；70Ｃ：表示エラー
（display error）（前面で可視［visible on fron
t］）；70Ｄ：再生停止（stops playing ）（良好なス
タートの後で［after a good start］；70Ｅ：矛盾した
再生（inconsistent play ）（トラックを横切るジャン
プ等［jumps across tracks, etcetera］）；70Ｆ：歪
みあるいは干渉（distortion or interference ）（音
声表現で［in audio representation ］）を有してい
る。そのような徴候70Ａ，．．．Ｆの１つあるいはそれ
以上から、１つ以上のシンドロームが作成できる。この
シンドロームの組はシンドローム72Ａ：デバイス停止
（device dead)（電源無しあるいは不十分な電源［no o
r insufficient electric power ］；72Ｂ：機械的トレ
イ（トレイスタックの位置［position of tray stuc
k］）；72Ｃ：電気的トレイ（tray electrical ）（運
動は可能だが実行されない［motion possible but not
effected］）；72Ｄ：焦点が見いだされない（focus no
t found ）（レーザー／読み取りミラーの組合せが適当
に位置できない［laser/reading mirror combination c
annot be positioned adequately］）；72Ｅ：トラッキ
ング問題（tracking problem）（トラックが適当に追従
しない［track not followed adequately ］）；72Ｆ：
ティジタル信号（digital signal）（適当でない［not
adequate］を有している。シンドローム72Ａ，．．．Ｆ
の組は１組の仮定：74Ａ：PSU 故障（PSU-failure ）
（発生された内部電源無し［no internal power genera
ted］）；74Ｂ：トレイが傾斜（tray askew）（位置決
め不良［positioning wrong］）；74Ｃ：トレイがメッ
シュから外れている（tray out of mesh）（ラックとピ
ニオン駆動が無効［rack and pinion drive ineffectiv
e ］）；74Ｄ：トレイモーター故障（tray motor failu
re）；74Ｅ：悪い焦点ポテンシャル（bad focus potent
ial ）（基準電圧不良［reference voltage wrong
］）；74Ｆ：レーザーが弱い（laser weak）；74Ｇ：
レンズ膠着（lens stuck）；74Ｇ′：フォイル緩み（fo
il loose）（信号伝送のためのフラットケーブルの種類
［kind of flatcable for transmitting signals
］）；74Ｈ：フォトダイオード破損（photodiode brok
en ）；74Ｉ：アームが傾斜（arm askew ）を順次導い
ている。

【００５８】徴候、シンロドームおよび仮定の組は典型
的であっても、多かれ少なかれ不完全であり、またプレ
ーヤのタイプ（複雑性）に依存している。さらに、種々
の仮定はなおさらに詳細なエラー仮定の集合であろう。
人間ユーザーが徴候（および図３には示されていない属
性）のみを見ることに注意すべきである。シンロドーム
と仮定の表現はたとえそれらがとにかく巨視的な問題(m
acroscopic problem)である「トレイの傾斜」のような
ものであっても観測可能である必要はない。また示され
た原因となる相互接続の組は関連していても制限的では
ない。さて、この仮定は付加的徴候証拠により強調され
たりあるいは弱めることができ、かつ１つ以上の仮定証
拠トリー76の通過により証明されたり証明されなかった
りする。各レベルの徴候、シンロドームおよび仮定のリ
ンキングは１対１（トップ行）、１対多（第２行）多対
１あるいはその複合であり得る。仮定と仮定証拠トリー
のリンキングは一般に１対１である。特別な場合には、
仮定は２つ以上の分離トリー（それはもちろん単一トリ
ーのみとして示すために融合されよう）を通して証明さ
れたり証明されなかったりする。

【００５９】さらにこれに関して、図４は初期化（80）
の後で以下のフェーズを具える基本推論戦略のフローチ
ャートである。

【００６０】フェーズ１ 初期調査（INITIAL SURVEY）（82）を実行し、それは考
慮した物理対象の形式番号および／または製造日時の入
力、および有用と考えられるがフローチャートの別の部
分に適合しない情報のようなものである。

【００６１】フェーズ２ グループ毎のメニューを使用する徴候の請求（84）。こ
れは各徴候をグループで含むメニューを提示することに
より行われ、従ってユーザーはその番号を入力すること
により徴候について何事かを述べることができる。その
徴候についての詳細な質問は（随意に）問い合わせるこ
とができる。ユーザーはオプション０でメニューをスキ
ップできる。もし徴候質問の回答が悪魔（demons）（条
件付きで活性化できる作用を表示する標準用語）、特に
１つ以上の特定の徴候に属する徴候属性（SYMPTOM ATTR
IBUTES）を生じるなら、 ＊悪魔の点火条件（demon's
firing condition）が真であるや否や悪魔を点火する
（特に必要な有向質問を問い合わせるなら必要であ
る）、 ＊悪魔に属する所要のすべての情報の獲得に必要な逆方
向連鎖。

【００６２】獲得された任意のデータは直ちに順方向連
鎖により伝搬される。悪魔の点火を別にして、データに
関するこの連結に逆方向連鎖は存在しない。特に、シン
ドローム（SYNDROME）と仮定（HYPOTHESIS）確率は増分
的に（再）評価される。規則（RULE）と徴候属性（SYMP
TOM ATTRIBUTES）もまた順方向連鎖される。

【００６３】フェーズ２ａ 任意の関連徴候と徴候属性情報を適当なシンドロームに
まず伝搬し、それを通して１つ以上の適当な仮定に伝搬
するか、あるいは後の段階でこれらの仮定の推測を改善
する（87）。

【００６４】フェーズ３ それらが適格な仮定（eligible hypothesis ）であるか
どうかを検査し（86）、その仮定は事後確率（a poster
iori probability）、検証のコストおよび優先度のよう
な定量的特性に基づく計算により実行される。適格な仮
定はその欠陥値以上の確率値を有している。欠陥値の中
で、優先仮定の選択は物理障害シンドロームとそれに関
連する徴候属性情報と、期待コスト（それは質問の仮定
の検証に必要な時間で通常表されている）を考慮する。 もし： 適格な仮定が存在しないなら、 その場合： フェーズ７（100)に行け、 さもなければ：フェーズ４（88）に進め、 （if: there are no eligible hypotheses then: go to Phase７(100) else: proceed to Phase４(88). ）

【００６５】フェーズ４ 存在するシンドロームに基づいて、最良の仮定を選択す
る（88）。この選択はそのような仮定が真となる確率、
仮定の有効な調査（特に所要の時間での）コスト、およ
び１つ以上の別の仮定を越える特殊な仮定の優先度に依
存している。

【００６６】フェーズ５（90） もし： 選択された仮定に関連する喪失徴候が存在す
るなら、 その場合：これらの徴候とその点火条件が真となる徴候
属性を問い合わせ(92)、その後でフェーズ２（87）に戻
れ、 （if: there are missing symptoms related to the
selected hypothesisthen: ask these symptoms and sy
mptom attributes whose firing conditionbecomes tru
e (92) and thereafter revert to phase ２(87). ） これは仮定の組みの別の仮定の選択を含むこともあれば
含まぬこともある。再び、属性の質問は悪魔（demon ）
の形であろう。このように、システムは喪失徴候あるい
は徴候属性情報の請求の選ばれた障害原因仮定に基づく
逆方向連鎖の主導を取る。 さもなければ：先に進め。 （else: proceed ）

【００６７】フェーズ６（94） 仮定の妥当性を確立する。これはまた逆方向連鎖による
システムの主導に基づいて行われる（96）。 もし：
仮定が真であると証明されるなら、 その場合： 修復あるいは他の動作作用をアドバイスし
て先に進み（98）、 さもなければ：仮定確率を０にセットし（102 ）、フェ
ーズ３に戻れ。 （if: the hypothesis is proven to be true then: advise on a repair or other operational acti
on and proceed(98) else: set hypothesis probability zero (102) and re
turn to phase 3.）

【００６８】フェーズ７ 最終調査（FINAL SURVEY）の実行(100）。これはシグナ
リング欠陥を表し、結果の統計的査定を行う。その後で
手順は終了する（104 ）。

【００６９】これに関連して、表１Ａ．．．はビスケッ
ト工場の非常に基本的な表現に適用される特定の障害診
断方法を例示している。論理プログラミング言語プロロ
ーグが具体化媒体として選ばれた。このプロローグ言語
の詳しい記述に対して、ダブリュー・エフ・クロックシ
ン（W. F. Clocksin）等の「プロローグによるプログラ
ミング(Programming in Prolog)、スプリンゲル社、ISB
N3-540-11046-1/0-387-11046-1 を見られたい。しか
し、パスカル言語への変換もまた有利なオプションであ
る。この表では、この高級レベル言語は透明（transpar
ent ）である。

【００７０】このシナリオは初歩のチョコレートビスケ
ット工場であり、ここでは１つのあり得るシンドローム
はオーブンが危険なほど低く、それは危険な状況であ
り、従ってここでは避難（evacuate）すべきである。オ
ーブンシンドロームを暗示する２つの徴候；「黄色の炎
（yellow flame）」と「薄いチョコレート（thin choco
late）」が存在し、後者は低い温度がチョコレートを厚
くするキャラメルプロセス（caramelizing process）の
ためである。しかし、薄いチョコレート徴候は通常不十
分なココア供給のみにより生じる。それは確かにこの徴
候が観測されるや否やパニックになるとアドバイスでき
るほどのものではない。

【００７１】薄過ぎるチョコレートの徴候（symptom fo
r chocolate-too-thin）と薄過ぎるチョコレートのシン
ドローム（syndrome for chocolate-too-thin）との間
の１対１マッピングが存在し、そして危険なほど低いオ
ーブンのシンドローム（syndrome oven-dangerously-lo
w ）と危険なほど低いオーブンの仮定（hypothesis ove
n-dangerously-low ）の間にも１対１のマッピングが存
在する。さらに拡張されたシステムでは、これらのマッ
ピングは１対多、あるいは代案として容易に多対１マッ
ピングにすることができる。

【００７２】最初のシンドローム記述（オーブンが危険
なほど低い）はいかに２つの徴候がシンドロームに「接
続（connect ）」されているかを示している。薄いチョ
コレート徴候は黄色の炎徴候より弱く、黄色の炎の明確
な不在のような強いセッティングは薄いチョコレートの
明確な存在の効果を取り消す以上である。第２シンドロ
ーム記述（薄過ぎるチョコレート）はこの場合には同様
に命名された観測可能な徴候に独自に対応している。

【００７３】第１仮定記述（the first HYPOTHESIS sta
tement）（オーブンが危険なほど低い）は危険なオーブ
ンシンドロームを説明でき、それはチョコレートが薄過
ぎるおよび／または炎が黄色であることを有効に考慮で
きることを意味している。この仮定はそれが工場を避難
しなければならない潜在的に危険な状態をカバーする緊
急（URGENT）とマークされる。証明トリーは単なる質問
である（それは主要なトリー構造であり得た）。この仮
定は緊急とマークされていることに注意すべきである。
第２仮定記述（余りにも少ないココア）は余りにも少な
いココア徴候（too-little-cocoa symptom）のみを説明
できる。この仮定は正規優先度（NORMAL priority ）を
有している。証明トリーは再び単なる質問である。

【００７４】さて、もし薄いチョコレート徴候とこの徴
候のみが入力されるなら何が起こるか考察しよう。シス
テムはシンドローム（危険なほど低いオーブンと薄過ぎ
るチョコレート）と仮定（危険なほど低いオーブンと薄
過ぎるココア）の存在を直ちに導く。危険なほど低いオ
ーブンの緊急である仮定は暫定的に選択される。この仮
定には喪失徴候、黄色の炎が存在する。この徴候は問い
合わせられよう。しばしば起こるのは回答ではなく「ノ
ー」であろう。というのは、薄いチョコレートの最も共
通な説明はオーブンが危険なほど低いことではないから
である。もし「ノー」が回答されると、このネガティブ
な証拠の強さはこの仮定が考察されるものとは違ったよ
うにする。しかし、もしユーザーが黄色の炎を観測する
か、あるいは知らないとさえ言うなら、仮定は活性化さ
れ、証拠トリーは調査され、オーブン温度についての単
一質問となる。もしユーザーが識別するのみなら、低い
温度問題は与えられたアラームアドバイスとなるであろ
う。もしオーブンが全く正常なら、システムはこの仮定
を放棄し、薄いチョコレートシンドロームを説明できる
別の仮定を探す。薄過ぎるココア仮定がそれを活性化
し、ココアホッパーについての質問を問い合わせること
が分かろう。これが残っている唯一の仮定（かつ薄いチ
ョコレートの最もありそうな説明）であるから、ここで
「イエース」と回答し、ココアホッパーを充填するアド
バイスが得られ、さもなければシステムは優雅に失敗を
許容しよう。

【００７５】同様に、危険なほど低いオーブンの仮定と
少な過ぎるココアの仮定に対して、システムは少な過ぎ
る粉（too-little flour）の仮定と少な過ぎる砂糖（to
o-little-sugar）の仮定を有するが、しかし後者の２つ
は前者の２つから完全に分離され、相互関係はない。

【００７６】たとえこの例が４つの相互に関係する基本
アイテム（薄いチョコレート、黄色の炎、危険なほど低
いオーブンおよび少な過ぎるココア）のみを含んでいて
も、このシステムの振る舞いの変化は、 ＊非自明な
（nontrivial）、 ＊正確には望ましい振る舞い、 ＊（非冗長）トリー構造として具体化できない、 ＊推理エンジン（inference engine）により強化され、
知識表現の宣言形（declarative style ）で内在するの
みである。

【００７７】表１Ａ，．．．は上に説明されたビスケッ
ト工場に関連する特定の故障診断方法を明白に例示して
いる。表１Ａにおいて、まず「定数（CONSTANT）」の下
に種々の割り当てが実施される。ffはフォームフィード
（form feed ）あるいはクリーンスクリーンコード（cl
ean screen code ）であり、sp5 は５個のスペース位置
であり、crlfはキャリージリターン，ラインフィードを
意味し、fff は３重フォームフィード（triple form fe
ed）を意味し、hitreturn は今後リストされる表現の表
示を生じ、同じことは３つのラベルstandard postscrip
t, introtext,outrotext にも適用される。次に、４つ
の部分手順はこの基本ケースでは自明であるとリストさ
れる。

【００７８】次の表１Ｂはまず第１物理障害徴候グルー
プGROUP １をリストしている（３つの物理障害徴候が存
在する）。各物理障害徴候はそれのみで、あるいは組合
せて促進される。３つの内の１つに対して、障害徴候属
性が付加されよう。表の最後の部分は第２（余りしばし
ば使用されない）物理障害シンドロームを与え、その第
１のものは第１物理障害徴候により弱く特性化される
が、しかし第２物理シンドロームによって強く特性化さ
れる。第２物理障害シンドロームはその物理障害シンド
ロームのみで強く特性化される。第３および第４シンド
ロームは自明である。

【００７９】表１Ｄ，Ｅは４つの特殊な物理障害仮定を
リストする。第１シンドロームは低い確率によっている
が、しかし第１仮定にリンクされた緊急優先度を持って
いる。付加的な確認について、問い合わせ規則（rule-a
sking ）が与えられ、そしてまた軽減アドバイス（miti
gatory advice ）も与えられる。他の３つの仮定は構造
に対応し、すべては正規の優先度を有している。それら
は必要な構成要素の有効な準備に関連し、すべては関連
した構成要素にリンクされた検証規則（rule verificat
ion）を有している。

【００８０】表１Ａ ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−＊／ ／＊ −−＝＝CHOC＝＝−− ＊／ ／＊ チョコレートビスケット工場デモ ＊／ ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−＊／ −：− 定数 yes １ no ０ ff ""+12 sp " " sp5 5*sp crlf ""+13+10 crlf2 2*crlf crfl5 5*crlf crlf10 10*crlf fff ff+crlf+ff+crlf+ff hitreturn crlf2+BOLD( 「連続に戻りをヒットせよ［Hit return to continue ］」) standardpostscript crlf2+ 「選択するか連続に０をヒットせよ［Make a selec tion or hit 0 to continue ］」 introtext fff+sp5+ BOLD( 「チョコレートビスケット工場の診断システム ［Diagnostic system for the Chocolate Biscuit Factory ］」)+crlf10+hitreturn outrotext crlf2+sp5+ BOLD( 「（これ以上）利用できるアドバイスがない［No (more) advice available ］」)+ crlf2+hitreturn −：− 初期調査（INITIAL SURVEY） イントロスクリーン（introscreen ） −：− 最終調査（FINAL SURVEY） アウトロスクリーン（outroscreen ） −：− 規則イントロスクリーン（RULE introscreen） 質問テキスト（QUESTION TEXT ）""イントロテキスト（introtext ） 規則アウトロスクリーン（RULE outroscreen） 質問テキスト（QUESTION TEXT ）””アウトロテキスト（outrotext ） 後記（POSTSCRIPT） crlf2+INVERSE VIDEO (段階の終わり「End of session」 ）

【００８１】表１Ｂ −：− ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−−＊／ ／＊ グループ１ ＊／ ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−−＊／ 徴候グループ（SYMPTO GROUP） ag１ イントロ ff+sp5+INVERSE VIDEO （「徴候（グループ1)」）+crlf5+ （INTRO) hitreturn ヘッダー 「以下の徴候のいずれが存在するか［Which of the follow （HEADER） ing synptoms are present ］」 後記 standardpostscript （POSTSCRIPT） 何故（WHY ） 「これらの徴候は正しい方向に私を示す［These symptoms point me in the right direction for ］」+crlf+「診 断 仮定［a diagnostic hypothedsis］」 多重徴候（SYMPTOMS MULTIPLE ） 薄過ぎるチョコレート（chcolate too thin) もろ過ぎるビスケット（biscuit too brittle ） 苦過ぎるビスケット（biscuit too bitter） −：− 徴候薄過ぎるチョコレート（SYMPTON chocolate too thin） 表示メニューエントリ（INDICATIVE MENU ENTRY ）「薄過ぎるチョコレート」 質問確率（QUESTION PROB ）0.5 crlf2+「チョコレートは薄過ぎるか（Is the chocolate too thin ）？」 −：− 徴候もろ過ぎるビスケット（SYMPTOM biscuit too brittle ） 補助メニューエントリ（SUPPLEMENT MENU ENTRY)「もろ過ぎるビスケット」 質問確率0.5 crlf2+「どの程度ビスケットがもろ過ぎるか［To what extent the bui s cuit too brittle ］（0..1）？」 −：− 徴候苦過ぎるビスケット（SYMPTOM biscuit too bitter） 表示メニューエントリ「苦過ぎるビスケット」 質問確率0.5 crlf2+「ビスケットは苦過ぎるか？」 属性苦い（ATTRIBUTE bitter at ） −：− 徴候属性苦い（SYMPTOM ATTRIBUTE bitter at ） 質問確率0.5 「これは徴候属性の一例である；タイプ（0..1）」 −：− ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−−＊／ ／＊ グループ２ ＊／ ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−−＊／ 徴候グループ sg2 イントロ ff+sp5+INVERSE VIDEO（「徴候（グループ２）」）+crlf5 +hitreturn ベッダー 「以下の徴候のいずれが存在するか（Which of the follow ing symptoms are present）」 後記 standardpostscript 何故（WHY ） 「これらの徴候は正しい方向に私を示す」+crlf+「診断仮 定（diagnostic hypothesis ）」 多重徴候（SYMPTOM MULTIPLE） 炎が黄色（flame yellow） −：− 徴候炎が黄色（SYMPTOM flame yellow） 表示メニューエントリ「炎が黄色である（flame is yellow ）」 質問確率0.5 crlf2+「炎が黄色であるか（Is the flame yellow ）？」

【００８２】表１Ｃ ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−＊／ ／＊ シンドロームオーブンが危険なほど低い ＊／ ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−＊／ シンドロームオーブンが危険なほど低い（SYNDROME syn oven dangerously low ） 薄過ぎるチョコレート 弱い特性（WEAK CHARACTERISTIC ） 炎が黄色 強い特性（STRONG CHARACTERISTIC ） −：− ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−＊／ ／＊ シンドローム少な過ぎるココア ＊／ ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−＊／ シンドローム少な過ぎるココア（SYNDROME syn too little cocoa ） 薄過ぎるチョコレート 強い特性 −：− ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−＊／ ／＊ シンドローム少な過ぎる粉 ＊／ ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−＊／ シンドローム少な過ぎる粉（SYNDROME syn too little flour) もろ過ぎるビスケット 強い特性 −：− ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−＊／ ／＊ シンドローム少な過ぎる砂糖 ＊／ ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−＊／ シンドローム少な過ぎる砂糖（SYNDROME syn too little sugar ） 苦過ぎるビスケット 強い特性 −：−

【００８３】表１Ｄ ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−−＊／ ／＊ 仮定オーブンが危険なほど低い ＊／ ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−−＊／ 仮定オーブンが危険なほど低い（HYPOTHESIS oven dangerously low ） syn oven dangerously low 非常にありそう（VERY PROBABLE ） PRIOR 0.1 コスト １ 優先度 緊急（URGENT） 暫定イン（PROVISIONAL IN） crlf2+「インフォ：仮定暫定的に選ばれたオーブンが危険なほど低い (Info:Hypothesis oven dangerously low provisionally selected）」 明確なイン（DEFINITIVE IN ） crlf2+「インフォ：仮定明確に選ばれたオーブンが危険なほど低い （INFO:Hypothesis oven dangerously low infinitively elected ）」 h oven dangerously lowが確立された場合に証明された（PROVED WHEN ESTABLISHED h oven dangerously low アドバイス crlf2+「＊＊危険＊＊避難警報を鳴らせ；ガスを止めろ（Sound the evacuation alarm; turn off the gas）」 −：− 規則 h oven dangerously low 質問確率0.5 crlf2+「オーブンが最小許容温度以下か（Is the oven below minimum allowable temperature ）？」 −：− ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−−＊／ ／＊ 仮定少な過ぎるココア ＊／ ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−−＊／ 仮定少な過ぎるココア（HYPOTHESIS too little cocoa ） syn too little cocoa 非常にあり得る（VERY PROBABLE ） PRIOR 0.1 コスト １ 優先度 正規（PRIORITY NORMAL ） 暫定イン（PROVISIONAL IN） clrf2+「インフォ：仮定暫定的に選択された少な過ぎるココア （INFO:Hypothesis too little cocoa provisionally selected ）」 明確なイン（DEFINITIVE IN ） crlf2+「インフォ：仮定暫定的に選択された少な過ぎるココア （INFO:Hypothesis too little cocoa definitively selected）」 h too little cocoa が確立された場合に証明された アドバイス crlf2+「アドバイス：ココアホッパーを満たせ（Fill the cocoa hopper)」 −：− 規則 h too little cocoa 質問確率0.5 crlf2+「ココアホッパーが低くなっているか？（Is cocoa hopper getting low ?）」 −：−

【００８４】表１Ｅ ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−／＊ ／＊ 仮定少な過ぎる粉 ／＊ ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−／＊ 仮定少な過ぎる粉（HYPOTHESIS too little flour ） syn too little flour 非常にあり得る（VERY PROBABLE ） PRIOR 0.1 コスト １ 優先度 正規 暫定イン crlf2+「インフォ：仮定暫定的に選択された少な過ぎる粉 （INFO:Hypothesis too little flour provisionally selected ）」 明確なイン crlf2+「インフォ：仮定／明確に選択された少な過ぎる粉 （INFO:Hypothesis too little flour definitively selected）」 h too little flour が確立された場合に証明された アドバイス crlf2+「アドバイス：粉ホッパーを満たせ（Fill the flour hopper）」 −：− 規則 h too little flour 質問確率0.5 crlf2+「粉ホッパーは空か？（Is the flour hopper empty ? ）」−：− ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−−＊／ ／＊ 仮定少な過ぎる砂糖 ＊／ ／＊−−−−−−−−−−−−−−−−−−＊／ 仮定少な過ぎる砂糖（HYPOTHESIS too little sugar ） syn too little sugar 非常にあり得る PRIOR 0.1 コスト １ 優先度 正規 暫定イン crlf2+「インフォ：仮定暫定的に選択された少な過ぎる砂糖（Hypothesis too little sugar provisionally selected）」 明確なイン crlf2+「インフォ：仮定明確に選択された少な過ぎる砂糖（Hypothesis too little sugar definitively selected）」 h too little sugarが確立された場合に証明された アドバイス crlf2+「アドバイス： 砂糖ホッパーを満たせ」 −：− 規則 h too little sugar 質問確率0.5 crlf2+「砂糖ホッパーは空か？」

【図面の簡単な説明】

【図１】 図１は物理障害診断システムとその環境を示
している。

【図２】 図２は診断モデルのブロック線図である。

【図３】 図３は簡単化された診断モデルのブロック線
図である。

【図４】 図４は基本推論戦略のフローチャートであ
る。

【符号の説明】

20 物理障害診断デバイス 22 診断システム 24 要素 26 エキスパートシステムシェル 28 対象 30 人間オペレーター 32 相互接続線 34 ライン 36 相互接続接続 40 有向質問Ｑ 42 非有向入力ｑ 44 初期調査（INITIAL SURVEY） 46 最終調査（FINAL SURVEY） 48 徴候（SYMPTOMS） 50 徴候属性回路網（SYMPTOM ATTRIBUTE network ） 52 シンドローム（SYNDROMES ） 54 シンドローム形成回路網（SYNDROME FORMATION net
work） 56 仮定（HYPOTEHSIS） 58 仮定形成回路網（HYPOTEHSIS FORMATION network） 60 Ｑ 62 仮定選択（HYPOTHESIS SELECTION）手順 70Ａ 徴候：無意味（does nothing） 70Ｂ 徴候：トレイ問題（tray problem） 70Ｃ 徴候：表示エラー（display error ） 70Ｄ 徴候：再生停止（stops playing ） 70Ｅ 徴候：矛盾した再生（inconsistent play ） 70Ｆ 徴候：歪みあるいは干渉（distortion or interf
erence） 72Ａ シンドローム：デバイス停止（device dead ） 72Ｂ シンドローム：機械的トレイ（tray mechanical
） 72Ｃ シンドローム：電気的トレイ（tray electrical
） 72Ｄ シンドローム：焦点が見いだされない（focus no
t found ） 72Ｅ シンドローム：トラッキング問題（tracking pro
blem） 72Ｆ シンドローム：ディジタル信号（digital signa
l） 74Ａ 仮定：PSU 故障（PSU failure ） 74Ｂ 仮定：トレイが傾斜（tray askew） 74Ｃ 仮定：トレイがメッシュから外れている（tray o
ut of mesh） 74Ｄ 仮定：トレイモーター故障（tray motor failur
e） 74Ｅ 仮定：悪い焦点ポテンシャル（bad focus potent
ial ） 74Ｆ 仮定：レーザーが弱い（laser weak） 74Ｇ 仮定：レンズ膠着（lens stuck） 74Ｇ′ 仮定：フォイル緩み（foil loose） 74Ｈ 仮定：フォトダイオード破損（photodiode broke
n) 74Ｉ 仮定：アームが傾斜（arm askew ） 76 仮定証拠トリー 80 初期化あるいはスタート 82 初期調査（INITIAL SURVEY）あるいはフェーズ１ 84 徴候の請求（solicit symptoms）あるいはフェーズ
２ 86 適格な仮定が存在するかの検査（examine whether
there are any eligible hypothesis ）あるいはフェー
ズ３ 87 シンドロームを通して仮定への徴候と徴候属性情報
の伝搬(propagate symptom and symptom attribute inf
ormation through syndromes to hypothesis）あるいは
フェーズ２ａ 88 最良の仮定の選択（select best hypothesis）ある
いはフェーズ４ 90 すべての関連徴候は既知か？（all relevant sympt
oms known ? ）あるいはフェーズ５ 92 関連徴候と徴
候属性の問い合わせ（ask relevant symptomsand sympt
o attribute） 94 仮定の検証（verify hypothesis
）あるいはフェーズ６ 96 仮定が正しいか？（hypothesis correct ?） 98 アドバイスを与える（give advice ） 100 最終調査（FINAL SURVEY）あるいはフェーズ７ 102 仮定の排除（exclude hypothesis） 104 終了（end ）

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (73)特許権者 590000248 Ｇｒｏｅｎｅｗｏｕｄｓｅｗｅｇ １, 5621 ＢＡ Ｅｉｎｄｈｏｖｅｎ， Ｔ ｈｅ Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ (56)参考文献 特開 昭62−1061（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−211164（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−267742（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−128333（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−147626（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−248243（ＪＰ，Ａ) ”ＦＡＣＯＭ ＥＳＨＥＬＬ解説書 （エキスパートシステム構築ソフトウェ ア）”，第２版，富士通株式会社，1986 年９月30日，ｐ．18，37−50 (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06F 11/22 - 11/277 G06F 9/44 ＣＳＤＢ（日本国特許庁)

Claims (14)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 計算機に基づくエキスパートシステムに
   より診断すべき対象に関する計算機支援物理障害診断を
   実施する方法であって、上記の方法は物理徴候の第１の
   有限集合の環境にあり、これら物理徴候の各々は障害シ
   ンドロームの第２の有限集合のうちの少なくとも１つの
   要素とリンクされ、これら要素の各々は障害原因仮定の
   第３の有限集合の少なくとも１つの別の要素にリンクさ
   れ、上記の方法が、 − 上記の第１の有限集合のうちの非空部分集合を収集
   し、次に第１の部分集合の任意の要素に適切な徴候属性
   情報を収集するステップと、 − このように収集された物理障害徴候および徴候属性
   情報をこのような物理障害徴候から適切な任意のリンク
   を通して物理障害シンドロームの上記の第２の有限集合
   の適切な要素に伝搬するとともに、このような物理障害
   シンドロームから適切な任意の他のリンクを通して障害
   原因仮定の上記の第３の有限集合の適切な要素に伝搬
   し、障害原因仮定がこのように収集された少なくとも１
   つの物理障害徴候を表わすようにするステップと、 − この伝搬により得られたものの中から、このように
   収集されたすべての物理障害徴候及び徴候属性情報の少
   なくとも一部分を考慮しうる優先障害原因仮定を暫定的
   に選択するステップと、 − 暫定的に選択された優先障害原因仮定に関連する、
   収集されていないがまだ利用可能ないずれかの物理障害
   徴候、あるいは徴候属性情報を請求するステップと、 − 明確な障害原因仮定を明確に選択するステップとを
   有し、得られたものの中で２次障害原因仮定を暫定的に
   保存し、かつ上記の明確な障害原因仮定を選択的に検証
   ／論駁し、上記の明確な障害原因仮定を論駁される場合
   に、任意の明確な障害原因仮定が識別されて上記の収集
   された物理障害徴候情報に関する動作上のアドバイスを
   出すか、あるいは又暫定的に選択する上記のステップと
   明確に選択する上記のステップとの繰り返しの後で上記
   の物理障害徴候を考慮できる上記の障害原因仮定が消尽
   されるまで、上記の暫定的に選択するステップおよびこ
   れに引き続く上述の作用に戻る方法。
2. 【請求項２】 物理障害徴候とこれに関連する徴候属性
   情報の上記の初期収集が物理表示ユニットのメニューに
   支配的に基づいており、一方、任意の優先障害原因仮定
   の選択の後で最後に選択された優先障害原因仮定にリン
   クされた物理障害徴候のみが質問される請求項１に記載
   の方法。
3. 【請求項３】 上記の伝搬がシステムの外の情報入力の
   活性化の下で専ら順方向であり、上記の選択が手順計算
   を通して実行され、一方、上記の徴候属性情報を収集
   し、上記の請求と上記の検証がシステムによる活性化の
   下で逆方向への移動を含み、同時に、それに基づいて上
   記のリンクを通して２次方向順伝搬を許容する請求項１
   あるいは２に記載の方法。
4. 【請求項４】 物理障害シンドロームを通す物理障害仮
   定への物理障害徴候と徴候属性情報の伝搬がベイズの確
   率理論に基づいて実行され、ここで徴候と仮定はそれぞ
   れ存在あるいは不存在として知られた徴候と徴候属性に
   照らして先験的確率に対して修正されたその確率を有し
   ている請求項１あるいは２あるいは３に記載の方法。
5. 【請求項５】 優先仮定の選択がその検証に関連するよ
   り高い確率によりそれらの仮定を定量的に優先し、かつ
   高い予想検証コストによりそれらの仮定に対して定量的
   に弁別する請求項１から４のいずれか１つに記載の方
   法。
6. 【請求項６】 要素が「定数」、「物理障害徴候」とし
   て類別され、「物理障害徴候グループ」、「徴候属
   性」、「物理障害シンドローム」、「物理障害仮定」お
   よび「規則」にグループ化され、かつ知識クラスに対す
   るこの領域規定用語により直接表現される請求項１から
   ５のいずれか１つに記載の方法。
7. 【請求項７】 強い特性を有する仮定を、弱い特性を有
   する仮定よりも優位ととし、特性のある仮定を、特性の
   ある仮定よりも優位とし、充分な又は必要性の有る仮定
   を、補助あるいは任意の仮定よりも優位とし、低いコス
   トで確認しうる仮定を、高いコストで確認しうる仮定よ
   りも優位とすることにより、上記の知識クラスの要素と
   それらの相互リンケージが少なくとも協働制御されるも
   のとして精巧にされる請求項６に記載の方法。
8. 【請求項８】 任意の診断推論戦略が診断知識それ自身
   により明示的にあるいはそれに織り込まれてエキスパー
   トシェルで明白であると含意されている請求項１から７
   のいずれか１つに記載の方法。
9. 【請求項９】 上記の優先仮定に加えて、２次仮定ある
   いは引き続く仮定を選択し、かつ適切な他の物理障害徴
   候を要求ことにより、断定的物理障害徴候の場合に上記
   の優先仮定を断定するか、あるいは又、好むと好まない
   にかかわらず、上記の任意の２次仮定あるいは引き続く
   仮定の物理障害徴候を断定しない場合に上記の優先仮定
   の階位を落とし、後者の場合には、上記の２次仮定ある
   いは引き続く仮定を許容してその後明確な優先仮定とし
   て表わすが、前者の場合には、明確な優先仮定として実
   際の優先を保持する請求項１から８のいずれか１つに記
   載の方法。
10. 【請求項１０】 少なくとも１つの物理障害徴候が上記
    の対象から直接導かれた少なくとも１つの物理信号に基
    づいて生成される請求項１あるいは９のいずれか１つに
    記載の方法。
11. 【請求項１１】 上記の動作上のアドバイスが任意の救
    済、クリーニング、再調整、対象の置き換え、対象移
    動、修復法のいずれかである請求項１から１０のいずれ
    か１つに記載の方法。
12. 【請求項１２】 上記の優先仮定はそのような仮定が真
    実になる確率に少なくとも基づいて選択される請求項９
    に記載の方法。
13. 【請求項１３】 上記の優先仮定がそのような仮定の効
    率的な調査のコストに少なくとも基づいて選択される請
    求項９に記載の方法。
14. 【請求項１４】 上記の優先仮定が少なくとも１つの別
    の仮定にわたるその優先度に少なくとも基づいて選択さ
    れる請求項９に記載の方法。