JPH06103073A - 推論装置 - Google Patents
推論装置Info
- Publication number
- JPH06103073A JPH06103073A JP4254801A JP25480192A JPH06103073A JP H06103073 A JPH06103073 A JP H06103073A JP 4254801 A JP4254801 A JP 4254801A JP 25480192 A JP25480192 A JP 25480192A JP H06103073 A JPH06103073 A JP H06103073A
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- Japan
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- Granted
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- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Devices For Executing Special Programs (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 推論処理が高速化され、しかも知識ベースの
構築が容易で、汎用性がある推論装置を提供する。 【構成】 知識ベース１２は、数値事象Ｆi j、論理事象
Ａi j 、中間事象Ｍiおよび帰結事象Ｅiなどの複数の事
象と、各事象間の因果関係を表す複数のルールＲiとで
構成されており、各事象および各ルールには、推論処理
の優先順位を決める属性データが包含されている。
構築が容易で、汎用性がある推論装置を提供する。 【構成】 知識ベース１２は、数値事象Ｆi j、論理事象
Ａi j 、中間事象Ｍiおよび帰結事象Ｅiなどの複数の事
象と、各事象間の因果関係を表す複数のルールＲiとで
構成されており、各事象および各ルールには、推論処理
の優先順位を決める属性データが包含されている。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、航空機、船舶、シール
ド掘進機などの機械装置類を対象とした運転支援エキス
パートシステムや故障診断エキスパートシステムにおけ
る推論装置に関する。
ド掘進機などの機械装置類を対象とした運転支援エキス
パートシステムや故障診断エキスパートシステムにおけ
る推論装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来から、複数の事象および各事象間の
因果関係を表す複数のルールから成る知識ベースと、推
論部から成る推論装置が、多数提案されている（特開昭
６４−１０３５号、特開平１−１６２９３６号）。
因果関係を表す複数のルールから成る知識ベースと、推
論部から成る推論装置が、多数提案されている（特開昭
６４−１０３５号、特開平１−１６２９３６号）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来の推論装置では、
知識ベースのルール群の連がりに従った推論処理が行わ
れているため、優先処理を意識した知識ベースの構築は
未だ試みられていない。また、知識ベースのルールは、
前向き推論用と、後向き推論用とをそれぞれ個別に作成
しており、両者のルールにおいて同じ因果関係が矛盾な
く記述されているか否かは、ルール作成者の人為的作業
に委ねられているため、ルールの相互矛盾が完全に解消
されないという課題がある。
知識ベースのルール群の連がりに従った推論処理が行わ
れているため、優先処理を意識した知識ベースの構築は
未だ試みられていない。また、知識ベースのルールは、
前向き推論用と、後向き推論用とをそれぞれ個別に作成
しており、両者のルールにおいて同じ因果関係が矛盾な
く記述されているか否かは、ルール作成者の人為的作業
に委ねられているため、ルールの相互矛盾が完全に解消
されないという課題がある。
【０００４】さらに、推論処理を実行する際に、全ての
ルールについて条件部と帰結部との一致を探索している
ため、ルールの数が増えるにつれて処理時間が膨大に増
加するという課題がある。
ルールについて条件部と帰結部との一致を探索している
ため、ルールの数が増えるにつれて処理時間が膨大に増
加するという課題がある。
【０００５】また、運転支援装置や故障診断支援装置に
不可欠な使用者との対話処理において、使用者への質問
事項の出力順序や、推論対象となるルール群のグループ
選択を考慮する場合、推論対象が変わる度に推論手段の
内容を個別に変更せざるを得ないという課題がある。そ
のため、特定の対象を推論する推論装置を他の対象へ適
用するには、多大な労力が必要となるため、推論装置の
汎用化が困難であるという課題がある。
不可欠な使用者との対話処理において、使用者への質問
事項の出力順序や、推論対象となるルール群のグループ
選択を考慮する場合、推論対象が変わる度に推論手段の
内容を個別に変更せざるを得ないという課題がある。そ
のため、特定の対象を推論する推論装置を他の対象へ適
用するには、多大な労力が必要となるため、推論装置の
汎用化が困難であるという課題がある。
【０００６】本発明の目的は、前述した課題を解決する
ため、推論処理が高速化され、しかも知識ベースの構築
が容易で、汎用性がある推論装置を提供することであ
る。
ため、推論処理が高速化され、しかも知識ベースの構築
が容易で、汎用性がある推論装置を提供することであ
る。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、複数の事象お
よび各事象間の因果関係を表す複数のルールから成る知
識ベース手段と、推論手段とを具備する推論装置におい
て、データ入力を要する事象が入力要求の優先順位を決
める属性データを包含しており、前記ルールが前向き推
論および後向き推論ともに同じ形式で表現され、かつ前
記ルールが推論実行の優先順位を決める属性データを包
含していることを特徴とする推論装置である。
よび各事象間の因果関係を表す複数のルールから成る知
識ベース手段と、推論手段とを具備する推論装置におい
て、データ入力を要する事象が入力要求の優先順位を決
める属性データを包含しており、前記ルールが前向き推
論および後向き推論ともに同じ形式で表現され、かつ前
記ルールが推論実行の優先順位を決める属性データを包
含していることを特徴とする推論装置である。
【０００８】
【作用】本発明に従えば、データ入力を要する事象が入
力要求の優先順位を決める属性データを包含することに
よって、不要なデータ入力要求を省くことができるた
め、結論に至るまでの時間および労力が節約され、全体
の推論処理が高速になる。また、ルールが前向き推論お
よび後向き推論ともに同じ形式で表現されていることに
よって、必要なルールの数を削減することが可能になる
とともに、ルールの相互矛盾を解消することができる。
また、ルールが推論実行の優先順位を決める属性データ
を包含することによって、不要なルール探索を省くこと
ができるため、全体の推論処理が高速になる。
力要求の優先順位を決める属性データを包含することに
よって、不要なデータ入力要求を省くことができるた
め、結論に至るまでの時間および労力が節約され、全体
の推論処理が高速になる。また、ルールが前向き推論お
よび後向き推論ともに同じ形式で表現されていることに
よって、必要なルールの数を削減することが可能になる
とともに、ルールの相互矛盾を解消することができる。
また、ルールが推論実行の優先順位を決める属性データ
を包含することによって、不要なルール探索を省くこと
ができるため、全体の推論処理が高速になる。
【０００９】
【実施例】図１は、本発明に係る推論装置の構成図であ
る。推論装置１０は、専門家１３の知識を入れた知識ベ
ース１２と、その知識に基づいて推論および問題解決を
実行する推論部１１とで構成されており、その周辺には
専門家１３が知識ベース１２を編集するための支援ツー
ル１４や、利用者１６が対話形式で推論処理を実行する
ためのインタフェース１５が連結されている。
る。推論装置１０は、専門家１３の知識を入れた知識ベ
ース１２と、その知識に基づいて推論および問題解決を
実行する推論部１１とで構成されており、その周辺には
専門家１３が知識ベース１２を編集するための支援ツー
ル１４や、利用者１６が対話形式で推論処理を実行する
ためのインタフェース１５が連結されている。
【００１０】図２は、本発明の一実施例である推論装置
１０の知識ベース１２の構成図である。知識ベース１２
には、数値事象Ｆi j、論理事象Ａi j、中間事象Ｍi、帰
結事象Ｅi（なお、ｉ，ｊは正の整数。以下同じ）など
の複数の事象と、各事象間の因果関係を表す複数のルー
ルＲiとで構成されている。数値事象Ｆi jには、たとえ
ば圧力、温度、変位などの計測された数値データが、セ
ンサ入力または利用者１６のキーボード入力によって入
力される。論理事象Ａi jには、たとえば「Ｙ」（肯
定）、「Ｎ」（否定）、「？」（不明）の３つの選択枝
から１つを選ばせる質問形式で論理データが入力され
る。中間事象Ｍiは、数値事象Ｆi jや論理事象Ａi jなど
の各事象がルールの条件部で判断されて、該ルールの帰
結部にしたがって移行する暫定的な事象であって、後段
のルールの条件部に導入される事象である。帰結事象Ｅ
iは、ルールの帰結部にのみ現れる事象であって、他の
ルールの条件部には導入されない。ルールＲiは、前段
部の各事象Ｆi j，Ａi j，Ｍiの成立を判断して、後段部
の各事象Ｍi，Ｅiへ導く役割を有する。したがって、各
事象の成立に対して、連結したルールを順次適用しなが
ら推論を実行することによって、目的とする最終的な結
論が得られる。
１０の知識ベース１２の構成図である。知識ベース１２
には、数値事象Ｆi j、論理事象Ａi j、中間事象Ｍi、帰
結事象Ｅi（なお、ｉ，ｊは正の整数。以下同じ）など
の複数の事象と、各事象間の因果関係を表す複数のルー
ルＲiとで構成されている。数値事象Ｆi jには、たとえ
ば圧力、温度、変位などの計測された数値データが、セ
ンサ入力または利用者１６のキーボード入力によって入
力される。論理事象Ａi jには、たとえば「Ｙ」（肯
定）、「Ｎ」（否定）、「？」（不明）の３つの選択枝
から１つを選ばせる質問形式で論理データが入力され
る。中間事象Ｍiは、数値事象Ｆi jや論理事象Ａi jなど
の各事象がルールの条件部で判断されて、該ルールの帰
結部にしたがって移行する暫定的な事象であって、後段
のルールの条件部に導入される事象である。帰結事象Ｅ
iは、ルールの帰結部にのみ現れる事象であって、他の
ルールの条件部には導入されない。ルールＲiは、前段
部の各事象Ｆi j，Ａi j，Ｍiの成立を判断して、後段部
の各事象Ｍi，Ｅiへ導く役割を有する。したがって、各
事象の成立に対して、連結したルールを順次適用しなが
ら推論を実行することによって、目的とする最終的な結
論が得られる。
【００１１】データ入力を要する数値事象Ｆi jおよび論
理事象Ａi jは、入力要求の優先順位を決める属性デー
タ、たとえば１を最優先とする１〜５の５段階レベルか
ら成るデータを包含しており（図２中、優先度をｊで表
す。）、推論部１１は優先度の高い順に各事象Ｆi j，Ａ
i jを探索しながら推論を実行する。たとえば、利用者１
６が機械装置類の近傍まで行って調べなくても即答でき
る事象は、その優先度を高く設定することによって、デ
ータ入力が促進され、原因候補の絞り込みを迅速に行う
ことができる。
理事象Ａi jは、入力要求の優先順位を決める属性デー
タ、たとえば１を最優先とする１〜５の５段階レベルか
ら成るデータを包含しており（図２中、優先度をｊで表
す。）、推論部１１は優先度の高い順に各事象Ｆi j，Ａ
i jを探索しながら推論を実行する。たとえば、利用者１
６が機械装置類の近傍まで行って調べなくても即答でき
る事象は、その優先度を高く設定することによって、デ
ータ入力が促進され、原因候補の絞り込みを迅速に行う
ことができる。
【００１２】一方、各事象間の因果関係を表すルールＲ
iについても、推論実行の優先順位を決める属性デー
タ、たとえば自動車の故障診断の場合にエンジン系統を
１、電気系統を２、ブレーキ系統を３などのようにグル
ープ別の分類番号から成るデータを包含しており、推論
部１１は各計測信号や利用者１６からのデータ入力に基
づいて、特定のグループを選択し、その中に区分された
ルール群のみを探索の対象とする。したがって、全ての
ルールを探索する場合と比べて、探索時間の短縮化を図
ることができる。また、中間事象Ｍiを含まないルー
ル、たとえば条件部がＦi jや、Ａi jのみから成り、か
つ、帰結部がＥiのみから成るルールは、１回のみの探
索で推論処理が可能な処理済みフラグを、ルールＲi の
属性データとして、包含しても構わない。
iについても、推論実行の優先順位を決める属性デー
タ、たとえば自動車の故障診断の場合にエンジン系統を
１、電気系統を２、ブレーキ系統を３などのようにグル
ープ別の分類番号から成るデータを包含しており、推論
部１１は各計測信号や利用者１６からのデータ入力に基
づいて、特定のグループを選択し、その中に区分された
ルール群のみを探索の対象とする。したがって、全ての
ルールを探索する場合と比べて、探索時間の短縮化を図
ることができる。また、中間事象Ｍiを含まないルー
ル、たとえば条件部がＦi jや、Ａi jのみから成り、か
つ、帰結部がＥiのみから成るルールは、１回のみの探
索で推論処理が可能な処理済みフラグを、ルールＲi の
属性データとして、包含しても構わない。
【００１３】図３は、図１に示した知識ベース１２の構
成図において、後向き推論の手順を示した部分構成図で
ある。後向き推論を実行する際は、前向き推論と同じ形
式で表現された知識ベース１２を用いて、予め前向き推
論によって列挙された原因候補の中から、可能な限り少
ない質問回数で原因確定を行うことになる。たとえば、
図３において、帰結事象１が成立するためには、要質問
事象の優先度１〜３の３つの質問が全て成立する必要が
ある。一方、帰結事象１が成立しない場合は、要質問事
象のいずれかが１つでも成立しない場合であり、それ以
後の質問が不要となる。したがって、質問順序を各事象
の優先度に従うことによって、質問回数を可能な限り減
らして対話効率を向上させることができる。
成図において、後向き推論の手順を示した部分構成図で
ある。後向き推論を実行する際は、前向き推論と同じ形
式で表現された知識ベース１２を用いて、予め前向き推
論によって列挙された原因候補の中から、可能な限り少
ない質問回数で原因確定を行うことになる。たとえば、
図３において、帰結事象１が成立するためには、要質問
事象の優先度１〜３の３つの質問が全て成立する必要が
ある。一方、帰結事象１が成立しない場合は、要質問事
象のいずれかが１つでも成立しない場合であり、それ以
後の質問が不要となる。したがって、質問順序を各事象
の優先度に従うことによって、質問回数を可能な限り減
らして対話効率を向上させることができる。
【００１４】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、データ入
力の容易な事象から推論処理を実行することによって、
データ入力に時間が必要な事象を探索対象の中から可能
な限り減らすことができるため、推論処理時間の短縮化
を図ることができる。
力の容易な事象から推論処理を実行することによって、
データ入力に時間が必要な事象を探索対象の中から可能
な限り減らすことができるため、推論処理時間の短縮化
を図ることができる。
【００１５】また、推論すべきルールの範囲を属性デー
タによって制限することによって、不要なルール探索を
省くことができるため、全体の推論処理が高速になる。
さらに、ルールは前向き推論、後向き推論とも同じ形式
で表現されているので、ルールの相互矛盾の解消、ルー
ル数の削減が可能であり、知識ベースの構築が容易であ
る。
タによって制限することによって、不要なルール探索を
省くことができるため、全体の推論処理が高速になる。
さらに、ルールは前向き推論、後向き推論とも同じ形式
で表現されているので、ルールの相互矛盾の解消、ルー
ル数の削減が可能であり、知識ベースの構築が容易であ
る。
【図１】本発明に係る推論装置の構成図である。
【図２】本発明の一実施例である推論装置１０の知識ベ
ース１２の構成図である。
ース１２の構成図である。
【図３】図１に示した知識ベース１２の構成図におい
て、後向き推論の手順を示した部分構成図である。
て、後向き推論の手順を示した部分構成図である。
１０ 推論装置 １１ 推論部 １２ 知識ベース １３ 専門家 １４ 支援ツール １５ インタフェース １６ 利用者
Claims (1)
- 【請求項１】 複数の事象および各事象間の因果関係を
表す複数のルールから成る知識ベース手段と、推論手段
とを具備する推論装置において、 データ入力を要する事象が入力要求の優先順位を決める
属性データを包含しており、前記ルールが前向き推論お
よび後向き推論ともに同じ形式で表現され、かつ前記ル
ールが推論実行の優先順位を決める属性データを包含し
ていることを特徴とする推論装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25480192A JP3293895B2 (ja) | 1992-09-24 | 1992-09-24 | 機械装置類を対象とした故障診断エキスパートシステムにおける推論装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25480192A JP3293895B2 (ja) | 1992-09-24 | 1992-09-24 | 機械装置類を対象とした故障診断エキスパートシステムにおける推論装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06103073A true JPH06103073A (ja) | 1994-04-15 |
| JP3293895B2 JP3293895B2 (ja) | 2002-06-17 |
Family
ID=17270085
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25480192A Expired - Lifetime JP3293895B2 (ja) | 1992-09-24 | 1992-09-24 | 機械装置類を対象とした故障診断エキスパートシステムにおける推論装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3293895B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3139326A1 (en) | 2015-09-07 | 2017-03-08 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Information processing device, defect cause specifying method |
-
1992
- 1992-09-24 JP JP25480192A patent/JP3293895B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3139326A1 (en) | 2015-09-07 | 2017-03-08 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Information processing device, defect cause specifying method |
| US10061639B2 (en) | 2015-09-07 | 2018-08-28 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Information processing device, defect cause specifying method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3293895B2 (ja) | 2002-06-17 |
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