JPH02234230A - 推論方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、論理的知識と直感的知識に基づく判断を代行
するエキスパートシステム一般に好適な推論方法に関す
る。

〔従来の技術〕

人間の直感的判断と論理的判断を代行するエキスパート
システムが，様々の分野で検討されている。その支援ツ
ールとして直感的判断にファジィ的推論を，論理的判断
をＫＥ的推論により実行する方式が、ｒＥｓＩ｛ＥＬＬ
／　Ｓ　Ｂのファジィ演算機能」（昭和６２年度人工知
能学会全国大会予稿集、ｐ２５〜２８）、および「プラ
ント制御用エキスパートシエル　ＥＲＩＣＪ　　（オー
トメーション、第３３巻，第６号，　１９ｓａ年６月Ｌ
Ｈ）に示されている。ここで扱うファジィ推論は，状搗
値をそのまま評価する状態評価型ファジィ推論と言える
．一方、ファジィ推論には状態値からモデルを用いて予
測計算を行いその予測値（例えば、５分後の水ｉ！！）
を評価する予見ファジィ推論方式［予見ファジィ制御方
式による列車自＃ＪＶ転（システムと制御．Ｖｏｌ２．
２８，＆１０，ｐｐ６０５〜６１３．１９８４）Ｊが提
案されでいる．． この方式は人間の知識を、ｌｌｈｅｎ　（火力を１とす
る）ｌｆ（５分後の水温が丁度良い） Ｔｈｅｎ　（火力を１とする） という型式で記述する，推論エンシンは１つのルール群
に対し士記型式のルールｗｈｓｎ部を仮定し，ｊ．　ｆ
部の状態（上記の場合は５分後の水温）をモデルを用い
て演算、各ルールの評価偵を決定する。

ただしＩｆ部の条件が複数ある場合−こは最小の評価値
を採用する。・次にルール評価値の最も高いルールのＴ
ｈｅｎ部を結論とする、というのが予見ファジィ推論の
処理手順の概要である． 〔発明が解決しようとするａ題〕 上記エキスパートシステムは、ｕ’ｆ感的判断が結果を
予測したヒで導出されている点について配慮されておら
ず、予見ファジィ推論方式によるエキスパートシステｌ
ｓ　４１築が困難である、という問題があった． 本発明の目的は、ＫＥ的推論と予見ファジィ推論方式と
を、融合できる方法を提供することにある。

また本発明の他の目的は、適用対象によりＫビ的推論側
での状態評価型ファジィ推論とｒ見ファジィ推論とを容
易に決定できる方法を提供することにある。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的は，ＫＥ的推論とファジィ推論の各々のエンジ
ンを独立させ、推論相互の推論結果を利用するための共
有領域、各推論に他方の推論との連携を取るための手段
を設けることにより達成される。

上記手段は、ＫＥ的推論側における（１）ファンイ知識
を読み込み、ファジィルールが状態評価型ファジィ推論
か、予見ファジィ推論かを判定する手段、（２）ファジ
ィルールが予見フイジイ推論用であるとき、各ファジィ
ルールで仮定した値に基づき手続きを実行、予８１リシ
た状態値を算出し、その予見値をファジィ知識ベース名
とともに共有領域に書き出す手段、（３）ファジィルー
ルが状態評価型ファジィ推論用であるとき、状態値をフ
ァジィ知識ベース名とともに共有領域に書き出す手段、
ファジィ推論における（４）共有領域からファジィ知識
ベース名，状態値、あるいは予８１１１　Ｌた状態値を
読み込む手段，（５）ファジィ推論結果を共有領域に書
き出す手段、より成る。

〔作用〕

本発明は、ＫＥ的推論で予め知識ベース名を格納する知
識ベース名スロットと前述の手段（ｌ），手段（２），
手段（３）とファジィ推論を起動する手段を１つにまと
めたファジィ推論実行手続きを有するファジィフレーム
を用意する。

本発明の推論方式では、まずＫ　Ｅ的推論が動作する．
ＫＥ的推論は、ＫＥ的ルールＩｆ部の条件と、状況、利
川者がフレームを用いで記述した対象世界の事実、およ
び共＋】領域内のファシイｍ論結果を比較し、ｉｆ部の
条件を全て満足したＫ　Ｅ的ルールを選択し、そのＫＥ
的ルールＩ’ｈｅｎ部の内容を実行する。Ｔｈｓｎ部の
記述がフレーム名とタリ１｝内容を併わせて記述する型
式としファジィルールがｐ見ファジィ推論方式であると
き、そのフＬ／　−ム内の各スロットに予８＋ｑ　ｉｔ
算のための手続きを用意する．このとき処理内容にファ
ジィフレーム中のファジィ推論実行手続きが記述してあ
れば、ファジィフレームの知識ベース名スロット値を共
イ１領域に格納する。次にその知誠ベースをん゛ｔみ込
み、ファジィルールが状態評価聖ファジィ推論用か、予
見ファジィ推論用かを判定する。このとき状態評価型フ
ァジィ推論であれば，　’ｒｈｅｎ部に記述したフレー
ム内のスロット値を共有領域にＴ％き出ｆ。

また予見ファジィ推論であれは、先に読み込んだファジ
ィルールの各々について゛ｌ’　ｈ　ｅ　ｎ部で仮定し
た結論値を用いて、ＫＥ的ルールＴ　ｈ　ｅ　ｎ部で指
定したフレームの各スロットにおける手続きを順次起動
、状態を予ｉ１１１１　ｔ，．、該当スロットにセット
した後、共有領域に格納する．そしてファジィ推論を起
ｖｊずる。

ファジィ推論側ではまず共有領域より知誠べ一ス名と状
態値を読み込み，その知識ベース内のファジィルール，
メンバシツプ関数、状態値に基づき推論し，共有領域に
その結果を格納する．ＫＥ的推論側ではファジィ推論結
果が必要となったとき、共有領域を参照し、推論に利用
する。

これによって、ＫＥ的推論側でファジィ知織べ一スを読
み込み、Ｉ’２ｌ１ｌ計算を行うので，予見ファジィ推
論方式を実現できる。また、ＫＥ的推論側でファジィ知
識ベースが状態評価型ファジィ推論用か、ｐ見ファジィ
Ｊｌｌｌｉ論用かを自動的に判定するので．利用者はＫ
Ｅ的推論とファジィ推論とを容易に連結できる。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を図面により説明する．本実施
例は本発明を適用してお湯を沸かすためのもので、制御
状況，外部情報に応じて火力を調節する． 第１図は、本発明を実現する推論方法の一実施例の全体
構成図である。図において，１は列車等の対象システム
、２は対象システム」の制御装置、３はお湯をわかす目
的、時刻といった外部情報、５は論理的判断に関する知
識具体的にはＫＥ的ルールとフレームを傳えたＫＥ的知
識ベース、６は直観的判定に関する知識，具体的にはフ
ァジィルールとメンバシツブ関数を酔えたファジィ知識
ベース，７は、制御装′ｒＲ．２から算出する制御状況
、外部情報３、ＫＥ知誠ベース５，ファジィ知識ベース
６から推論する推論装胃である。

推論装置７は、直感的判断を代行するファジィ推論部７
０、推論的判断を代行するＫＥ的推論部７１、ＫＥ的知
識ベース５内のルールｔｈｅｎ部にファジィ推論起動が
指定しているときに、該当するフレームに記述した手続
きを実行する手続き処理部７２から横成される。

今、Ｋべ酌知識ベース５内に、 ノレーノレ　１　： Ｉｆ（希望フレームの飲物がコーヒーである。

＆　希望フレームのパターンが時刻である） Ｔｈｅｎ　（ファジィフレームの知識ベース名をコーヒ
ー知識とする　＆　予測フレームでファジィ推論実行）
　　　　　　　　・・・■ルール２： Ｉｆ（希望フレームの飲物が紅茶である　＆希望フレー
ムのパターンが時間である）’ｒｈｅｎ　（ファジィフ
レームの知識ベース名を紅茶知識とする　＆　予測フレ
ームでファジィ推論実行）　　　　　　　　　　・・・
■という２つのＫＥ的ルールを＃ｐ積している．ただし
，上記ルール１゜ｈｅｎ部２行目は予？ｌｔ！ｌフレー
ムの各スロット値を用いてファジィ推論することを意味
する。

またファジィ知識ベース６内に ルール１　：　Ｗｈｅｎ　（状況フレームの火力を＋０
する），Ｉｆ（予測フレームの水温がだいたい良い　＆
予ｌｌ１９消費破がかなり少ない）　　　　・・・■ｒ
ｈｅｎ　（予測フレームの火力を＋Ｏする）ルール２　
：　Ｗｈｅｎ　（状況フレームの火力を＋１する）、Ｉ
　ｆ　Ｅｌ’−ｆｉｌＩＩフレームの水温が丁度良い　
＆　ｒ測消費量が少ない） Ｔｈｓｎ　（　ｐｉｌｌフレーＡｓノ火力を＋１ずル）
　　−　（４）ルール３　：　Ｗｈｅｒｐ　（状況フレ
ームの火力を−１する）、Ｉｆ（予４｛１フレームの水
温が丁瓜良い　＆　予ｆｌｌ’ｌフレームの消！Ｒ景が
少ない）Ｔｈｅｎ　（子ｉｔｌ！ｌフレームの火力を−
１−する）　・・・（５）という３つのファジィを捨積
している。ただし、（３）　〜（５）のようにｒＷｈｅ
ｎ　（ｘ　ｘ　ｘ）　，Ｉ　ｆ　（・−）Ｔｈｅｎ　（
Ｘ　Ｘ　Ｘ）　Ｊという型式のルールを予見型、ｒＩ　
ｆ　（”　”）　Ｔｈａｎ　（ＸＸＸ）　Ｊという型式
ルールを状態型と呼ぶことにする。

第２図は，本発明によるＫＥ的推論の夕，１理手順を刀
《すフローチャートである。２００〜２０（；は各処理
を示す． 第３図は、本発明によるＫＥ的推論の、１’　ｋ）ｅロ
部実行の処理２０４の詳細手順を示すフローチヤートで
ある。３００〜３１４は各処理紮示す。

第４図は，本発明によるファジィ推論の処理手順を示す
フローチャートである．４００〜４０７は各処理を示す
。

第５図は．ＫＥ的知識ベース５内に保存しているフレー
ムの階層を示している。第５図において、ユーザフレー
ムとファジィフレームは本発明固有のフレームであり，
それらの下位に存在する希望フレーム，状況フレーム，
予Δ１リフレームは利用者が任意に設定する。ド位フレ
ームは性質を継続する上位フレームスロットを参照した
り、手続きを実行することができる。

第６図は，ファジィフレームの構成を示す。スロットと
して知識ベース名，仮定値，状態名，状態値，結果，確
信度を、手続きとしてファジィ推論実行，読み込みを用
意する。知識ベース名スロットは文字型で、ファジィ知
識ベース６の名称を指定する。仮定値スロットは実数型
のキューでファジィルールか予見ファシイ推論型である
とき、各ファジィルールで仮定した結論値を最大３０個
まで設定できる。状態名スロットは文字型のキューで，
ファジィ推論実行手続きを記述した時に指定したフレー
ムの各スロット名称を最大１０個まで設定できる．状態
値スロットは実数型のキューで、各々の仮定値スロット
値に基づき演算した状態を設定する．結果スロットは文
字型で、ファジィ推論の結果命題を設定する。確｛．４
度スロットは実数型で、結果命題の適合度を設定する。

またファジィ推論実行手続きはＫＥ的推論知識ベース５
内ＫＥ的ルールＴｈｅｎ部にフレーム名とともに記述す
る。この手続きは、’１’　ｈ　ｅ　ｎ部に指定した情
報に基づきファジィ推論を行うものであり、その具体的
な処理は第３図に刀マしたとおりである。

第７図は、希望フレームの構成を示す．このフレームは
利用者の希望を設定するためのもので、飲物，パターン
，希望時刻，希望時間の各スロットからなる。飲物スロ
ットは文字型で、コーヒー紅茶等の、利用者が希望する
飲物を設定する。パターンは、文字型で、利用者の希望
が［１５時にコーヒーを飲みたい」というようなときは
「時刻」，「１０分後にコーヒーを飲みたい」というよ
うなときはｒ時間』を指定する．希望時刻スロットは整
数型で、パターンスロット値が「時刻」であるとき、利
用者の希望するお湯が沸く、時刻を設定する。希望時間
スロットは整数型で，パターンスロット値がｒ時間」で
あるとき、利用者の希望するお湯が沸くまでの時間を設
定する。

第８図は、状況フレームの構成を示す。状況フレームは
現在の状態を刀くすためのもので、時刻，火力，水温，
水量の各フレームからなる。時刻，火力，水温，水量の
各フレームは全て実数型で、各々の現状値を設定する。

第９図は、予測フレームの構成を万くす。予測フレーム
はファジィ知識ベース６内のルールで仮定した火力に基
づき予泊リした水温と消費エネルギーを求めるためのも
ので、水温，消費量の各スロットと、水温算出，工不ル
ギー算出の、２つの手続きからなる。水温゛スロツ１−
は実数型のキューで，水温算出手続きによりＦ　Ｍｌ’
ｌ水温を求め設定する。

消費景スロットは実数型のキューで、エネルギー算出手
続にり求めた予？ｌ１１１工不ルギー使用斌を設定する
。

水ル▲算出手続は、希望フレームと状況フレーｌ１を用
い、希望フレームのパターンスロットが時間の場合は希
望フレーム希望時間スロット値である希望時間後の水温
を、パターンスロットが時刻の場合は希望時刻スロッ；
・値である希望時刻における水門を計算する。同様にエ
ネルギー算出手続きは，パターンスロツ１〜が時刻のと
きには希９１時刻までに消費するエネルギーを、パター
ンスロツｈが時間のときには希望時間までの消費エネル
ギー計算する． 第１０図はファジィフレームのテーブルである。

図１０において、（ａ）は状態名スロットの内容を示す
もので、第９図の予Ｈｉｌｌフレームの各スロット名称
を格納している。（ｂ）は仮定値スロットの内容を示す
もので、ファジィルール（：｛）〜（５）で仮定した数
値を格納している．（Ｃ）は状態値スロットの内界をボ
すもので、ファジィルール（３）〜（５）における各予
測値を第９図の水温，消費斌の各スロットから取り出し
、設定している。

第１１図は、予測フレームテーブルである．同図におい
て、（ａ）はファシイルール（３）〜（５）で仮定した
火力２．０，３．０，１．０　のときｐ測水温を水籠算
出手続きを用いて算出し、その各予測水温を格納してい
る。（ｂ）も同様にファジィルール（３）〜（５）にお
けるＰ　ｎｌｌｌ消質量を算出し、各各を格納している
。

第１２ＩＪ４はメンバシップ関数を表ず。同図において
，（イ），（口）は水臥を評価指標とし，（イ）は［水
温がだいたい良いＪ、（口）は「水温が丁度良い」の；
ａ：味を定義している。また、（ハ），（二）は消費量
を評価指標とじ５　（ハ）は「消費量がかなり少ない」
、　（二）は「７ｆ！１費斌が少ない」の意味を定義し
ている。

次に本実施例の動作を、第２図〜第４図な用いて詳細に
説明する． 推論装買７のＫＥＩ？７推洞部７１では、まずＫＥ的知
識ベース５内のルールと、現在時刻などの外部情報３ｆ
＆読み込ｂフレームの該当スロットに設定すると共に（
２００），ルール番号ｉ｛ｉ−Ｏとする（２０１）．例
えばＫＭ的知識ベース５のルールが前述の式■のルール
群であればこのルール群をよみこむ．また外部情報とし
て、現在１４時５０分のとき利用者の希望が「１５時に
コーヒーを一杯飲みたい」で、現在の水湿，水駄，火力
が各々、２４℃、２７０ｃｃ．０であるとき、状況フレ
ームの時刻，火力，水温，水量の各スロッ１〜に、１４
５０，０．０，２４．０，２７０．０を、希望フレーム
の飲物，パターン，希望時刻の各スロツ１・に「コーヒ
ーＪ、［時刻Ｊ　，１５００を設定する．次にルール番
号ｉがルール数以トならば（２０２）　．１番目ルール
Ｉｆ部を検証する（２０３）。例えばＫＥ的知識ベース
５内ルールが前述の式■、ルール番号ｉが１、希望フレ
ームの飲物スロットが「コーヒー」，パターンスロット
が「時刻」であるとき、式■のルール１の１番目の命題
、［希９４フレームの飲物がコーヒーである」と２番目
の命題［希望フレームのパターンが時刻である」を満足
していると判定する。判定した結果ｒｔ部の条件を全て
満足しているならば（２０４）、Ｔｈｅｎ部を実行する
（２０５）。

１’　ｈ　ｅ　ｎ部の具体的な実行は、まず命題番号ｊ
を０とする（３００）。命題番号ｊがｉ番目ルールＴｈ
ｅｎ部命題数未満ならば（３０１），ｉ番目命題に、，
ファジィ推論実行という手続きが記述しているかを判定
する（３０２）。その手続きを記述していないと．きｊ
番目の命題を実行（３０３）．命題番号ｊを＋ＬＬ，（
３０４）．ステップ３０１にジャンプする。例えば前述
のルール，式■のＩｆ部条件を満足しているとき１＃号
の１’　ｈ　ｅｎ部命題よりファジィフレームの知識ベ
ース名スロットに「コーヒー知誠Ｊを設定することにな
る。

ステップ３０２においてｊ番目命題がファジィ推論実行
であれば、ファジィフレームの知識ベース名スロットに
指定した知識ベース内の知識を読み込むとともにＪ番目
命題で定めたフレームの、スロット名を順にファジィフ
レームの状態名スロットにセットする（３０５）。例え
ばルール■の２′＃ｉ目命題では、Ｌ番目命題でファジ
ィフレームの知識ベーススロットコーヒー知識をセット
しヱあるから、コーヒー知識の内容を読み込んだ後、予
泪リフレームのスロット名である「水温」．＃費量」を
ファジィフレームの状態名スロットに順次保存し、第９
図（ａ）のようなる。

次にステップ３０５で読み込んだファシイ知識ベース６
内のルールがＦ　Ｗ＋！Ｉ型か否かを判定し（３０６）
．予見型である場合ファジィルール番号ｒを０とする（
３０７）．ファジィルール番号Ｐがファジィルール数以
ドならば（３０８）、ｒ番目ファジィルールで仮定して
いる結論＆＜を算出し、ファジィフレーム内の仮定値ス
ロットにセットする．ファジィルーノレ番号１・を＋ｌ
　Ｌ（３　１　０）、ステップ３０８にジャンプする。

例えばファジィルールが前述の式■〜■状況フレームの
火力が２．０であるとき，ファジィルール■〜■の仮定
値が、各々２，０，３．０，１．０　　となり、ファジ
ィフレーム内の仮定値スロットは第１０図（ｂ）のよう
になる． ステップ３０６おいてファジィルールがｐ見型１′ない
ときか、ステップ３０８においてファジィルール番号ｒ
がファジィルール数以上であるとき、ｊ＃目命題に記述
したフレーム内の各スロットに対し、手続き名称を併記
てあるかを検証する（３１１）．手続きを記述してある
スロットが存在すれば、その手続をファジィルールで仮
定した毎々の仮定イ直に基づいて実行し、結果を該当す
るスロットに設定する（３１２）．例えば前述のＫＥ的
ルール■の第２命題では、予測フレームを指定している
．この時第９図の予測フレームの水温，消費景の各スロ
ットは水温算出，エネルギー算出の手続きを併記してい
るため、手続き処理部７２はそれらの手続きを用いてフ
ァジィルール■で仮定した火力２．０で熱した場合の予
測水隘，子８１リ消費地を算出する。それらの結果がそ
れぞれ６０℃，１５００ｃａｌ２であり，ファジィルー
ル■，（５）に対しても手続きを実行しルールＣ）の仮
定火力３．０のときの予測水温，予８１１１消費社が８
２℃，２３００ｃａＱ，ファジィルール■の仮定火力１
．０のときのη姐り水温，予測消費量が：３８℃、７０
０ｃａＱであったとすろ。これらの予測値を各々水Ｗ．
＆スロット，消費量スロットにセツ１〜し、第Ｌ１図（
ａ），（ｂ）のようになる。

ステップ３１１においてはｊ酢ｔＪ命朗で記述したファ
ジィフレーム内のすべてのスロットに手続き名称が併記
してなか′つた場合、あるいはステップ３１２実行を行
なった場合にはステップ３　］　ａを行う． ステップ３１３ではｊ番目命題で５己述したフレーム内
の各スロッ１・値をファジィフレームの状態イ１６スロ
ットに設定する。その設定は、１番目ファジィルールの
仮定直を用いた予測結果、２番ファシイルールの仮定値
による］’　ｉｌｌｌ１結果、・・・という順に行う（
３１３），例えば前述のＫＥ的ルールので指定した予測
フレームの、水温スロット，消費破スロットがそれぞれ
第１１図（ａ），（ｂ）のとき、予ｌｌｌｌｌフレーｌ
，・状態値スロットは第１０図（Ｑ）のようになる． ステップ３１３のあとにファジィ推論を実れす７１＋（
３１４）。ファジィ推論実行については第４図を用いて
説明する。

ファジィ推論部７０はまずファジィ知識ベース６内のフ
ァジィルール。メンバシップ関数を読みこみ（４．００
）ルール番号ｎをＯとする（４０１）．ルール番号ｎが
ルール数未満で（４０２）、ルール番号ｎが０か、ファ
ジィルールが予見型であるとき（４０３）．ファジィフ
レームの仮定値スロットからデータを１つ取り出し，状
態値スロットからは状態名スロットに格納している状態
名の数だけデータ（状態値）を取り出す（４０４）．次
にＴｌ＃目ファジィルールの各１ｆ部命題に対して状態
値とそのＩｆ部命題の意味を定義するメンバシツプ関数
によりＩｆ部命題の評価値夕算出し（４０５），ｎ番ト
１ファジィルールを構成する命題の各評価４＋ｌ′ｉの
うちで最小のものをｎ番目ファジィルール評価値とする
（４．０６）。

例えばファジィ知識ベース６内に而述のファジィルール
■〜■と、第１２図に示すメンバシツプ関数が保存され
ているものとする。まずＯ番号ルール、具体的にはファ
ジィルール■では仮定積な２．０，水！６０．Ｏ，消費
量１　５　０　０．０　　を取り出し、第』２図のメン
バシップ関数より［水温がだいたい良い」　（イ）の評
価値が０．３６，ｒ消費量がかなり少ない］　（ハ）の
評価値が１．０　　となり、０番目ルールの評価０．３
６　を求める。

このようにしてステップ４０３〜４　０　６でｎ番目ル
ールの評価値を求めた後、ルール番号ｎを＋Ｌ　Ｌ（４
　０　７）．ステップ４０２にジャンプする。

・ステップ４０２において、ルール番号ｎがファジィル
ール以上のとき，評価値が最大のファジィルールを選択
し、その選択したファジィルールＴｈｅｎ部に記述した
命題をファジィフレームの結果スロットに、およびその
最大評価値ファジィフレームの適合度スロットに設定し
、ファジィ推論を終！する（４０８）．例えば、前述の
ファジィルール■の評価値０．３６　と同様に、ファジ
ィルール■，■の評価値を求めると、各々０　．　３　
’／　．０．３４となり、ファジィルール■のＴｈｅｎ
部の命題「火カ＋１する」をファジィフレーム・結果ス
ロットに、０．３７　を適合度スロットにそれぞれ設定
する。

ファジィ推論を終ｒするとスデツプ３０４にジャンプす
る．またステップ３０１において命題番号ｊがｉ番目ル
ール’ｒｈａｎ部命題以上ならばＴｈａｎ部実行部分を
終了する． また１“ｈｅｎ部実行部分（２０６）を終了するか、ス
テップ２０４においてｉ番目ＫＥ的ノレーノレの工１部
条件うち滴足しないものがあるとき、ルール番号ｉを１
＋した後（２０６）．ステップ２０２にジャンプする。

スデツブ２０２では、ルール番号ｉがＫＥ的ルール数以
上のとき，全ての処理を終ｒする。

〔発明の効果〕

本発明によれば、ＫＥ的Ｊｉｌｉ論知識とファジィ推論
知識を別々に構築すれは推論エンジン側で自動的にＰ　
ａｌ’ｌ剖算，および推論を実行ｒるので、ｒ児ファジ
ィ推論方式が実行ｕＪ能であるとともに、利用各が容易
に知識を構築できる、という効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明を実現する推論方法一実施例の全体構成
図、第２図はＫＥ的推論の処理手順を示すフローチャー
ト、第３図はＫＥ的推論のＴｈｅｎ部実行の処理の詳細
手順を示すフローチャート、第４図はファジィ推論の処
理手順を示すフローチャート、第５図はＫＥ的知識ベー
ス内のフレームの階層の説明図、第６図はファジィフレ
ームの構成の説明図、第７図は希望フレームの構成の説
明図、第８図は状況フレームの構成の説明図、第９図予
測フレームの構成の説明図、第１０！！＋はファジィフ
レームのテーブルの説明図、第１１図は予測フレームの
テーブルの説明図、第１２図はメンパシップ関数を示す
説明図である． １・・・対象システム、２・・・制御装置、３・・・外
部情報、５・・・ＫＥ的知識ベース、６・・・ファジィ
知識ベース，７・・・知識装置． １ｈ１　国 滅２Ｃ１１ 囁　ｂ　酋 （１１ｙイ ｈｔｘべ一人Ｓ　　　　　　　　Ｃｃｌｃｄａ−ｔｙＰ
ｙ　　Ｓｒｒｒｎｑ）仮Ｌａ　　　　　Ｃｄｍｌ４ｙＰ
ｅ　　ＹｅＱ１　（ｌｕｅｗ４　３０’）奴亀，あ　　
　　（勘な−しγｐｉヤｉ噌−ｔＯ）取寒橿　　　　（
鹸α−ｔ声声λ　−纜ヨＣ）綿ｔ　　　　　　（ぺは＾
−ｂｌＰＬ　’；ｔｒ一噌）ＡｔＮＩ　　　　　　　　
　　　Ｃｄａｉａ４ｙＰ＠　　ｙｃａＪ）蒼今敏う ＠　１＠　３　　　７，Ｉｚ４　［＊＊ｎ　ｌ　　，１
！７　４図 Ｖ！’７　　口 （＋Ｖ ｃＪＱｓｓ 知 ノぐターン ｆｖも０１ 廊Ｖ埼イ ユーブ （ｄ久ｔａ−ｔｙＰｉ　ｓｒ？，，，ｔ＃）ｃｄにａ−
−Ｓｔｙｉａ’ｊＭ所｝国刊ｔ問）鐘久臘−ｔｙｒふ化
） （ｄ久ｔ久−ｔ／Ｐｅ　レし） （べ尤 Ｃ１へＳＳ ９咥テ亥弓 スカ ７Ｋ這 ７Ｋｔ ″４　８　団 ユーサ゛ （〆良敏−ＱＰふ伏　） （べα臥一しｙ阪如１） （〆鰭へ−り３Ｌ々猷） （ヌ敵４一脅ｅ　ＹｅαＪ） 拓 口 （そ１・ｊ Ｃ１ａｓｓ　　　　ユーヂ・７７ジイ Ｍ重　　（ｄ．心一呼藺つい−（支）沿』横さ ，Ｋ４１４取１　． １　゜ 工恥Ｘ４工１． 襲　ｔＯ　　ｒＩ１ （α） Ｃ＆フ （Ｃ） エＪ，レ＼−１蓼訛久） 水１１（Ｌノ ４１１（ｃａｌ）

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、人間の判断を前向き推論・後向き推論（以下ＫＥ的
   推論と略す）とファジィ推論により代行するエキスパー
   トシステムにおいて、ＫＥ的推論で状態値から算出した
   、被評価値を利用してファジィ推論することを特徴とす
   る推論方法。 ２、結論を仮定した上で状態を予測、その予測をファジ
   ィ評価するファジィ推論方法において、ＫＥ推論でファ
   ジィ推論用知識内の結論仮定値を読み取りその結論仮定
   値、現在値を利用して予測計算し、その予測値をファジ
   ィ評価することを特徴とする推論方法。 ３、請求項１記載の推論方式において、ＫＥ的推論でフ
   ァジィ推論を起動すると、自動的に状態値から予め定め
   た手続きにより被評価値を算出することを特徴とする推
   論方法。 ４、被評価値算出機能をもつＫＥ的推論エンジンとファ
   ジィ推論エンジンをマイクロ・コンピュータに搭載する
   ことを特徴とする推論方法。 ５、ＫＥ的推論用とファジィ推論用の知識を別々に構築
   し、ファジィ推論で用いる被評価値算出用手続をＫＥ的
   推論用知識側に記述することを特徴とする推論方法。