JPS6024644A - 知識工学システム用推論処理方式 - Google Patents
知識工学システム用推論処理方式Info
- Publication number
- JPS6024644A JPS6024644A JP13082383A JP13082383A JPS6024644A JP S6024644 A JPS6024644 A JP S6024644A JP 13082383 A JP13082383 A JP 13082383A JP 13082383 A JP13082383 A JP 13082383A JP S6024644 A JPS6024644 A JP S6024644A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- knowledge
- inference
- internal memory
- area
- source
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- Pending
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の利用分野〕
本発明は、知識工学応用システムの推論機構の記憶管理
方式に関し、特に、大量のプロダクションルールをグル
ープ化して管理し、効率的に推論を行なうために好適な
推論処理方式に関する。
方式に関し、特に、大量のプロダクションルールをグル
ープ化して管理し、効率的に推論を行なうために好適な
推論処理方式に関する。
従来の知識工学応用システムの推論機構は、通常ＬＩＳ
Ｐ言語で記述され、その記憶管理はプロダクションルー
ルを内部メモリにリスト構造で蓄積し、使用可能リスト
（自由リスト）が無くなった場合は、Ｌ工ＳＰ言語シス
テムのガベージコレクション機能を用いて行なう方式を
採用していた。
Ｐ言語で記述され、その記憶管理はプロダクションルー
ルを内部メモリにリスト構造で蓄積し、使用可能リスト
（自由リスト）が無くなった場合は、Ｌ工ＳＰ言語シス
テムのガベージコレクション機能を用いて行なう方式を
採用していた。
（参考文献 黒用二シークンシャルガベージコレクショ
ン、情報処理、 ＶＯｔ、 ２４ Ａ ４ Ｐ、４１８
−ｐ、４２２ ） ところが、実用システムでは、推論機構で蓄積オリ用す
べき知識（プロダクションルール、フレームなど）が大
量になるので、内部メモリ容量の不足分を磁気ディスク
装置などの補助記憶装置で補わねばならない。推論の途
中で補助記憶装置上にある知識が必殊になったとき、内
部メモリ中の知識を補助記憶装置へはき出し、内部メモ
リ全体のカベージコレクションを行ない、自由リストを
作り出してから、補助記憶装置から内部メモリへ必要知
識を取シ込む必要がある。このとき、Ｌ工ＳＰツカベー
ジコレクションを用いるので、知識構造の特性が活かせ
ず、内部メモリ全体のガベージコレクションが必要とな
シ、処理時間を多く必要とするという問題がある。
ン、情報処理、 ＶＯｔ、 ２４ Ａ ４ Ｐ、４１８
−ｐ、４２２ ） ところが、実用システムでは、推論機構で蓄積オリ用す
べき知識（プロダクションルール、フレームなど）が大
量になるので、内部メモリ容量の不足分を磁気ディスク
装置などの補助記憶装置で補わねばならない。推論の途
中で補助記憶装置上にある知識が必殊になったとき、内
部メモリ中の知識を補助記憶装置へはき出し、内部メモ
リ全体のカベージコレクションを行ない、自由リストを
作り出してから、補助記憶装置から内部メモリへ必要知
識を取シ込む必要がある。このとき、Ｌ工ＳＰツカベー
ジコレクションを用いるので、知識構造の特性が活かせ
ず、内部メモリ全体のガベージコレクションが必要とな
シ、処理時間を多く必要とするという問題がある。
本発明の目的は、知識工学応用システムの推論機構にお
いて、限られた内部メモリ容量でも高速な推論ができる
ように、知識構造の特性を活かしたガベージコレクショ
ン法を用いた記憶管理を行なう推論処理方式を提供する
ことにある。
いて、限られた内部メモリ容量でも高速な推論ができる
ように、知識構造の特性を活かしたガベージコレクショ
ン法を用いた記憶管理を行なう推論処理方式を提供する
ことにある。
知識工学応用システムの推論機構の１つで近年注目を浴
びている黒板型推論エンジンは、全体知識（プロダクシ
ョンルールやフレーム）を知識グループに分割しくプロ
ダクションルールをグループ化したものを知識ソースと
呼ぶ。）、推論の進み具合に従い、必要とされる知識ソ
ース中のプロダクションルールで黒板（推論の途中状態
格納ワークエリア）の中味とパターンマツチングが成立
シタプロダクションルールを解釈実行する。
びている黒板型推論エンジンは、全体知識（プロダクシ
ョンルールやフレーム）を知識グループに分割しくプロ
ダクションルールをグループ化したものを知識ソースと
呼ぶ。）、推論の進み具合に従い、必要とされる知識ソ
ース中のプロダクションルールで黒板（推論の途中状態
格納ワークエリア）の中味とパターンマツチングが成立
シタプロダクションルールを解釈実行する。
本発明は、推論処理の各時点では、１つの知識ソース中
のプロダクションルールしか参照しない特性（参照の局
所性）を活かして、知識ソースを１つの記憶単位とし、
内部メモリと、磁気ディスクなどの大容量低速補助記憶
装置との間における知識ソースのスワップ時に、内部メ
モリから、補助記憶装置へはき出したときの空きエリア
（１つの知識ンースの格納されていたエリアでアリ、根
が１つのリスト構造となる）のガベージコレクションを
当該空きエリアだけを参照して自由リストへ加えること
によシ、記憶領域管理を効率化する方式である。
のプロダクションルールしか参照しない特性（参照の局
所性）を活かして、知識ソースを１つの記憶単位とし、
内部メモリと、磁気ディスクなどの大容量低速補助記憶
装置との間における知識ソースのスワップ時に、内部メ
モリから、補助記憶装置へはき出したときの空きエリア
（１つの知識ンースの格納されていたエリアでアリ、根
が１つのリスト構造となる）のガベージコレクションを
当該空きエリアだけを参照して自由リストへ加えること
によシ、記憶領域管理を効率化する方式である。
プロダクションルールの一例を示−ｊ−０（ルール１
（ＩＦ（動物 持っている 毛））
（ＴＨＥＮ （ＰＲＯＰＯ８Ｅ（動物である 咄乳類）
（ＳＥＬＥＣＴ（ＮＦ知識２））Ｊ） このプロダクションルールのリスト構造表現を第１図に
示す。リスト構造を構成するセルは、２個の番地を格納
するメモリによシ実現する。
（ＳＥＬＥＣＴ（ＮＦ知識２））Ｊ） このプロダクションルールのリスト構造表現を第１図に
示す。リスト構造を構成するセルは、２個の番地を格納
するメモリによシ実現する。
以下、本発明の一実施例を説明する。先ず、本発明の構
成を第２図、第３図、第４図により説明する。第２図に
本発明の全体構成を示す。本発明は、中央処理装置２と
高速内部メモ！ｊ ’（Ｉ Ｃメモリなど）１と大容量
補助記憶装置（磁気ディスクなど）３と入出力装置４と
から構成される。この内、中央処理装置２が、推論のた
めに用いる知識（プロダクションルール群から構成され
る知識ソース、または、フレーム）と制御情報を格納す
る内部メモリ１と、内部メモリが一杯になったとき、使
用する可能性が薄い知識を退避させておく大容量補助記
憶装置２との構成を第３図に説明する。
成を第２図、第３図、第４図により説明する。第２図に
本発明の全体構成を示す。本発明は、中央処理装置２と
高速内部メモ！ｊ ’（Ｉ Ｃメモリなど）１と大容量
補助記憶装置（磁気ディスクなど）３と入出力装置４と
から構成される。この内、中央処理装置２が、推論のた
めに用いる知識（プロダクションルール群から構成され
る知識ソース、または、フレーム）と制御情報を格納す
る内部メモリ１と、内部メモリが一杯になったとき、使
用する可能性が薄い知識を退避させておく大容量補助記
憶装置２との構成を第３図に説明する。
内部メモリ１は、推論用データ領域５と知識管理テーブ
ル８とから成る。推論用データ領域５は、知識をリスト
構造で格納する知識エリア７と推論の途中状態を格納す
る黒板エリア６と、リスト構造のアトムのプリント名称
を格納する名称格納エリア８とから構成される。知識管
理テーブル９は、内部メモリ１中にある知識エリア７に
格納されている知識ソース又はフレームの管理情報を格
納し、知識ソース又はフレームごとに、知識名称１０゜
前提条件１１．推論用データ領域の知識エリアへのポイ
ンタ１２．過去の利用履歴１３．推論途甲における知識
ソースあるいはフレームの修正を行なったか否かの状態
を示す更新フラグ１４とから構成される。
ル８とから成る。推論用データ領域５は、知識をリスト
構造で格納する知識エリア７と推論の途中状態を格納す
る黒板エリア６と、リスト構造のアトムのプリント名称
を格納する名称格納エリア８とから構成される。知識管
理テーブル９は、内部メモリ１中にある知識エリア７に
格納されている知識ソース又はフレームの管理情報を格
納し、知識ソース又はフレームごとに、知識名称１０゜
前提条件１１．推論用データ領域の知識エリアへのポイ
ンタ１２．過去の利用履歴１３．推論途甲における知識
ソースあるいはフレームの修正を行なったか否かの状態
を示す更新フラグ１４とから構成される。
補助記憶装置３は、知識ソース又はフレーム１５をキー
付シーケンシャルファイル編成法などキーを与えること
によシ高速にアクセスできる方式を用いて格納する。補
助記憶装置３上の刈識ソース又はフレーム１５は、第４
図の構成をとる。
付シーケンシャルファイル編成法などキーを与えること
によシ高速にアクセスできる方式を用いて格納する。補
助記憶装置３上の刈識ソース又はフレーム１５は、第４
図の構成をとる。
知識ソース又はフレーム名１６と起動前提条件１７は、
キ一部として中央処理装置２が推論処理中に補助記憶装
置３から内部メモリ１へ読み込むときのキーとして用い
る。知識データ領域１８は、内部メモリへ設定する知識
をリスト構造で格納する。知識、データ領域１８は、プ
ロダクションルール群から成る知識ソースを格納する場
合と、フレームを格納する場合とがあるが、どちらもリ
スト構造で格納する。
キ一部として中央処理装置２が推論処理中に補助記憶装
置３から内部メモリ１へ読み込むときのキーとして用い
る。知識データ領域１８は、内部メモリへ設定する知識
をリスト構造で格納する。知識、データ領域１８は、プ
ロダクションルール群から成る知識ソースを格納する場
合と、フレームを格納する場合とがあるが、どちらもリ
スト構造で格納する。
次に、第５図、第６図、第７図、第８図によｐ本発明の
詳細な説明する。推論機構の全体制御手順を、第５図に
示す。推論機構の処理υ；ｊ始と共に、先ず、黒板上へ
初期データを書き込むなどの推論前処理１９を行なう。
詳細な説明する。推論機構の全体制御手順を、第５図に
示す。推論機構の処理υ；ｊ始と共に、先ず、黒板上へ
初期データを書き込むなどの推論前処理１９を行なう。
次に推論前処理（ステップ１９）の最後の部分で指定さ
れた知識ソースを参照し、黒板エリア６にある情報との
パターンマツチングを行ない、プロダクションルールの
インタブリド（ステップ２０）を行なう。インタブリド
実行後、推論終了条件判定（ステップ２１）を行ない、
終了条件が成立すれば推論後処理（ステップ２３）を行
ない、推論機構の処理を停止させる。
れた知識ソースを参照し、黒板エリア６にある情報との
パターンマツチングを行ない、プロダクションルールの
インタブリド（ステップ２０）を行なう。インタブリド
実行後、推論終了条件判定（ステップ２１）を行ない、
終了条件が成立すれば推論後処理（ステップ２３）を行
ない、推論機構の処理を停止させる。
推論終了条件が成立していないときは、次に起動すべき
知識ソースを、当該時点までに適用したプロダクション
ルールに含まれた情報（第１図のルール中の（ＳＥＬＥ
ＣＴ−ＩＮＦ 知識２）のような情報）から決定（ステ
ップ２２）し、その知識ソースを用いてプロダクション
ルールインタプリタ（ステップ２０）を実行する。
知識ソースを、当該時点までに適用したプロダクション
ルールに含まれた情報（第１図のルール中の（ＳＥＬＥ
ＣＴ−ＩＮＦ 知識２）のような情報）から決定（ステ
ップ２２）し、その知識ソースを用いてプロダクション
ルールインタプリタ（ステップ２０）を実行する。
次に、起動させる知識ソースの選択（ステップ。
２２）によシ指定された知識ソースが、内部メモリ１の
中に無いことが知識管理テーブルによシ判明したとき、
第６図に制御手順を示した補助記憶装置３から内部メモ
リ１への知識ソースの読み込み処理により、内部メモリ
１の推論データ領域５の知識エリア９へ設定する。知識
エリアに空きエリアがある場合の例として、知識ソース
３を設定する様子を第８図（ａ）に示す。知識ソースデ
ータの内部メモリ１への格納・途中で知識エリアの空き
エリア（自由リスト）が不足となった場合、ガベージコ
レクションを行ない、自由リストを作シ出す。ガベージ
コレクションの制御手順を第７図に示す。知識管理テー
ブル９の履歴情報１３を参照して、内部メモリ１中の知
識ソース又はフレームの中で、当面最も使わないと考え
るものを見つけ、見つけたものが占有していたリスト構
造エリアをガベージと判断し、自由リストへ組込む（コ
レクション）。このとき、ガベージと看倣す知識ソース
又はフレームが推論処理によシ修正されておれば（知識
管理テーブル９の更新フラグが立っている状態）、内部
メモリ１中の知識ソース又はフレームで、補助記憶装置
３の中の該当知識ソース又はフレームを更新しておく。
中に無いことが知識管理テーブルによシ判明したとき、
第６図に制御手順を示した補助記憶装置３から内部メモ
リ１への知識ソースの読み込み処理により、内部メモリ
１の推論データ領域５の知識エリア９へ設定する。知識
エリアに空きエリアがある場合の例として、知識ソース
３を設定する様子を第８図（ａ）に示す。知識ソースデ
ータの内部メモリ１への格納・途中で知識エリアの空き
エリア（自由リスト）が不足となった場合、ガベージコ
レクションを行ない、自由リストを作シ出す。ガベージ
コレクションの制御手順を第７図に示す。知識管理テー
ブル９の履歴情報１３を参照して、内部メモリ１中の知
識ソース又はフレームの中で、当面最も使わないと考え
るものを見つけ、見つけたものが占有していたリスト構
造エリアをガベージと判断し、自由リストへ組込む（コ
レクション）。このとき、ガベージと看倣す知識ソース
又はフレームが推論処理によシ修正されておれば（知識
管理テーブル９の更新フラグが立っている状態）、内部
メモリ１中の知識ソース又はフレームで、補助記憶装置
３の中の該当知識ソース又はフレームを更新しておく。
第８図の（ｂ）と（Ｃ）に、知識ソース６を参照したい
とき、知識ソース２をガベージとしてコレクションする
様子を説明する。
とき、知識ソース２をガベージとしてコレクションする
様子を説明する。
知識ソースの参照に起因するガベージコレクションを説
明したが、プロダクションルールのｉｆ部、または、ｔ
ｈｅｎ 部分に記述されたフレーム処理関数によりフレ
ームが参照される場合も、知識ソースの場合と同様にガ
ベージコレクションを行なう。
明したが、プロダクションルールのｉｆ部、または、ｔ
ｈｅｎ 部分に記述されたフレーム処理関数によりフレ
ームが参照される場合も、知識ソースの場合と同様にガ
ベージコレクションを行なう。
本発明によれば、内部メモリ１の空きエリアがなく、補
助記憶装置３から参照すべき知識ソース− 又はフレー
ムを内部メモリ１中へ設定して推論を行なう場合、ガベ
ージコレクションを行なう範囲が特定の知識ソース又は
フレームに限定されるので、ガベージコレクションの性
能を大幅に向上できる。内部メモリ中に平均５０個の知
識ソースが格納できるとすると、少なくともガベージの
印づけについては、５０倍の性能向上が期待できる。
助記憶装置３から参照すべき知識ソース− 又はフレー
ムを内部メモリ１中へ設定して推論を行なう場合、ガベ
ージコレクションを行なう範囲が特定の知識ソース又は
フレームに限定されるので、ガベージコレクションの性
能を大幅に向上できる。内部メモリ中に平均５０個の知
識ソースが格納できるとすると、少なくともガベージの
印づけについては、５０倍の性能向上が期待できる。
本発明によれば、知識工学応用システムの推論処理にお
いて、知識（プロダクションルール群から構成される知
識ソースと、フレーム型知識表現データ）の量に比べて
高速な内部メモリ容量が相対的に小さいとき、一般に低
速な補助記憶装置上の知識と内部メモリ上の知識との受
け渡しが効率的に行なえる（知識の分割管理、および、
知識ソース又は７レーム別ガベージコレクシヨンによる
）。
いて、知識（プロダクションルール群から構成される知
識ソースと、フレーム型知識表現データ）の量に比べて
高速な内部メモリ容量が相対的に小さいとき、一般に低
速な補助記憶装置上の知識と内部メモリ上の知識との受
け渡しが効率的に行なえる（知識の分割管理、および、
知識ソース又は７レーム別ガベージコレクシヨンによる
）。
また、推論が進むに従い、よく参照される知識が内部メ
モリ中に蓄えられ、推論処理効率が向上するという効果
がある。
モリ中に蓄えられ、推論処理効率が向上するという効果
がある。
第１図はプロダクションルールのリスト構造を示す図、
第２図は本発明の全体構成を示す図、第３図および第４
図は内部メモリと補助記憶装置との構成を示す図、第５
図，第６図，第７図は本発明の制御手順を示す図、第８
図は知識エリアのガベージコレクションの説明図である
。 １・・・内部メモリ、２・・・中央処理装置、３・・・
補助記憶装置、４・・・入出力装置、５・・・推論用デ
ータ領域、６・・・黒板エリア、７・・・知識エリア、
８・・・名称格納エリア、９・・・知識管理テーブル、
１０・・・知識名称、１１・・・前提条件、１２・・・
知識エリアへのポインタ、１３・・・過去の利用履歴、
１４・・・更新フラグ、１５第３図 茅 ４ 図 第 ！； 図 舅 乙 図 ｙ ７ 図 Ｚ ？ 流） （′ｂ） 勲５合（工、リア 裟ｏｉ戊エーソア ＜（−） リモ（）１テ１に二ｒニー・ノア
第２図は本発明の全体構成を示す図、第３図および第４
図は内部メモリと補助記憶装置との構成を示す図、第５
図，第６図，第７図は本発明の制御手順を示す図、第８
図は知識エリアのガベージコレクションの説明図である
。 １・・・内部メモリ、２・・・中央処理装置、３・・・
補助記憶装置、４・・・入出力装置、５・・・推論用デ
ータ領域、６・・・黒板エリア、７・・・知識エリア、
８・・・名称格納エリア、９・・・知識管理テーブル、
１０・・・知識名称、１１・・・前提条件、１２・・・
知識エリアへのポインタ、１３・・・過去の利用履歴、
１４・・・更新フラグ、１５第３図 茅 ４ 図 第 ！； 図 舅 乙 図 ｙ ７ 図 Ｚ ？ 流） （′ｂ） 勲５合（工、リア 裟ｏｉ戊エーソア ＜（−） リモ（）１テ１に二ｒニー・ノア
Claims (1)
- 知識をプロダクションルールの形に表現して蓄積した長
期記憶構造と、記号列のパターンマツチングによる推論
機構と、推論のために用いる短期記憶構造とから成る知
識工学システム用推論処理方式において、プロダクショ
ンルールヲ知識ソースにグルーピンクして管理し、推論
時に知識ソースを格納する内部メモリ中の記憶領域管理
のために、知識ソースごとにガベージコレクションを行
ない、ガベージコレクション時に内部メモリ上に格納し
ておく必要がない知識ソースのみにマーキングを行なう
ことを特徴とする、知識工学システム用推論処理方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13082383A JPS6024644A (ja) | 1983-07-20 | 1983-07-20 | 知識工学システム用推論処理方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13082383A JPS6024644A (ja) | 1983-07-20 | 1983-07-20 | 知識工学システム用推論処理方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6024644A true JPS6024644A (ja) | 1985-02-07 |
Family
ID=15043545
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP13082383A Pending JPS6024644A (ja) | 1983-07-20 | 1983-07-20 | 知識工学システム用推論処理方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6024644A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5866850A (en) * | 1995-05-23 | 1999-02-02 | Sumitomo Wiring Systems, Ltd. | Layered construction of busbars and insulating plates with ribs |
-
1983
- 1983-07-20 JP JP13082383A patent/JPS6024644A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5866850A (en) * | 1995-05-23 | 1999-02-02 | Sumitomo Wiring Systems, Ltd. | Layered construction of busbars and insulating plates with ribs |
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