JPH0553815A - 推論装置における支援方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】本発明の目的は、推論過程が複雑であっても、
また各データの依存関係が動的であっても、バックトラ
ックを容易に実現しうる推論装置における支援方式を提
供することにある。 【構成】本発明において、問題解決部４は推論を実行す
るためのものであり、知識管理部２から知識を読出すと
ともに、推論の前提条件であるデータをデータ管理部１
から読出し、この知識に基づき前提条件であるデータか
ら中間データを求める。そして、問題解決部４は中間デ
ータに対する制約条件を制約管理部３から読出し、中間
データが制約条件を満たすか否かを判定する。データ依
存関係ネットワーク形成部５は処理の対象となった知識
を受取り、この知識に基づいてデータ依存関係ネットワ
ーク記憶部６内でネットワークを形成する。データ依存
関係ネットワーク探索部７は中間データが制約条件を満
たさないと判定された場合に、前記ネットワークに基づ
いて修正対象となる他の中間データを検索する。問題解
決部４は検索された他の中間データを修正するととも
に、制約条件を満たさなかった中間データを訂正する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は各種のデータを処理し、
その処理結果をデータとして処理を繰返すことにより推
論を行う推論装置に関し、特に推論に際してデータの訂
正を行うための推論装置における支援方式に関する。

【０００２】

【従来の技術】周知のように、この種の推論装置は各種
のデータを与えられると、これらのデータを予め定めら
れた手順で処理し、その処理結果をデータとして、更に
処理を繰り返すことにより推論を遂行するためのもので
ある。

【０００３】このような推論装置においては、推論の中
間結果（中間データ）もしくは最終結果が望ましいもの
であるとは限らず、望ましくない結果が得られることが
ある。このような場合は、バックトラックと称する後戻
り処理を行う。このバックトラックとは推論により得ら
れる結果であって、予め定められた制約条件を満たさな
い結果を求め、この結果を導き出すために必要とされた
データの処理までに遡り、その結果が制約条件を満たす
ように該データを修正するというものである。したがっ
て、このバックトラックにおいては、いずれのデータを
修正すべきであるかを決めること、つまり推論過程にお
けるいずれの段階にまで遡るかを決めることが重要であ
る。

【０００４】このようなバックトラックを実現するもの
として、次の２つの例をあげる。

【０００５】まず、特開平２−１８５３５１号公報には
製造計画作成装置と称するものが記載されている。この
装置では推論により求められた結果が目標値を達成する
か否かを判定しており、この目標値を達成しないと判定
された場合は、解析ルールを実行して原因を解析し、解
析された原因に基づいて、判断ルールが的確な処理を選
択して実行し、先の結果を改善するようにしている。す
なわち、解析ルールおよび判断ルールに基づいて推論過
程における１つの段階にまで遡り、判断ルールが結果を
改善している。

【０００６】しかしながら、ここでは目標値の達成を阻
む原因を想定して解析ルールおよび判断ルールを予め定
めているが、このためには目標値の達成を阻む種々の原
因毎に、原因となりうるデータ、このデータと他の各デ
ータとの依存関係を予め知っておく必要があるので、全
ての原因に対処しうる解析ルールおよび判断ルールを作
成することは容易でない。また、推論の開始に先立って
与えられる種々のデータの内容に応じて、各データの依
存関係が変化するのであれば、つまり各データの動的な
依存関係を扱う場合は、解析ルールおよび判断ルールの
数が非常に多くなるので、実現は極めて困難になる。

【０００７】一方、オハイオ州立大学のチャンドラセカ
ラン（B.Chandrasekaran）教授らが提案している設計問
題解決方法（１９８５年７月に発表された「Knowledge
andcontrol for design problem solving」）では、設
計対象を構成要素および該構成要素のパラメータに分解
して、各パラメータの依存関係を予め記述している。そ
して、推論を実行し、この推論の結果が制約条件を満た
さなかった場合は、その原因となるパラメータを導き出
し、このパラメータを他パラメータとの依存関係を利用
して修正するようにしている。

【０００８】しかしながら、この方法においては各パラ
メータの依存関係を予め設定する必要があるので、パラ
メータの数が多くなるほど依存関係の設定が困難にな
り、また先に述べた各データの動的な依存関係を扱い得
ないという欠点がある。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】このように従来のバッ
クトラックでは目標値の達成を阻む種々の原因毎に解析
ルールおよび判断ルールを予め作成せねばならなかった
り、また各パラメータの依存関係を予め記述しなければ
ならなかったので、推論過程が複雑になるほど、解析ル
ールおよび判断ルールの設定、各パラメータの依存関係
の設定が困難になるという欠点があった。また、各デー
タの動的な依存関係を扱う場合は、実現は極めて困難で
あったり、実現不可能であるという問題点があった。

【００１０】そこで、本発明は推論過程が複雑であって
も、また各データの依存関係が動的であっても、バック
トラックを容易に実現しうる推論装置における支援方式
を提供することを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明において、形成手
段は推論過程で利用される各データをそれぞれのノード
に対応させ、これらのデータの依存関係を示すネットワ
ークを該各データに対応するそれぞれのノードを結ぶこ
とにより逐一形成して、このネットワークを記憶手段に
記憶し、検索手段は前記各データのうちのいずれかが予
め定められた制約条件を満たさなかった場合は、前記記
憶手段内のネットワークに基づいて変更すべきデータに
対応するノードを検索するようにしている。

【００１２】

【作用】本発明によれば、記憶手段には推論過程で利用
された各データに対応するそれぞれのノードを結ぶこと
により形成されるネットワークが記憶されており、形成
手段は推論過程で新たなデータが利用されると、この新
たなデータに対応するノードをネットワークに結ぶこと
によりネットワークを更新する。そして、推論過程で利
用された各データのうちのいずれかが制約条件を満たさ
なかった場合、検索手段は前記記憶手段内のネットワー
クを形成する各ノードの依存関係に基づいて変更すべき
データに対応するノードを求めている。すなわち、ネッ
トワークは各ノードの相互間系、つまり各データの依存
関係を示すものであって、推論に際して新たなデータが
利用される度に更新されるものであり、このネットワー
クに基づいて変更すべきデータに対応するノードを検索
することができる。このため、推論に先立って、制約条
件を満たさなかったときに変更すべきデータを求めるた
めの多数のルールもしくは各データの依存関係を予め定
める必要はなく、推論過程が複雑であっても、変更すべ
きデータを容易に求めることができる。また、各データ
の依存関係が固定的でなく動的であっても、全く支障が
ない。

【００１３】

【実施例】以下、本発明の実施例を添付図面を参照して
詳細に説明する。

【００１４】まず、本発明の原理を第５図〜第１１図を
参照して述べる。

【００１５】推論に際して、例えば各データａ1 ，ａ2
，ａ3 が与えられ、これらのデータを処理した結果が
中間データＡであるとすると、第５図に示すように各デ
ータａ1 ，ａ2 ，ａ3 に対応するそれぞれのノード５
１，５２，５３と、中間データＡに対応するノード５４
とを形成し、各ノード５１，５２，５３をそれぞれのリ
ンクラインを介してノード５４に結び付ける。すなわ
ち、各データａ1 ，ａ2 ，ａ3 と、中間データＡとの依
存関係を各ノード５１，５２，５３とノード５４を結び
付けることにより表す。

【００１６】同様に、各データｂ1 ，ｂ2 ，ｂ3 が与え
られ、これらのデータを処理した結果が中間データＢで
あるとすると、第６図に示すように各データｂ1 ，ｂ2
，ｂ3 に対応するそれぞれのノード６１，６２，６３
と、中間データＢに対応するノード６４とを形成して、
各ノード６１，６２，６３をそれぞれのリンクラインを
介してノード６４に結び付け、これにより各データｂ1
，ｂ2 ，ｂ3 と、中間データＢとの依存関係を表す。

【００１７】また、各データｃ1 ，ｃ2 ，ｃ3 が与えら
れ、これらのデータおよび第５図に示す中間データＡを
処理した結果が中間データＣであるとする。この場合
は、第７図に示すように各データｃ1 ，ｃ2 ，ｃ3 に対
応するそれぞれのノード７１，７２，７３と、中間デー
タＣに対応するノード７４とを形成し、各ノード７１，
７２，７３をそれぞれのリンクラインを介してノード７
４に結び付けるとともに、中間データＡに対応するノー
ド５４をリンクラインを介してノード７４に結び付け、
これにより各データｃ1 ，ｃ2 ，ｃ3 および中間データ
Ａと、中間データＣとの依存関係を表す。

【００１８】さらに、データｄ1 が与えられ、このデー
タ、第５図に示す中間データＡおよび第６図に示す中間
データＢを処理した結果が中間データＤであるとする。
この場合は、第８図に示すようにデータｄ1 に対応する
ノード８１と、中間データＤに対応するノード８２とを
形成し、ノード８１をリンクラインを介してノード８２
に結び付けるとともに、中間データＡに対応するノード
５４および中間データＢに対応するノード６４をそれぞ
れのリンクラインを介してノード８２に結び付け、これ
によりデータｄ1 、中間データＡおよび中間データＢ
と、中間データＤとの依存関係を表す。

【００１９】こうして与えられたデータもしくは中間デ
ータを処理する度に、処理されたデータに対応するノー
ド、および処理結果を示す中間データに対応するノード
を形成し、処理されたデータに対応するノードをリンク
ラインを介して処理結果を示す中間データに対応するノ
ードに結び付けていく。これにより、第９図に示すよう
なネットワークが形成されることとなる。このネットワ
ークは第５図〜第８図に示す全ての各ノードを相互に結
び付けて形成される。

【００２０】さて、推論過程で中間データＤを求めたと
きに、この中間データＤが予め定められた制約条件を満
たさなかったとすると、この中間データＤを導き出すた
めに利用された全ての各データのうちからいずれかを選
択し、選択したデータを修正しなければならない。この
場合、次の様にしてバックトラックを行う。

【００２１】まず、第１０図において太線で示されてい
るように、中間データＤに対応するノード８２に結び付
けられているそれぞれのリンクラインを遡り、各中間デ
ータＡ，Ｂに対応するそれぞれのノード５４，６４と、
データｄ1 に対応するノード８１を求め、さらに各ノー
ド５４，６４に結び付けられているそれぞれのリンクラ
インを遡り、各データａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ｂ1 ，ｂ2 ，
ｂ3 に対応するそれぞれのノード５１，５２，５３，６
１，６２，６３を求める。つまり、制約条件を満たさな
かった中間データＤに対して影響を与える各データを求
める。

【００２２】ここで、各データａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ｂ1
，ｂ2 ，ｂ3 ，ｄ1 は推論の前提条件として与えられ
たデータであることから、変更することはできない。し
たがって、２つの各中間データＡ，Ｂが修正対象の候補
となる。

【００２３】次に、修正対象の候補である各中間データ
Ａ，Ｂのうちから、修正によって影響を受ける他のデー
タの数が少ない方を選択する。ここでは、第１０図から
明らかなように、中間データＡを修正した場合は、２つ
の各中間データＤ，Ｃを訂正せねばならず、よって２つ
の各中間データが影響を受ける。また、中間データＢを
修正した場合は、１つの中間データＤのみを訂正すれば
よく、よって１つの中間データが影響を受ける。したが
って、各中間データＡ，Ｂのうちから中間データＢが修
正対象として選択される。

【００２４】こうして中間データＢを修正対称として選
択すると、この中間データＢを予め定められたルールに
基づいて中間データＤが制約条件を満たすように修正す
る。この結果、第１１図に示すようにノード６４に対応
する中間データは中間データＢ´に修正される。これに
伴って、中間データＢ´、中間データＡおよびデータｄ
1 を処理し、ノード８２に対応する中間データＤ´が改
めて求められる。

【００２５】このようにデータを与えられたり、中間デ
ータを求める度に、ネットワークを逐一更新して形成し
ていけば、中間データが制約条件を満たさないときに、
バックトラックをネットワークに基づいて行うことがで
きる。すなわち、修正すべきデータに対応するノードの
選択は、ネットワーク上のいずれの部分においても「制
約条件を満たさない中間データに影響を与えるデータで
あって、かつ修正によって影響を受ける他のデータの数
が最も少ないデータ」という同一のルールに基づいて行
うことができる。

【００２６】なお、ここでは第８図に示すネットワーク
を例示したが、推論過程が更に複雑であっても、ネット
ワークの形成手順は同一であり、また制約条件を満たさ
ない中間データが生じたときのバックトラックも同様に
行われる。

【００２７】また、修正すべきデータに対応するノード
を選択するためのルールとしては、先に述べたものだけ
でなく、「制約条件を満たさない中間データに最も近い
データ」というルール、重み付け係数が各データに予め
与えられているという前提で「重み付け係数が最大また
は最小のデータ」というルール等を適用もしくは併用し
てもよい。

【００２８】さて、第１図は本発明に係わる支援方式の
一実施例を適用した推論装置を示すブロック図である。

【００２９】同図において、データ管理部１には推論の
前提条件として与えられたデータが予め記憶されおり、
例えば先の各データａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ｂ1 ，ｂ2 ，ｂ
3 ，ｄ1 が記憶されている。また、ここには推論過程で
求められるべき各中間データＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄを示すもの
として、例えばそれぞれの識別子が登録されている。知
識管理部２には推論に利用される知識が予め記憶されて
おり、例えば先に述べたように各データａ1 ，ａ2 ，ａ
3 から中間データＡを求めるための知識として、“Ａ＝
（ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ）”が記憶されている。同様に、各
データｂ1 ，ｂ2 ，ｂ3 から中間データＢを求めるため
の知識“Ｂ＝（ｂ1 ，ｂ2 ，ｂ3 ）”、各データｃ1 ，
ｃ2 ，ｃ3 および中間データＡから中間データＣを求め
るための知識“Ｃ＝（ｃ1 ，ｃ2 ，ｃ3 ，Ａ）”、デー
タｄ1 、中間データＡおよび中間データＢから中間デー
タＤを求めるための知識“Ｄ＝（ｄ1 ，Ａ，Ｂ）”が記
憶されている。また、ここには各中間データを修正する
ためのそれぞれの修正ルールも記憶されている。

【００３０】制約管理部３は推論過程で求められる中間
データに対して予め定められた制約条件を記憶するため
のものであり、ここには各中間データＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄに
対するそれぞれの制約条件が記憶されている。

【００３１】問題解決部４は推論を実行するためのもの
であり、知識管理部２から例えば知識“Ａ＝（ａ1 ，ａ
2 ，ａ3 ）”を読出すと、この知識によって示される各
データａ1 ，ａ2 ，ａ3 をデータ管理部１から読出し
て、この知識に基づき各データａ1 ，ａ2 ，ａ3 から中
間データＡを求める。そして、問題解決部４は中間デー
タＡに対する制約条件を制約管理部３から読出して、中
間データＡが制約条件を満たすか否かを判定し、制約条
件を満たすならば、中間データＡをデータ管理部１に記
憶する。なお、知識管理部２内の他の各知識についても
同様な手順で処理が行われる。

【００３２】一方、データ依存関係ネットワーク形成部
５は問題解決部４にて処理の対象となった知識を逐一受
取り、この知識に基づいてデータ依存関係ネットワーク
記憶部６内でネットワークを形成していく。例えば知識
“Ａ＝（ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ）”についての処理が行われ
ると、ネットワーク記憶部６内で第５図に示すネットワ
ークを形成する。

【００３３】データ依存関係ネットワーク探索部７は問
題解決部４にて中間データが制約条件を満たさないと判
定された場合に、ネットワーク記憶部６内のネットワー
クに基づいて修正対象となる中間データを探索するため
のものである。

【００３４】次に、このような構成の推論装置でなされ
る推論処理の手順を第２図に示すフローチャートに従っ
て述べる。

【００３５】まず、問題解決部４は各中間データの識別
子をデータ管理部１内で検索し、未だに求められていな
い中間データが有るか否かを判定する（ステップ１０
１）。ここで、未だに求められていない中間データとし
て例えば中間データＡが有るとするならば（ステップ１
０１，YES ）、問題解決部４は中間データＡを求めるた
めの知識“Ａ＝（ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ）”を知識管理部２
から読出して、この知識を処理する（ステップ１０
２）。すなわち、この知識によって示される各データａ
1 ，ａ2 ，ａ3 をデータ管理部１から読出して、各デー
タａ1 ，ａ2 ，ａ3 から中間データＡを求める。

【００３６】こうして中間データＡが求められると、知
識“Ａ＝（ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ）”が問題解決部４からデ
ータ依存関係ネットワーク形成部５に通知される。デー
タ依存関係ネットワーク形成部５は知識“Ａ＝（ａ1 ，
ａ2 ，ａ3 ）”に基づいてネットワーク記憶部６内のネ
ットワークを形成する（ステップ１０３）。

【００３７】この後、問題解決部４は中間データＡに対
する制約条件を制約管理部３から読出して、中間データ
Ａが制約条件を満たすか否かを判定する（ステップ１０
４）。そして、制約条件を満たすと判定されたならば
（ステップ１０４，YES ）、この中間データＡをデータ
管理部１に記憶して、ステップ１０１の処理に戻ること
となる。

【００３８】以降同様に、未だに求められていない次の
中間データＢが有ることから（ステップ１０１，YES
）、この中間データＢを求めるための知識“Ｂ＝（ｂ1
，ｂ2，ｂ3 ）”が知識管理部２から読出されて処理さ
れる（ステップ１０２）。これにより中間データＢが求
められると、ネットワーク記憶部６内のネットワークが
更新されるとともに（ステップ１０３）、この中間デー
タＢが制約管理部３内の該中間データに対する制約条件
を満たすか否かが判定され、制約条件を満たすならば
（ステップ１０４，YES ）、この中間データＢがデータ
管理部１に記憶される。さらに、未だに求められていな
い次の中間データＣについての知識“Ｃ＝（ｃ1 ，ｃ2
，ｃ3，Ａ）”も処理され（各ステップ１０１，１０
２）、ネットワーク記憶部６内のネットワークが更新さ
れるとともに（ステップ１０３）、中間データＣが制約
条件を満たすならば（ステップ１０４，YES ）、中間デ
ータＣがデータ管理部１に記憶される。

【００３９】引き続き、未だに処理されてない次の中間
データＤについての知識“Ｄ＝（ｄ1 ，Ａ，Ｂ）”が処
理され（各ステップ１０１，１０２）、ネットワーク記
憶部６内のネットワークが更新されるが（ステップ１０
３）、ここで求められた中間データＤが該中間データに
対する制約条件を満たさないとすると（ステップ１０
４，NO）、次のステップ１０５に移ることとなる。

【００４０】このステップ１０５において、データ依存
関係ネットワーク探索部７はネットワーク記憶部６内の
ネットワークを探索して、修正対象となる中間データＢ
に対応するノード６４を求め、この中間データＢを問題
解決部４に通知する。問題解決部４は知識管理部２内の
中間データＢに対する修正ルールに基づいて、中間デー
タＢを中間データＤが制約条件を満たすように修正する
とともに、中間データＤを訂正し、修正された中間デー
タＢ´と、訂正された中間データＤ´をデータ管理部１
に記憶する。

【００４１】第３図は第２図におけるステップ１０３の
処理の手順を示すフローチャートであり、ネットワーク
を更新するためのデータ依存関係ネットワーク形成部５
による処理手順を示している。

【００４２】まず、前記各ステップ１０１，１０２で例
えば中間データＡを求めるための知識“Ａ＝（ａ1 ，ａ
2 ，ａ3 ）”についての処理が行われ、問題解決部４か
らデータ依存関係ネットワーク形成部５へと知識“Ａ＝
（ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ）”が通知されたとすると、データ
依存関係ネットワーク形成部５は中間データＡに対応す
るノード５４を定義するとともに、各データａ1 ，ａ2
，ａ3 に対応し、かつノード５４に結ばれるそれぞれ
のノード５１，５２，５３を定義する（各ステップ２０
１，２０２）。

【００４３】この後、データ依存関係ネットワーク記憶
部６内に既存のネットワークが記憶されているのであれ
ば、この既存のネットワークと前記各ステップ２０１，
２０２で定義された各ノードとの関係を求める（ステッ
プ２０３）。つまり、これらのノードのうちの少なくと
も１つをリンクラインを介して既存のネットワークに結
び付ける。ただし、ここではデータ依存関係ネットワー
ク記憶部６内に既存のネットワークが記憶されてないの
で、ステップ２０３をジャンプして、次のステップ２０
４に移る。

【００４４】このステップ２０４において、データ依存
関係ネットワーク形成部５は中間データＡに対応するノ
ード５４、各データａ1 ，ａ2 ，ａ3 に対応するそれぞ
れのノード５１，５２，５３、およびノード５４と各ノ
ード５１，５２，５３を結び付けるそれぞれのリンクラ
インをネットワーク記憶部６に記憶する。

【００４５】また、例えば問題解決部４からデータ依存
関係ネットワーク形成部５へと知識“Ｃ＝（ｃ1 ，ｃ2
，ｃ3 ，Ａ）”が通知されたとすると、データ依存関
係ネットワーク形成部５は中間データＣに対応するノー
ド７４を定義するとともに、各データｃ1 ，ｃ2 ，ｃ3
に対応し、かつノード７４に結ばれるそれぞれのノード
７１，７２，７３を定義する（各ステップ２０１，２０
２）。

【００４６】この後、データ依存関係ネットワーク形成
部５はデータ依存関係ネットワーク記憶部６内の既存の
ネットワークにおける中間データＡに対応するノード５
４と、中間データＣに対応するノード７４をリンクライ
ンを介して結び付けることを定義する（ステップ２０
３）。

【００４７】そして、データ依存関係ネットワーク形成
部５は中間データＣに対応するノード７４、各データｃ
1 ，ｃ2 ，ｃ3 に対応するそれぞれのノード７１，７
２，７３、ノード７４と各ノード７１，７２，７３を結
び付けるそれぞれのリンクライン、およびノード５４と
ノード７４を結び付けるリンクラインをネットワーク記
憶部６に記憶する。

【００４８】なお、他の各知識“Ｂ＝（ｂ1 ，ｂ2 ，ｂ
3 ）”，“Ｄ＝（ｄ1 ，Ａ，Ｂ）”についても、同様の
処理手順でネットワークが更新され、もって第９図に示
すネットワークが形成されることとなる。

【００４９】次に、第４図に示すフローチャートに従っ
て、第２図におけるステップ１０５の処理の手順、つま
り中間データの修正手順を述べる。

【００５０】まず、前記各ステップ１０１，１０２で例
えば中間データＤを求めるための知識“Ｄ＝（ｄ1 ，
Ａ，Ｂ）”についての処理が行われ、これに伴いネット
ワークが更新され、この後に中間データＤが制約条件を
満たさないと判定されると（ステップ１０４，NO）、問
題解決部４からデータ依存関係ネットワーク探索部７へ
と中間データＤについての探索要求が出される。これに
応答し、データ依存関係ネットワーク探索部７はネット
ワーク記憶部６内のネットワークを探索して、中間デー
タＤに対して影響を与える各データを求める（ステップ
３０１）。

【００５１】引き続き、データ依存関係ネットワーク探
索部７は求められた各データのうちから前提条件として
与えられたデータを除き、これにより修正対象の候補と
なる各中間データＡ，Ｂを求める（ステップ３０２）。
このとき、修正対象の候補となる中間データが無かった
ならば（ステップ３０３，NO）、処理の終了となるが、
ここでは修正対象の候補となる各中間データＡ，Ｂがあ
ることから（ステップ３０３，YES ）、次のステップ３
０４に移る。

【００５２】このステップ３０４において、データ依存
関係ネットワーク探索部７は各中間データＡ，Ｂのうち
から、修正によって影響を受ける他のデータの数が少な
い方の中間データＢを選択し、この中間データＢを問題
解決部４に通知する。問題解決部４は知識管理部２から
中間データＢに対する修正ルールを読出し、この修正ル
ールに基づき中間データＢを修正して、修正された中間
データＢ´を求める。引き続き、問題解決部４は知識
“Ｄ＝（ｄ1 ，Ａ，Ｂ）”に基づいて、データｄ1 、中
間データＡ、および修正された中間データＢ´から訂正
された中間データＤ´を改めて求め（ステップ３０
５）、修正された中間データＢ´と、訂正された中間デ
ータＤ´をデータ管理部１に記憶する。

【００５３】このように本実施例では推論に際して利用
された各データの依存関係を示すネットワークをネット
ワーク記憶部６内に形成し、中間データが制約条件を満
たさない場合は、このネットワークに基づいて修正すべ
き他の中間データを求め、求められた他の中間データを
修正するようにしている。

【００５４】なお、上記実施例では制約条件を満たさな
いデータとして中間データを求めているが、推論の最終
結果を示す最終データに対する制約条件を定めれば、こ
の最終データが制約条件を満たさないときにも、ネット
ワークに基づいて修正すべき中間データを求めることが
できる。

【００５５】また、データが制約条件を満たすように中
間データを修正した結果、この中間データが自己に対す
る制約条件を満たさなくなったときには、該中間データ
に対して影響を与える他の中間データを求め、この他の
中間データを修正するようにしてもよい。すなわち、ネ
ットワークにおいて、制約条件を満たさない最初のデー
タから下流の方へと中間データを順次辿っていき、修正
すべきものとして求められた最も下流の中間データを上
流の各データがそれぞれの制約条件を満たすように修正
しても構わない。

【００５６】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、推
論過程で利用された各データの依存関係を示すネットワ
ークを形成し、これらのデータのうちのいずれかが制約
条件を満たさない場合は、前記ネットワークに基づいて
変更すべきデータを検索するようにしているので、推論
過程が複雑であっても、また各データの依存関係が動的
であっても、バックトラックを容易に実現しうる推論装
置における支援方式を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係わる支援方式の一実施例を適用した
推論装置を示すブロック図。

【図２】第１図に示した推論装置でなされる推論処理の
手順を示すフローチャート。

【図３】第２図におけるステップ１０３の処理の手順を
示すフローチャート。

【図４】第２図におけるステップ１０５の処理の手順を
示すフローチャート。

【図５】本発明におけるネットワークの形成過程を説明
するために用いられた図。

【図６】本発明におけるネットワークの形成過程を説明
するために用いられた図。

【図７】本発明におけるネットワークの形成過程を説明
するために用いられた図。

【図８】本発明におけるネットワークの形成過程を説明
するために用いられた図。

【図９】本発明におけるネットワークを例示する図。

【図１０】第９図と同様のネットワークを示す図であっ
て、本発明におけるバックトラックを説明するために用
いられた図。

【図１１】第９図と同様のネットワークを示す図であっ
て、本発明におけるバックトラックを説明するために用
いられた図。

【符号の説明】

１…データ管理部、２…知識管理部、３…制約管理部、
４…問題解決部、５…データ依存関係ネットワーク形成
部、６…データ依存関係ネットワーク記憶部、７…デー
タ依存関係ネットワーク探索部。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】各種のデータを処理し、その処理結果をデ
   ータとして処理を繰返すことにより推論を行う推論装置
   において、 前記各データをそれぞれのノードに対応させ、これらの
   データの依存関係を示すネットワークを該各データに対
   応するそれぞれのノードを結ぶことにより形成する形成
   手段と、 前記ネットワークを記憶する記憶手段と、 前記各データのうちのいずれかが予め定められた制約条
   件を満たさない場合は、前記記憶手段内のネットワーク
   に基づいて変更すべきデータに対応するノードを検索す
   る検索手段とを備えたことを特徴とする推論装置におけ
   る支援方式。