JPH05341999A - 実時間で状態を表わす網状判断回路網 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 エキスパートシステムの網状判断回路網（Ｒ
ＥＴＥネット）をデータ内の臨界的変化のみに応答可能
ならしめ、それによってＲＥＴＥネット内のデータの不
要な伝播を阻止し、規則が不要に点弧されるのを阻止す
る機構を提供する。 【構成】 ＲＥＴＥネット内の複数のノードの少なくと
も１つ（＠Ｔ試験ノードまたは＠Ｆ試験ノード）がメモ
リを有し、このメモリは新値部分と古値部分に分けられ
ている。この（これらの）ノードはデータ要素を表わす
トークンを受けるとそれが臨界データ値を表わしている
か否かを決定する。もし臨界状態を表わしていれば古値
部分に記憶されている（もしあれば）このトークンの先
行値と比較してこれが最初の臨界値への変化か否かを決
定し、否の場合にはトークンを後段に送らない。 【効果】 このように比較プロセスを選択的として臨界
状態への変化のみに応答させるようにしたため、新トー
クンを受ける度に遂行される比較の数が減少し、システ
ムの総合性能が改善される。

Description

【発明の詳細な説明】

【産業上の利用分野】本発明は規則に基づいてプログラ
ムされたコンピュータシステムに関し、具体的には、臨
界的なデータ変化のみに応答することによって実時間で
状態を表わすのに適する細網判断回路網を使用する知識
ベースコンピュータシステムに関する。

【発明の背景】知識ベースもしくは人工知能（以下に
“ＡＩ”と略記）コンピュータシステムは、あたかも人
間が遂行するように知的と考えられる技法でコンピュー
タ技術を使用して諸問題を解決することを探索してい
る。詳述すれば、ＡＩコンピュータシステムは一般化さ
れた知識表示に焦点を合わせ、特殊化されたプログラム
に関する技術を探索している。知識表示は、それを解決
できるように問題を公式化することを含む。探索技術
は、知識ベース、即ち知識が記憶されているメモリの領
域を効率的に移動して計算時間及びメモリ要求を最小に
する方法を含む。規則ベースコンピュータシステムを用
いて作られた多くの応用システムは、エキスパートシス
テムとして知られている。エキスパートシステムは、特
定領域における専門家と同じ熟練レベルを呈するように
設計された特殊化されたコンピュータプログラムであ
る。エキスパートシステムと普通のコンピュータシステ
ムとでは、エキスパートシステムが数値データ及び記号
データで動作するのに対して、普通のプログラムは数に
焦点を合わせる点が異なっている。エキスパートシステ
ムはそれらが動作する領域に関する明示知識を含むが、
普通のコンピュータシステムではこれらの知識はプログ
ラムのアルゴリズム内に暗示される。エキスパートシス
テムは不確実な、もしくは不正確な関係、即ちヒューリ
スティックスを含み、これらによってシステムは通常は
正しい推理を行うことができる。エキスパートシステム
は明示的に宣言された事実及び関係を含むので、非プロ
グラマがシステム内の知識コードを読み、理解すること
ができる。このように、エキスパートシステムは、普通
のコンピュータがデータ処理への演算の応用を自動化す
るのと同様に、知識の応用を自動化する。規則ベースエ
キスパートシステムの成分は、データ記憶装置（即ちデ
ータ）、一組の生産規則（即ちプログラム）、及び推論
エンジン（即ち実行装置）である。データ記憶装置は、
問題に関する事実を表わす記号の大域データベースとし
て働らく。一組の生産規則はプログラムを構成する。こ
れらの規則は生産メモリまたは規則メモリ内に記憶させ
ることができる。推論エンジンは規則を実行するのに利
用される。推論エンジンは、所与のデータメモリ形態に
どの規則が関連しているかを決定し、実行のために１ま
たはそれ以上を選択する。一組の生産規則からなる各規
則は、規則が適切であるためのデータ形態を記述する条
件部分（一般に“左側”と呼ばれる）と、データ形態を
変化させるための命令を与える動作部分（一般に“右
側”と呼ばれる）とを有することができる。これらの規
則は、エキスパートシステムへ提示されるデータのパタ
ーンと、その結果としてシステムが遂行すべき動作との
間の経験に基づく結合を表わす条件式である。ＯＰＳ５
生産システム言語の規則構造を使用した規則の例を以下
に示す。ＯＰＳ５の完全な説明はブラウンストンらの
“ＯＰＳ５によるエキスパートシステムのプログラミン
グ”（１９８５年、アディソン・ウエスリー・パブリッ
シング社）を参照されたい。 この規則の左側は２つのデータ構造によって表わされて
いる。第１のデータ構造“ｐａｔｉｅｎｔ−ｄａｔａ”
（患者データ）は変数“＄Ａ”，“＆Ｂ”及び“＄Ｃ”
によってそれぞれ表わされる属性“ＡＧＥ”（年令）、
“ＨＥＩＧＨＴ”（身長）、及び“ＮＡＭＥ”（名前）
を有している。これらの変数は指定患者の属性と呼ばれ
る。第２のデータ構造“ｍｏｎｉｔｏｒ−ｄａｔａ”
（モニタデータ）は変数“＄Ｎ”及び“＄Ｃ”によって
それぞれ表わされる属性“ＮＡＭＥ”（名前）及び“Ｐ
ＵＬＳＥ”（脈搏）を有し、これらも第１のデータ構造
で呼んだように、同じ患者の属性と呼ばれる。上記規則
の左側は、名前属性が患者データ及びモニタデータのデ
ータ構造内で同一値を有し、患者の身長が患者の年令よ
り大きく、且つ患者の脈搏が患者の身長より大きい場合
に満足される。もしこの規則の左側が満足されたことが
決定されれば、規則の右側が遂行可能となり、“患者”
＄Ｎ“が臨界状態にある”がプリンタまたはビデオ表示
端末へ書き込まれる。システムへ新しいデータ要素が提
示される度毎に全ての規則の左側の各条件を試験または
再試験するのを避けるために、ある規則ベースエキスパ
ートシステムは規則の左側を“網状”回路網またはＲＥ
ＴＥネットのような“判断回路網”として構成する。Ｒ
ＥＴＥネットは、その付属する推論エンジンと共に、爾
後のサイクルの前に遂行されていた、または爾後のサイ
クルに遂行されるであろう試験の繰り返しを最小にす
る。ＲＥＴＥネットは、可能な場合には、全ての規則が
試験の結果を共有する。ＲＥＴＥネットは、新しいデー
タ要素に応答して変化し得る結果を有する条件を試験す
るだけによって、どの規則が適用可能であるかを決定す
る。また、単一のプロセッサ形態ではＲＥＴＥネット
は、データベースが変化する度に１回だけ１またはそれ
以上の規則に共通の条件を試験する。従って、単一プロ
セッサ形態では、新しいデータは古いデータに関する試
験の成功結果に対してのみ試験される。ＲＥＴＥネット
は、全ての規則をノードの回路網として配列するデータ
構造である。規則の左側に発生するパターンは周知の技
術を使用してノード（必須条件に関して作業メモリ要素
を試験する）の回路網にコンパイルされる。これを遂行
するために、諸規則の条件のそれぞれは、これらの諸条
件が必要とする異なる属性に対応する試験のシーケンス
に翻訳される。規則の左側内の単一のメモリ要素に関係
する条件の１つ、例えばＡ＜３の試験は“試験ノード”
と呼ばれる１入力ノードによって表わされる。ある条
件、例えば（Ａ＜Ｂ）ＡＮＤ（Ｂ＜Ｃ）を表わす試験ノ
ードの連鎖によって表わされる多重データ要素に関係す
る試験は“結合ノード”と呼ぶ２入力ノードによって規
則の先行部分のための回路網構造に接続される。各結合
ノードは規則内の論理結合子に対応する。結合ノード
は、結合ノードの各入力に対応付けられたメモリ内のノ
ードが受けた一組の作業メモリ要素を記録するリストを
維持している。結合ノードは各ノードに１つずつ１対の
メモリを含み、結合ノードはこれらのメモリからトーク
ンの形状の作業メモリ要素を受ける。これらのメモリは
“ベータメモリ”及び“アルファメモリ”と呼ばれ、ベ
ータメモリはその結合ノードによって表わされる論理結
合子の左の規則内のある試験条件を表わす試験ノードに
接続されたノードの入力に対応付けられたメモリであ
り、アルファメモリはその結合ノードによって表わされ
る論理結合子の右の規則内のある試験条件を表わす試験
ノードに接続されたノードの入力に対応付けられたメモ
リである。結合ノードは、さらに規則の条件を表わす例
えば論理ＡＮＤのような試験も含むことができる。結合
ノードの次には他の結合ノード、または端末ノードと呼
ぶノードが存在してよい。端末ノードは、端末ノードの
前に結合されている諸条件を表わす試験のシーケンスに
関する特定の規則を表わす。典型的な規則ベースエキス
パートシステムは複数の規則を含むであろう。このよう
なエキスパートシステム内のＲＥＴＥネットは、規則内
の各条件毎に１つ宛の複数の試験ノードを含むことにな
るから、多くの規則の中に同じ条件が出現すればＲＥＴ
Ｅネットはその条件を表わすのに１つの試験ノードだけ
を要求する。また、同一シリーズの先行結合ノード及び
試験条件が多くの規則に使用されていれば、結合ノード
はこれらの規則に共有させることができる。作業メモリ
要素が付加もしくは削除される時、それらは作業メモリ
要素または作業メモリ要素のシーケンスに似たトークン
の形状でＲＥＴＥネットを伝わって行く。トークンには
要素または要素シーケンスが付加されるのか、または削
除されるのかを指示する＋または−のタグが付けられ
る。作業メモリ要素を伝える第１段階は、トークンを各
試験ノードに渡すことであり、各ノードはその試験を行
う。もし試験が成功であれば、ノードは作業メモリ要素
を表わす基本トークンを後任ノードへ送る。もし試験が
成功でなければ整合は失敗であり、トークンは伝播され
ず、それ以上の処理は行われない。このトークンの引渡
し及び試験シーケンスはトークンが端末ノードに達して
規則の左側が満足されたこと、従って規則を点弧する、
即ち実行する準備が整ったことを指示するまで続けられ
る。規則が点弧されると規則の右側が実行され、例えば
“患者”＄Ｎ“が臨界的状態にある”がプリンタまたは
ビデオ表示端末に書き込まれる。トークンが対応端末ノ
ード内に記憶されてしまうと、規則は点弧される準備が
整う。複数の規則が存在するから、エキスパートシステ
ムは規則を点弧する順序を選択するある手順を踏まなけ
ればならない。このプロセスは競合解決と呼ばれる。規
則が点弧されるとＲＥＴＥネットの状態に変化がもたら
されるので、競合解決は規則点弧順序を選択しなければ
ならない。これらの変化は他の規則を満足させたり、満
足された規則を偽ならしめたりする。エキスパートシス
テムは競合解決を使用して点弧準備の整った全ての規則
を点弧し、ＲＥＴＥネットを再評価して規則点弧の結果
を確認するか、または競合解決は点弧の順序をエキスパ
ートシステムへ渡される情報に依存するように配列でき
る。伝統的に、ＲＥＴＥネットは実時間データを処理す
るシステムに適用されなかった。実時間システムは、指
定時間内の臨界データの変化に対する応答、即ちハード
リアルタイムシステムを保証するか、または単に高速応
答を保証するの何れかである。もしデータに変化があれ
ば、実時間システムはある時間内にデータを処理するプ
ロセスを呼び出す、または始動させることによってその
変化に応答しなければならない。実時間システムはデー
タを迅速に試験してその変化が“臨界的”であるか否か
を決定し、単にそのケースの複雑な処理を続行すること
が多い。実時間データに伴ってＲＥＴＥネットが拘わる
１つの問題は、ＲＥＴＥネットの入力ノードがデータを
受ける時点と端末ノードの点弧の準備が整う時点との間
に経過する時間量が予測困難なことである。またＲＥＴ
Ｅネットはデータの“臨界的”変化だけではなく、デー
タ内の何等かの変化にも応答する。上述の問題は、結合
ノード内で遂行される試験が原因である。受けたトーク
ンをその結合ノードのためのメモリ内に記憶されている
トークンと整合もしくは比較して何等かの整合があるか
否かを確かめなければならないので、この試験にどの位
の長さがかかるのかは予測できない。結合ノードメモリ
内のエントリの数は未知である。従って記憶されている
全てのトークンの試験を遂行するのに必要な時間量も未
知である。また結合ノードは臨界的なデータ変化のみに
応答するように設計されてはいない。結合ノードは、受
けたトークンが非臨界的状態から臨界的状態への変化を
表わしているか否かには無関係に、整合したトークン対
を見出せばトークンを生成する。以上に鑑みて、ＲＥＴ
Ｅネットの構造は、ＲＥＴＥネットを使用するエキスパ
ートシステムを実時間環境における臨界的変化に応答可
能ならしめるように変更しなければならない。さらに、
ＲＥＴＥネットにおいて遂行される試験の数は、性能を
改善するために減少させなければならない。即ち、ＲＥ
ＴＥネットは非臨界的データ変化と臨界的データ変化と
を弁別して臨界的データ変化のみに応答しなければなら
ない。

【発明の概要】従って、本発明はＲＥＴＥネットを変更
してＲＥＴＥネットをデータ内の臨界的変化にのみに応
答可能ならしめ、それによってＲＥＴＥネット内をデー
タが不要に伝播するのを阻止し、また規則が不要に点弧
されるのを阻止する機構を提供する。この機構は計算及
びデータ要素間の相互作用を効率的に最小ならしめる。
本発明は、その広い形では、諸条件からなる式を評価す
る方法及び回路網に係り、式の評価は回路網へ提示され
る複数のデータ要素の値に基づいて行われる。回路網
は、式の諸条件の１つをそれぞれが表わす複数のノード
と、これら複数のノードに接続されているプロセッサと
からなる。複数のノードは式内の諸条件の関係を表わす
ように接続され、プロセッサは回路網へ複数のデータ要
素の値を渡し、また複数のデータ要素の値の各値に関し
て式を評価する。複数のノードの少なくとも１つは２つ
の試験からなるその条件が満足されたことに応答するよ
うになっている。２つの試験の第１の試験は、複数のデ
ータ要素のある値が複数のノードの１つによって表わさ
れる式の条件を満足することを要求し、第２の試験は、
これらのデータ要素の先行の１つの値が複数のノードの
その少なくとも１つによって表わされる式の条件を満足
しなかったことを要求する。本発明は、ＲＥＴＥネット
と、あるデータが活動状態にある時間を制約する＠Ｔ及
び＠Ｆ文節を効果的且つ効率的に表わすその付属機構と
を変更する。＠Ｔ及び＠Ｆ文節はそれぞれ、ある条件が
“真になる”または“偽になる”時を指定する。これら
の文節は、データ内の臨界的変化のみに応答することに
よって、実時間計算を可能にするための生産システム言
語の必要な一部を提供する。本発明の＠Ｔ文節を付加し
たＯＳＰ５生産システム言語の規則構造を使用する規則
の一例を以下に示す。 この規則の左側は２つのデータ構造によって表わされて
いる。“ｃｏｏｌａｎｔ−ｄａｔａ”（冷却材データ）
というラベルが付けられた第１のデータ構造は、変数
“＄Ｔ”によって表わされる属性“ｔｅｍｐｅｒａｔｕ
ｒｅ”（温度）を有している。第２のデータ構造“Ｓｔ
ｅａｍ−ｄａｔａ”（蒸気データ）は、変数“＄Ｐ”及
び“＄Ｒ”によってそれぞれ表わされる属性“ｐｒｅｓ
ｓｕｒｅ”（圧力）及び“ｒａｔｅ−ｏｆ−ｆｌｏｗ”
（流量）を有している。蒸気データのデータ構造の第３
の属性は条件“＠Ｔ（＞＄Ｔ＋５０）”（但し＄Ｔは冷
却材の温度を表わす）によって表わされる“ｔｅｍｐｅ
ｒａｔｕｒｅ”（温度）である。即ち、蒸気圧が６０よ
り大きくなり、且つ蒸気流量が１５０より小さくなり、
且つ蒸気温度が冷却材温度プラス５０“より大きくな
る”と、規則の左側が満足される。蒸気温度が冷却材温
度プラス５０“より大きくなる”ことは２つの試験を行
うことによって決定される。第１の試験は、蒸気温度に
関する値が冷却材温度プラス５０より大きいか否かを決
定する。もし第１の試験が満足されれば、第２の試験は
最後に入手した蒸気温度の値も第１の試験を満足してい
たか否かを決定する。もし蒸気温度に関する最終値が第
１の試験を満足していなければ、規則の右側が実行され
る。規則の右側が実行されると、プリンタまたはビデオ
表示端末に“原子力発電所メルトダウン切迫“なるメッ
セージが書き込まれる。＠Ｔ及び＠Ｆ文節は試験ノード
によって表わされる。伝統的な１入力試験ノードとは異
なり、＠Ｔノード及び＠Ｆノードは付属メモリを有す
る。このメモリは新値部分と古値部分とに細分されてい
る。新値部分は受けたトークンを記憶する場所である。
古値部分は、記憶したトークンに対応する削除トークン
を受けた時に、新値部分内に記憶しているトークンを移
動させる場所である。さらに、＠Ｔノード及び＠Ｆノー
ドの挙動は、従来の試験ノードの挙動とは異なる。付加
トークン（即ちトークンが印加される１つの、または複
数のノード内のトークンのリストを増補するトークン）
が＠Ｔノードまたは＠Ｆノードに到着すると、それはあ
る動的データ項目に関する最初のトークンであるか、も
しくはメモリの古値部分内に記憶されている現存データ
値を変化させるかの何れかである。もしこのトークンを
最初に受けたのであれば、それは初期化事象と見做され
る。そのトークンはメモリの新値部分に付加されるが、
後任ノードには伝えられない。そのノードに組合わされ
た条件が計算され、付加トークンと共にメモリの新値部
分に記憶される。もし、削除トークン（即ちあるトーク
ン及び後任ノードのメモリからトークンを控除するトー
クン）が＠Ｔノードまたは＠Ｆノードに到着すれば、そ
れは常に先に付加されたトークンに関するものである。
この削除は、付加トークンが直ぐ後続することを指示す
る“変更”動作の一部でなければならない。メモリの新
値部分に記憶されている対応付加トークンに“削除済”
の印が付けられ、メモリの古値部分へ移動される。削除
トークンはそれ以上には伝わらない。次の付加トークン
が＠Ｔまたは＠Ｆノードに到着すると、その関連状態が
計算される。次でそのトークンはその関連状態と共にメ
モリの新値部分に記憶される。もし受けたトークンの状
態がそのノードの条件を満足すれば、次にメモリの古値
部分に記憶されている何れかの対応トークンの状態と比
較され、臨界的状態への変化が発生したか否かが決定さ
れる。もしこのような変化が、例えば＠Ｔノードにおい
て発生すれば、古値部分に記憶されているトークンの状
態は偽だったのであり、受けたトークンの状態が真とな
って付加トークンは後任ノードへ伝えられる。以下に添
付図面を参照して本発明の実施例を説明するが、この説
明から本発明がより一層詳しく理解されよう。

【実施例】図１にエキスパートシステム１０を示す。エ
キスパートシステム１０は推論エンジン１２、データベ
ースメモリ１４、実時間入力信号４２及びユーザインタ
フェース１８から成る。推論エンジン１２は、データベ
ース１４、実時間入力信号４２及びユーザインタフェー
ス１８に結合されている。エキスパートシステムプログ
ラム２０及びエキスパートシステムコンパイラ２２もエ
キスパートシステム１０に結合されている。エキスパー
トシステムプログラム２０は一組のデータ定義２８と、
一組の規則定義３０とからなる。データ定義２８は、プ
ログラム２０がその動作中に使用するデータのカテゴリ
を識別する。規則定義３０によって記述される一組の規
則は一組のデータ定義２８に結合され、規則がデータを
操作できるようになっている。データ定義２８及び規則
定義３０はコンパイラ２２によってコンパイルされ、網
状ネット即ちＲＥＴＥネット３２として知られる判断ネ
ットデータ構造として推論エンジン１２内に記憶され
る。エキスパートシステムプログラム２０は、該プログ
ラム２０の実行中に要求された時に、遠隔データベース
へのアクセスの如きタスクを遂行するために、他のプロ
グラムへのリンクを含んでいてもよい。推論エンジン１
２は、メモリ３８、作業メモリ３４及びプロセッサ３６
からなる。メモリ３８及び作業メモリ３４は相互に、及
びプロセッサ３６に結合されている。コンパイラ２２に
よって作成されたＲＥＴＥネット３２はメモリ３８内に
記憶される。作業メモリ３４は、プロセッサ３６によっ
てＲＥＴＥネット３２へ入力される、及びＲＥＴＥネッ
ト３２から出力される複数のデータ要素４０を含む。プ
ロセッサ３６は、ユーザインタフェース１８、実時間入
力信号４２及びデータベースメモリ１４に結合されてい
る。プロセッサ３６は、データ定義２８によって指定さ
れる初期計算を遂行することによって、または規則の右
側を実行することによって、データベースメモリ１４、
ユーザインタフェース１８、または実時間入力信号４２
からデータを入手する。このデータは、プロセッサ３６
によって、一組のデータ要素４０として作業メモリ３４
内に記憶される。データ要素４０は１またはそれ以上の
データ定義及び各定義に関する値を識別する。本実施例
で説明する推論エンジン１２は、多くの応用を受け入れ
るようになっている“汎用”プロセッサをプロセッサ３
６に使用している。推論エンジン１２は、プロセッサ３
６内にメモリ３８を組込んでプロセッサ３６を汎用プロ
セッサからエキスパートシステム１０の特定機能を遂行
するプロセッサに変えるように構成することができる。
メモリ３８内に常駐するＲＥＴＥネット３２は、データ
の臨界的変化のみに応答するように本発明の試験ノード
を含む複数の試験ノードと、ＡＮＤ，ＮＯＴ及びＥＱＵ
ＡＬのような従来のＲＥＴＥネットにおいて使用されて
いる結合ノードとからなる。ＲＥＴＥネット３２は、試
験機能を指すポインタかまたはコンピュータプログラム
の実際の区分の何れかであるノードを有するデータ構造
と見ることができる。もしＲＥＴＥネット３２をデータ
構造として見れば、試験ノードはある試験を指すポイン
タ、及びその試験の結果得られたトークン（個々のデー
タ要素４０を表わす）が送られるノードのリストを指す
ポインタを有する。これらの試験はケース毎に異なり得
る。動作中、新しいデータ要素４０が作業メモリ内に記
憶されると、プロセッサ３６はそれらに関する付加トー
クンを作成し、これらのトークンを一時に１つＲＥＴＥ
ネット３２へ印加する。これらのトークンはＲＥＴＥネ
ット３２により“突き合わせ”として知られるプロセス
によって処理され、作業メモリ３４内に記憶されている
データに１またはそれ以上の規則を適用可能か否かが決
定される。あるトークンがＡＮＤ，ＮＯＴまたはＥＱＵ
ＡＬ論理結合子を実現するノードのような従来の結合ノ
ードに到着すると、そのトークンは、その結合ノードに
よって表わされる論理結合子の左側または右側（即ちベ
ータメモリまたはアルファメモリ）の規則内の試験条件
を表わす試験ノードに接続されている入力に付属するメ
モリ内に記憶される。このトークンは、結合ノードの他
の側のメモリ内に現在記憶されているか、または近々メ
モリの他の側に到達するであろう別のトークンとの突き
合わせ即ち整合のために記憶されるのである。もしトー
クンがある結合ノードのベータ側へ入れば、その結合ノ
ードのアルファー側内の、またはアルファ側へ入るトー
クンと比較される。もしトークンがある結合ノードのア
ルファ側へ入れば、そのノードのベータ側内の、または
ベース側へ入るトークンと比較される。もし整合が見出
されると、そのノードの試験を満足した整合対の先行ト
ークンを表わす新しいトークン（即ち複合トークン）が
作成される。この複合トークンは、ＲＥＴＥネット３２
内の後任ノードへ送られる。全ての整合が完了すると、
１またはそれ以上のトークンが端末ノードに伝えられ
る。端末ノード内の各トークンは、端末ノードによって
示される規則の例示を表わしている。これらのトークン
は規則を満足する作業メモリ内のデータ要素４０の組合
せを表わす。推論エンジン１２は、競合解決策に従っ
て、成功した規則を点弧または実行する。データ要素の
１つの組合せに対して多くの規則が適用できるか、また
は単一の規則が適用できれば、プロセッサ３６は競合解
決を遂行して１またはそれ以上の規則“事例”を選択
し、これらの規則事例を点弧する。整合から競合解決、
規則の点弧までのプロセス全体は“認識・動作サイク
ル”と呼ばれる。命令取出し及び実行サイクルが伝統的
なコンピュータのためのものであるように、この認識・
動作サイクルはエキスパートシステムのためのものであ
る。サイクルの認識部分では、システムは整合プロセス
を遂行してどの規則が真であるかを認識する。この段階
は、実行すべき次の命令をコンピュータが取出す命令取
出しに似ている。動作プロセスではシステムは、点弧す
べき真の規則はどれかを決定し、それらを点弧する。こ
れは伝統的なコンピュータが命令を取出した後に取出し
た命令を実行するのに似ている。命令取出し及び実行プ
ロセスが間断なく繰り返されるのと全く同様に、認識・
動作プロセスも絶えず繰り返される。規則事例の点弧は
幾つかの結果をもたらし得る。例えば、それによって新
しいデータが作成されるかも知れないし、またはプロセ
ッサ３６に現存データに関する新しい値を計算させた
り、データベース１４もしくはユーザインタフェース１
８の何れかからより多くのデータを入手させたりするか
も知れない。規則点弧によって作成、規則点弧に応答し
て収集、または例えば実時間入力信号４２もしくはユー
ザインタフェース１８によってＲＥＴＥネット３２の動
作とは無関係に収集のように、どのようにしてデータを
入手してもプロセッサ３６は新しく入手したデータを作
業メモリ３４内にデータ要素４０として記憶し、これら
の新しいデータ要素に関する付加トークンを作成し、別
の推論サイクル中にこれらの新しい付加トークンをＲＥ
ＴＥネット３２に印加して点弧させる規則事例を見出
す。もし新たに入手したデータが、エキスパートシステ
ム１０の動作中に既に付加トークンを作成済のあるデー
タ値に変化を生じていることを示せば、プロセッサ３６
は古いデータ値を表わす削除トークンをＲＥＴＥネット
３２に印加し、次で新しいデータ値に関する付加トーク
ンを印加する。このプロセスは、適用できる規則が識別
されなくなるまで、または新しいデータ要素４０が独立
的にもしくは規則の点弧の結果として生成されなくなる
か入手されなくなるまで続けられる。ＲＥＴＥネットを
使用した時の効率は、ノードに試験を遂行することを要
求するような規則を有する複数のノードを複数の端末ノ
ードが共有できることである。試験の結果を共有するこ
とによって、試験の繰り返しは最小になる。本発明は、
データの臨界的変化のみに応答する＠Ｔ及び＠Ｆ試験ノ
ードを提供する。＠Ｔまたは＠Ｆ試験ノードがあるトー
クンを受けると、そのノードは先ずこのトークンの状態
を計算することによってこのトークンが臨界データ値を
表しているか否かを決定する。もしこのトークンが臨界
状態を示していれば、次にこのトークンの先行削除バー
ジョン（もしあれば）が＠Ｔまたは＠Ｆ試験ノードのメ
モリの古値部分に記憶されているか否かを決定する。も
しメモリの古値部分にこのトークンの先行バージョンが
記憶されていなければ、このトークンは、その関連状態
と共にメモリの新値部分に記憶される。このトークンは
臨界状態への変化を示していなので、それ以上は伝送さ
れない。もしこのトークンの先行値がメモリの古値部分
に記憶されていると決定されれば、その古値の状態が新
トークンの状態と比較され、新トークンが臨界状態への
変化を表わしているか否かが決定される。この新トーク
ンはメモリの新値部分内に記憶される。もしこのトーク
ンが臨界状態への変化を示していれば、このトークンは
後任ノードへ伝えられる。この選択的な比較プロセス
は、＠Ｔまたは＠Ｆノードが新トークンを受ける度に遂
行する比較の数を減少させ、それによってシステムの総
合性能を改善する。以上のように、＠Ｔまたは＠Ｆノー
ドは、臨界状態への変化を表わすデータの変化のみに応
答する。ＲＥＴＥネット内の本発明の＠Ｔ及び＠Ｆ節を
さらに説明するために、エキスパートシステムを使用で
きる問題の一例を示す。複数の患者の脈搏を監視し、こ
れらの患者の異なる脈搏及び他の物理的特性に従ってあ
る動作を起すことに図１のエキスパートシステム１０を
使用するものとする。具体的に云えば、もし患者の脈搏
が５０鼓動／分より少なく、患者が５５才より高齢であ
り、且つ患者の身長（インチ）が患者の体重（ポンド）
の１／３の値より大きければ、エキスパートシステム１
０は行動を起さなくてはならない。システム１０が起す
動作は静脈塩を始動させ、透析装置を停止させ、ユーザ
インタフェース１８を通して看護人に緊急事態を知らせ
ることである。エキスパートシステム１０が動作を起す
別の条件は、患者の脈搏が患者の年齢プラス２５より多
く、患者が６５才以上の高齢であり、且つ患者の身長が
患者の体重の半分より大きいというようなものであろ
う。もしこれらの条件が発生すれば、エキスパートシス
テム１０は酸素タンクを始動させ、看護人に緊急を告げ
る。上記２条件は一組の規則として書くことができ、規
則定義３０内に記憶させてコンパイラ２２によってＲＥ
ＴＥネットにコンパイルすることができる。ＰＯＳ５生
産システム言語の伝統的なＲＥＴＥネット規則構造を使
用すれば、上記条件は以下のように記述される。 規則Ａ及びＢに従ってコンパイラ２２が生成する伝統的
なＲＥＴＥネットはメモリ３８内に記憶される。このＲ
ＥＴＥネットの形態を図２に示す。規則Ａ及びＢを実現
するＲＥＴＥネットは開始ノード８０、７つの試験ノー
ド８１〜８７、２つのＡＮＤ結合ノード８８、８９、及
び２つの端末ノード９１、９２からなる。開始ノード８
０の出力は試験ノード８１及び８２の入力に接続され、
試験ノード８１の出力は試験ノード８３の入力に接続さ
れ、試験ノード８３の出力は試験ノード８５の出力に接
続され、試験ノード８５の出力はＡＮＤ結合ノード８８
の左側入力に接続されている。試験ノード８６の出力は
ＡＮＤ結合ノード８８の右側入力に接続されている。Ａ
ＮＤ結合ノード８８の出力は端末ノード９１に結合され
ている。試験ノード８１の出力は試験ノード８４の入力
にも接続され、試験ノード８４の出力は試験ノード８７
の入力に接続され、試験ノード８７の出力はＡＮＤ結合
ノード８９の左側入力に接続されている。試験ノード８
２の出力はＡＮＤ結合ノード８９の右側入力に接続さ
れ、また試験ノード８６の入力にも接続されている。Ａ
ＮＤ結合ノード８９の出力は端末ノード９２に接続され
ている。各試験ノード８１〜８７は規則Ａ及びＢに記述
されている条件の１つを表わす。例えば、ノード８６は
患者の脈搏を表わすデータを試験する試験ノードであ
る。もし一人の患者（例えば患者Ａ）の脈搏が５０より
少なければ、ノード８６はトークンを結合ノード８８の
右側へ送る。もし患者Ａが５５才を過ぎていれば、ノー
ド８３はトークンを試験ノード８５へ送る。もし患者Ａ
の身長が患者Ａの体重の１／３よりも大きければ、ノー
ド８５はトークンを結合ノード８８の左側へ送る。結合
ノード８８はノード８５及び８６から渡されたトークン
を論理ＡＮＤした結果として複合トークンを生成し、端
末ノード９１へ送る（両トークン共患者Ａを表わしてい
るから）。この複合トークンは規則Ａが満足されたこ
と、及び推論エンジン１２による点弧準備が整ったこと
を示している。図２のＲＥＴＥネットが、５０鼓動／分
より少ない脈搏か、または患者の年齢プラス２５より多
い脈搏を表わすトークンを受ける度に、他のより静的な
条件、即ち年齢及び身長対体重比が満足されていれば、
規則は推論エンジン１２による点弧準備が整えられる。
以上のように、もし患者の脈搏がある臨界状態（動作を
必要とする状態）からある臨界状態へ変化（例えば４２
鼓動／分から４５鼓動／分へ）するか、またはある非臨
界状態（動作を必要としない状態）から臨界状態へ変化
（例えば５２鼓動／分から４８鼓動／分へ）すれば、あ
る規則が満足されることになる。図２に示す開始ノード
８０、試験ノード８１〜８７、ＡＮＤ結合ノード８８、
８９及び端末ノード９１、９２はデータ構造によって表
わすことができる。例えば、開始ノード８０のためのデ
ータ構造は、ＲＥＴＥネット３２内の後任ノードのアド
レス、即ち試験ノード８１及び８２のアドレスのリスト
を指すポインタを含むであろう。試験ノード８１〜８７
のためのデータ構造は、その試験ノードに割当てられて
いる試験のメモリアドレスを指すポインタと、トークン
を送るべき１または複数の後任ノードのベータメモリ及
びアルファメモリのアドレスを指すポインタとを含むで
あろう。ＡＮＤ結合ノード８８、８９のためのデータ構
造は、結合ノードのベータメモリ及びアルファメモリの
アドレスを指すポインタと、ベータメモリとアルファメ
モリとを突き合わせるためにそのノードによって識別さ
れた試験の作業メモリ内の位置を指すポインタとを含む
であろう。端末ノード９１、９２のためのデータ構造
は、結合ノードから受けた１またはそれ以上の複合トー
クンが記憶されている作業メモリ３４内のアドレスを指
すポインタを含むであろう。またこのデータ構造は、端
末ノード９１及び９２によって識別された規則Ａ及びＢ
の動作リスト、即ち規則の右側を遂行するために実行可
能なプログラムが記憶されているメモリ３８内の位置を
指すポインタも含むであろう。変化するデータ値を表わ
すトークンもデータ構造によって表わされる。基本トー
クンのためのデータ構造は、少なくとも、その基本トー
クンに対応付けられたデータ要素４０が記憶されている
作業メモリ３４内の位置を指すポインタと、そのトーク
ンが付加トークンであるのかまたは削除トークンである
のかを指示するフィールドとを含むであろう。複合トー
クンのためのデータ構造は、その複合トークンを形成し
たトークンのアドレスを指すポインタと、付加／削除フ
ィールドと、競合解決シーケンスその他そのトークンに
対応付けられた機能を指すポインタのための他のフィー
ルドとを含むであろう。上述の規則Ａ及びＢに記述され
ている条件は、伝統的なＲＥＴＥネット機構及び本発明
の＠Ｔ機構を使用して一組の規則として書くこともでき
る。これらの規則も規則定義３０内に記憶され、コンパ
イラ２２によってＲＥＴＥネットにコンパイルされる。
ＯＰＳ５生産システム言語の規則構造を用いる、＠Ｔ機
構を使用する規則を以下に示す。 規則１及び２を＠Ｔ文節を用いて書くことによって、条
件は動的条件（脈搏）と比較的静的な条件（患者の年齢
及び身長対体重関係）とに分離される。変数“＄ｎａｍ
ｅ”は、患者データのためデータ構造を記述するパター
ンを、規則内のモニタデータのためのデータ構造を記述
するパターンにリンクする。規則１及び２に従ってコン
パイラ２２が生成したＲＥＴＥネットは作業メモリ３８
内に記憶される。本発明によるＲＥＴＥネットの形態を
図３に示す。規則１及び２を実現するＲＥＴＥネットは
開始ノード１００、６つの試験ノード１０１〜１０６、
２つのＡＮＤ結合ノード１０７及び１０８、２つの＠Ｔ
試験ノード１０９及び１１０、及び２つの端末ノード１
１１及び１１２からなる。開始ノード１００の出力は試
験ノード１０１、１０２の入力に接続されている。試験
ノード１０１の出力は試験ノード１０３の入力に接続さ
れ、試験ノード１０３の出力は試験ノード１０５の入力
に接続され、試験ノード１０５の出力はＡＮＤ結合ノー
ド１０７の左側入力に接続されている。試験ノード１０
２の出力は＠Ｔ試験ノード１０９の入力に接続され、＠
Ｔ試験ノード１０９の出力はＡＮＤ結合ノード１０７の
右側入力に接続されている。結合ノード１０７の出力は
端末ノード１１１に接続されている。試験ノード１０１
の出力は試験ノード１０４の入力にも接続され、試験ノ
ード１０４の出力は試験ノード１０６の入力に接続さ
れ、試験ノード１０６の出力はＡＮＤ結合ノード１０８
の左側入力に接続されている。試験ノード１０２の出力
はＡＮＤ結合ノード１０８の右側入力にも接続されてい
る。結合ノード１０８の出力は＠Ｔ試験ノード１１０の
入力に接続され、＠Ｔ試験ノード１１０の出力は端末ノ
ード１１２に接続されている。図３に示すＲＥＴＥネッ
トは、メモリ３８内のＲＥＴＥネット３２として推論エ
ンジン１２内に記憶される。ＲＥＴＥネット３２への入
力はプロセッサ３６及び作業メモリ３４から到来する。
前述のように、複数のデータ要素４０が作業メモリ３４
内に記憶されている。これらのデータ要素はＲＥＴＥネ
ット３２によって処理さるべき記録を表わしている。こ
の例では、データ要素４０は患者その他の記録を表わ
す。複数のデータ要素４０のそれぞれは、ＲＥＴＥネッ
ト３２を通してトークン内に担持される。図２と図３と
を比較すると、図２の各試験ノード８１〜８５及び８７
において遂行される試験と類似の試験が図３の各試験ノ
ード１０１〜１０６において遂行されることが分る。図
２の２つのＡＮＤ結合ノード８８及び８９は図３の２つ
のＡＮＤ結合ノード１０７及び１０８と類似の機能を遂
行している。両ＲＥＴＥネットの主な差異は、図２の試
験ノード８６及びＡＮＤ結合ノード８９の試験部分が、
図３ではそれぞれ＠Ｔ試験ノード１０９及び１１０に置
換されていることである。後述するように、これらの機
能を＠Ｔ試験ノード１０９及び１１０に置換することに
よって、図３のＲＥＴＥネットは全てのデータ変化に応
答することなく、データの臨界的変化にのみ応答するよ
うになる。図４に本発明の＠Ｔ試験ノード１０９及び１
１０の構造を示す。例えばノード１９は、新値部分１１
３及び古値部分１１４を有するメモリを備えている。ノ
ードの試験は、ノード１０９が受けた各付加トークンの
状態を計算する。この状態は、そのトークンが真になっ
た脈搏（即ち５０鼓動／分より少ない）を表わすか否か
を決定する。図５は、患者Ａの脈搏（５５鼓動／分）に
関するデータからなるデータ要素を表わすトークン＋Ｔ
_３をノード１０９が受けた時のノード１０９の状態を示
す。遂行される第１段階は＋Ｔ_３の状態の計算である。
Ａの脈搏は５０より少ないから、トークンの状態は偽で
ある。トークン＋Ｔ_３は、その関連状態と共に＋Ｔ_３／
Ｆとしてメモリの新値部分１１３に記憶される。これら
のエントリは、患者データ及びモニタデータに関する規
則の共通変数（患者の名前を表わす“＄ｎａｍｅ”によ
ってノード１０９メモリ内に索引付けされる。即ち患者
の名前は＋Ｔ_３を指す索引である。＋Ｔ_３／Ｆは臨界状
態への変化を表わしていないので、ノード１０９からト
ークンは送り出されない。前述のように、ノード１０９
に接続されている試験１０２は、もしある患者の脈搏が
トークン内に存在していればそのトークンをノード１０
９に送る。＠Ｔノード１０９は変化が臨界的であるか否
か、即ちデータが＠Ｔ文節のあるパラメタに合致するか
否かを決定する。この臨界的変化は、＠Ｔ文節または＠
Ｆ文節内に指定されている＠Ｔまたは＠Ｆ演算子の何れ
かを用いて決定される。エキスパートシステム１０は患
者の脈搏を監視する。患者の脈搏が５０鼓動／分より少
ないと臨界状態が発生する。脈搏データを含むトークン
は＠Ｔノードに送られる。トークンの状態は＠Ｔノード
において計算される。もし脈搏が非臨界値（５０以上）
から臨界値（５０以下）へ変化すれば、トークンは後任
ノードへ送られる。この例は＠Ｔ構成体を実現した試験
ノードを示しているが、患者の脈搏が５０鼓動／分より
少なくならなければ、＠Ｔ構成体ではなく＠Ｆ構成体に
よって、脈搏が変化した時全く容易にトークンが送られ
るようになる。ノード１０９がトークン＋Ｔ_３を受けた
時、＠Ｔノード１０９はそのトークンを関連状態と共に
メモリの新値部分に記憶する以外は何もしなかった。た
とえ臨界値を表わすトークンをノード１０９が受けたと
しても、メモリの古値部分１１４には比較のために使用
できる古い値は記憶されていないので、さらなる試験は
遂行されない。試験ノードが送ったトークンが実際に臨
界値である場合に（但し非臨界状態から臨界状態への変
化ではない）規則の点弧をもたらす恐れがあるので、ノ
ード１０９がトークンを送り出すのを阻止するためにこ
の付加的な検査がノード１０９に設けられているのであ
る。このため＠Ｔノード１０９はデータの臨界的変化に
しか応答しない。勿論、エキスパートシステム１０は、
全ての＠Ｔまたは＠Ｆの新値部分が非臨界値を含むよう
に初期化し、それによって最初に受けたトークンに応答
可能ならしめてもよい。トークンがメモリの新値部分１
１３に記憶されると、先にメモリ内に記憶されたトーク
ンと同一の条件を表わすトークンは一連の試験を通り抜
ける。トークンに関する新しい値を受けるとその状態が
計算され、以下に説明するようにメモリの古値部分１１
４内に記憶されているトークンの古い値の状態と比較さ
れる。もし新しいトークンの状態が同一であれば、その
新しいトークンは記憶されこのトークンの処理は停止さ
れる。しかしもし状態が異なれば、即ち古い値が偽であ
り新しい値が真であれば、受けたトークンは後任ノード
に送られて後任ノード内に記憶されているエントリと何
等かの整合が見出されるか否かが決定される。もし整合
が見出されれば、トークンの整合対を表わす複合トーク
ンがＲＥＴＥネット３２の後任ノードから送り出され
る。＠Ｔノード１０９をＲＥＴＥネット３２内で適切に
機能させるために、伝統的なＲＥＴＥネットの他のノー
ドのトークン操作機能も持たせるべきである。即ち、ノ
ード１０９は付加トークン及び削除トークンを受入れ可
能とすべきである。従って、本発明の＠Ｔ及び＠Ｆノー
ドは削除トークンを、次で付加トークンを処理すること
によってデータ変化を遂行する。削除トークンを使用す
ると、ノード１０９に接続される（ノード１０９から送
られるトークンを使用する）ノードの型に気を付けると
いう複雑さが回避される。＠Ｔ及び＠Ｆノードは、ＲＥ
ＴＥネット３２内のそれらの上及び下の伝統的なノード
とノードとの関係を持つようになる。図６は変化するデ
ータに応答させるために削除トークンの使用を説明する
図である。患者の脈搏を監視する上例では、患者Ａの脈
搏が変化するとトークン−Ｔ_３がノード１０９に送られ
る。そこでノード１０９は、先に受けて＋Ｔ_３／Ｆとし
て記憶されているトークンの状態を示している患者Ａの
（先に受けた）付加トークンを識別してそれを削除トー
クンとし、メモリの古値部分１１４内に記憶させる。図
７は患者Ａに関する付加トークンを削除トークン後に受
けた場合のノード１０９の状態を示す。患者Ａの脈搏に
関するデータ（ここでは４５）からなるデータ要素を表
わす新しいトークン＋Ｔ_４を受けると、ノード１０９は
＋Ｔ_４に関する状態を計算する。この状態が真であるの
で、先行の削除されたトークンがメモリの古値部分１１
４内に存在しているか否かを決定するための検査が行わ
れる。患者Ａの先行の削除されたノードが存在している
から、そのトークンの古い値の状態が受けたトークンの
状態と比較され、状態に変化があったか否かが決定され
る。先行の削除されたトークンは破棄される。＋Ｔ_４が
真であり、また記憶されているトークンの状態が偽であ
る即ち＋Ｔ_４が“真になった”脈搏を表わしているの
で、＋Ｔ_４が臨界状態を表わしていることが決定され
る。従って受けたトークンは後任ノードへ送られて後任
ノード内に記憶されているトークンと比較される。記憶
しているトークンと＋Ｔ_４との間に整合が見出されれ
ば、整合したトークン対を表わす新しい複合トークンが
送り出される。図８乃至図１４に、メモリ３８内に記憶
されるＲＥＴＥネット３２の構造を示す。以下の例では
データ要素１を表わすトークンはＴ_１であり、データ要
素２を表わすトークンはＴ_２であり、等々である。デー
タ要素は、患者の名前、年令、体重、身長及び脈搏のよ
うな情報からなる。図８乃至図１４に示すＲＥＴＥネッ
トの構造は、図３に示すＲＥＴＥネット３２と同一であ
る。図８はデータ要素１がネット３２を通して処理され
た後のＲＥＴＥネット３２の状態を示す。データ要素
（＋Ｔ_１）はジョンという名前の患者に関する患者記録
であり、次のように表わされる。 プロセッサ３６は、ノードからノードへのトークンの受
渡しを管理する。前述したように、各ノードは複数のポ
インタを有するデータ構造である。プロセッサ３６は先
ずトークン＋Ｔ_１を指すポインタをＲＥＴＥネット３２
の開始ノード１００へ送る。次にプロセッサ３６は＋Ｔ
_１を指すポインタを試験ポインタ１０１及び１０２へ送
る。＋Ｔ_１を指すポインタの送り出しは、順次に、並列
に、または循環的にのように多くの方法で達成すること
ができる。＋Ｔ_１をノードからノードへ送る機構は、Ｒ
ＥＴＥネット３２の挙動もしくは機能を制約しない。プ
ロセッサ３６は、“方向付けられた非周期グラフの最初
の通過深さ”と呼ばれる周知の技術によってＲＥＴＥネ
ット３２を通してトークンを指すポインタの送りを実現
できる。ＲＥＴＥネット３２は、１つのノードと別のノ
ードとを結ぶ各枝路がネットを通して一方向に下方に流
れるトークンを担持するので、方向付けられた非周期グ
ラフである。最初の通過深さとは、通過する複数のノー
ドの１つにおいて遂行される試験が満足されなくなるま
で、あるトークン（例えば＋Ｔ_１）をＲＥＴＥネット３
２を通して（例えば開始ノード１００から試験ノード１
０１を経て結合ノード１０７まで等）処理するための初
期経路をプロセッサ３６が選択することを意味する。＋
Ｔ_１があるノード試験に“失敗”すると、プロセッサは
その実行経路を開始ノード１００まで辿り直し、次の枝
路を下り始めさせることによってノードの通過を続行さ
せる。トークンは全てのノードを通るのではない（即ち
現トークン＋Ｔ_１があるノードの試験に失敗した場合に
はその下のノードには送られない）ので、プロセッサ３
６はＲＥＴＥネット３２を完全に通過させる訳ではな
い。トークン＋Ｔ_１は患者データを表わしているので、
ノード１０１を通過する。次でこのトークンはノード１
０３に伝えられ、ジョンは５５才を超えているためにそ
の試験も通過する。トークンはノード１０５に送られ、
ジョンの身長が彼の体重の１／３よりも大きいか否かの
試験が行われる。これは真であるから、トークンは結合
ノード１０７の左入力へ送られてベータメモリ１１５内
に記憶され、アルファメモリ１１６内に記憶されている
トークンと比較される。ＡＮＤ結合ノード１０７は単純
な論理ＡＮＤ試験を遂行する。即ち、同じ患者に関する
２つのトークンの存在を探して、もしアルファメモリ１
１６内にトークンが存在しなければ＋Ｔ_１はノード１０
７における試験に失敗する。次でこのトークンはノード
１０１からノード１０４に渡され、患者が６５才を越え
ていないためその試験に失敗する。またこのトークンは
試験ノード１０２における試験にも失敗する（＋Ｔ_１は
患者の記録を表わし、一方ノード１０２はモニタデータ
に応答するから＋Ｔ_１には無関係である）。図９はデー
タ要素２（＋Ｔ_２）をＲＥＴＥネット３２を通して処理
した後のＲＥＴＥネット３２の状態を示す。データ要素
２は名前がジルという患者に関する患者記録であって次
のように表わされる。 データ要素２を表わす付加トークン＋Ｔ_２の処理は、異
なる集合の試験が満足されることを除けば、付加トーク
ン＋Ｔ_１の処理に極めて類似している。例えば、＋Ｔ_２
は試験ノード１０１、１０３、１０４、１０５及び１０
６における試験は通るが、試験ノード１０２における試
験には失敗する。同様にして、＋Ｔ_２はＡＮＤ結合ノー
ド１０８のベーたメモリ１１７と、ＡＮＤ結合ノード１
０７のベータメモリ１１５とに記憶される。アルファメ
モリ１１８または１１６にトークンは記憶されていない
ので、ＡＮＤ試験は満足されず、トークンの処理はここ
で停止する。図１０はデータ要素３（＋Ｔ_３）及び４
（＋Ｔ_４）がネット３２を通過した後のＲＥＴＥネット
３２の状態を示す。データ要素３は患者ジョンに取付け
た脈搏計からのデータであり次のように表わされる。 データ要素４は患者ジルに取付けた脈搏計からのデータ
を表わし、以下のように表わされる。 データ要素３及び４をそれぞれ表わす付加トークン＋Ｔ
_３及び＋Ｔ_４は共に開始ノード１００を通り、試験ノー
ド１０１、１０２に送られる。両トークンは試験ノード
１０１の試験に失敗し、試験ノード１０２の試験を通
る。これらのトークンは＠Ｔノード１０９の入力とＡＮ
Ｄ結合ノード１０８の右入力とに送られる。ノード１０
９はこれらのトークンの状態を計算し、脈搏が５０鼓動
／分より少なくないので偽と判定する。従って＋Ｔ_３及
び＋Ｔ_４はそれらの関連状態と共にＪｏｈｎ／＋Ｔ_３／
Ｆ及びＪｉｌｌ／＋Ｔ_４／Ｆとしてノード１０９のメモ
リの新値部分１１３に記憶される。これらのエントリ
は、ノード１０９のメモリ内で患者データ及びモニタデ
ータの規則パターンの共通変数、即ち患者の名前を表わ
す“＄ｎａｍｅ”の索引が付けられる。即ち、患者の名
前は＋Ｔ_３及び＋Ｔ_４を指す索引である。状態が偽であ
るために、ノード１０９からそれ以上に伝送は行われな
い。＋Ｔ_３及び＋Ｔ_４を受けると、ノード１０８は先ず
これらのトークンをアルファメモリ１１８に記憶する。
次でノード１０８は逆の側のメモリ、即ちベータメモリ
１１７に記憶しているトークンと受けたトークンとを論
理的にＡＮＤして同じ患者を表わすトークンとの整合の
試験を遂行する。ベータメモリ１１７に記憶している唯
一のトークンは患者ジルを表わす＋Ｔ_２である。従って
＋Ｔ_３との整合は生じないが、＋Ｔ_４はジルの脈搏デー
タを含むので整合を生じる。ノード１０８は整合トーク
ン対を表わす複合トークン＋Ｔ_２，４を生成し、それを
＠Ｔ試験ノード１１０へ送る。ノード１１０はこの複合
トークンを受けるとトークンの状態を計算して患者ジル
の脈搏が彼女の年令６６プラス２５より大きいか否かを
確かめる。このトークンの状態は、脈搏が８０であるた
め偽である。従ってノード１１０はこの複合トークンを
その関連状態と共に＋Ｔ_２，４／Ｆとしてメモリの新値
部分１１９に記憶する。ノード１１０のメモリの新値部
分１１９へのエントリは、患者データ及びメモリデータ
の規則パターンの＄ｎａｍｅ、＄ｗｅｉｇｈｔ及び＄ａ
ｇｅ変数によって索引付けられる。このトークンに対し
てはそれ以上の送りまたは処理は遂行されない。データ
要素５（＋Ｔ_５）及びデータ要素６（＋Ｔ_６）を処理し
た後のＲＥＴＥネット３２の最終状態を図１１に示す。
これらのデータ要素はそれぞれ患者ジョン及びジルに取
付けられた脈搏計からのデータを表わし、以下のように
表わされる。 これらのデータ要素がＲＥＴＥネット３２に渡される前
に、２つの削除トークン−Ｔ_３及び−Ｔ_４が開始ノード
１００に送られ、次で試験ノード１０１及び１０２に送
られる。これらのトークンはノード１０２の試験を通
り、ノード１０９及び１０８へ送られる。＋Ｔ_３／Ｆ及
び＋Ｔ_４／Ｆがノード１０９のメモリの新値部分１１３
内に記憶されていることが決定される。これらのトーク
ンは削除の印が付けられ、ノード１０９のメモリの古値
部分１１４へ移動される。これらのトークンは臨界変化
を表わしていないのでノード１０９においてはこれらの
トークンのそれ以上の送りまたは処理は行われない。ノ
ード１０８はその右入力に−Ｔ_３及び−Ｔ_４を受ける
と、そのアルファメモリ１１８を探索してこれらのトー
クンがそこに記憶されているか否かを決定する。アルフ
ァメモリ１１８内に記憶されている＋Ｔ_３及び＋Ｔ_４を
見出すと、ノード１０８はこれらのトークンを削除す
る。次にノード１０８はベータメモリ１１７に記憶して
いる全てのトークンと−Ｔ_３とを論理的にＡＮＤするが
整合を見出すことはない。ノード１０８はトークン−Ｔ
_４に関してこの手順を繰り返し、トークン＋Ｔ_２との整
合を見出す。そこでノード１０８は整合トークン対を表
わす複合トークン＋Ｔ_２，４を生成してノード１１０へ
送る。ノード１１０はこの複合トークンを受けるとその
メモリの新値部分１１９を探索してその中に対応複合ト
ークンが記憶されているか否かを判定する。トークン＋
Ｔ_２，４／Ｆを見出すとノード１１０はそのトークンに
削除の印を付け、それをメモリの古値部分１２０へ移動
させる。この複合トークンは臨界的変化を表わしていな
いので、ノード１１０においてはこの複合トークンの送
りまたは処理は行われない。開始ノード１００はデータ
要素５及びデータ要素６をそれぞれ表わすトークン＋Ｔ
_５及び＋Ｔ_６を試験ノード１０１へ送り、試験ノード１
０１においてこれらのトークンはその試験に失敗する。
次で開始ノード１００は＋Ｔ_５及び＋Ｔ_６を試験ノード
１０２へ送る。これらのトークンは試験ノード１０２の
試験を通り、＠Ｔノード１０９へ渡され、そしてＡＮＤ
結合ノード１０８の右入力へ送られる。＠Ｔノード１０
９は＋Ｔ_５及び＋Ｔ_６を受けるとこれらのトークンに関
する状態を計算する。トークン＋Ｔ_５の状態は真であ
り、トークン＋Ｔ_６の状態は偽である。次でこれらのト
ークンはノード１０９のメモリの新値部分１１３内に記
憶される。＋Ｔ_５の状態が真であるから、ノード１０９
が遂行する次の段階は患者名Ｊｏｈｎを索引として使用
してノード１０９のメモリの古値部分１１４内に記憶さ
れてい患者ジョンに関する脈搏データを表わすトークン
を探すことである。トークン＋Ｔ_３／Ｆが見つかると、
ノード１０９はこのトークンの状態と＋Ｔ_５の状態とを
比較する。メモリの古値部分１１４に記憶されているト
ークン、即ち＋Ｔ_３／Ｆと新しいトークン＋Ｔ_５／Ｆの
状態とを比較することによって、ノード１０９はこのト
ークンが患者ジョンの脈搏に関して非臨界状態から臨界
状態への変化を表わしていることを決定する。そこでノ
ード１０９はメモリの古値部分１１４内に見出されるト
ークンを削除し、トークン＋Ｔ_５をＡＮＤ結合ノード１
０７の右入力へ送る。＋Ｔ_５を受けると、ＡＮＤ結合ノ
ード１０７は先ず＋Ｔ_５をアルファメモリ１１６内に記
憶する。次にノード１０７は論理ＡＮＤ動作を遂行する
ことによってトークン＋Ｔ_５に伴う患者名とベータメモ
リ１１５内に記憶している各トークンに伴う患者名とを
比較する。この動作を遂行することによって、ノード１
０７はトークン＋Ｔ_１とトークン＋Ｔ_５とが整合するこ
とを決定する。次でノード１０７は整合対を表わす複合
トークン＋Ｔ_１，５を生成して端末ノード１１１へ送
り、患者ジョンに対しては規則１が満足されたことを示
す。これでこの規則が推論エンジン１２によって点弧さ
れる状態となる。規則１の点弧によって静脈塩が始動さ
れ、透析が停止し、そして看護人に緊急を告げる。この
複合トークンは規則が点弧されるまで端末ノード１１１
内に留まる。規則が点弧されると、複合トークンを指す
ポインタは破棄される。付加トークン＋Ｔ_５及び＋Ｔ_６
がノード１０２からノード１０８の右入力に送られた時
にノード１０８が遂行する第１段階は＋Ｔ_５及び＋Ｔ_６
をアルファメモリ１１８内に記憶することである。次の
段階はこれらの新たに受けたトークンを個々にベータメ
モリ１１７内のトークンと比較して整合があるか否か、
即ち左メモリ１１７内に記憶されている患者名と同じ名
前が＋Ｔ_５または＋Ｔ_６の中にあるか否かを決定するこ
とである。その結果＋Ｔ_２及び＋Ｔ_６が共に患者ジルの
情報を表わしているので整合トークン対が識別される。
従ってノード１０８はこの整合対を表わす複合トークン
＋Ｔ_２，６を生成し、＠Ｔノード１１０へ送る。この複
合トークンを受けるとノード１１０はこのトークンの状
態を計算してそれが真であることを決定する。ノード１
１０が遂行する次の段階は、このトークン＋Ｔ_２，６を
その関連状態と共に＋Ｔ_２，６／Ｔとしてノード１１０
のメモリの新値部分１１９内に記憶することである。こ
の状態は真であるから、ノード１１０は同じ患者に対し
てメモリの古値部分に記憶しているトークンの状態と＋
Ｔ_２，６の状態とを比較する。メモリの古値部分１２０
内に記憶しているトークン、即ち＋Ｔ_２，６／Ｆの状態
とＴ_２，６の状態とを比較することによって、この新し
いトークンが患者ジルの脈搏の非臨界状態から臨界状態
への変化を表わしていることを決定する。従ってノード
１１０はそのメモリの古値部分１２０内に記憶している
トークンを削除し、この複合トークン＋Ｔ_２，６を端末
ノード１１２に送って患者ジルに関して規則２が満足さ
れたことを示す。これでこの規則が推論エンジン１２に
よって点弧される状態になる。規則２の点弧は酸素を始
動させ、看護人に緊急を告げる。複合トークンは、規則
が点弧されるまで端末ノード１１２内に留まる。規則が
点弧された後、複合トークンを指すポインタは破棄され
る。データ要素７及びデータ要素８、削除トークン−Ｔ
_５及び−Ｔ_６を処理した後のＲＥＴＥネット３２の最終
状態を図１２に示す。データ要素７（＋Ｔ_７）及びデー
タ要素８（＋Ｔ_８）は患者ジョン及びジルに取付けられ
た脈搏計からのデータを表わし、以下のように表わされ
る。 削除トークン−Ｔ_５及び−Ｔ_６は個々に開始ノード１０
０に送られ、次で試験ノード１０１に送られてノード１
０１の試験に失敗する。次でノード１００はトークンを
試験ノード１０２に送り、これらのトークンは試験ノー
ド１０２の試験を通過し、ノード１０９とノード１０８
の右側入力とに送られる。ノード１０９はトークン−Ｔ
_５及び−Ｔ_６を使用してノード１０９のメモリの新値部
分１１３内にトークン＋Ｔ_５及び＋Ｔ_６が存在すること
を識別する。メモリの新値部分１１３内の＋Ｔ_５及び＋
Ｔ_６トークンは削除印が付けられ、次でノード１０９の
メモリの古値部分１１４へ移される。ノード１０９にお
いては、これらのトークンのそれ以上の送り出しまたは
処理は行われない。削除トークン−Ｔ_５及び−Ｔ_６を受
けるとノード１０８はこれらのトークンを使用してアル
ファメモリ１１８内にトークン＋Ｔ_５及び＋Ｔ_６が記憶
されていることを識別する。次でアルファメモリ１１８
内の＋Ｔ_５及び＋Ｔ_６トークンが削除される。次でノー
ド１０８は、削除トークンとベータメモリ１１７内に記
憶されている全てのトークンとの論理ＡＮＤ動作を遂行
する。この論理ＡＮＤの結果、トークン＋Ｔ_２と−Ｔ_６
との整合対を表わす新しい複合トークン−Ｔ_２，６が生
成され、ノード１１０へ送られる。ノード１１０はこの
新しい複合トークンを受けると、それを使用してメモリ
の新値部分１１９内にトークン＋Ｔ_２，６が存在するこ
とを識別する。次でトークン＋Ｔ_２，６は削除のための
印を付けられ、ノード１１０のメモリの古値部分１２０
へ移される。これらのトークンに対してそれ以上の送り
出しまたは処理は遂行されない。データ要素７及びデー
タ要素８を表わすトークン＋Ｔ_７及び＋Ｔ_８は先ず個々
にノード１０１へ送られるがノード１０１の試験には失
敗する。そこでこれらのトークンは開始ノード１００か
ら試験ノード１０２へ個々に送られ、その試験を通過し
てノード１０９とノード１０８の右入力とに送られる。
ノード１０９はこれら２つの新しい付加トークンを受け
るとこれらのトークンの状態を計算し、＋Ｔ_７の状態が
真であり、＋Ｔ_８の状態が偽であることを決定する。ノ
ード１０９は、これらのトークンをこれらの関連状態と
共にメモリの新値部分１１３に記憶する。トークン＋Ｔ
_７はノード１０９の条件、即ちジョンの脈搏が５０より
少ないことを満足するから、メモリの古値部分１１４に
記憶しているトークンと比較され、＋Ｔ_７が非臨界状態
から臨界状態への変化を表わしているか否かが決定され
る。これはトークン＋Ｔ_７と、患者ジョンに関する脈搏
データを表わすメモリの古値部分１１４に記憶している
トークンの状態とを比較することによって達成される。
トークン＋Ｔ_５／Ｔはジョンに関して受けた最後の脈搏
データが臨界状態を表わしていたことを示している。＋
Ｔ_７／Ｔは＋Ｔ_５／Ｔからの状態の変化を構成してはい
ないので、＋Ｔ_７／Ｔトークンのそれ以上の送りまたは
処理は行われない。トークン＋Ｔ_５／Ｔはノード１０９
のメモリの古値部分１１４及び爾後の全てのＡＮＤノー
ドから削除される。ノード１０８及びノード１１０が付
加トークン＋Ｔ_７及び＋Ｔ_８を処理する際にも、類似の
情況が発生する。ノード１０８はトークンを受けると先
ずそれらをアルファメモリ１１８に記憶する。次にノー
ド１０８はこれら２つのトークンとベータメモリ１１７
内に記憶しているトークンとを比較して、トークンの整
合が発生しているか否かを決定する。ＡＮＤ動作を遂行
することによってトークン＋Ｔ_２及び＋Ｔ_８の整合対が
存在することを決定し、新しい複合トークン＋Ｔ_２，８
を生成してノード１１０へ送る。ノード１１０は＋Ｔ
_２，８の状態を計算してそれが患者ジルの年齢プラス２
５よりも大きいジルの脈搏を表わしていることを決定す
る。このトークンはその関連状態と共にノード１１０の
メモリの新値部分１１９内に記憶される。この複合トー
クンはノード１１０の条件を満足するから、この複合ト
ークンが非臨界状態から臨界状態への変化を表わしてい
るか否かを決定するために比較を行わなければならな
い。これは複合トークンの状態と、患者ジルの脈搏を表
わすメモリの古値部分１２０に記憶しているトークンの
状態とを比較することによって達成される。トークン＋
ｔ_２，６／Ｔは、ジルに関して受けた最後の脈搏データ
が臨界状態を表わしていたことを示している。従って、
トークン＋Ｔ_２，８／ＴはＴ_２，６／Ｔからの状態の変
化を構成していないから、＋Ｔ_２，８／Ｔの送りまたは
処理は行われない。トークン＋Ｔ_２，６／Ｔはノード１
１０のメモリの古値部分１２０から削除される。図１３
はデータ要素９及びデータ要素１０、及び削除トークン
−Ｔ_７及び−Ｔ_８を処理した後のＲＥＴＥネット３２の
状態を示す。これらの削除トークンは上述のようにＲＥ
ＴＥネットを通って伝播し、あるノードのメモリ内に記
憶されている対応付加トークンの存在を識別するために
使用され、これらは付加トークンに削除のための印を付
ける。データ要素９（＋Ｔ_９）及びデータ要素１０（＋
Ｔ_１０）はそれぞれ患者ジョン及びジルに取付けられた
脈搏計からのデータを表わし、以下のようである。 トークン＋Ｔ_９及び＋Ｔ_１０は個々に試験ノード１０１
に送られ、ノード１０１の試験に失敗する。次でこれら
のトークンは個々に開始ノード１００から試験ノード１
０２に送られ、ノード１０２の試験を通ってノード１０
９と、ノード１０８の右側入力とに送られる。ノード１
０９はこれらのトークンを受けるとこれらのトークンの
状態を計算して＋Ｔ_９及び＋Ｔ_１０の状態が偽であるこ
とを決定する。ノード１０９はこれらのトークンを、こ
れらの関連状態と共にメモリの新値部分１１３に記憶
し、ノード１０９のメモリの古値部分１１４内のジョン
及びジルの脈搏を表わすトークンを削除する。何れのト
ークンもノード１０９の条件（患者の脈搏が５０より少
ない）を満足していないので、トークンの比較または送
りは行われない。さらに、＋Ｔ_９はジョンの脈搏の臨界
状態から非臨界状態への変化を示している。ジョンの脈
搏の非臨界状態から臨界状態への変化によって開始され
た動作（すなわち静脈の塩の始動及び透析の停止）は、
この状態変化を与えてＲＥＴＥネット３２内の別の規則
（図示せず）を満足させることによって逆転させること
ができる。このような規則は、例えばジョンの脈搏が５
０鼓動／分より多くなった時に満足させればよい。トー
クンを受けるとノード１０８は、これらをアルファメモ
リ１１８に記憶する。次にノード１０８はこれらの２つ
のトークンとベータメモリ１１７に記憶しているトーク
ンとを比較してトークンの整合が発生しているか否かを
決定する。ＡＮＤ動作を遂行することによって、トーク
ン＋Ｔ_２と＋Ｔ_１０の整合対が存在することが決定さ
れ、それによって新しい複合トークン＋Ｔ_２，１０が生
成され、ノード１１０へ送られる。ノード１１０はこの
複合トークンを受けると＋Ｔ_２，１０の状態を計算し、
患者ジルの脈搏がジルの年齢プラス２５より大きいこと
を表わしていることを決定する。このトークンはその関
連状態と共にノード１１０のメモリの新値部分１１９に
記憶される。この複合トークンはノード１１０の条件を
満足するから、このトークンの状態と、患者ジルの脈搏
データを表わすノード１１０のメモリの古値部分内に記
憶されているトークンの状態とを比較することによっ
て、この複合トークンが非臨界状態から臨界状態への変
化を表わしているか否かを決定する比較を行わなければ
ならない。トークン＋Ｔ_２，８／Ｔは、ジルに関して受
けた最後の脈搏データも臨界状態を表わしていたことを
示している。従って、複合トークン＋Ｔ_２，１０は＋Ｔ
_２，８／Ｔからの状態の変化を構成してはいないので、
＋Ｔ_２，１０／Ｔの送りまたは処理は行われない。トー
クン＋Ｔ_２，８／Ｔはノード１１０のメモリの古値部分
から削除される。図１４はデータ要素１１及びデータ要
素１２、及び削除トークン−Ｔ_９及び−Ｔ_１０を処理し
た後のＲＥＴＥネット３２の状態を示す。削除トークン
は上述のようにＲＥＴＥネット３２を通して送られ、あ
るノードのメモリ内に記憶されている対応付加トークン
の存在を識別するのに使用され、それらの付加トークン
に削除の印を付ける。図１３と同様に、データ要素１１
（＋Ｔ_１１）、データ要素１２（＋Ｔ_１２）は患者ジョ
ン及びジルに取付けられた脈搏計からのデータを表わ
し、次の通りである。 開始ノード１００は個々に＋Ｔ_１１及び＋Ｔ_１２を試験
ノード１０１へ送り、これらのトークンはノード１０１
の試験に失敗する。そこで開始ノード１００は個々に＋
Ｔ_１１及び＋Ｔ_１２を試験ノード１０２へ送り、これら
のトークンはノード１０２の試験を通過し、＠Ｔノード
１０９と、ＡＮＤ結合ノード１０８の右入力へ送られ
る。＠Ｔノード１０９は＋Ｔ_１１及び＋Ｔ_１２を受ける
とこれらのトークンの状態を計算する。トークン＋Ｔ
_１１の状態は真であり、＋Ｔ_１２の状態は偽である。次
でこれらのトークンは、これらの関連状態と共にノード
１０９のメモリの新値部分１１３に記憶される。＋Ｔ
_１１の状態は真であるから、ノード１０９が遂行する次
の段階は、このトークンとノード１０９のメモリの古値
部分１１４内に記憶されているトークンを比較すること
である。メモリの古値部分１１４内に記憶されている患
者ジョンの脈搏を表わすトークンの状態と、新しいトー
クン＋Ｔ_１１の状態とを比較することによって、ノード
１０９はこのトークンが患者ジョンの脈搏の臨界状態へ
の変化を表わしていることを決定する。従ってノード１
０９はトークン＋Ｔ_１１をＡＮＤ結合ノード１０７の右
入力へ送る。このトークン＋Ｔ_１１を受けたＡＮＤ結合
ノード１０７は先ずこのトークンをアルファメモリ１１
６内へ記憶する。次にノード１０７は論理ＡＮＤ動作を
遂行してトークン＋Ｔ_１１とベータメモリ１１５内に記
憶している各トークンとを比較する。この動作によっ
て、トークン＋Ｔ_１とトークン＋Ｔ_１１とが整合してい
ることを決定する。次でノード１０７は整合対を表わす
複合トークン＋Ｔ_１，１１を生成して端末ノード１１１
へ送り、患者ジョンに関して規則１が再び満足されたこ
とを示す。これでこの規則は推論エンジン１２によって
点弧される状態となる。規則１の点弧は静脈塩の始動、
透析の停止、及び看護人への緊急の通告をもたらす。こ
の複合トークンは、規則１が点弧されるまで端末ノード
１１１内に留まる。付加トークン＋Ｔ_１１及び＋Ｔ_１２
がノード１０２によって個々にノード１０８の右入力に
送られると、ノード１０８は先ず＋Ｔ_１１及び＋Ｔ_１２
をアルファメモリ１１８内に記憶する。次の段階は、こ
れらの新たに受けたトークンを個々に、ベータメモリ１
１７内に記憶しているトークンと比較することであり、
論理ＡＮＤ動作を遂行することによって整合が存在する
か否かを決定する。その結果＋Ｔ_２と＋Ｔ_１２が整合ト
ークン対であることが識別される。従ってノード１０８
は整合トークン対を表わす複合トークン＋Ｔ_２，１２を
生成して＠Ｔノード１１０へ送る。ノード１１０はこの
複合トークンを受けるとその状態を計算し、それが偽で
あることを決定する。ノード１１０が遂行する次の段階
はこのトークンをその関連状態と共に＋Ｔ_２，１２／Ｆ
としてメモリの新値部分１１９に記憶することである。
このトークンは臨界状態から非臨界状態への変化を表わ
しているから、このトークンは記憶さているトークンと
の比較も、後任ノードへの送りも行われない。以上の説
明から、＠Ｔノード１０９及び１１０がデータの臨界的
変化のみに応答し、一方ＲＥＴＥネット内の伝統的な結
合ノードはそのノードによって表わされる条件を満足す
る全てのデータ変化に応答することが明白になったであ
ろう。図１１及び図１２がこれを示しており、患者ジョ
ンの脈搏が最初に非臨界状態から臨界状態へ変化した
（７０鼓動／分から４０鼓動／分へ）図１１ではノード
１０９はトークン＋Ｔ_５だけを送り出している。図５Ｅ
においてはジョンの脈搏を表わすトークンも臨界値（即
ち４２鼓動／分）を表わしている。しかし、ノード１０
９はこの新しいデータが非臨界状態から臨界状態への変
化を表わしてはいないので、この新しい脈搏を表わすト
ークンを送り出さない。ノード１０９は、患者の脈搏デ
ータの新しい値と、メモリの古値部分１１４に記憶して
いる古い値とを比較することによってこの特色を実現し
ている。新しい値が臨界的変化を表わさない限り、即ち
新しいトークンの状態が真となり、古値部分１１４内に
記憶しているトークンの状態が偽とならない限り、トー
クンが後任ノードに送られることはない。本発明の上述
の実施例は代表例に過ぎず、本発明はその範囲から逸脱
することなく若干の変更が可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】エキスパートシステムのブロック線図である。

【図２】従来のＲＥＴＥネットの例である。

【図３】本発明の好ましい実施例による実時間条件を指
定するＲＥＴＥネットの図である。

【図４】図３の＠Ｔノードの例である。

【図５】異なる処理状態における＠Ｔノード１０９の状
態図である。

【図６】異なる処理状態における＠Ｔノード１０９の状
態図である。

【図７】異なる処理状態における＠Ｔノード１０９の状
態図である。

【図８】異なる処理状態における図３のＲＥＴＥネット
の状態図である。

【図９】異なる処理状態における図３のＲＥＴＥネット
の状態図である。

【図１０】異なる処理状態における図３のＲＥＴＥネッ
トの状態図である。

【図１１】異なる処理状態における図３のＲＥＴＥネッ
トの状態図である。

【図１２】異なる処理状態における図３のＲＥＴＥネッ
トの状態図である。

【図１３】異なる処理状態における図３のＲＥＴＥネッ
トの状態図である。

【図１４】異なる処理状態における図３のＲＥＴＥネッ
トの状態図である。

【符号の説明】

１０ エキスパートシステム １２ 推論エンジン １４ データベースメモリ １８ ユーザインタフェース ２０ エキスパートシステムプログラム ２２ エキスパートシステムコンパイラ ２８ データ定義 ３０ 規則定義 ３２ ＲＥＴＥネット ３４ 作業メモリ ３６ プロセッサ ３８ メモリ ４０ データ要素 ４２ 実時間入力信号 ８０ 開始ノード ８１〜８７，１０１〜１０６ 試験ノード ８８，８９，１０７，１０８ ＡＮＤ結合ノード ９１，９２，１１１，１１２ 端末ノード １０９，１１０ ＠Ｔ試験ノード １１３，１１９ 新値部分 １１４，１２０ 古値部分 １１５，１１７ ベータメモリ １１６，１１８ アルファメモリ

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 それぞれが諸条件の１つを表わす複数の
   ノードからなり、これらの複数のノードがある式内の諸
   条件の関係を表わすように結合されている回路網におい
   て、諸条件からなる式を評価する方法であって、（ａ）
   第１のデータ要素を表わすトークンを回路網へ提示する
   段階、（ｂ）そのトークンによって満足される諸条件を
   決定するために式を評価する段階、（ｃ）そのトークン
   を複数のノードの１つに記憶させる段階、及び（ｄ）そ
   のトークンによって表わされたデータ要素の値がある試
   験を満足し、且つ第２のデータ要素を表わす先行トーク
   ンの値がその試験を満足しなかった時にそのトークンを
   後任ノードに渡す段階からなる方法。
2. 【請求項２】 入力及び出力を有し、回路網のある条件
   を表わす網状判断回路網内の試験ノードであって、
   （ａ）入力に結合され、入力が受けたデータを記憶する
   ための複数の位置を有し、これらの位置を新値部分と古
   値部分とに分けてあるメモリ、（ｂ）入力に結合され、
   データがそのノードの条件を満足するか否かを決定する
   試験機構、（ｃ）データがそのノードの条件を満足した
   か否かの指示と共にそのデータをメモリの新値部分内に
   記憶させる手段、（ｄ）試験機構と、メモリの新値部分
   及び古値部分とに結合され、受けたデータと古値部分内
   に記憶されている先行データとを比較して受けたデータ
   がそのノードの条件を満足するか否かを決定するコンパ
   レータ、及び（ｅ）そのノードの条件が満足され、且つ
   メモリの古値部分に記憶されている先行データが条件を
   満足しなかった時に、受けたデータを表わすトークンを
   渡す手段を具備する試験ノード。
3. 【請求項３】 複数のノードと、メモリに結合されてい
   る入力を有する試験ノードとを具備する回路網におい
   て、諸条件からなる式を評価する時に、臨界的変化のみ
   に応答させる方法であって、（ａ）第１のデータ要素の
   値を表わすトークンを試験ノードの入力へ提示する段
   階、（ｂ）そのトークンが回路網のある条件を満足する
   か否かを決定する段階、（ｃ）そのトークンと、そのト
   ークンが回路網の第１の条件を満足したか否かの指示と
   をメモリの新値部分に記憶させる段階、（ｄ）もしその
   トークンが回路網の第１の条件を満足すれば、メモリの
   古値部分内に記憶しているそのトークンと同じデータ要
   素を表わすそのトークンの先行バージョンを探索する段
   階、（ｅ）そのトークンの第１の状態の指示と、そのト
   ークンの先行バージョンの第１の状態の指示とを比較し
   てそのトークンが所定の状態への変化を表わしているか
   否かを決定する段階、（ｆ）もしそのトークンが所定の
   状態への変化を表わしていれば、そのトークンを試験ノ
   ードの出力から渡す段階、及び（ｇ）新しいトークンが
   試験ノードの入力へ提示される度に段階（ｂ）−（ｆ）
   を繰り返す段階からなる方法。
4. 【請求項４】 トークンが付加トークンである請求項３
   に記載の方法。
5. 【請求項５】 トークンを提示する段階がさらに、
   （ａ）第１のトークンのデータ要素の値を表わす削除ト
   ークンを提示する段階、（ｂ）そのトークンに削除の印
   を付ける段階、（ｃ）そのトークンをメモリの古値部分
   に記憶する段階、（ｄ）そのデータ要素に関する新しい
   値を表わす第２の付加トークンを提示する段階、（ｅ）
   第２の付加トークンをメモリの新値部分に記憶させる段
   階、及び（ｆ）同じデータ要素に関する新しい値を表わ
   す第２の付加トークンを処理した後その付加トークンを
   破棄する段階からなる請求項３に記載の方法。
6. 【請求項６】 諸条件からなる式を、回路網へ提示され
   る複数のデータ要素の値に基づいて評価する回路網であ
   って、（ａ）式の諸条件の１つをそれぞれが表わし、式
   内の諸条件の関係を表わすように結合されている複数の
   ノード、及び（ｂ）複数のノードに結合され、これらの
   データ要素の値を回路網へ送り、回路網内の複数のノー
   ドから受けるこれらのデータ要素の値の１つ毎に式を評
   価するプロセッサを具備し、（ｃ）複数のノードの少な
   くとも１つは２つの試験からなる条件が満足されたこと
   に応答するようになっており、これらの試験の第１の試
   験は複数のデータ要素のある値が複数のノードのその少
   なくとも１つによって表わされる式の条件を満足するこ
   とを要求し、第２の試験はこれらのデータ要素の先行の
   １つの値が複数のノードのその少なくとも１つによって
   表わされる式の条件を満足しなかったことを要求する方
   法。
7. 【請求項７】 複数のノードの少なくとも１つを（ａ）
   複数のノードのその少なくとも１つに渡される複数のデ
   ータ値の各値を試験し、（ｂ）複数のノードのその少な
   くとも１つによって表わされる条件が満足された時にこ
   れらのデータ値の各値とこれらのデータ値の先行値とを
   比較して何れかのデータ値が所定の状態への変化を表わ
   しているか否かを決定し、そして（ｃ）所定の状態への
   変化を表わす各データ値を表わすトークンを渡すことに
   よって動作させるようにプロセッサがプログラムされて
   いる請求項１に記載の方法。
8. 【請求項８】 諸条件からなる式を、回路網へ提示され
   る複数のデータ要素の値に基づいて評価するエキスパー
   トシステムであって、（ａ）記憶した複数のデータ要素
   を有するメモリ装置、（ｂ）式を構成する諸条件の１つ
   をそれぞれが表わし、式内の諸条件の関係を表わすよう
   に結合されている複数のノード、及び（ｃ）メモリ装置
   及び複数のノードに結合され、メモリ装置内に記憶され
   ている複数のデータ要素の値を回路網へ渡し、回路網内
   の複数のノードから渡されるこれらのデータ要素の値の
   １つ毎に式を評価するプロセッサを具備し、（ｄ）複数
   のノードの少なくとも１つは新値部分及び古値部分を含
   むメモリを有し、複数のノードのその少なくとも１つは
   ２つの試験が満足されたことに応答するようになってお
   り、これらの試験の第１の試験は複数のデータ要素のあ
   る値が複数のノードのその少なくとも１つによって表わ
   される式の条件を満足することを要求し、第２の試験は
   メモリの古値部分に記憶されているデータ要素の先行の
   １つの値が複数のノードのその少なくとも１つによって
   表わされる式の条件を満足しなかったことを要求するエ
   キスパートシステム。
9. 【請求項９】 複数のノードの少なくとも１つを（ａ）
   複数のノードのその少なくとも１つに渡される複数のデ
   ータ値の各値を試験し、（ｂ）メモリの新値部分内のこ
   れらのデータ値の各値と、これらのデータ値の各値が第
   １の条件を満足したか否かの指示とを記憶し、（ｃ）複
   数のノードのその少なくとも１つによって表わされる条
   件が満足された時にこれらのデータ値の各値とメモリの
   古値部分内に記憶されているこれらのデータ値の先行値
   とを比較して何れかが所定の状態への変化を表わしてい
   るか否かを決定することによって動作させるようにプロ
   セッサがプログラムされている請求項８に記載のエキス
   パートシステム。