JPH02259836A

JPH02259836A - フアジイ推論方法

Info

Publication number: JPH02259836A
Application number: JP1078219A
Authority: JP
Inventors: Chizuko Yasunobu; 千津子安信; Fumihiko Mori; 文彦森; Hiroshi Yamada; 弘山田; Seiji Yasunobu; 安信　誠二; Takako Tsuda; 津田　隆子
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1989-03-31
Filing date: 1989-03-31
Publication date: 1990-10-22
Also published as: DE69032380T2; EP0390177A2; US5471559A; EP0390177A3; EP0390177B1; DE69032380D1

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．フアジイ推論システムにおける推論方法に関
する。

〔従来の技術〕

従来のファジィ推論では１例えば、津田ｒＫＥファジィ
推論方式の一提案」、情報処理学会第３７目金国大会（
１９８８）に記載のように、利用者がエディタで編集し
たファジィ知識を．フアジイ推論部が参照するようにな
っていた。

また、従来のファジィ推論の説明は、例えば。

金子文司、証券投資エキスパートシステム、第４回ファ
ジィシンポジウム、１９８８年、１８７〜１９１頁に記
載のように、推論途中経過の一部をそのまま表示するよ
うになっていた。

さらに、従来のファジィ知識ベース構築支援方法は、（
株）閉基舎、エキスパート制御システムを構築する閉基
ファジィコントロールシステム、１９８８年に記載のよ
うに、シミュレーションにより知識の検証を行うように
なっていた。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記従来技術は．フアジイ知識を動的に定義する点につ
いて配慮がされておらず、人がエディタを利用して定義
する必要があるという問題があった。

また、従来の説明方法は．フアジイ推論のしくみを知ら
ない人への推論の説明について配慮がされておらず、そ
ういう人は説明を理解することができないという問題が
あった。

また、従来の検証方法は、静的に知識の妥当性を検討す
ることを支援する点について配慮がされておらず、シミ
ュレーションにより動的に知識を検証するだけという問
題があった。

本発明第１の目的は．フアジイ知識の動的な定義を可能
にするファジィ推論方法を提供することにある。また、
本発明の第２の目的は、誰でも理解できる形式で推論結
果を説明できるファジィ推論方法を提供することにある
。また、本発明の第３の目的は、知識の検証に役立つよ
うにファジィ知識を解析するファジィ推論方法を提供す
ることにある。さらに、本発明の第４の目的は、ビジネ
ス分野におけるファジィ推論の適用に有効な．フアジイ
知識ベース構築支援ツールを提供することにある。

〔課題を解決するための手段〕

上記第１の目的を達成するために、本発明は、ファジィ
知識を変更する知識変更機能と、知識変更機能とファジ
ィ推論実行機能をともに呼べる制御機能を設けたことに
特徴がある。さらに．フアジイ知識を変更可能な形式で
記憶することによって推論速度が遅くならないようにす
るために、コンパイルの必要性の判定機能を設けたもの
である。

さらに、動的に変更した知識を格納できるように、知識
変更機能に知識格納機能を設けたものである。

また、上記第２の目的を達成するために、本発明は、推
論途中経過を記憶する推論経過記憶機能、推論途中経過
を解析して自然語による説明を生成する説明生成機能を
設けたものである。

また、上記第３の目的を達成するために、本発明は．フ
アジイ知識の関係を図示する知識解析機能を設けたもの
である。

また、上記第４の目的を達成するために、本発明は、利
用者が定義する制御機能と知識ベース、ツールが提供す
る推論実行機能、知識変更機能、推論説明機能、知識解
析機能とを分離して設けたものである。さらに、推論説
明機能がツールとして提供された場合に、利用者が独自
の説明を生成できるようにするため、制御機能から呼ぶ
ことができる推論経過読み出し機能を設けたものである
。

〔作用〕

本発明では、制御機能は．フアジイ推論適用者の組み込
んだ処理に従って、知識変更機能や推論実行機能呼ぶよ
うに動作するので、知識を動的に定義や変更した後、定
義された知識に基づいて推論を行わせることが可能とな
る。推論実行機能は、前回推論を行なった以降に知識が
変更されていた場合のみ、知識をコンパイルしなおすよ
うに動作するので、知識が変更されていない場合は、余
分な時間を要しない、また、推論実行機能は、推論経過
を推論経過記憶部に記憶する。説明生成機能は、推論実
行機能が呼ばれた後、制御機能から起動され、推論経過
記憶部を解析して、結論に大きな影響を与えている条件
を抽出し、それを説明のための自然語文に生成して出力
するので、理解しやすい説明ができる。

また、制御機能は、組み込まれた処理に従って推論経過
読み出し機能を起動することにより、推論経過記憶部内
の情報を得ることができるので、それらの情報に基づい
て独自の説明を行なうことができる。

さらに、知識解析機能は．フアジイ知識を解析し結果を
図示するので、図を参考にして知識の妥当性を検討でき
る。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例として金融機関における営業店
の診断の例を第１図から第１０図および第１４図、第１
５図により説明する。

〔実施例の全体構成〕

先ず第１図ａにより、本発明の一実施例のシステム構成
について説明する。ファジィ推論や各種の処理を行なう
中央処理装置１００．フアジイ知識やデータベースを格
納する外部記憶装置１０１、説明や解析結果等を表示す
る表示装置１０２、処理を起動したりする入力装置１０
３とからなる。

次に第１図すにより、本発明による機能構成について説
明する。外部記憶装置１０１にある知識ベース１１０は
．フアジイ知識を人が理解・編集可能な形式でファイル
に格納する。中央処理装置１００にある制御機能１２０
は、入力装置１０３を介して起動され、予め組み込まれ
た処理手順に従って、知識変更機能１１１、推論実行機
能１３０、推論生成機能１４３及び推論経過読み出し機
能１４２を起動する。知識記憶部１２１は、中央処理装
置１００にあり．フアジイ知識を計算機で処理し易い形
式でメモリに記憶する。知識変更機能１１１は、知識記
憶部１２１と知識ベース１１０を変更する。推論実行機
能１３０は、知識記憶部１２１に基づいて．フアジイ推
論を実行し、推論経過を推論経過記憶部１４１に出力す
る。推論説明機能１４０は、推論経過記憶部１４１、推
論経過記憶部１４１の情報を制御機能に渡す推論経過読
み出し機能１４２、及び推論経過記憶部１４１に基づい
て推論の説明を表示装置１０２に出力する推論生成機能
１４３とからなる。知識解析機能１５０は、入力装置１
０３を介して起動され、知識記憶部１２１の内容を解析
し、結果を表示装置１０２に出力する。

なお、各機能は、例えば、プログラムモジュールにより
実現される。

次に第２図により、知識記憶部１２１の構成を示す、主
語テーブル２００は．フアジイルールの条件部で参照し
たり結論部で決定したりするデータ（主語）の名称２０
２、メンバシップ関数を定義するために利用する情報と
して最小値２０４、最大値２０６、分割数２０８を記憶
する。命題テーブル２２０は、主語テーブル２００にあ
る主語２２４と、述語２２６により決まる命題の名称２
２２とメンバシップ関数を定義するパラメータ２２８を
記憶する。メンバシップ関数を定義するパラメータの例
（３，９７，−２）２２８は、関数の型が３（右下がり
）で、９７以下では１．０で、９７から下がり始め、９
７＋■＝９９（■は２の絶対値）で０．５になる関数を
示す。

第１４図（ａ）１４１０にメンバシップ関数のグラフを
示す。

同様にパラメータ　（４，１０３、−２）２３２は、第
１４図（ａ）１４２０のグラフが示すメンバシップ関数
を定義する。

関数の型には、３（右下がり）４（左下がり）の他、第
１４図（ｃ）に示す形がある。

ルールテーブル２４０は．フアジイルールを記憶する。

ルール２（欄２５０）は、もし、“経費″が″普通″ “収益″が“少ない″ ならば″人員″を′増やす” というルールを示す。知識ベース１１０では、この形で
記憶されている。最新変更時刻２６０は、知識記憶部１
２１の知識が、知識変更機能１１１により最も最近変更
された時刻を記憶する。知識の一部分でも変更される毎
に、時刻は更新される。

〔実施例の動作〕

本発明の一実施例の動作について、第３図から第１０図
を用いて説明する。

まず、制′＃機能の全体の動作を第３図と第４図により
説明する。第３図は制御機能１２０の手順を示すフロー
チャートである。第４図は、制御機能１２０の動作を記
述するプログラムの中のステートメントの例である。す
なわち．フアジイ推論利用者がエディタを利用してプロ
グラミングしたものの一部である。ステップ３１０は．
フアジイ知識を設定するためと必要なデータとして例え
ば。

外部記憶装ｒｆ！１０１にある営業店データベース（あ
る銀行の営業店別のデータ）より、主語テーブル２０２
の主語である経費、収益データの全営業店データの最大
値、最小値、平均値、標準偏差を読み込む。次に、ステ
ップ３２０に進み、読み込んだデータに基づいてファジ
ィ知識を設定するために、例えば４１０，４２０のよう
に知識変更機能１１１を起動する０次に、ステップ３３
０に進み．フアジイ推論の久方データとして、例えば、
営業店データベースより最初の一つの営業店の経費、収
益データを読み込む。次に、ステップ３４０に進み、４
３０のように推論実行機能１３０を起動する０次に、ス
テップ３５０に進み、説明生成機能１４３を起動し、推
論結果の説明を表示させる２次に、ステップ３６０に進
み、久方データがあれば、ステップ３３０へ進み、次の
データに関する診断を行なう。次のデータがなければ、
終了する。

次に、知識変更機能１１１の動作を説明する。

知識変更機能１１１は、＃御機能１２０がら、第４図の
４１０，４２０の形式で呼ばれて、知識記憶部１２１を
変更する。また４３０の形式で呼ばれて知識ベース１１
０を変更する。まず、４２０のようなパラメータで呼ば
れた場合を例として、第５図ａにより説明する。ステッ
プ５２０では、第１パラメータの命題４２１により、変
更するテーブルとして、知識記憶部１２１の命題テーブ
ル２２０を選択する。ステップ５３０と５４０で、第２
パラメータの１（欄４２３）之、第３パラメータのメン
バシップ関数４２５により、命題テーブル２２０の第１
命題１（欄２２２）の、メンバシップ関数の欄２２８を
変更することを決定する。

ステップ５５０に進み、（３，９７，２）２３０を、第
４パラメータの（３、経費平均＋経費標準偏差、経費標
準偏差）４２７の値に変更する。Ａ：ここで、経費平均
経費標準偏差は、それぞれのステップ３２０で読み込ん
だ全営業店の経費の平均値、標準偏差の値を示す。ステ
ップ５６０へ進み、現在の時刻を、最新変更時刻２６０
の欄へ記入する。

同様にして、命題テーブルの主語２２４や述語２２６の
列を追加、変更することにより、新しい命題を定義でき
る。また、主語テーブルを変更することにより、新しい
主語（データ）やデータの値の範囲を変更できる。また
、ルールテーブルを変更することにより、ルールで参照
したり決定したりする命題を替えたり、新しいルールを
追加できる。

また、第４図の４４０のような形式で呼ばれた場合、知
識変更機能１１１は、第５図すのように知識記憶部１２
１の内容を読み込み（ステップ５７０）出力形式に変換
しくステップ５７５）、知識ベース１１０に格納する（
ステップ５８ｏ）よう動作する。

次に、推論実行機能１３０の動作を、制御機能１２０か
ら第４図の４３０のようなパラメータで呼ばれた場合を
例として、第６図ａにより説明する。ステップ６１０で
は、前回のコンパイル時刻（ステップ６２０で設定され
る。）と、第２図の最新変更時刻２６０を比較する。最
新変更時刻２６０の方が最近である場合は、ステップ６
２０へ進み、知識記憶部１２１の内容をコンパイルし、
コンパイル時刻を更新した後、ステップ６５０へ進む。

ステップ６５０では、コンパイルドコード、第１パラメ
ータ営業店Ｘの経費４３１、第２パラメータ営業店Ｘの
収益４３３．フアジイ推論方法を決定するパラメータ論
理積４３５に基づいて、ファジィ推論を行なう。

次に、推論実行部１３０のファジィ推論の動作と推論経
過記憶部１４１の構成の例を第６図すと第７図を用いて
説明する。説明に利用する知識と入力値の例を第１５図
に示す、ステップ６６０では、推論の入力データとして
、経費と収益のデータ９６　（［７０１）と、９７　（
欄７０２）をそれぞれ読み込む、ステップ６６５では、
ルールの条件部のメンバシップ関数の入力値に対する値
を計算する。例えば、ルール２の収益の欄の１．０７１
０は、ルールテーブル２４０の対応する述語である少な
い２４２のメンバシップ関数２２２の、入力値が９７（
４１７０２）の時の値を示す。（第１５図１５２０参照
）ステップ６７０では、ルールの条件部の各メンバシッ
プ関数の値から、ルールの適合度を計算する。ルール２
の適合度の欄の０．８　（欄７３０）は、ルール２の入
力値に対する適合度を表わす（第１５図１５３０参照）
。

（ファジィ推論では、各ルールの結論をその適合度に応
じた重み総合化する。）これは、条件部の命題の適合度
０．８　７５０．１．０　７１０などの最小値をとった
値である。ステップ６７５では。

ルールの結論部の主語のメンバシップ関数を、ルールの
適合度に応じて縮少する。ルール２の人員の欄の（０，
０，０，０，・・・０．８　、０．４８　、０．１６）
（４［Ｊ７４０）は、ルールテーブル２４０の対応する
述語であるパ増やす”２４４のメンバシップ関数を。

適合度０．８　　に応じて関数値を小さくしたメンバシ
ップ関数を示す（第１５図１５４０参照）。総合の行の
人員の欄の（０，０４，０，１２，・・・０．８゜０．
４８，０．１６）ステップ６８０では、ルールの結論部
の主語のメンバシップ関数に関して、全てのルールにつ
いて論理和をとる。

７６０は、人員に関する結論となるメンバシップ関数を
示す（第１５図１５５０参照）。ステップ６８５では、
ルールの結論部の主語の論理和をとったメンバシップ関
数の重心を計算する。結論の行の人員の欄７８０は、人
員に関して、１．８という値を０．７　の重みで結論と
することを示している。

次に、推論説明機能について説明する。まず説明生成機
能１４３の動作を、第９図と第７図を用いて説明する。

ステップ９１０は、結論を説明したい主語として、この
例では一つしかないので、人員７２０　（［１０２５）
を設定する。ステップ９２０に進み、人員の値が１．５
（欄１０３０）である場合、人員に関する述語′″増や
す”　（［１５５０）　。

′減らす′″　（［１５４０）などのなかで最も合って
いる（１．５　に対するメンバシップ関数値が大きい）
述語として、増やす″（欄１０３５）を選ぶ。ステップ
９３０に進み、結論のメンバシップ関数７６０　（１５
５０参照）の極大値として、０．８（欄７９０）を選択
する。ステップ９４０に進み、極大値０．８　　を決め
るもとになったルールとして、ルール２を選択する（１
５４０，１５５０参照）、ステップ９５０に進み、ルー
ル２の条件部命題の中からメンバシップ関数値が１．０
（欄７１０）と高い主語゛収益”７３０（欄１０４０）
を選択する４ステツプ９６０に進み、収益の入力値９７
（１１１７０２，１０４５）と、収益に関する述語多い
″、″普通″、少ない″などのなかで最も合っている述
語として、少ない”　　（ＦＪ１０５０）を選ぶ。ステ
ップ９８０では、以上のステップで抽出した情報を第１
０図のＢＪ　１０１０の形式に当てはめて、説明文１０
２ｏを表示する。

次に、推論経過読出し機能１４２の動作を、制御機能１
２０から呼び出す方法を示す第８図を用いて説明する。

推論経過は．フアジイ推論途中結果という関数を起動す
ることにより読み出す。この関数は、２つのパラメータ
を指定して起動する。

第１パラメータ、ルール２（櫨８２０）は、第７図推論
経過テーブルのルール２の行７９５を意味する。第２パ
ラメータ経費（ｌＩｉｉ１８３０）は、同テーブルの経
費の列７２５を意味する。欄８１０の例で起動すると、
０．８　（［７５０）を返す。

〔他の実施例〕

次に、本発明の他の実施例を、第１１図から第１３図に
より説明する。

第１の実施例は．フアジイ推論を適用した応用システム
の構成であった０本実施例は、いろいろな応用システム
の開発に共通的に利用できるファジィ知識ベースａ築支
援ツールに関する。

まず、他の実施例の機能構成を第１１図により説明する
。ファジィ知識ベース構簗支援ツール１１１０は、推論
実行機能１３０．推論説明機能１４０、知識解析機能部
１５０、知識変更機能１１１と知識記憶部１２１とから
なる。

制御機能１２０と知識ベース１１０は、ツールの利用者
が定義する。動作は、第１の実施例と同様である。

次に、知識解析機能１５０の動作について、処理の流れ
を示す第１２図ａと、実行結果の画面を示す第１２図す
により、説明する。ステップ１２５０では、出力する解
析図（ルールの分布図）の横軸とたて軸にとるデータを
、ルールの条件部主語の中から選択する２例えば、ツー
ルの利用者が、横軸として″″経費（ａＪ１２１０）、
たて軸とじてパ収益”（［１２２０）を指定する。第２
図の主語テーブルを参照して、″経費″と″収益″の最
小値と最大値を調べ、解析図の枠、目盛を表示する。ス
テップ１２６ｏでは、ルールの分布を見たいデータを、
ルールの結論部主語の中から選択する０例えば、ツール
の利用者が、゛人員”（４１１１２３０）を指定する。

第２図のルールテーブルと命題テーブルを参照して、第
１５図に示すルール１とルール２と、これらのルールで
参照するメンバシップ関数を把握する。ステップ１２７
ｏでは、解析図に示す各ルールの範囲として、最低適合
度を設定する１例えば、ツールの利用者が０．５（欄１
２３０）を指定する。ステップ１２８ｏでは、各ルール
の適合度が０．５　以上となる範囲を決定して表示する
０例えばルール１の適合度が０．５　以上になるのは、
「経費が多い」と「収益が普通」のメンバシップ関数値
が、ともに０．５以上になるときである。第１５図より
、「経費が多い」は、経費が９７．５以上、「収益が普
通Ｊは。

収益が９７．５以上１０２．５以下の場合である。

この範囲１２４５を、解析図に表示する。同様にルール
２について、経費が９４．５以上９９．５以下、収益が
９９．５以下の範囲１２４７を表示する。

次に、本発明の第３の実施例を、第１３図により説明す
る。第１．第２の実施例では、全ての処理を同じ中央処
理装置１００上で、実行する。第３の実施例では、高速
化をはかるためファジィ推論のみ．フアジイ推論用処理
装置１３４ｏで実行する。

第３の実施例のシステム構成を、第１３図ａに示す。フ
ァジィ推論用処理装置（ファジィチップ）１３４０は、
中央処理装置１００から起動される。

第３の実施例の機能構成の一部を第１３図すに示す。推
論実行機能１３０の他は、第１図す又は第１１図と同様
である。推論起動機能１３２０は、中央処理装置１００
上にある。ファジィ推論機能１３５０は．フアジイ推論
用処理装置１３４０上にあり、推論起動機能１３２０か
ら起動される。

推論起動機能１３２０の動作は、第６図ａのステップ６
１０と６２０が同じで、ステップ６５０では．フアジイ
推論機能１３５ｏの起動のみ行う。

ファジィ推論機能１３５ｏの動作は、第６図すに示す処
理の流れと同じである。

〔実施例特有の効果〕

本実施例によれば、メンバシップ関数を動的に定義して
おり、あらかじめエディタ等で定義したり、収益などの
データが年々増加してきても定義を変更したりする必要
がないので、メンバシップ関数の定義が簡単になる効果
がある。

また、高速処理可能な形式には、最初の営業店に関する
推論の順に一度変換されるのみであり、知識が動的に変
更可能なために推論が遅くなることを避ける効果がある
。

また、結論が導かれた理由を文章で説明するので．フア
ジイ推論のしくみを知らない人でも説明を理解できる効
果がある。

また、制御機能から推論経過を得ることが出来るので、
プログラムを開発して独自の説明を行なわせることがで
きる効果がある。

また．フアジイ知識ベース構築支援ツールを利用すれば
、推論プログラムを独自に開発する必要が無いほか、推
論説明機能や知識解析機能を利用できるので、より効率
的に、より良い知識ベースを開発できる効果がある。

また、知識解析機能で表示する図により、ルールの条件
部の記述で抜けている状況が無いか、似たような状況で
異なる結論を導いていない等を検討できるので、より精
練された知識ベースを構築できる効果がある。

また、推論実行機能が専用のハードウェアで実現されて
い九ば、高速な推論が可能となる効果がある。

〔発明の効果〕

本発明によれば．フアジイ知識を動的に定義できるので
、大量の知識を人手を介さずに効率的に定義できる。デ
ータに変動させて知識を自動的に変更することができる
。

また、推論の説明機能があるので、コンサルテーション
にファジィ推論を適用する場合に、結論の理由を説明で
きる。

また、知識の解析機能があるので、知識の検証に役立つ
情報を得ることができ、より効率的に、より良い知識ベ
ースを構築できる。

【図面の簡単な説明】

第１図ａは本発明の一実施例システム構成を説明するた
めのブロック図、第１図すは本発明の機能構成を説明す
るためのブロック図、第２図は推論知識記憶部の一例の
構成図、第３図は制御機能の処理手順を示すフローチャ
ート、第４図は制御機能の定義の一例、第５図ａ、ｂは
知識変更機能の処理手順を示すフローチャート、第６図
ａ、ｂは推論実行機能の処理手順を示すフローチャート
、第７図は推論経過記憶部の一例の構成図、第８図は推
論経過読み出し機能の利用例を示す図、第９図は説明生
成機能の処理手順を示すフローチャート、第１０図は説
明生成機能の出力画面例を示す図、第１１図は本発明の
第２の実施例の機能構成を説明するためのブロック図、
第１２図ａは知識解析機能の処理手順を示すフローチャ
ート、第１２図すは知識解析機能の実行画面例を示す図
、第１３図ａは第３の実施例のシステム構成を説明する
ためのブロック図、第１３図すはその機能構成を説明す
るためのブロック図、第１４図は、メンバシップ関数の
例を示す図、第１５図はルールの例と推論実行過程の説
明図である。１００・・・知識ベース、１１１・・・知識変更機能部
、１２０・・・制御機能、１２１・・・知識記憶部、１
４１・・・推論経過記憶部、１４２・・・推論経過読み
出し機能、１４３・・・説明生成機能、１５０・・・知
識解析機能。第　ｌ　国　良第記す第瑞呂矢準り国す隼凹第図ファンＡ弊序哉Ｍ（ファイル系とし少功第図毛 Σ 草圀ファジィ椎楕洗中朴厚（縦令人責）第記慄／２凹こ第第（０Ｌ）巴（−？）（Ｃ）鴇圀改第囚し第入力経堂ワ〆収益人貰出力／ダ（０７）

Claims

【特許請求の範囲】

１．　フアジイ知識を記憶する知識記憶部内のフアジイ
知識に基づいてフアジイ推論を行う推論実行機能を備え
たフアジイ推論システムにおいて、上記知識記憶部内の
フアジイ知識を指定されたパラメータに応じて自動的に
変更する知識変更機能と、上記推論実行機能と知識変更
機能を任意の順序で繰返し起動する制御機能を設けたこ
とを特徴とするフアジイ推論方法。
２．　前記知識記憶部内のフアジイ知識は、フアジイル
ールとメンバシツプ関数を含み、前記知識変更機能は、
該フアジイルールとメンバシツプ関数の両者を変更する
ことを含むことを特徴とする請求項１記載のフアジイ推
論方法。
３．　前記知識記憶部は、フアジイ知識が最近変更され
た時刻を記憶する手段を含み、前記推論実行機能は、該
知識記憶部内のフアジイ知識の高速処理可能な内部表現
形式への変換の必要性を判定し、判定結果によつて、該
変換を行なうことを含むことを特徴とする請求項１記載
のフアジイ推論方法。
４．　前記知識変更機能は、前記知識記憶部に記憶する
フアジイ知識を外部記憶装置にある知識ベースへ格納す
ることを含むことを特徴とする請求項１記載のフアジイ
推論方法。
５．　フアジイ推論の途中経過を記憶する推論経過記憶
部の情報に基づいて説明を生成する説明生成機能を設け
たことを特徴とする請求項１記載のフアジイ推論方法。
６．　前記説明生成機能は、前記推論経過記憶部の情報
を読み出す推論経過読み出し機能を有し、該推論経過読
み出し機能は、前記制御機能から起動することを特徴と
する請求項５記載のフアジイ推論方法。
７．　請求項５記載のフアジイ推論方法における前記推
論実行機能、前記知識変更機能、および前記推論説明機
能をフアジイ推論の利用者に提供し、前記制御機能を利
用者が定義することを特徴とするフアジイ知識ベース構
築支援方法。
８．　フアジイ知識を静的に解析する知識解析機能を有
することを特徴とする請求項７記載のフアジイ知識ベー
ス構築支援方法。