JPH0743722B2 - 帰納推論装置 - Google Patents
帰納推論装置Info
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- JPH0743722B2 JPH0743722B2 JP60170762A JP17076285A JPH0743722B2 JP H0743722 B2 JPH0743722 B2 JP H0743722B2 JP 60170762 A JP60170762 A JP 60170762A JP 17076285 A JP17076285 A JP 17076285A JP H0743722 B2 JPH0743722 B2 JP H0743722B2
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- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- GNFTZDOKVXKIBK-UHFFFAOYSA-N 3-(2-methoxyethoxy)benzohydrazide Chemical compound COCCOC1=CC=CC(C(=O)NN)=C1 GNFTZDOKVXKIBK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 Chemical compound C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N 0.000 description 1
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F8/00—Arrangements for software engineering
- G06F8/30—Creation or generation of source code
- G06F8/31—Programming languages or programming paradigms
- G06F8/313—Logic programming, e.g. PROLOG programming language
Description
【発明の詳細な説明】 〔発明の技術分野〕 本発明は知識情報処理に必要な知識を、事象とその事象
を得る諸条件の事例から帰納的に推論し得る帰納推論装
置に関する。
を得る諸条件の事例から帰納的に推論し得る帰納推論装
置に関する。
知識情報処理を行う場合、その対象分野における知識情
報が必要である。
報が必要である。
そこで従来では、その対象分野において必要な知識を予
め利用者によって抽出し、これを登録しておくことが必
要であった。この為、抽出すべき知識情報の量が多い場
合やその知識構造が複雑な場合等、上述したように利用
者により知識を抽出すること自体が非常に困難であり、
また相当の労力を必要とした。
め利用者によって抽出し、これを登録しておくことが必
要であった。この為、抽出すべき知識情報の量が多い場
合やその知識構造が複雑な場合等、上述したように利用
者により知識を抽出すること自体が非常に困難であり、
また相当の労力を必要とした。
これ故、抽出された知識の中に誤った知識が含まれてい
たり、或いは重要な知識が欠落している等の問題が生じ
易かった。このような問題は、知識情報処理の誤りを招
来する要因となるもので、重大な欠陥となる。
たり、或いは重要な知識が欠落している等の問題が生じ
易かった。このような問題は、知識情報処理の誤りを招
来する要因となるもので、重大な欠陥となる。
また上述したようにして知識を抽出するには、利用者お
条件としてその対象分野の専門知識が必要である。この
為、知識情報処理に必要な知識をデータベースとして確
立するには多大な労力と、多くの経費・時間を必要とし
た。
条件としてその対象分野の専門知識が必要である。この
為、知識情報処理に必要な知識をデータベースとして確
立するには多大な労力と、多くの経費・時間を必要とし
た。
本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、そ
の目的とするところは、諸条件の組合せによって成立す
る事象に対する一般的な知識を、その対象分野の事例か
ら帰納的に推論し、知識処理に必要な知識情報を効果的
に得ることのできる帰納推論装置を提供することにあ
る。
の目的とするところは、諸条件の組合せによって成立す
る事象に対する一般的な知識を、その対象分野の事例か
ら帰納的に推論し、知識処理に必要な知識情報を効果的
に得ることのできる帰納推論装置を提供することにあ
る。
本発明は、諸条件の組合せにより成立する事象に対する
知識処理に必要な知識を、その事象および各条件の成否
の事例に従って帰納的に推論して求めるものである。
知識処理に必要な知識を、その事象および各条件の成否
の事例に従って帰納的に推論して求めるものである。
具体的には、各条件の上記事象の成否に関する性質に応
じて、例えばその事象を成立させる為の各条件を、その
条件が成立するときに、上記事象を成立させようとす
る条件と、上記事象を成立させないようにする条件
と、その他の条件とに分けてそれぞれ求め、これらの
成否条件から前記事象が成立する為の必要条件および十
分条件を前記知識として帰納的に推論してなることを特
徴とするものである。
じて、例えばその事象を成立させる為の各条件を、その
条件が成立するときに、上記事象を成立させようとす
る条件と、上記事象を成立させないようにする条件
と、その他の条件とに分けてそれぞれ求め、これらの
成否条件から前記事象が成立する為の必要条件および十
分条件を前記知識として帰納的に推論してなることを特
徴とするものである。
そして、成否が未知の事象に関する各条件の成否が入力
されたとき、入力された各条件の成否が上述した十分条
件を満たす場合にこの事象は成と判定し、入力された各
条件の成否が上述した必要条件を満たさない場合にこの
事象は否と判定し、前記のいずれでもない場合にこの事
象の成否は未知であると判定する。
されたとき、入力された各条件の成否が上述した十分条
件を満たす場合にこの事象は成と判定し、入力された各
条件の成否が上述した必要条件を満たさない場合にこの
事象は否と判定し、前記のいずれでもない場合にこの事
象の成否は未知であると判定する。
かくして本発明によれば、或る事象に関する事例から、
その事象を知識処理するに必要な知識を、その事象が成
立する為の十分条件および必要条件として抽出すること
ができる。従って利用者の専門的知識を利用して対象分
野の知識を抽出する従来と異なって、重要な知識が欠如
したり、思い違い等によって誤った知識が抽出される等
の不具合を招来することがない。
その事象を知識処理するに必要な知識を、その事象が成
立する為の十分条件および必要条件として抽出すること
ができる。従って利用者の専門的知識を利用して対象分
野の知識を抽出する従来と異なって、重要な知識が欠如
したり、思い違い等によって誤った知識が抽出される等
の不具合を招来することがない。
従って知識処理に必要な知識情報を、その対象分野にお
ける事例を入力するだけで、その事象が成立する為の十
分条件および必要条件として効果的に収集することがで
きる。故に、その知識情報を収集してデータベースを確
立するに必要な労力や時間等を大幅に少なくすることが
できる等、実用上多大なる効果が奏せられる。
ける事例を入力するだけで、その事象が成立する為の十
分条件および必要条件として効果的に収集することがで
きる。故に、その知識情報を収集してデータベースを確
立するに必要な労力や時間等を大幅に少なくすることが
できる等、実用上多大なる効果が奏せられる。
そして、このように獲得された知識を利用して成否が予
めわかっていない事象の成否を判定する際には、上記の
十分条件を満たす場合、上記の必要条件を満たさない場
合、その他の場合に分けて、それぞれ事象が成立、不成
立、未知と判定する。よって、事例の数がまだ不充分で
完全な知識が得られていない状態であっても、成否を判
定するに充分な知識がないケースでは未知と判定するた
め、成立であるべき事象について不成立と判定するよう
な間違った判定が行われることをなくすことができる。
尚、事例を数多く提示した後に判定を行わせることによ
り、判定結果の信頼性を高めたまま、上記のように未知
と判定されるケースを減らすことができる。
めわかっていない事象の成否を判定する際には、上記の
十分条件を満たす場合、上記の必要条件を満たさない場
合、その他の場合に分けて、それぞれ事象が成立、不成
立、未知と判定する。よって、事例の数がまだ不充分で
完全な知識が得られていない状態であっても、成否を判
定するに充分な知識がないケースでは未知と判定するた
め、成立であるべき事象について不成立と判定するよう
な間違った判定が行われることをなくすことができる。
尚、事例を数多く提示した後に判定を行わせることによ
り、判定結果の信頼性を高めたまま、上記のように未知
と判定されるケースを減らすことができる。
以下、図面を参照して本発明の一実施例につき説明す
る。
る。
第1図は実施例装置の概略構成図である。この実施例装
置は、各種情報を入力する入力部1、入力された情報に
対する各種の処理を制御する制御部2、処理された情報
をデータベースとして蓄積する記憶部3、情報処理装置
としての条件検出部4および情報判定部5を備えて構成
される。
置は、各種情報を入力する入力部1、入力された情報に
対する各種の処理を制御する制御部2、処理された情報
をデータベースとして蓄積する記憶部3、情報処理装置
としての条件検出部4および情報判定部5を備えて構成
される。
しかして実施例装置は、諸条件の組合せによって成立す
る事象の事例から、その事象が成立する為の必要条件お
よび十分条件を上記諸条件の各性質に従って帰納的に推
論するものである。
る事象の事例から、その事象が成立する為の必要条件お
よび十分条件を上記諸条件の各性質に従って帰納的に推
論するものである。
ここで事象eの成否を定める諸条件をc1,c2,〜cnで表す
ものとする。
ものとする。
今、上記事象eの成否を定める諸条件ci(i=1,2,〜
n)の各性質について考察してみると、 事象eを成立させる上での条件ciが成立するとき、
上記事象eを成立の方向に移行させる条件[性質
(I)]、 事象eが不成立であるとき、その条件ciが成立であ
っても、同事象eを不成立の方向に移行させる条件[性
質(II)]、および その他の条件[性質(III)] としてその条件ciを分類することができる。
n)の各性質について考察してみると、 事象eを成立させる上での条件ciが成立するとき、
上記事象eを成立の方向に移行させる条件[性質
(I)]、 事象eが不成立であるとき、その条件ciが成立であ
っても、同事象eを不成立の方向に移行させる条件[性
質(II)]、および その他の条件[性質(III)] としてその条件ciを分類することができる。
即ち、第2図にその概念を模式的に示すように、性質
(I)を有する条件ciは、その条件ciが不成立(F)
で、且つその事象eが成立(T)しているとき、他の条
件cj(j≠i)に変化がない限りにおいて、上記条件ci
が成立(T)するときには、より積極的にその事象eの
成立(T)を支援すると云う性質である。
(I)を有する条件ciは、その条件ciが不成立(F)
で、且つその事象eが成立(T)しているとき、他の条
件cj(j≠i)に変化がない限りにおいて、上記条件ci
が成立(T)するときには、より積極的にその事象eの
成立(T)を支援すると云う性質である。
この性質(I)は、逆にその条件ciが成立(T)してい
てもその事象eが不成立(F)である場合には、上記条
件ciの成立(T)が上記事象eの成立(T)に寄与して
いないことから、上記条件ciが不成立(F)に代って
も、その事象eの不成立(F)を覆すに至らない性質で
あると云える。
てもその事象eが不成立(F)である場合には、上記条
件ciの成立(T)が上記事象eの成立(T)に寄与して
いないことから、上記条件ciが不成立(F)に代って
も、その事象eの不成立(F)を覆すに至らない性質で
あると云える。
また性質(II)を有する条件ciは、その条件ciが不成立
(F)で、且つその事象eが不成立(F)であるとき、
他の条件cj(j≠i)に変化がない限りにおいて、上記
条件ciが成立(T)しても、事象eの成立(T)に寄与
することがないと云う性質である。
(F)で、且つその事象eが不成立(F)であるとき、
他の条件cj(j≠i)に変化がない限りにおいて、上記
条件ciが成立(T)しても、事象eの成立(T)に寄与
することがないと云う性質である。
この性質(II)はまた、条件ciが成立(T)していて
も、その事象eが成立(T)している場合には、条件ci
の成立(T)を以て事象eの成立(T)を覆すことがで
きなかったものであるから、その条件ciが不成立(F)
となったとしても、その事象eの成立(T)を覆すこと
ができない性質であると云える。つまり、むしろ逆にそ
の事象eの不成立(F)を支援すると云う性質である。
も、その事象eが成立(T)している場合には、条件ci
の成立(T)を以て事象eの成立(T)を覆すことがで
きなかったものであるから、その条件ciが不成立(F)
となったとしても、その事象eの成立(T)を覆すこと
ができない性質であると云える。つまり、むしろ逆にそ
の事象eの不成立(F)を支援すると云う性質である。
このような性質(I)(II)以外のものが、条件ciの他
の性質(III)として定義される。例えば、性質(III)
を持つ条件ciは、他の条件cj(j≠i)に変化がない限
りにおいて、その成否が成立(T)から不成立(F)へ
と、或いは不成立(F)から成立(T)へと代ったと
き、これにより事象eの成否の変化を伴うと云う性質で
ある。
の性質(III)として定義される。例えば、性質(III)
を持つ条件ciは、他の条件cj(j≠i)に変化がない限
りにおいて、その成否が成立(T)から不成立(F)へ
と、或いは不成立(F)から成立(T)へと代ったと
き、これにより事象eの成否の変化を伴うと云う性質で
ある。
本装置にあっては、事象eに関する事例として、この事
象eの成否の情報、およびその事象eの成立を定める条
件c1,c2,〜cn、更にこれらの各条件c1,c2,〜cnがそれぞ
れ持つ上述した性質の情報として前記入力部1から入力
される。そしてこれらの情報は、上述のの成否に関する
一連の情報として記憶部3に格納される。
象eの成否の情報、およびその事象eの成立を定める条
件c1,c2,〜cn、更にこれらの各条件c1,c2,〜cnがそれぞ
れ持つ上述した性質の情報として前記入力部1から入力
される。そしてこれらの情報は、上述のの成否に関する
一連の情報として記憶部3に格納される。
しかして条件検出部4では、上述した如く入力され、記
憶部3に記憶された事象eに関する事例から、その事象
eが成立する為の必要条件および十分条件を次のように
して求めている。
憶部3に記憶された事象eに関する事例から、その事象
eが成立する為の必要条件および十分条件を次のように
して求めている。
第3図はその処理の流れを示すものである。この処理
は、先ず事象eの情報、条件c1,c2,〜cnの情報、および
これらの各条件c1,c2,〜cnの性質に関する情報をそれぞ
れ入力し(ステップa)、事象eに関する必要条件NC
(e),十分条件SC(e)をそれぞれ初期化する(ステ
ップb)。これによりその処理の前準備が完了する。
は、先ず事象eの情報、条件c1,c2,〜cnの情報、および
これらの各条件c1,c2,〜cnの性質に関する情報をそれぞ
れ入力し(ステップa)、事象eに関する必要条件NC
(e),十分条件SC(e)をそれぞれ初期化する(ステ
ップb)。これによりその処理の前準備が完了する。
しかる後、上述した事象eに関する事例を条件検出部4
に入力し(ステップc)、先ずその事例における事象e
が成立しているか否かが判定される(ステップd)。そ
して事象eが成立している場合と、事象eが不成立の場
合とに分けて、それぞれ次のような処理が行われる。
に入力し(ステップc)、先ずその事例における事象e
が成立しているか否かが判定される(ステップd)。そ
して事象eが成立している場合と、事象eが不成立の場
合とに分けて、それぞれ次のような処理が行われる。
先ず、事象eが成立(T)している場合の処理について
説明する。
説明する。
この場合には、先ず十分条件を構成する為の情報SC、お
よび処理パラメータiをそれぞれ初期化し(ステップ
e)、この処理パラメータiに従って条件ciに関する情
報を順次求めてその処理を実行する。この処理は、上記
処理パラメータiを順次インウリメントし(ステップ
f)、条件c1から条件cnに対する処理の全てが完了する
まで繰返し行われる(ステップg)。
よび処理パラメータiをそれぞれ初期化し(ステップ
e)、この処理パラメータiに従って条件ciに関する情
報を順次求めてその処理を実行する。この処理は、上記
処理パラメータiを順次インウリメントし(ステップ
f)、条件c1から条件cnに対する処理の全てが完了する
まで繰返し行われる(ステップg)。
しかしてその処理は、パラメータiに従って読出された
条件ciの性質を判定し(ステップh)、その性質に応じ
て諸条件ciが成立しているか否かをそれぞれ判定して行
われる(ステップi,j,k)。
条件ciの性質を判定し(ステップh)、その性質に応じ
て諸条件ciが成立しているか否かをそれぞれ判定して行
われる(ステップi,j,k)。
具体的には、条件ciが前述した性質(I)であり、且
つその条件が成立(T)している場合の諸条件ciの情報
の論理積が、前記十分条件を構成する為の情報SCとして
順に求められる(ステップl)。
つその条件が成立(T)している場合の諸条件ciの情報
の論理積が、前記十分条件を構成する為の情報SCとして
順に求められる(ステップl)。
また条件ciが前述した性質(II)であり、且つその条
件が不成立(F)の場合には、その該条件ciの情報に対
して論理否定された情報の論理積が、前記十分条件を構
成する為の情報SCとして順に求められる(ステップ
m)。
件が不成立(F)の場合には、その該条件ciの情報に対
して論理否定された情報の論理積が、前記十分条件を構
成する為の情報SCとして順に求められる(ステップ
m)。
更に条件ciが性質(III)の場合には、その条件ciが成
立しているときにはその情報の論理積が、また不成立
(F)のときにはその情報を論理否定したものの論理積
がそれぞれ求められる(ステップl、m)。
立しているときにはその情報の論理積が、また不成立
(F)のときにはその情報を論理否定したものの論理積
がそれぞれ求められる(ステップl、m)。
このようにして全ての条件ciからその十分条件を構成す
る為の情報SCがそれぞれ求められると、これらの情報の
全ての論理和が求められ(ステップn)、その論理和結
果が、前記事象eを成立させる為の十分条件SC(e)と
して求められることになる。
る為の情報SCがそれぞれ求められると、これらの情報の
全ての論理和が求められ(ステップn)、その論理和結
果が、前記事象eを成立させる為の十分条件SC(e)と
して求められることになる。
一方、前記事象eが不成立(F)の場合には、次のよう
な処理が行われる。
な処理が行われる。
この場合には、先ず必要条件を構成する為の情報NC、お
よび処理パラメータiをそれぞれ初期化し(ステップ
o)、この処理パラメータiに従って条件ciに関する情
報を順次求めてその処理を実行する。この処理は、前述
した事象eが成立(T)する場合と同様に、上記処理パ
ラメータiを順次インクリメントし(ステップp)、条
件c1から条件cnに対する以下の処理の全てが完了するま
で繰返し行われる(ステップq)。
よび処理パラメータiをそれぞれ初期化し(ステップ
o)、この処理パラメータiに従って条件ciに関する情
報を順次求めてその処理を実行する。この処理は、前述
した事象eが成立(T)する場合と同様に、上記処理パ
ラメータiを順次インクリメントし(ステップp)、条
件c1から条件cnに対する以下の処理の全てが完了するま
で繰返し行われる(ステップq)。
しかしてその処理は、パラメータiに従って読出された
条件ciの性質を判定し(ステップr)、その性質に応じ
て諸条件ciが成立しているか否かをそれぞれ判定して行
われる(ステップs,t,u)。
条件ciの性質を判定し(ステップr)、その性質に応じ
て諸条件ciが成立しているか否かをそれぞれ判定して行
われる(ステップs,t,u)。
具体的には、条件ciが前述した性質(I)であり、且
つその条件が不成立(F)の場合には、諸条件ciの情報
の論理和を前記必要条件を構成する為の情報NCとして順
に求める(ステップv)。
つその条件が不成立(F)の場合には、諸条件ciの情報
の論理和を前記必要条件を構成する為の情報NCとして順
に求める(ステップv)。
また条件ciが前述した性質(II)であり、且つその条
件が成立(T)している場合には、その諸条件ciの情報
に対して論理否定した情報の論理和を前記必要条件を構
成する為の情報NCとして順に求める(ステップw)。
件が成立(T)している場合には、その諸条件ciの情報
に対して論理否定した情報の論理和を前記必要条件を構
成する為の情報NCとして順に求める(ステップw)。
更に条件ciが性質(III)の場合には、その条件ciが不
成立(F)のときにはその情報の論理和を、また成立
(T)しているときにはその情報を論理否定したものの
論理和をそれぞれ求める(ステップv,w)。
成立(F)のときにはその情報の論理和を、また成立
(T)しているときにはその情報を論理否定したものの
論理和をそれぞれ求める(ステップv,w)。
このようにして全ての条件ciからその必要条件を構成す
る為の情報NCがそれぞれ求められると、これらの情報の
全ての論理積が求められ(ステップx)、その論理積結
果が、前記事象eを成立させる為の必要条件NC(e)と
して求められることになる。
る為の情報NCがそれぞれ求められると、これらの情報の
全ての論理積が求められ(ステップx)、その論理積結
果が、前記事象eを成立させる為の必要条件NC(e)と
して求められることになる。
以上の処理は、事象eに関する条件c1,c2,〜cnの各性質
に従って、その事例から得られる各条件c1,c2,〜cnが、
上記事象eを成立させるに十分な条件であるか、或いは
上記事象eを成立させるに必要な条件であるかを帰納的
に推論することを意味する。つまり各条件ciの性質に従
って、その条件ciが成立(T)するとき、その条件ciが
事象eを成立(T)させる方向に作用するものか、或い
はその条件ciが不成立(F)のとき、その条件ciが事象
eを不成立(F)の方向に作用するものか、更にはその
他の性質を持つものかによって分類し、その分類結果を
まとめたものとなっている。従って、このようにしてま
とめられた条件の成否は、とりも直さず事象eの成否を
決定する必要条件、或いは十分条件を示すことになる。
に従って、その事例から得られる各条件c1,c2,〜cnが、
上記事象eを成立させるに十分な条件であるか、或いは
上記事象eを成立させるに必要な条件であるかを帰納的
に推論することを意味する。つまり各条件ciの性質に従
って、その条件ciが成立(T)するとき、その条件ciが
事象eを成立(T)させる方向に作用するものか、或い
はその条件ciが不成立(F)のとき、その条件ciが事象
eを不成立(F)の方向に作用するものか、更にはその
他の性質を持つものかによって分類し、その分類結果を
まとめたものとなっている。従って、このようにしてま
とめられた条件の成否は、とりも直さず事象eの成否を
決定する必要条件、或いは十分条件を示すことになる。
第4図はその具体例を示すもので、同図(a)は第1乃
至第6の装置ブロックからなるシステムの動作状態が正
常であると云う事象eについて、上記6つの装置ブロッ
クの動作状態がそれぞれ正常であると云う条件をc1,c2,
〜c6とした例を示している。そしてここではその動作状
態が正常であるときをT、故障状態であるときをFとし
て示している。
至第6の装置ブロックからなるシステムの動作状態が正
常であると云う事象eについて、上記6つの装置ブロッ
クの動作状態がそれぞれ正常であると云う条件をc1,c2,
〜c6とした例を示している。そしてここではその動作状
態が正常であるときをT、故障状態であるときをFとし
て示している。
またシステムが正常であると云う事象eに関する各装置
ブロックの動作状態の性質が、第1および第4の装置ブ
ロックで性質(I)、第2および第5の装置ブロックで
性質(II)、そして第3および第6の装置ブロックで性
質(III)であるとする。
ブロックの動作状態の性質が、第1および第4の装置ブ
ロックで性質(I)、第2および第5の装置ブロックで
性質(II)、そして第3および第6の装置ブロックで性
質(III)であるとする。
ここでシステムが正常状態である条件について考えてみ
ると、事象eが成立しており(e=T)、第1乃至第3
の装置ブロックが正常状態であるから、条件c1,c2,c3は
それぞれ成立(T)していると捕えることができる。ま
た同時に第4乃至第6の装置ブロックは故障状態である
から、それらの条件条件c4,c5,c6はそれぞれ不成立
(F)であると捕えることができる。
ると、事象eが成立しており(e=T)、第1乃至第3
の装置ブロックが正常状態であるから、条件c1,c2,c3は
それぞれ成立(T)していると捕えることができる。ま
た同時に第4乃至第6の装置ブロックは故障状態である
から、それらの条件条件c4,c5,c6はそれぞれ不成立
(F)であると捕えることができる。
従ってこの場合には、システムに正常状態である十分条
件は、前述したように各装置ブロックの動作状態の性質
がそれぞれ判明しており、且つその動作状態が前述した
事例から明らかであるから、前述した処理によって SC=c1∧c3∧〜c5∧〜c6 として求められる。
件は、前述したように各装置ブロックの動作状態の性質
がそれぞれ判明しており、且つその動作状態が前述した
事例から明らかであるから、前述した処理によって SC=c1∧c3∧〜c5∧〜c6 として求められる。
そして既に求められているシステムが正常である為の十
分条件SC(e)に加えられて、その十分条件SC(e)が SC(e)=SC(e) ∨(c1∧c3∧〜c5∧〜c6) として求められる。
分条件SC(e)に加えられて、その十分条件SC(e)が SC(e)=SC(e) ∨(c1∧c3∧〜c5∧〜c6) として求められる。
従って、この場合には第1および第3の装置ブロックが
それぞれ正常で、且つ第5または第6の装置ブロックが
故障状態である場合に、他の装置ブロックの動作状態に
拘らずシステムが正常状態であることがわかる。
それぞれ正常で、且つ第5または第6の装置ブロックが
故障状態である場合に、他の装置ブロックの動作状態に
拘らずシステムが正常状態であることがわかる。
また第4図(b)に示す例は、システムが故障状態にあ
り(e=F)、第1,第3,第5の装置ブロックが故障状態
(c1=F,c3=F,c5=F)であり、且つ第2,第4,だい6の
装置ブロックが正常状態(c2=T,c4=T,c6=T)である
事例を示している。
り(e=F)、第1,第3,第5の装置ブロックが故障状態
(c1=F,c3=F,c5=F)であり、且つ第2,第4,だい6の
装置ブロックが正常状態(c2=T,c4=T,c6=T)である
事例を示している。
この場合には、システムが正常である目の必要条件が、
前述した十分条件の場合と同様にして、 NC=C1∨〜C2∨C3∨〜C6 として求められる。そして既に求められている必要条件
NC(e)を更新処理して、その必要条件が NC(e)=NC(e) ∧(C1∨〜C2∨C3∨〜C6) として求められる。故に、この場合には、システムが正
常であれば少なくとも第1或いは第3の装置ブロックが
れぞれ正常であるか、または第2或いは第6の装置ブロ
ックがそれぞれ故障であることがわかる。
前述した十分条件の場合と同様にして、 NC=C1∨〜C2∨C3∨〜C6 として求められる。そして既に求められている必要条件
NC(e)を更新処理して、その必要条件が NC(e)=NC(e) ∧(C1∨〜C2∨C3∨〜C6) として求められる。故に、この場合には、システムが正
常であれば少なくとも第1或いは第3の装置ブロックが
れぞれ正常であるか、または第2或いは第6の装置ブロ
ックがそれぞれ故障であることがわかる。
このようにして、各条件(装置ブロック)の性質と、そ
の事例が与えられることによって、その事象(システム
の故障発生)の十分条件および必要条件が帰納的に推論
されることになる。
の事例が与えられることによって、その事象(システム
の故障発生)の十分条件および必要条件が帰納的に推論
されることになる。
しかして、上述した如く推論された必要条件、または十
分条件は前記記憶部3に知識として格納される。そして
事象eの未知なる事例が入力され、その条件の成否の情
報が入力されると、その事例に対する事象eの成否が前
記判定部5にて次のようにして判定される。
分条件は前記記憶部3に知識として格納される。そして
事象eの未知なる事例が入力され、その条件の成否の情
報が入力されると、その事例に対する事象eの成否が前
記判定部5にて次のようにして判定される。
第5図はその判定処理の流れを示すもので、先ず事象e
の成否が未知の事例が取込まれる(ステップA)。この
事例に対して、前記記憶部3に格納された同じ事象eに
関する十分条件SC(e)と、必要条件NC(e)がそれぞ
れ読出され、入力された条件の成否とそれぞれ照合され
る(ステップB,C)。
の成否が未知の事例が取込まれる(ステップA)。この
事例に対して、前記記憶部3に格納された同じ事象eに
関する十分条件SC(e)と、必要条件NC(e)がそれぞ
れ読出され、入力された条件の成否とそれぞれ照合され
る(ステップB,C)。
そして入力された事例が上記十分条件SC(e)を満す場
合には、その事象eが成立するとの結論を得る(ステッ
プD)。また入力された事例が十分条件SC(e)を満足
せず、必要条件NC(e)のみを満足する場合には、知識
不足の為にその事象eを推定することができないとの結
論を得る(ステップE)。
合には、その事象eが成立するとの結論を得る(ステッ
プD)。また入力された事例が十分条件SC(e)を満足
せず、必要条件NC(e)のみを満足する場合には、知識
不足の為にその事象eを推定することができないとの結
論を得る(ステップE)。
そして入力された事例が上記十分条件SC(e)および必
要条件NC(e)を共に満足しない場合には、その事象e
は成立しないとの結論を得ることが可能となる(ステッ
プF)。
要条件NC(e)を共に満足しない場合には、その事象e
は成立しないとの結論を得ることが可能となる(ステッ
プF)。
このように本装置によれば、諸条件の組合せによって成
立する事象eの成否を決定する条件を、その事例から効
果的に推論することができる。しかも特別な専門知識を
必要とすることなく、簡易に精度良く推論することがで
きる。そして推論された必要条件と十分条件とを用いて
事象eの成否が未知なる事例に対して、その事象eの成
否を効果的に判定することができる。
立する事象eの成否を決定する条件を、その事例から効
果的に推論することができる。しかも特別な専門知識を
必要とすることなく、簡易に精度良く推論することがで
きる。そして推論された必要条件と十分条件とを用いて
事象eの成否が未知なる事例に対して、その事象eの成
否を効果的に判定することができる。
故に、知識情報を収集することが容易であることのみな
らず、その事例に従って正確な知識情報だけを得ること
が可能となり、知識情報処理に多大な効果を奏する。
らず、その事例に従って正確な知識情報だけを得ること
が可能となり、知識情報処理に多大な効果を奏する。
尚、本発明は上述した実施例に限定されるものではな
い。例えば事象eを決定する条件の数は、その事象に応
じて定めれば良いものである。また各条件の数が多い場
合や条件の構造が複雑な場合には、その論理的な条件構
造に従って事象eを幾つかのサブシステムに分割して階
層的に処理するようにしても良い。この場合には、例え
ば各サブシステム毎に、その条件を中間的な仮説を求
め、その仮説の間での事象成立条件を求めるようにすれ
ば良い。その他、本発明はその要旨を逸脱しない範囲で
種々変形して実施することができる。
い。例えば事象eを決定する条件の数は、その事象に応
じて定めれば良いものである。また各条件の数が多い場
合や条件の構造が複雑な場合には、その論理的な条件構
造に従って事象eを幾つかのサブシステムに分割して階
層的に処理するようにしても良い。この場合には、例え
ば各サブシステム毎に、その条件を中間的な仮説を求
め、その仮説の間での事象成立条件を求めるようにすれ
ば良い。その他、本発明はその要旨を逸脱しない範囲で
種々変形して実施することができる。
図は本発明の一実施例を示すもので、第1図は実施例装
置の要部概略構成図、第2図は各条件の性質を模式的に
示す図、第3図は条件検出処理の流れを示す図、第4図
は条件検出の具体例を示す図、第5図は条件判定処理の
流れを示す図である。 1…入力部、2…制御部、3…記憶部、4…条件検出
部、5…判定部。
置の要部概略構成図、第2図は各条件の性質を模式的に
示す図、第3図は条件検出処理の流れを示す図、第4図
は条件検出の具体例を示す図、第5図は条件判定処理の
流れを示す図である。 1…入力部、2…制御部、3…記憶部、4…条件検出
部、5…判定部。
Claims (1)
- 【請求項1】記憶された知識を用いて、事象に関する複
数の条件の成否から前記事象の成否を判定する帰納推論
装置において、 前記各条件について、この条件が成立するときに前記事
象を成立させようとする第1の性質であるか、この条件
が成立するときに前記事象を成立させないようにする第
2の性質であるか、その他の第3の性質であるかを選択
する手段と、 前記事象及び前記各条件の成否を入力する手段と、 前記事象が成と入力された場合、前記各条件について選
択された性質と入力された前記各条件の成否とに基づい
て生成された前記各条件の情報の第1の論理演算式を、
前記事象を成立させるための十分条件として記憶する手
段と、 前記事象が否と入力された場合、前記各条件について選
択された性質と入力された前記各条件の成否とに基づい
て生成された前記各条件の情報の第2の論理演算式を、
前記事象を成立させるための必要条件として記憶する手
段と、 成否が未知の事象に関する複数の前記条件の成否が入力
されたとき、入力された各条件の成否が記憶された前記
十分条件を満たす場合にこの事象は成と判定し、入力さ
れた各条件の成否が記憶された前記必要条件を満たさな
い場合にこの事象は否と判定し、前記のいずれでもない
場合にこの事象の成否は未知であると判定する手段とを
具備したことを特徴とする帰納推論装置。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP60170762A JPH0743722B2 (ja) | 1985-08-02 | 1985-08-02 | 帰納推論装置 |
EP86305859A EP0210866A3 (en) | 1985-08-02 | 1986-07-30 | Inductive inference apparatus |
US07/250,995 US4908778A (en) | 1985-08-02 | 1988-09-27 | Inductive inference method for obtaining rules represented by propositional logic |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP60170762A JPH0743722B2 (ja) | 1985-08-02 | 1985-08-02 | 帰納推論装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS6231430A JPS6231430A (ja) | 1987-02-10 |
JPH0743722B2 true JPH0743722B2 (ja) | 1995-05-15 |
Family
ID=15910906
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP60170762A Expired - Lifetime JPH0743722B2 (ja) | 1985-08-02 | 1985-08-02 | 帰納推論装置 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US4908778A (ja) |
EP (1) | EP0210866A3 (ja) |
JP (1) | JPH0743722B2 (ja) |
Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6182062B1 (en) * | 1986-03-26 | 2001-01-30 | Hitachi, Ltd. | Knowledge based information retrieval system |
GB2217068B (en) * | 1988-03-11 | 1992-10-21 | Ricoh Kk | Vlsi hardware implemented rule-based expert system apparatus and method |
US5175795A (en) * | 1988-07-29 | 1992-12-29 | Hitachi, Ltd. | Hybridized frame inference and fuzzy reasoning system and method |
JPH0245831A (ja) * | 1988-08-08 | 1990-02-15 | Ricoh Co Ltd | 知識推諭処理装置 |
EP0367377A3 (en) * | 1988-10-31 | 1992-12-23 | Digital Equipment Corporation | System and method for producing discrimination nets for expert systems |
BG49592A1 (en) * | 1988-11-17 | 1991-12-16 | Inst Mikroelektronika | Electronic scheme for processing knowledge |
GB8902414D0 (en) * | 1989-02-03 | 1989-03-22 | Bang & Olufsen As | Signal processing apparatus and method |
US5423041A (en) * | 1990-09-28 | 1995-06-06 | Texas Instruments Incorporated | Coupling rules to an object-oriented program |
US5259067A (en) * | 1991-06-27 | 1993-11-02 | At&T Bell Laboratories | Optimization of information bases |
JP2778309B2 (ja) * | 1991-09-21 | 1998-07-23 | 日産自動車株式会社 | 知識ベースコンピュータシステム |
JP3209163B2 (ja) | 1997-09-19 | 2001-09-17 | 日本電気株式会社 | 分類装置 |
US8332348B1 (en) | 2009-07-10 | 2012-12-11 | United Services Automobile Association (Usaa) | Knowledge extraction and prediction |
JP5460629B2 (ja) * | 2011-03-10 | 2014-04-02 | 株式会社日立製作所 | 表形式ソフトウェア仕様作成支援方法、及び装置 |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0650442B2 (ja) * | 1983-03-09 | 1994-06-29 | 株式会社日立製作所 | 設備群制御方法およびシステム |
JPH0736123B2 (ja) * | 1983-05-09 | 1995-04-19 | 株式会社日立製作所 | 設備群制御方法 |
JPS60114968A (ja) * | 1983-11-28 | 1985-06-21 | Hitachi Ltd | 推論システム |
US4620286A (en) * | 1984-01-16 | 1986-10-28 | Itt Corporation | Probabilistic learning element |
JPS60200385A (ja) * | 1984-03-26 | 1985-10-09 | Hitachi Ltd | 姿勢判定方式 |
US4517468A (en) * | 1984-04-30 | 1985-05-14 | Westinghouse Electric Corp. | Diagnostic system and method |
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US4675829A (en) * | 1984-07-27 | 1987-06-23 | Intellicorp Corporation | Method and apparatus for building knowledge-based systems |
US4642782A (en) * | 1984-07-31 | 1987-02-10 | Westinghouse Electric Corp. | Rule based diagnostic system with dynamic alteration capability |
JPH0734162B2 (ja) * | 1985-02-06 | 1995-04-12 | 株式会社日立製作所 | 類推制御方法 |
US4730259A (en) * | 1985-03-01 | 1988-03-08 | Gallant Stephen I | Matrix controlled expert system producible from examples |
US4670848A (en) * | 1985-04-10 | 1987-06-02 | Standard Systems Corporation | Artificial intelligence system |
-
1985
- 1985-08-02 JP JP60170762A patent/JPH0743722B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1986
- 1986-07-30 EP EP86305859A patent/EP0210866A3/en not_active Withdrawn
-
1988
- 1988-09-27 US US07/250,995 patent/US4908778A/en not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
日経エレクトロニクス,1984年11月5日号,日経マグロウヒル社,P.275〜279 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP0210866A3 (en) | 1989-04-26 |
JPS6231430A (ja) | 1987-02-10 |
US4908778A (en) | 1990-03-13 |
EP0210866A2 (en) | 1987-02-04 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
EXPY | Cancellation because of completion of term |