JPH0652250A

JPH0652250A - 機能自動生成装置

Info

Publication number: JPH0652250A
Application number: JP4223598A
Authority: JP
Inventors: Tadashi Maeda; 匡前田; Maki Arao; 真樹荒尾; Yasuhiro Tsutsumi; 康弘堤; Yumi Saito; ゆみ斎藤; Motoki Yotsui; 元記四ツ井; Atsushi Kuno; 敦司久野
Original assignee: Omron Corp; Omron Tateisi Electronics Co
Current assignee: Omron Corp
Priority date: 1992-07-31
Filing date: 1992-07-31
Publication date: 1994-02-25
Anticipated expiration: 2016-04-03
Also published as: JP3151951B2

Abstract

(57)【要約】【目的】設計者の知識の習熟度に関係なく装置に必要
な目的を与えるだけで、その目的にあった機能を自動的
に生成，最適化をすること。【構成】機能設定する装置は、外部環境等を検出する
センサーを備えた入力部１と、その入力部から入力され
たデータに基づいて所定の演算処理等を行う制御部２
と、その制御部により求められた演算結果を受け、所定
のメッセージを表示したり・警報を発する出力部３を備
えている。そして、設計者が入力した上位目的に対し、
目的変換用の知識ベース１１に基づいて検出すべき情報
候補等の具体的な下位目的に変換する目的変換部１０
と、その目的変換部の出力を受け、その受け取ったデー
タに基づいて、予め所定の知識が格納された、組み合わ
せ知識ベース１４，機能設計用知識ベース１５から所望
のデータを読み込み、前記入力部，制御部並びに出力部
の各機能を設定する機能設計部１３とを備えた。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、抽象的な目的（課題）
が与えられた時に新機能を有する装置を創作する機能自
動生成装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】新たなニーズ等により新しい機能を有す
る新しい装置を創作する場合、その装置に関する知識を
有する技術者の創作活動に頼る、すなわち、優れた人間
の頭脳に頼るしかなく、係る装置の開発に多大な時間と
費用が必要となる。特に、昨今では、技術の複雑化にと
もない関連する技術分野も多様化するため、上記問題が
より顕著となる。

【０００３】また、係る開発の設計支援システムとし
て、従来特開平２−１６２４６６号に示すものがある。
すなわち、このシステムは、作業（設計）者が、コンピ
ュータと対話形式で最適化を進めるもので、設計者が入
力パラメータを調整する時に、類似状況を検索し、設計
者に対してパラメータ変更の候補を提案し、その提案さ
れた中から設計者が選択・決定していくようになってい
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記した従来
のシステムでは、以下に示す問題を有している。すなわ
ち、まず、設計者はシステム（コンピュータ）と対話的
にパラメータを設定しなければならず、省力化を図れな
い。また、従来のシステムは設計者の入力した抽象的な
目的の意味内容を理解したりすることはできないため、
結局、基本設計等の目的に応じたシステムは設計者が自
ら行わなければならず、設計に時間を要することには変
わりがない。しかも、設計者は自己の有する知識（ノウ
ハウ）に基づいて設計することが多々あり、最適解を得
られないおそれも高く、このようなことから設計者が変
わると、当然に最終的に開発されたシステムも変わって
しまう（質の均一，高品質化が図れない）。

【０００５】本発明は、上記した背景に鑑みてなされた
もので、設計者の知識の習熟度に関係なく装置に必要な
目的を与えるだけで、その目的にあった機能を自動的に
生成，最適化をすることのできる機能自動生成装置を提
供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記した目的を達成する
ために、本発明に係る機能自動生成装置では、入力部
と、その入力部にて検出された信号に基づいて所定の演
算処理を行い外部の状態を判別したり、必要に応じて次
に実行する処理を決定する制御部と、その制御部から与
えられる決定信号に基づいて所定の処理を実行する出力
部とを備えた装置に対する前記入力部，制御部並びに出
力部の各機能を生成する機能自動生成装置であって、設
計者が入力した上位目的に対し、目的変換用の知識ベー
スに基づいて検出すべき情報候補等の具体的な下位目的
に変換する目的変換手段と、その目的変換手段の出力を
受け、その受け取ったデータに基づいて、入力センサと
そのセンサ出力信号に関する知識が格納された組み合わ
せ知識ベース並びに少なくとも前記センサ出力信号に相
当するモデル信号とそのモデル信号の特徴データが関連
付けて格納された機能設計用知識ベースとから所望のデ
ータを読み込み、前記入力部，制御部並びに出力部の各
機能を設定する機能設計手段とを備えた。

【０００７】

【作用】設計者は、自分が設計したい装置（機能）を目
的として本発明の機能自動生成装置に入力する。する
と、この機能自動生成装置では、与えられた目的を目的
変換手段にて下位のより具体的な目的に変換し、その下
位目的に基づいて検出すべき情報候補等を決定する。す
ると、その情報候補を検出するに必要な入力センサは、
目的変換用の知識ベースを参照することにより抽出決定
される。また、入力センサが決まれば、それから出力、
すなわち、制御部に入力される信号の情報（状態）が決
まるため、機能設計用知識ベースからその信号の加工
（解析）の仕方（信号からの特徴量の解析等）並びに、
加工後のデータに対する演算処理などの機能が決定され
る。そして、それら各機能を各部に設定する。そして、
これら一連の処理は、自動的に行われる。

【０００８】

【実施例】以下、本発明に係る機能自動生成装置の好適
な実施例を添付図面を参照にして詳述する。図１に示す
ように、一般に各種の装置は、外部環境（状況）等を検
出する各種センサーを備えた入力部１と、その入力部１
から入力されたデータに基づいて所定の演算処理等を行
う制御部２と、その制御部２により求められた演算結果
を受け、所定のメッセージを表示したり・警報を発した
り、或いは、アクチュエータ等に対して所定の動作をさ
せたりする出力部３を備えている。

【０００９】そして、本発明に係る機能自動生成装置
は、設計者が入力した所定の目的を受け取り、上記の入
力部１，制御部２並びに出力部３における機能、すなわ
ち、入力部１であれば、例えば「どの様なセンサーを用
いて何を検出するか」等であり、また、制御部２であれ
ば「検出した信号をどの様に処理・解析するか」等であ
り、さらに、出力部３では、「どの様な装置を用い、制
御部２における解析結果に基づいてその装置をどういう
ように動作させるか」等を決定するものである。

【００１０】そして、システム仕様設計部４にて、与え
られた目的から上記各部１〜３に対して各機能を初期設
定し、また、学習用データ記憶部５に格納された学習用
の入力データを入力部１に入力し、実際に処理して得ら
れた結果を、学習用データ記憶部５に記憶された期待デ
ータと比較してフィードバックし、システム仕様設計部
４にて各部に対する機能の調整を自動的に行うようにな
っている。

【００１１】そして、上記システム仕様設計部４の具体
的な構成は、図２に示すようになっている。すなわち、
図示するように、本例では前提として入力する目的とし
ては、『「目的１」において、「目的２」を「目的３」
とする。』というような形式としている。ここで、目的
１は、例えば自動販売機，自動車などの作成する装置を
意味する。また、目的２並びに目的３は、例えば「盗難
（目的２）を防止（目的３）する」のように、係る装置
の用途（設計する機能）を意味する。また他の例として
は、例えば「自動車（目的１）のナンバープレートの数
字（目的２）を読み取る（目的３）」のようなものもあ
る。

【００１２】そして、具体的な構成は、上記入力された
３つの目的（上位目的）を制御に必要な下位の目的（検
出媒体，それを検出するために必要なセンサの種類、並
びに最終的に出力される時の判別率等）に変換する目的
変換部１０を有し、この目的変換部１０は目的変換用知
識ベース１１に接続され、その目的変換用知識ベース１
１に格納されたデータに基づいて上記入力された上位目
的を下位目的に変換するようになっている。そして、こ
の下位目的のうち判別率は、評価部１２に送られ、ま
た、残りの下位目的は次段の機能設計部１３に送られ
る。

【００１３】そして、機能設計部１３では、適切な入出
力の組み合わせ知識ベース１４並びに機能設計用知識ベ
ース１５に格納された各種データから、入力部１，制御
部２並びに出力部３の各部の機能を設計し、各部に設定
するようになっている。さらに、一度設計した後は、評
価部１２から送られて来るシステム（装置）の評価値に
基づいて設計した各機能の修正を行うとともに再設定で
きるようになっている。

【００１４】ところで、上記した目的変換部１０の構成
に付いてさらに詳述すると、図３に示すようになってい
る。すなわち、まず、与えられた目的の意味内容を理解
するその入力側に並列に目的１の抽出部２０，目的２の
抽出部２１，目的３の抽出部２２が配置され、各抽出部
２０〜２２にて入力された文章の中から、上記した３つ
の目的をそれぞれ抽出するようになっている。そして、
目的１の抽出部２０，目的２の抽出部２１の出力は、そ
れぞれ第１の属性抽出部２３，第２の属性抽出部２４に
送られ、そこにおいて各目的の属性が求められる。すな
わち、たとえ同一の内容を示すものであっても設計者に
よって入力する単語が異なることが多々あるため、この
各属性抽出部２３，２４にてそれらを同一の語句に統一
を図り、次段の処理の簡略化を図るようにしている。す
なわち、例えば目的１としてある人は「自動販売機」と
入力したり、他の人は「販売機」と入力し、さらに他の
人は「自販機」と入力することがあるが、いずれの場合
も属性１としては、「自動販売機」に属するため、その
入力の文言に関係なく「自動販売機」と出力される。そ
して、このような属性抽出は、類義語Ｄ／Ｂ２５ａ，２
５ｂに格納された対応する属性を関係付けたテーブルを
参照することにより行われる。

【００１５】そして、その求められ各属性が情報候補抽
出部２６に送られる。この情報候補抽出部２６は、上記
目的変換用知識ベース１１に接続されており、ここにお
いて目的変換が行われ下位目的（要求される上位目的に
対し、どんな情報を取り込んだらよいか）が出力され
る。すなわち、目的変換用知識ベース１１には、図４に
示すように属性１と属性２との関係付けが予めテーブル
として作成され、格納されているため、情報候補抽出部
２６では、与えられた属性１，属性２に基づいて上記テ
ーブルを参照し、情報候補並びに必要な判別率がピック
アップされる。すなわち、例えば属性１が自動販売機で
属性２が盗難とすると、係る現象を生じる一例を示すと
「自動販売機をハンマー等で殴ったりすることにより外
壁を破損させることにより内部に配置されるお金や商品
を盗むこと」等があり、必ず外壁を破損する際にある種
の衝撃が発生するため、その情報候補としては、外壁を
破損させる際に生じる「衝撃」を検出することになり、
さらに、誤警報があってはいけないため、その判別率は
１００％となる。なお、この目的変換部１０における処
理手順は図５に示すフローチャート図に示すようになっ
ている。

【００１６】次に機能設計部１３の構成について説明す
ると、図６に示すようになっており、その処理手順は図
７に示すようになっている。すなわち、この機能設計部
１３では、目的変換部１０から送られて来る情報候補，
目的２並びに目的３等に基づいて、入力センサを決定す
るとともに、その入力センサで検出したデータから抽出
する特徴量並びに出力を決定し、さらに、制御部２にお
ける具体的な処理（本例では、ファジィ推論が行われ
る）のためのルール並びにメンバシップ関数を決定する
機能を有している。

【００１７】具体的には、まず、情報候補並びに目的２
を受け、使用するセンサの種類並びにセンサ出力信号を
決定する入力センサ決定部３０を備えている。この入力
センサ決定部３０は、上記適切な入出力の組み合わせ知
識ベース１４に相互接続されており、ここにおいて最適
なるセンサが決定される。すなわち、適切な入出力の組
み合わせ知識ベース１４には、図８に示すように情報候
補と属性２との関係付けが予めテーブルとして作成さ
れ、格納されているので、入力センサ決定部３０では、
与えられた情報候補並びに属性２に基づいて上記テーブ
ルを参照し、使用するセンサ並びにその時のセンサ出力
信号がピックアップされる。そして、例えば上記したご
とく入力された情報候補が「衝撃」で、目的２が「盗
難」とすると、使用するセンサとしては圧電素子が適当
で、その時のセンサ出力信号は例えば「時系列加速度信
号」となる。

【００１８】そして、このようにして決定されたデータ
が、入力部１に送られ、入力部１に搭載される具体的な
センサが設定される。また、この出力データ（使用する
入力センサ並びにセンサ出力信号）は、次段の特徴量・
出力決定部３１にも送られる。また、この特徴量・出力
決定部３１には、目的２の属性並びに目的３も入力され
るようになっている。そして、それら与えられた３つの
データに基づいて、以下の処理を行い、制御部２におけ
る処理（ファジィ知識並びに出力の形態（本例では「盗
難／非盗難」）が決定される。

【００１９】すなわち、この特徴量・抽出決定部３１
は、上記した機能設計用知識ベース１５に接続されてお
り、上記与えられたデータ（特に，センサ出力信号，目
的２）から機能設計用知識ベース１５に格納された所定
のデータを読み込む。

【００２０】ここで、機能設計用知識ベース１５につい
て説明すると、図９に示すように、例えば、時系列加速
度データに関しては、その振動波形のモデル、並びに係
る波形が発生する原因、さらには、その振動波形の特徴
量並びに目的２（判別結果），目的３が関連付けられて
格納されている。したがって、例えば上記したように
「時系列加速度信号（センサ出力信号）」を検出し、そ
れを解析することにより「盗難／非盗難（目的２）」を
判断する場合には、図９に示すようなそれに関連するす
べてのデータを読み込むことになる。そして、目的３か
ら出力の形態が決定される。

【００２１】なお、この機能設計用知識ベース１５に
は、具体的な図示は省略するが、各種振動波形ならびに
それに関するデータ等が格納されている。また、係る波
形信号等は、本例のように自動販売機に対して衝撃を与
えるなどの特殊な事例ではなく、例えば金属に対して、
所定の手段を用いて衝撃を与えるなど一般的な事例に対
のデータを格納しておけば良いので、汎用的で各種の機
能設計に利用することができ、また、換言すれば、特に
自動販売機等の具体的な装置に関する知識の有無に関係
なく格納するデータを作成することができる。そして、
この事は、その他の知識ベース等についても同様であ
る。

【００２２】さらに、同じ波形データであっても入力さ
れた目的２，目的３の組み合わせにより特徴量や出力形
態（期待データ）が異なることがある。すなわち、例え
ば入力された目的が『「自動販売機」（目的１）におい
て「販売状態」（目的２）を「検出する」（目的３）』
のようなものとすると、目的２の属性は「盗難」で上記
した例と同じであるが、目的３が異なるため図９に示す
ごとく期待データ（出力形態）は「盗難」，「いたず
ら」，「正常」の３つとなる。

【００２３】そして、このようにして読み込まれたデー
タに対し、各特徴量ごとに目的の分布を見る。すなわ
ち、本例の場合、特徴量は減衰時間と、継続時の周期性
並びに最大加速度の３つがあるため、それら３つに対し
て目的の分布を見ると、図１０に示すように、減衰時間
は、「短い」場合と「長い」場合が「盗難」で、「中ぐ
らい」の時が非盗難となり、以下同様に継続時の周期性
並びに最大加速度についても横軸を大小関係で取ると、
その軸上に盗難或いは非盗難を表すことができる。

【００２４】次いで、係る分布状況から条件分けを行
う。そして、２箇所或いは３箇所に分離できる特徴量を
抽出する。すると、図中矢印で示す箇所で分離（条件分
け）ができるため、減衰時間並びに継続時の周期性が抽
出され、その２つが使用する特徴量として決定される。
なお、最大加速度に関しては、同じ区分（非盗難）同士
の「中」と「やや大」との間でも区切るようにしたが、
これは両者の間に「盗難」が入るおそれがあるからであ
る。

【００２５】そして、このようにして決定された特徴量
が次段のルール・ＭＦ作成部３２に与えられ、そこにお
いて制御部２において実行されるファジィ推論のための
ファジィ知識であるファジィルール並びにメンバシップ
関数（ＭＦ）が決定される。すなわち、前工程において
決定された２つの特徴量に対し、相関テーブルを作成す
る（図１１参照）。そして、このようにして相関テーブ
ルが作成されたなら、それに基づいて、すべての組み合
わせについてのルールを作成する。

【００２６】

【表１】そして作成されるルールの一例を示すと、例え
ば、ＩＦ減衰時間が短い＆継続時の周期性が少ないＴＨＥＮ盗難ＩＦ減衰時間が中＆継続時の周期性が少ないＴＨＥＮ非盗難：：：：のようなルールが作成される。

【００２７】そして、このようにしてルールが作成され
たなら、そのルールにしたがって、図１２に示すような
メンバシップ関数を作成する。なお、このメンバシップ
関数の各ラベルの位置は、仮の設定であるため、任意に
設定することができ、例えば、各ラベルの適合度が１と
なる位置を均等に配置するようにしてもよい。そして、
このようにして決定されたルール並びにＭＦが、切り替
えスイッチＳＷを介して制御部２に送られ、制御部２に
かかるルール等が初期設定される。

【００２８】さらにまた、本例における機能設計部１３
には、上記のようにして決定し、設定されたルール等に
対する修正機能も備えている。すなわち、後述する評価
部１２から与えられる評価信号を受け、現在新規にルー
ル等を作成中か、一度作成後修正処理に入っているかを
判断し（評価信号が一度も入力されていなければ新規に
ルール等を作成中であり、入力されれば修正処理に入っ
ていると判断できる）、上記切り替えスイッチＳＷを開
閉制御する新規作成判定部３３を有し、さらに、その新
規作成判定部３３を介して上記評価信号を受けとり、誤
判別をしてしまった不適データがあった場合に、その不
適データの具体的な内容を抽出する不適データ抽出部３
４並びにその不適データ抽出部３４により抽出されたデ
ータに基づいて、メンバシップ関数の形状（各ラベルの
適合度１の位置）を修正するＭＦ調整部３５とを備えて
いる。なお、このＭＦ調整部３５の具体的な機能は、公
知のＭＦに対する修正アルゴリズムを用いることができ
るため、その説明を省略する。そして、このＭＦ調整部
３５の出力が上記切り替えスイッチＳＷを介して制御部
２に再設定される。

【００２９】なお、特徴量・出力決定部３１の出力は、
上記したごとくルール・ＭＦ作成部３２に送られるが、
それと平行して特徴量抽出方式が制御部２に送られる。
すなわち、実際に入力部１で検出した振動波形に対して
ファジィ推論を行う前処理として、その振動波形の減衰
時間や継続の周期性等の特徴量を抽出する方式を制御部
に設定するもので、例えば、減衰時間の場合には最大加
速が一定の値に下がるまでの時間を求めるようにした
り、継続の周期性の場合には一定時間（５秒）内に同じ
ような間隔で衝撃が発生しているか等により求めるな
ど、具体的な処理方式は公知のアルゴリズムを用いるこ
とができ、係るアルゴリズムを設定することになる。

【００３０】次に、評価部１２の具体的な構成について
説明する。評価部１２は、上記のようにして機能設計さ
れた各機能を各部１，２，３に設定した状態で、学習用
データ記憶部５から順次入力部１に学習用入力信号を送
り、それに対して制御部２でファジィ推論を行い得られ
た判別結果が、出力部３を介して出力されるが、その判
別結果と学習用データ記憶部５から与えられる期待出力
データ並びにその特徴量データと比較することにより、
制御部２の判別率を求め、その判別率が所望の期待値を
超えているか否かを判断するもので具体的な構成は図１
３に示すようになっている。

【００３１】すなわち、同図に示すように、学習用デー
タ記憶部５から送られる期待データ等は、直列接続され
た盗難データカウント部４１並びに非盗難データカウン
ト部４２を介して判別率算出部４３に送られるようにな
っている。そして、各カウント部４１，４２では、期待
データが盗難の場合には、盗難データカウント部４１が
１だけカウントアップし、期待データが非盗難の場合に
は、非盗難データカウント部４２が１だけカウントアッ
プするようになっている。そして、最終的に各カウント
値が判別率算出部４３に入力される。

【００３２】一方、出力部３から送られて来る判別結果
は、直列接続された盗難判別結果カウント部４４並びに
非盗難判別結果カウント部４５に送られ、各カウント部
４４，４５におけるカウント結果が、上記判別率算出部
４３に入力されるようになっている。そして、盗難判別
結果カウント部４４は、盗難データ（期待データが盗難
の波形信号）を入力した時に得られる判別結果が盗難
（正解）となったデータをカウントし、同様に非盗難判
別結果カウント部４５は、非盗難データ（期待データが
非盗難の波形信号）を入力した時に得られる判別結果が
盗難（正解）となったデータをカウントするようになっ
ている。

【００３３】なお、正解／不正解の判断は、本例では盗
難データカウント部４１と、盗難判別結果カウント部４
４に対する入力を同期を取って１つずつ行っているとと
もに、上記の盗難データカウント部４１並びに非盗難デ
ータカウント部４２の出力を、それぞれ盗難判別結果カ
ウント部４４並びに非盗難判別結果カウント部４５にも
入力するようになっているため、例えば、期待データが
「盗難のデータ」とすると、盗難データカウント部４１
で盗難と判断されるためカウントアップし、その出力
は、盗難判別結果カウント部４４にも送られるので、係
るカウント部４４に入力された判別結果が盗難／非盗難
により、正解／不正解を判断できる。また、非盗難判別
結果カウント部４５における処理も同様である。そし
て、各カウント部４４，４５における判別処理した結
果、不正解となったデータは、接続される第１，第２の
不適データ格納部４６，４７に格納されるようになって
いる。この時の格納されるデータ構造としては、例えば
図１４（Ａ），（Ｂ）に示すようになっている。すなわ
ち、盗難（非盗難）データカウント部４１，４２を介し
て盗難（非盗難）判別結果カウント部４４，４５に送ら
れた特徴量データ等は、このように不正解となった時に
各不適データ格納部４６，４７に格納される。そして、
この各不適データ格納部４６，４７に格納された各デー
タが、上記した機能設計部１３の不適データ抽出部３４
により抽出され（読み出され）、ＭＦの修正に寄与され
る。

【００３４】さらに、上記判別率算出部４３では、各カ
ウント部４１，４２，４４，４５から与えられる数値に
基づいて、正解率（判別率）を求める。すなわち、各カ
ウント部のカウント値をそれぞれＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄとする
と、判別率は、（Ｃ＋Ｄ）／（Ａ＋Ｂ）により容易に算出される。そして、このようにして算出
した判別率が比較器４８に送られ、基準値と比較し、基
準値を超えていない時には「不適データ」を出力し、超
えていれば「適合データ」を出力するようになってい
る。そして、不適データが出力されたならＭＦ関数の修
正処理が行われ、一方、適合データが出力されたなら、
現在設定されている各機能で確定され、設計が終了す
る。

【００３５】尚、上記使用する学習用データ記憶部５に
格納されたデータの一例を示すと図１５に示すようにな
っており、さらに、上記の評価部１２の処理手順は図１
６に示すフローチャート図のようになっている。このよ
うに本例では、例えば設計者が自動販売機についての知
識は有しているものの、防犯装置（振動解析等）に関す
る知識が少なくても、確実に高性能の装置を設計するこ
とができる。

【００３６】また、上記した入力部１，制御部２並びに
出力部３の具体的なハード構成の一例を示すと図１７に
示すようになっている。すなわち、機能設計部１３から
送られて来る設定信号に基づいて、入力部１では、使用
するセンサを選択しＡ／Ｄ変換器と接続する。この時、
上記した例では圧電素子１つであったが、必要に応じて
複数用いることは多々あるため、それに対応すべく例え
ばＡ／Ｄ変換器を複数配置しておき、各センサに対して
オン・オフスイッチを連結し、選択されたセンサのスイ
ッチをオンにするようになっている。

【００３７】なお、具体的な図示等は省略するが、出力
部３に対する機能設定も、上記した入力部１に対するも
のと同様にテーブル参照により行える。すなわち、目的
が盗難防止であれば、その出力としては、警報発生等で
あるため、出力部の具体的な装置としては、警報装置等
となる。

【００３８】また、設計されたルール，ＭＦは、図示す
るごとくＥＥＰＲＯＭ等の書き替え可能なＲＯＭに格納
され、制御部２内のＣＰＵに設けられたファジィ推論装
置における実際の演算処理の際に必要な知識がＥＥＰＲ
ＯＭから読み出されるようになっている。

【００３９】そして、本システム（機能自動生成装置）
の一連の動作について説明すると、図１８に示すフロー
チャート図のごとく、まず上位目的が入力され（Ｓ１０
１）、それに基づいて目的変換部１０並びに機能設計部
１３を作動させてシステム仕様を設計し、入力部１，制
御部２並びに出力部３に対して設計した各機能を設定す
る（Ｓ１０２）。そして、学習用データ記憶部１１に格
納したデータに基づいて実際に入力部１，制御部２並び
に出力部３からなる装置を動作させ、判別結果を評価す
る（Ｓ１０３，１０４）。そして、評価値（評価関数）
が、所定値を満たしていないときには、ステップ１０２
に戻り再度機能の修正並びに再設定を行う。そして、評
価値が所定値を満たしたときには、その時の機能で確定
し、機能精製処理を終了する（Ｓ１０５，１０６）。

【００４０】

【発明の効果】以上のように、本発明に係る機能自動生
成装置では、設計者は作成したい装置に関する目的を入
れるだけで、その後はシステム（コンピュータ）と対話
的にパラメータを設定すること無く自動的に各機能が設
定される。そして、機能設計の際に、設計者の有する知
識（ノウハウ）に基づいて設計するのではないため、設
計者の有する知識の習熟度に関係なく、その目的にあっ
た機能を自動的に生成，最適化をすることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る機能自動生成装置の好適な一実施
例を示す全体構成図である。

【図２】システム仕様設計部の具体的な構成を示す機能
ブロック図である。

【図３】目的変換部の具体的な構成を示す機能ブロック
図である。

【図４】目的変換用知識ベースのデータ構造の一例を示
す図である。

【図５】目的変換部の処理手順を示すフローチャート図
である。

【図６】機能設計部の具体的な構成を示す機能ブロック
図である。

【図７】機能設計部の処理手順を示すフローチャート図
である。

【図８】適切な入出力組み合わせ知識ベースのデータ構
造の一例を示す図である。

【図９】機能設計用知識ベースのデータ構造の一例を示
す図である。

【図１０】機能設計部の作用を説明するための図であ
る。

【図１１】機能設計部の作用を説明するための図であ
る。

【図１２】機能設計部の作用を説明するための図であ
る。

【図１３】評価部の具体的な構成を示す機能ブロック図
である。

【図１４】不適データ格納部のデータ構造の一例を示す
図である。

【図１５】学習用データのデータ構造の一例を示す図で
ある。

【図１６】評価部の処理手順を示すフローチャート図で
ある。

【図１７】入力部，制御部並びに出力部のハードウェア
構成の一例を示す図である。

【図１８】本発明に係る機能自動生成装置のシステム全
体の処理手順を示すフローチャート図である。

【符号の説明】

１入力部２制御部３出力部５学習用データ記憶部１０目的変換部１１目的変換用知識ベース（目的変換用の知識ベー
ス）１２評価部１３機能設計部１４適切な入出力の組み合わせ知識ベース（組み合わ
せ知識ベース）１５機能設計用知識ベース

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者斎藤ゆみ京都府京都市右京区花園土堂町10番地オムロン株式会社内 (72)発明者四ツ井元記京都府京都市右京区花園土堂町10番地オムロン株式会社内 (72)発明者久野敦司京都府京都市右京区花園土堂町10番地オムロン株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力部と、その入力部にて検出された信
号に基づいて所定の演算処理を行い外部の状態を判別し
たり、必要に応じて次に実行する処理を決定する制御部
と、その制御部から与えられる決定信号に基づいて所定
の処理を実行する出力部とを備えた装置に対する前記入
力部，制御部並びに出力部の各機能を生成する機能自動
生成装置であって、設計者が入力した上位目的に対し、目的変換用の知識ベ
ースに基づいて検出すべき情報候補等の具体的な下位目
的に変換する目的変換手段と、その目的変換手段の出力を受け、その受け取ったデータ
に基づいて、入力センサとそのセンサ出力信号に関する
知識が格納された組み合わせ知識ベース並びに少なくと
も前記センサ出力信号に相当するモデル信号とそのモデ
ル信号の特徴データが関連付けて格納された機能設計用
知識ベースとから所望のデータを読み込み、前記入力
部，制御部並びに出力部の各機能を設定する機能設計手
段とを備えた機能自動生成装置。
【請求項２】前記入力部に対して入力する学習用入力
データと、その学習用入力データに基づいて前記装置を
駆動させて得られるべき期待データとを格納した学習用
データ記憶手段と、前記期待データと、実際に前記学習用入力データを前記
入力部に入力し出力部から出力された判別結果とから、
前記機能設計手段により設定された各機能の適否を判断
すると共に、その機能が不適の場合に各機能を修正する
に必要な所定のデータを前記機能設計手段に送る評価手
段とを備え、さらに、前記機能設計手段が、前記評価手段から与えら
れたデータに基づいて一度設定した機能を修正する手段
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の機能
自動生成装置。
【請求項３】前記制御部がファジィ推論装置であり、
前記機能設計手段が、少なくともそのファジィ推論に必
要なファジィ知識を設定する機能を備えたことを特徴と
する請求項１または２に記載の機能自動生成装置。
【請求項４】前記上位目的が、少なくとも処理対象と
する装置名並びにその用途に関するデータであり、前記目的変換手段から出力され下位目的が、検出すべき
情報候補並びに上記装置に要求される判別率と、上記用
途に関するデータであることを特徴とする請求項１〜３
のいずれか１項に記載の機能自動生成装置。