JPH03116239A - 診断方式 - Google Patents
診断方式Info
- Publication number
- JPH03116239A JPH03116239A JP1252068A JP25206889A JPH03116239A JP H03116239 A JPH03116239 A JP H03116239A JP 1252068 A JP1252068 A JP 1252068A JP 25206889 A JP25206889 A JP 25206889A JP H03116239 A JPH03116239 A JP H03116239A
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Links
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 claims description 5
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 abstract description 8
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000006165 Knowles reaction Methods 0.000 abstract 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Devices For Executing Special Programs (AREA)
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。
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、人工知能を用いた診断型エキスパートシステ
ムの診断方式に関する。
ムの診断方式に関する。
−Ｃに、診断型エキスパートシステムにおいて推論のた
めに必要となる事実情報をユーザから獲得するには、次
の■■のいずれかの方法、若しくは両者を用いた方法が
ある。
めに必要となる事実情報をユーザから獲得するには、次
の■■のいずれかの方法、若しくは両者を用いた方法が
ある。
■ 必要となるべき情報が予めすべて決まっており、ユ
ーザがそれらをすべて推論開始前に入力する方法。
ーザがそれらをすべて推論開始前に入力する方法。
■ 推論の過程で情報が必要となった時点でユーザに対
して質問を発し、その応答を待って推論を継続する方法
。
して質問を発し、その応答を待って推論を継続する方法
。
〔発明が解決しようとする課題］
しかし、いずれの方法でも、ユーザはシステムが提示す
るすべての質問に対し、質問発生時点で間違いなく正確
に答える必要がある。質問に対する応答としてｒＵＮＫ
ＮＯＷＮ （未知）」という応答を許すシステムもある
が、いずれにせよ推論の途中において不正確な情報の修
正や新たな情報の追加が行われると、その都度推論を最
初からやり直す必要があり、さらに情報が不足している
場合には診断結果が出力されないということが起こる。
るすべての質問に対し、質問発生時点で間違いなく正確
に答える必要がある。質問に対する応答としてｒＵＮＫ
ＮＯＷＮ （未知）」という応答を許すシステムもある
が、いずれにせよ推論の途中において不正確な情報の修
正や新たな情報の追加が行われると、その都度推論を最
初からやり直す必要があり、さらに情報が不足している
場合には診断結果が出力されないということが起こる。
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、その目的と
するところは、ユーザから入力される情報量が少ない場
合でも何らかの診断結果を出力することを可能とし、さ
らに情報の追加や修正に対しても正しい診断結果が容易
に得られ、情報の入力順や入力時点に柔軟性を持たせた
診断方式を提供することである。
するところは、ユーザから入力される情報量が少ない場
合でも何らかの診断結果を出力することを可能とし、さ
らに情報の追加や修正に対しても正しい診断結果が容易
に得られ、情報の入力順や入力時点に柔軟性を持たせた
診断方式を提供することである。
〔課題を解決するための手段］
本発明の診断方式は、上記目的を達成するために、知識
ベースに格納されている専門家の知識とユーザの入力す
る情報に基づいて故障の原因を推論する診断型エキスパ
ートシステムにおいて、その時点で得られている情報か
ら考えられるすべての故障原因候補を推論して列挙し、
ユーザからの情報の新たな追加や修正がある度に探索条
件を動的に変更して故障原因候補を絞り込んでいくよう
にした。
ベースに格納されている専門家の知識とユーザの入力す
る情報に基づいて故障の原因を推論する診断型エキスパ
ートシステムにおいて、その時点で得られている情報か
ら考えられるすべての故障原因候補を推論して列挙し、
ユーザからの情報の新たな追加や修正がある度に探索条
件を動的に変更して故障原因候補を絞り込んでいくよう
にした。
本発明方式は、その時点で得られている情報から考えら
れるすべての故障原因候補を推論して列挙し、ユーザか
らの情報の新たな追加や修正がある度に探索条件を動的
に変更して故障原因候補を絞り込んでいく。したがって
、ユーザの入力する情報が少ない場合でも、それに応じ
た何らかの故障原因候補を必ず提示することができる。
れるすべての故障原因候補を推論して列挙し、ユーザか
らの情報の新たな追加や修正がある度に探索条件を動的
に変更して故障原因候補を絞り込んでいく。したがって
、ユーザの入力する情報が少ない場合でも、それに応じ
た何らかの故障原因候補を必ず提示することができる。
また、推論の途中で情報が新たに追加あるいは修正され
た場合、この新たな情報をも満たす故障原因候補は、当
該新たな情報の入力以前において列挙されている故障原
因候補の中にすでに含まれているので、新たな情報が入
力された位置から新たな情報を用いて推論を続行しても
、矛盾のない正しい診断結果を得ることができる。した
がって、推論途中において情報が新たに追加あるいは修
正されても最初に戻って推論をやり直す必要がなくなり
、情報の入力順や入力時点に柔軟性を与えることができ
る。
た場合、この新たな情報をも満たす故障原因候補は、当
該新たな情報の入力以前において列挙されている故障原
因候補の中にすでに含まれているので、新たな情報が入
力された位置から新たな情報を用いて推論を続行しても
、矛盾のない正しい診断結果を得ることができる。した
がって、推論途中において情報が新たに追加あるいは修
正されても最初に戻って推論をやり直す必要がなくなり
、情報の入力順や入力時点に柔軟性を与えることができ
る。
〔実施例］
以下、図面を参照して本発明の実施例につき説明する。
第１図は本発明の診断方式を適用して構成した診断型エ
キスパートシステムの１実施例を示し、診断部１、事実
ベース２、知識ベース３、制御部４、ユーザインターフ
ェース５、デイスプレィ装置６、マウス（入力装置）７
から構成されている。
キスパートシステムの１実施例を示し、診断部１、事実
ベース２、知識ベース３、制御部４、ユーザインターフ
ェース５、デイスプレィ装置６、マウス（入力装置）７
から構成されている。
事実ベース２には、診断のための事実情報が蓄えられる
。事実は、オブジェクトとその属性名および属性値の三
つの組で表現される。オブジェクトとは部品名若しくは
現象名であり、例えば次の例のように記述される。
。事実は、オブジェクトとその属性名および属性値の三
つの組で表現される。オブジェクトとは部品名若しくは
現象名であり、例えば次の例のように記述される。
例１： （バッテリー、状態、不良）
例２： （ヘッドライト、光量、暗い）例３： （騒音
、量、多い） 知識ベース３には、第２図に例示するように、１つの故
障現象に対して１つまたは２つ以上の故障原因候補を挙
げ、さらに事実情報に基づいてその故障原因候補に対し
て確信度を決定するための規則（ｒｉｆＡｔｈｅｎＢ」
）が蓄えられている。確信度の決定は、この規則中の特
定の条件が成立した場合にデフォルト確信度の値を増加
若しくは減少させることにより行われる。通常、１つの
状況で選択される故障原因候補は複数個あるので、診断
結果は与えられた状況下で考えられる複数個の故障原因
候補とその確信度のリストとなる。確信度が所定のしき
い値以下の候補はリストから外される。
、量、多い） 知識ベース３には、第２図に例示するように、１つの故
障現象に対して１つまたは２つ以上の故障原因候補を挙
げ、さらに事実情報に基づいてその故障原因候補に対し
て確信度を決定するための規則（ｒｉｆＡｔｈｅｎＢ」
）が蓄えられている。確信度の決定は、この規則中の特
定の条件が成立した場合にデフォルト確信度の値を増加
若しくは減少させることにより行われる。通常、１つの
状況で選択される故障原因候補は複数個あるので、診断
結果は与えられた状況下で考えられる複数個の故障原因
候補とその確信度のリストとなる。確信度が所定のしき
い値以下の候補はリストから外される。
第３図は上記実施例の動作のフローチャートである。シ
ステムが起動されると、デイスプレィ装置６の画面上に
、故障現象名の入力を要求する質問事項が表示される。
ステムが起動されると、デイスプレィ装置６の画面上に
、故障現象名の入力を要求する質問事項が表示される。
この質問に対し、ユーザはその時に発生している故障現
象名、例えば「エンジン始動不良」などをマウス７によ
り選択して入力する（ステップ［３１］）。この故障現
象名の入力により、最初の推論による最も大まかな故障
原因候補の絞り込みが可能となる。
象名、例えば「エンジン始動不良」などをマウス７によ
り選択して入力する（ステップ［３１］）。この故障現
象名の入力により、最初の推論による最も大まかな故障
原因候補の絞り込みが可能となる。
入力された情報は、ユーザインターフェース５により事
実ベース２に入力され、事実の追加若しくは修正が行わ
れる（ステップ［３２］）。さらに、ユーザインターフ
ェース５から制御部４に対して事実ベース２が変更され
たことが通知される。
実ベース２に入力され、事実の追加若しくは修正が行わ
れる（ステップ［３２］）。さらに、ユーザインターフ
ェース５から制御部４に対して事実ベース２が変更され
たことが通知される。
制御部４は、ユーザインターフェース５から事実ベース
２の変更通知を受けると診断部１を起動する（ステップ
［３３］）。
２の変更通知を受けると診断部１を起動する（ステップ
［３３］）。
診断部１では、知識ベース３に記述されている規則に従
って故障原因候補とその確信度を求め、制御部４に通知
する。さらに、故障原因候補および確信度に影響を与え
るような未知情報を決定し、これも合わせて制御部４に
通知する。なお、未知情報とは、属性値が決定されてい
ないオブジェクトの一属性であり、事実ベース２中にオ
ブジェクト名と属性名が等しい三つ組が存在しないか、
あるいはオブジェクト名と属性名が等しい三つ組が存在
してもその属性値が「不明」と記述されている場合に発
生する。
って故障原因候補とその確信度を求め、制御部４に通知
する。さらに、故障原因候補および確信度に影響を与え
るような未知情報を決定し、これも合わせて制御部４に
通知する。なお、未知情報とは、属性値が決定されてい
ないオブジェクトの一属性であり、事実ベース２中にオ
ブジェクト名と属性名が等しい三つ組が存在しないか、
あるいはオブジェクト名と属性名が等しい三つ組が存在
してもその属性値が「不明」と記述されている場合に発
生する。
得られた診断結果と未知情報は、制御部４からユーザイ
ンターフェース５へ送られ、デイスプレィ装置６の画面
上に表示される（ステップ［３４］）。このとき、前に
一度表示された質問を継続して表示しておくことにより
過去の入力情報の修正が可能になる。
ンターフェース５へ送られ、デイスプレィ装置６の画面
上に表示される（ステップ［３４］）。このとき、前に
一度表示された質問を継続して表示しておくことにより
過去の入力情報の修正が可能になる。
そして、制御部４は、新たな質問に対するユーザからの
応答を待ち（ステップ［３５］）、新たな情報が入力さ
れると、再びステップ［３２コヘ戻って前記した推論を
繰り返す。
応答を待ち（ステップ［３５］）、新たな情報が入力さ
れると、再びステップ［３２コヘ戻って前記した推論を
繰り返す。
このようにして、システムの起動後、故障現象名を入力
することによりそれに対するすべての故障原因候補が表
示され、新たな情報が入力される度に探索条件が動的に
変更されて故障原因候補がより深く絞り込まれていく。
することによりそれに対するすべての故障原因候補が表
示され、新たな情報が入力される度に探索条件が動的に
変更されて故障原因候補がより深く絞り込まれていく。
第４図は第１図中の診断部１の動作の詳細なフローチャ
ートである。診断部１では、事実ベース２の中から故障
現象名を取り出しくステップ［４１］）、知識ベース３
中の規則に従ってその故障現象と関係付けられている故
障原因のすべてを故障原因候補としてリストアツブする
（ステップ［４２］）。
ートである。診断部１では、事実ベース２の中から故障
現象名を取り出しくステップ［４１］）、知識ベース３
中の規則に従ってその故障現象と関係付けられている故
障原因のすべてを故障原因候補としてリストアツブする
（ステップ［４２］）。
さらに、事実ベース２にアクセスし、規則に従って上記
各故障原因候補について確信度を決定する（ステップ［
４３］）。この確信度の決定は、故障原因候補の規則（
第２図の’ｉｆ Ａ ｔｈｅｎ Ｂ Ｊ部分）の条件部
の事実Ａが事実ベース２中に発見できれば、指定された
数値Ｂをその故障原因のデフォルト確信度に加算するこ
とにより行われる。
各故障原因候補について確信度を決定する（ステップ［
４３］）。この確信度の決定は、故障原因候補の規則（
第２図の’ｉｆ Ａ ｔｈｅｎ Ｂ Ｊ部分）の条件部
の事実Ａが事実ベース２中に発見できれば、指定された
数値Ｂをその故障原因のデフォルト確信度に加算するこ
とにより行われる。
この時、条件部の事実Ａと同じオブジェクト名、属性名
を持つ事実が事実ベース２中に発見できない場合、若し
くは発見されてもその属性値が「未知」と記述されてい
る場合には、条件部の事実Ａを未知情報とする。
を持つ事実が事実ベース２中に発見できない場合、若し
くは発見されてもその属性値が「未知」と記述されてい
る場合には、条件部の事実Ａを未知情報とする。
次いで、確信度が所定のしきい値以下の故障原因候補を
削除した後（ステップ［４４］）、得られた故障原因候
補とその確信度および未知情報を制御部４に通知し、第
２図のステップ［３４］へ戻ってデイスプレィ装置６の
画面上にこれらを表示する。
削除した後（ステップ［４４］）、得られた故障原因候
補とその確信度および未知情報を制御部４に通知し、第
２図のステップ［３４］へ戻ってデイスプレィ装置６の
画面上にこれらを表示する。
以上、本発明の１実施例について説明したが、本発明は
上記実施例に限定されるものではない。
上記実施例に限定されるものではない。
例えば、診断部１と知識ベース３は、確信度の計算機能
と、情報が足りない場合にデフォルト値を使う推論方法
とを含む一般的なルールベースシステムとして構成され
ていてもよいものである。
と、情報が足りない場合にデフォルト値を使う推論方法
とを含む一般的なルールベースシステムとして構成され
ていてもよいものである。
以上述べたところから明らかなように、本発明によると
きは、ユーザから人力される情報量が少ない場合でも、
それまでに獲得された情報に基づいて何らかの診断結果
を提示することができる。
きは、ユーザから人力される情報量が少ない場合でも、
それまでに獲得された情報に基づいて何らかの診断結果
を提示することができる。
また、情報の新たな追加や修正に対して探索条件を動的
に変更して故障原因候補を絞り込んでいくので、推論を
始めからやり直す必要なしに、新たな情報を満たす矛盾
のない正しい結果を容易に得ることができる。
に変更して故障原因候補を絞り込んでいくので、推論を
始めからやり直す必要なしに、新たな情報を満たす矛盾
のない正しい結果を容易に得ることができる。
さらに、情報の入力順や入力時点に柔軟性があるため、
情報の追加や修正が診断結果にどのように影響するかを
容易に試すことができる。
情報の追加や修正が診断結果にどのように影響するかを
容易に試すことができる。
第１図は本発明の診断方式を適用して構成した診断型エ
キスパートシステムの１実施例のブロック図、 第２図は知識ベースに格納された規則の例を示す図、 第３図は上記実施例の動作のフローチャート、第４図は
診断部の動作の詳細を示すフローチャートである。 １・・・診断部、２・・・事実ベース、３・・・知識ベ
ース、４・・・制御部、５・・・ユーザインターフェー
ス、６・・・デイスプレィ装置、７・・・マウス（入力
装置）。
キスパートシステムの１実施例のブロック図、 第２図は知識ベースに格納された規則の例を示す図、 第３図は上記実施例の動作のフローチャート、第４図は
診断部の動作の詳細を示すフローチャートである。 １・・・診断部、２・・・事実ベース、３・・・知識ベ
ース、４・・・制御部、５・・・ユーザインターフェー
ス、６・・・デイスプレィ装置、７・・・マウス（入力
装置）。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 知識ベースに格納されている専門家の知識とユーザの入
力する情報に基づいて故障の原因を推論する診断型エキ
スパートシステムにおいて、その時点で得られている情
報から考えられるすべての故障原因候補を推論して列挙
し、 ユーザからの情報の新たな追加や修正がある度に探索条
件を動的に変更して故障原因候補を絞り込んでいくこと
を特徴とする診断方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1252068A JPH03116239A (ja) | 1989-09-29 | 1989-09-29 | 診断方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1252068A JPH03116239A (ja) | 1989-09-29 | 1989-09-29 | 診断方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03116239A true JPH03116239A (ja) | 1991-05-17 |
Family
ID=17232106
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1252068A Pending JPH03116239A (ja) | 1989-09-29 | 1989-09-29 | 診断方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH03116239A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5176604A (en) * | 1991-03-29 | 1993-01-05 | K. K. Sakamurakikai Seisakusho | Tool replacement for a multi-stage press machine |
| JP2007334694A (ja) * | 2006-06-15 | 2007-12-27 | Omron Corp | 要因推定装置、要因推定プログラム、要因推定プログラムを記録した記録媒体、および要因推定方法 |
-
1989
- 1989-09-29 JP JP1252068A patent/JPH03116239A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5176604A (en) * | 1991-03-29 | 1993-01-05 | K. K. Sakamurakikai Seisakusho | Tool replacement for a multi-stage press machine |
| JP2007334694A (ja) * | 2006-06-15 | 2007-12-27 | Omron Corp | 要因推定装置、要因推定プログラム、要因推定プログラムを記録した記録媒体、および要因推定方法 |
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