JPS6214229A - 複数条件成立判定方式 - Google Patents
複数条件成立判定方式Info
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- JPS6214229A JPS6214229A JP60152204A JP15220485A JPS6214229A JP S6214229 A JPS6214229 A JP S6214229A JP 60152204 A JP60152204 A JP 60152204A JP 15220485 A JP15220485 A JP 15220485A JP S6214229 A JPS6214229 A JP S6214229A
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- Japan
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- network
- node
- condition
- conditions
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- Devices For Executing Special Programs (AREA)
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、複数の条件の成立、不成立を判定するシステ
ムに係り、特に、知識工学手法を用いた１よ 知識ベースシステムの好適なルールの高速処理方式に関
する。
ムに係り、特に、知識工学手法を用いた１よ 知識ベースシステムの好適なルールの高速処理方式に関
する。
複数の条件の成立、不成立を高速に判定する方法として
弁別ネットを用いる方法が知られている。
弁別ネットを用いる方法が知られている。
例えば、［多パターン、多オブジェクト高速マツチアル
ゴリズムＪ （Ｒａｔｅ ： Ａ Ｆａｓｔ Ａｌｇ
ｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒｔｈｅ ｍａｎｙ ｐａｔｔｅｒ
ｎ／Ｍａｎｙ ０ｂｊｅｃｔ ｐａｔｔｅｒｎ Ｍａｔ
ｃｈＰｒｏｂｌθｍ）では、条件をネットワークに変換
し、現況データと呼ばれる。現況データ名称および単数
複数の属性名、属性値対よりなる構造体データをネット
ワークに流し条件の適合状態をネットワークに記憶する
方式を提案しているが、各条件節に対応するネットワー
クが独立でないため、異なる現況データ間の属性値の比
較の場合は、直接枝で結合する必要があり、条件の記述
中に′または′″や、異なる属性値の比較が多く出現す
ると、ネットワークが大規模になると同時に、処理速度
が低下し、またネットワーク中に記憶する情報も大規模
になるという欠点があり、複雑な条４／１を高速に処理
する方式が求められていたが、実現されていなかった。
ゴリズムＪ （Ｒａｔｅ ： Ａ Ｆａｓｔ Ａｌｇ
ｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒｔｈｅ ｍａｎｙ ｐａｔｔｅｒ
ｎ／Ｍａｎｙ ０ｂｊｅｃｔ ｐａｔｔｅｒｎ Ｍａｔ
ｃｈＰｒｏｂｌθｍ）では、条件をネットワークに変換
し、現況データと呼ばれる。現況データ名称および単数
複数の属性名、属性値対よりなる構造体データをネット
ワークに流し条件の適合状態をネットワークに記憶する
方式を提案しているが、各条件節に対応するネットワー
クが独立でないため、異なる現況データ間の属性値の比
較の場合は、直接枝で結合する必要があり、条件の記述
中に′または′″や、異なる属性値の比較が多く出現す
ると、ネットワークが大規模になると同時に、処理速度
が低下し、またネットワーク中に記憶する情報も大規模
になるという欠点があり、複雑な条４／１を高速に処理
する方式が求められていたが、実現されていなかった。
（発明の目的〕
本発明の目的は、複数の条件の成立・不成立を判定する
システムにおいて、複雑な条件において高速処理が可能
なネットワークの生成方法、ネットワーク処理方法を提
供することにある。
システムにおいて、複雑な条件において高速処理が可能
なネットワークの生成方法、ネットワーク処理方法を提
供することにある。
条件部が複雑になるにつれて、急速にネットワークの大
きさ、記憶する情報量が多くなるとともに、実行速度が
低下するという問題点は、条件を構成している各条件節
の取り扱いが、独立でないことに起因していることを見
い出した。この問題点を解決するためには、各条件節を
独立に取り扱うことが必須となるが、各条件は、お互い
に関連があり、簡単に、取り扱うことはできない。
きさ、記憶する情報量が多くなるとともに、実行速度が
低下するという問題点は、条件を構成している各条件節
の取り扱いが、独立でないことに起因していることを見
い出した。この問題点を解決するためには、各条件節を
独立に取り扱うことが必須となるが、各条件は、お互い
に関連があり、簡単に、取り扱うことはできない。
そこで、本発明では、各条件節を、独立のサブネットワ
ークとして表現し、各条件部間の関連は、仮想的なノー
ドである候補ノード、およびマージノードで表わすこと
により、条件を構成する条件節を独立に扱えるようにし
た。
ークとして表現し、各条件部間の関連は、仮想的なノー
ドである候補ノード、およびマージノードで表わすこと
により、条件を構成する条件節を独立に扱えるようにし
た。
以下、本発明の一実施例を第１図により説明する。
第１図は、本実施例のシステム構成を示す図である。条
件の成立・不成立を表示するモニタ１、条件の成立・不
成立を計算するコンピュータ２、ケーブルにより外界と
接続されている現況データ読み取り機３より成る。
件の成立・不成立を表示するモニタ１、条件の成立・不
成立を計算するコンピュータ２、ケーブルにより外界と
接続されている現況データ読み取り機３より成る。
第１図（ｂ）に本システムの処理フローを示す。
まず、各機器、プログラムのデータ領域等の初期化を行
ない（処理４）、成立判定を行なう条件を記憶している
データファイルより、条件を読み込む（処理５）。次に
、各条件を、仮想的なノードを含む、互いに独立なサブ
ネットワークに変換しく処理６）、サブネットワークを
、効率的な成立判定が行なえるように統合し、ネットワ
ークを生成する（処理７）。
ない（処理４）、成立判定を行なう条件を記憶している
データファイルより、条件を読み込む（処理５）。次に
、各条件を、仮想的なノードを含む、互いに独立なサブ
ネットワークに変換しく処理６）、サブネットワークを
、効率的な成立判定が行なえるように統合し、ネットワ
ークを生成する（処理７）。
以上処理５，６，７により、成立判定する条件を表現す
るネットワークが得られる。以下の処理では、得られた
ネットワークを用いて条件成立判定を行なう。
るネットワークが得られる。以下の処理では、得られた
ネットワークを用いて条件成立判定を行なう。
現況データ読み取り機３より、現況データを入力できる
かを判定しく処理８）、現況データを入力できる限り処
理９，１０，１１．１２を行ない条件成立判定を行なう
、現況データが入力されなくなると処理を終了する。
かを判定しく処理８）、現況データを入力できる限り処
理９，１０，１１．１２を行ない条件成立判定を行なう
、現況データが入力されなくなると処理を終了する。
処理９では、現況データ読み取り機３より、現況データ
を１つ読み込み、ネットワークの頂点より流す（処理１
０）、処理１１では、ネットワークおよびネットワーク
中に記憶されている情報を用いて、条件成立判定を行な
うとともに、条件成立の処理過程をネットワークに記憶
する。処理１２では、成立であると判定された条件部を
モニタに出力する。
を１つ読み込み、ネットワークの頂点より流す（処理１
０）、処理１１では、ネットワークおよびネットワーク
中に記憶されている情報を用いて、条件成立判定を行な
うとともに、条件成立の処理過程をネットワークに記憶
する。処理１２では、成立であると判定された条件部を
モニタに出力する。
本システムの特徴は、処理６，７における、複雑な記述
を含む条件を効率良く成立判定するための、仮想的ノー
ド等を導入したネットワーク生成法と、処理１１におけ
る、生成された特殊なネットワークを用いて条件成立判
定を行なう方式である。以下ネットワークの生成法、処
理法について説明を加える。
を含む条件を効率良く成立判定するための、仮想的ノー
ド等を導入したネットワーク生成法と、処理１１におけ
る、生成された特殊なネットワークを用いて条件成立判
定を行なう方式である。以下ネットワークの生成法、処
理法について説明を加える。
用語を次のように定義する。
１、現況データ
現況データは、対象世界の現在の状況を、ある１つの物
に関して記述した構造体データである。
に関して記述した構造体データである。
第２図（Ａ）に示すように、現況データは現況データ名
１３及び属性名１４と属性値１５の組より成る。実例を
同図（Ｂ）に示す現況データは、ポンプＡ２１に関して
の記述であり、属性としては、型式２２．生産年月日２
３、回転数２４があり、それぞれの値は、Ｍ ＴＪ１
０５，８８３−８．２６００であることが示されている
。
１３及び属性名１４と属性値１５の組より成る。実例を
同図（Ｂ）に示す現況データは、ポンプＡ２１に関して
の記述であり、属性としては、型式２２．生産年月日２
３、回転数２４があり、それぞれの値は、Ｍ ＴＪ１
０５，８８３−８．２６００であることが示されている
。
２、条件
条件は、対象世界の状況に関して第３図に示すように記
述される。１つの条件は、条件部３１と、１測具−にの
現況に関する記述３０より成る。現況に関する記述３０
は、現況データ名３２、属性３３、論理演算子３４、値
３５より成る。１つの現況に関する記述３０を条件節と
呼ぶ。
述される。１つの条件は、条件部３１と、１測具−にの
現況に関する記述３０より成る。現況に関する記述３０
は、現況データ名３２、属性３３、論理演算子３４、値
３５より成る。１つの現況に関する記述３０を条件節と
呼ぶ。
実例を第４図に示す。第４図に示した条件は、条件節が
、ポンプＣ回転数異常４１であり、２−）の現況データ
に関する条件節より成る。第１の条件節では、ポンプＣ
において、型式がＭ ｔＪ＋０５であり、生産年月日
が５３３−８であるという条件と、回転数をＸとすると
いう宣言が記述されている。
、ポンプＣ回転数異常４１であり、２−）の現況データ
に関する条件節より成る。第１の条件節では、ポンプＣ
において、型式がＭ ｔＪ＋０５であり、生産年月日
が５３３−８であるという条件と、回転数をＸとすると
いう宣言が記述されている。
記号４５（−＞）は、代入を示し、記号〈、〉でかこま
れた変数４４に値を代入することを表わしている。第２
の条件節では、現況データ名が変数であるため、型式が
Ｍｎ２Ｏ３であり、圧力が２．５以−Ｌであり、回転数
がＸより小さい、という条件を満たす現況データを探し
出し、現況データ名が変数“ポンプＸ １１に代入され
ることになる。
れた変数４４に値を代入することを表わしている。第２
の条件節では、現況データ名が変数であるため、型式が
Ｍｎ２Ｏ３であり、圧力が２．５以−Ｌであり、回転数
がＸより小さい、という条件を満たす現況データを探し
出し、現況データ名が変数“ポンプＸ １１に代入され
ることになる。
つまり、この条件では、型式がＭｔＪ１０５、生産年月
日が３３３−８であるポンプＣという名の現況データが
存在し、型式がＭｔＪ１０５であり、圧力が２．５ よ
り大きく、ポンプＣの回転数より小さい回転数という条
件を満たす現況データが存在した場合に成立する。
日が３３３−８であるポンプＣという名の現況データが
存在し、型式がＭｔＪ１０５であり、圧力が２．５ よ
り大きく、ポンプＣの回転数より小さい回転数という条
件を満たす現況データが存在した場合に成立する。
以−Ｌ説明したように、変数を用いることにより複雑な
条件を記述できる。また、ＡＮＤ、ＯＲ等も用いること
ができる。
条件を記述できる。また、ＡＮＤ、ＯＲ等も用いること
ができる。
次に、条件のネットワークの表現方法について説明する
。ネットワークのノードの種類は、ＲＯＯＴ 。
。ネットワークのノードの種類は、ＲＯＯＴ 。
ＦＯＲＫ、 ０ＲｊＮ、 ０１ｊＯＵＴ、 ５ＵＩｊＲ
ＯＯＴ、 ＳＵＢｊＥＲＭ。
ＯＯＴ、 ＳＵＢｊＥＲＭ。
ＭＥＲＧＥ、 ＣＯＮＤＪＥＲＭ、 ＩＮＴＲＡ−Ａ、
ＩＮＴＲＡ−Ｂ、 ＩＮＴＦＥＨの１１種に加え、関
連のある条件節を結合するための仮想的なノードとして
、ＣＡＮ−ＮＯＤＥと呼ぶノードがある。
ＩＮＴＲＡ−Ｂ、 ＩＮＴＦＥＨの１１種に加え、関
連のある条件節を結合するための仮想的なノードとして
、ＣＡＮ−ＮＯＤＥと呼ぶノードがある。
条件節の各条件節をそれぞれ独立に、サブネットワーク
に変換する。サブネットワークは、ＳＯＢ、−ＲＯＯＴ
で始まりＳＯＢ−ＴＥＲＭで終るネットワークであり、
サブネット中に、ＩＮＴＲＡ、 ＩＮＴＥＲ，０ＲＪＮ
。
に変換する。サブネットワークは、ＳＯＢ、−ＲＯＯＴ
で始まりＳＯＢ−ＴＥＲＭで終るネットワークであり、
サブネット中に、ＩＮＴＲＡ、 ＩＮＴＥＲ，０ＲＪＮ
。
０Ｒ−ＯＵＴの各ノードがある。
条件に現われた各条件節に対応して生成されたサブネッ
トワークは、ＭＥＲＧＥノードを用いて結合し、条件の
成立を示すＣＯＮＤｊＥＲＭで終端となる。
トワークは、ＭＥＲＧＥノードを用いて結合し、条件の
成立を示すＣＯＮＤｊＥＲＭで終端となる。
５ＯＢ−ＲＯＯＴは、ＲＯＯＴノードで結合され１つの
ネットワークになる。以下、各ノードの意味、ネットワ
ーク生成法について述べる。
ネットワークになる。以下、各ノードの意味、ネットワ
ーク生成法について述べる。
洛とトラ１−抹
ＲＯＯＴ ：ネットワークの頂点を表わす。
ＲＯＯＴはｎ分岐である。
ＦＯＲに ：２分岐のノード。ＦＯＲＫノードは、
サブネットワークを１つのネッ トワークに統合する時の簡単化 の過程で必要となる。
サブネットワークを１つのネッ トワークに統合する時の簡単化 の過程で必要となる。
０ＲｊＮ ：論理和の２分岐を表わす。
０Ｒ−ＯＵＴ ：論理和の２分岐の合流（終了）を
表わす。
表わす。
５ＩＩＢ−ＲＯＯＴ ：サブネットワークの頂点を表
わす。
わす。
ＳＵＢｊｌｌ（ＲＭ ：サブネットワークの終端を表
わす。
わす。
ＭＥＲＧＦ！ ：サブネットワークの終端を結合
するためのノード。
するためのノード。
ＣＯＮＩ）ｊＥＲＭ ：条件の成立を表わすノード。
ＩＮＴＲＡ−Ａ ：属性値と定数との値の比較を行
なうノード。
なうノード。
ＩＮＴＲＡ−Ｂ ：同一現況データ内での属性値間で
の比較を行なうノード。
の比較を行なうノード。
ＩＮＴＥＲ：異なる現況データ間の属性値間での値の比
較を行なうノード。
較を行なうノード。
ＣＡＭ−ＮＯＤＥ ：異なる現況データ間で属性値の
比較を行なうための仮想的なノ ード。
比較を行なうための仮想的なノ ード。
亨スΣ２二之土双蒸
まず、サブネットワーク生成法について第５図で説明す
る。
る。
条件節５０をサブネットリーク６０に変換する手順を以
下に示す。
下に示す。
■ サブネットワークの頂点となる５ＯＢ−ＲＯＯＴ
６１を作る。
６１を作る。
■ 現況データ名称が書いである場合は、特殊な属性名
である＄名称を用い、現況データ５１を、ＩＮＴＲＡ１
（＄名称＝現況データＡ）なるノード６２に変換する。
である＄名称を用い、現況データ５１を、ＩＮＴＲＡ１
（＄名称＝現況データＡ）なるノード６２に変換する。
■ 属性値と定植との比較の場合記述５２，５４゜５６
はそれぞれノード６５．ｆｉ４，６７に変換する。
はそれぞれノード６５．ｆｉ４，６７に変換する。
■ Ａ Ｎ Ｉ） ５５は無視し、論理和５：３の場合
は、０ＲｊＮ ６３で２分岐し、論理和の２項を２分岐
のそれぞれのノード６４，６５で表現し、２分岐の終端
をＤＩ（−０υＴ６６で結合する。
は、０ＲｊＮ ６３で２分岐し、論理和の２項を２分岐
のそれぞれのノード６４，６５で表現し、２分岐の終端
をＤＩ（−０υＴ６６で結合する。
■ 最後にサブネットワークの終端としてＳＵＢＪＥＲ
Ｍ ６８をつける。
Ｍ ６８をつける。
複雑な条件の変換方法を第６図、第７図を用いて説明す
る。
る。
第６図に示す条件の例は、変数を用いて同一現況データ
での属性値の比較７２、異なる現況データ間の属性値の
比較７３，７４，８２．９４を含む。
での属性値の比較７２、異なる現況データ間の属性値の
比較７３，７４，８２．９４を含む。
同一現況データでの属性値の比較７２は、第７図におい
て、ＴＮＴＲＡ ２ 属性Ａ１＝属性Ａ２なるノード
１０２に変換する。
て、ＴＮＴＲＡ ２ 属性Ａ１＝属性Ａ２なるノード
１０２に変換する。
異なる現況データ間の項目値の比較のために用いられる
変数に代入している条件節７０．８０には、第７図（サ
ブネットワーク１００，１２０）に示すように、ＣＡＮ
−ＮＯＩＩＥ １．０１ 、１０２を、作り、その変数
との値の比較は、このＣＡＮ−ＮＯＤＥを通して行なう
。例えば、第６図の記述７３は、変数Ｗとの値の比較で
あり、Ｗは、条件節９０で代入されているため、条件節
９０を変換したサブネットワーク１２０に作られたＣＡ
］Ｎ（ＩＤＥ １２１を通しての比較となり、ＩＮＴＥ
Ｒノード１０３として表わされる。
変数に代入している条件節７０．８０には、第７図（サ
ブネットワーク１００，１２０）に示すように、ＣＡＮ
−ＮＯＩＩＥ １．０１ 、１０２を、作り、その変数
との値の比較は、このＣＡＮ−ＮＯＤＥを通して行なう
。例えば、第６図の記述７３は、変数Ｗとの値の比較で
あり、Ｗは、条件節９０で代入されているため、条件節
９０を変換したサブネットワーク１２０に作られたＣＡ
］Ｎ（ＩＤＥ １２１を通しての比較となり、ＩＮＴＥ
Ｒノード１０３として表わされる。
以−Ｊユの手順きて条件節を、それぞれ独立なサブネツ
１へワークに変換する。
１へワークに変換する。
次に、それぞれのサブネットワークを条件ごとに結合す
る。
る。
第６図の条件は、第７図に示す３つのサブネット１００
，１１０，１２０に変換され、第８図に示すように、そ
れらのサブターム１０４，１１１゜１２２は、肛ＲＧＦ
！ノード１３１，１３２で結合し、終端はＣ０ＮＤｊＥ
ＲＡ １３３とする。
，１１０，１２０に変換され、第８図に示すように、そ
れらのサブターム１０４，１１１゜１２２は、肛ＲＧＦ
！ノード１３１，１３２で結合し、終端はＣ０ＮＤｊＥ
ＲＡ １３３とする。
最後に、５ｕｅ−ＲｏｏＴをＲＯＯＴノードを用いて結
合する、 ＲＯＯＴで結合する時に、各サブネットに共
通して出現しているノードを共通化し、ＦＯＲＫノード
で分岐する。この共通化の例を第９図に示す。第９図に
おいて、ノード１４２，１４６，１．４９は同一のチェ
ックを行なうノードであるから、それらは、共通化され
、ノード１５２となる。
合する、 ＲＯＯＴで結合する時に、各サブネットに共
通して出現しているノードを共通化し、ＦＯＲＫノード
で分岐する。この共通化の例を第９図に示す。第９図に
おいて、ノード１４２，１４６，１．４９は同一のチェ
ックを行なうノードであるから、それらは、共通化され
、ノード１５２となる。
以−ト、ネットワークの生成法について説明した。
次に、生成されたネットワークを用いて条件の成立・不
成立を判定する方法を説明する。
成立を判定する方法を説明する。
ネットワーク番こは、ＲＯＤ丁ノードより現況データを
流し、各ノードでチェックを行ない、Ｃ０ＮＤｊＥＲＡ
まで到達すると、Ｃ０ＮＤｊＦ！ＲＮに記述されている
条件が成立したと判定する。
流し、各ノードでチェックを行ない、Ｃ０ＮＤｊＥＲＡ
まで到達すると、Ｃ０ＮＤｊＦ！ＲＮに記述されている
条件が成立したと判定する。
ネットワークにおいて、ＴＮＴＥＲノードの２つの入力
枝、ＳＵＢｊｔｉＲＭ、 ＭＰ、ＲＧＥノードの２つの
入力枝、Ｃ０ＮＤｊＥＲＡでは、その枝を流れてきた現
況データを記憶する。
枝、ＳＵＢｊｔｉＲＭ、 ＭＰ、ＲＧＥノードの２つの
入力枝、Ｃ０ＮＤｊＥＲＡでは、その枝を流れてきた現
況データを記憶する。
ＣＡｌ１ｊＮＯＤＥ！では、現在、そのサブネットワー
クを通過した、あるいは可能性がある現況データを記憶
する。″通過したあるいは可能性がある現況デ−タ″と
は、■ｌＮＴｌ１！Ｒノードで、チェックが失敗した現
況データ、■５ＵＢｊＦ！ＲＭまで到達した現況データ
である。
クを通過した、あるいは可能性がある現況データを記憶
する。″通過したあるいは可能性がある現況デ−タ″と
は、■ｌＮＴｌ１！Ｒノードで、チェックが失敗した現
況データ、■５ＵＢｊＦ！ＲＭまで到達した現況データ
である。
第１０図を用いて、ネットワークの実行方法を説明する
。
。
このネットワークは、型式がＭＵ１０５であるポンプＡ
と、型式がＦＵｌ、０５であるポンプＢに関して、 条件Ａ ポンプＡの回転数が２６００より大きい。
と、型式がＦＵｌ、０５であるポンプＢに関して、 条件Ａ ポンプＡの回転数が２６００より大きい。
条件Ｂ ポンプＡの回転数が２６００より小さいか、あ
るいは、ポンプＢの回転数よ り小さい。
るいは、ポンプＢの回転数よ り小さい。
の２つの条件を変換した結果である。
初期状態では、このネットワークには、何も記憶されて
いない。まず型式がＭ Ｕ２Ｏ５、回転数が２８００
であるポンプＡの現況データが、ネットワークに流され
たとする。ＲＯＯＴ２０１では、他の分枝点であるＳＯ
Ｂ、、−ＲＯＯＴ２１７をスタックに記憶しＩＮＴＲＡ
ｊ ２０２ノードの処理を行なう、現況データ名はポン
プＡであるので、とのノードの処理は成功し、次のノー
ドであるＩＮＴＲｊＡ ２０３の処理を行なう。型式は
ＭＵ１０５であるのでこのノードの処理は成功し、次の
ＦＯＲＫでは、ＲＯＯＴと同様に、他の分岐先である５
ＩＩＲ−ＲＯＯＴ ２０９をスタックに記憶する。５Ｉ
ＩＢ−ＲＯＯＴ ２０５では、サブネット番号の読み取
りを行なう。次のＴＮＴＲ＾−Ａ２０６でのチェックは
、成功し、ＳＵＢｊＥＲＭ、 ＣＯＮｒｌＪＥＲＭでは
、サブネット番号ＯとポンプＡを（０ポンプＡ）の形式
で記憶する。 ＣＯＮＤＪＥＲＭまで到達したので、条
件Ａが成立したことが判定された。
いない。まず型式がＭ Ｕ２Ｏ５、回転数が２８００
であるポンプＡの現況データが、ネットワークに流され
たとする。ＲＯＯＴ２０１では、他の分枝点であるＳＯ
Ｂ、、−ＲＯＯＴ２１７をスタックに記憶しＩＮＴＲＡ
ｊ ２０２ノードの処理を行なう、現況データ名はポン
プＡであるので、とのノードの処理は成功し、次のノー
ドであるＩＮＴＲｊＡ ２０３の処理を行なう。型式は
ＭＵ１０５であるのでこのノードの処理は成功し、次の
ＦＯＲＫでは、ＲＯＯＴと同様に、他の分岐先である５
ＩＩＲ−ＲＯＯＴ ２０９をスタックに記憶する。５Ｉ
ＩＢ−ＲＯＯＴ ２０５では、サブネット番号の読み取
りを行なう。次のＴＮＴＲ＾−Ａ２０６でのチェックは
、成功し、ＳＵＢｊＥＲＭ、 ＣＯＮｒｌＪＥＲＭでは
、サブネット番号ＯとポンプＡを（０ポンプＡ）の形式
で記憶する。 ＣＯＮＤＪＥＲＭまで到達したので、条
件Ａが成立したことが判定された。
スタックには、ＦＯＲＫの分岐先５ＩＩＲ−ＲＯＯＴ
２０４が記憶されており、この５ＯＢ−ＲＯＯＴ ２０
９より処理を再開する。 ５ＯＢ−ＲＯＯＴ ２０９で
、サブネット番号＃１を取り立し、 ０ＲｊＮ ２ ］
０では、他の分岐であるＩＮＴＥＲ２１２をスタック
に記憶する。ＴＮＴＲＡ２１１は失敗するので、０Ｒｊ
Ｎ ２１０でスタックしたＩＮＴＥＲ２１２より処理を
始める。ＴＮＴＨＲ２１２では、まず、ここまで到達し
た現況データをサブネット番号＃１と、ポンプＡを（１
ポンプＡ）として入力枝２２１に記憶する。ＩＮＴＥＲ
２１２には、ＣＡＮ−ＮＯｒｌＥ ２２２との値の比較
が指示されているが、ＣＡＮ−ＮＯＤＥ ２２２には何
も記憶されていないので、比較する対象がないため失敗
し、ＲＯＯＴ２０１でスタックした５ＯＢ−ＲＯＯＴ２
１７から処理を行なう。
２０４が記憶されており、この５ＯＢ−ＲＯＯＴ ２０
９より処理を再開する。 ５ＯＢ−ＲＯＯＴ ２０９で
、サブネット番号＃１を取り立し、 ０ＲｊＮ ２ ］
０では、他の分岐であるＩＮＴＥＲ２１２をスタック
に記憶する。ＴＮＴＲＡ２１１は失敗するので、０Ｒｊ
Ｎ ２１０でスタックしたＩＮＴＥＲ２１２より処理を
始める。ＴＮＴＨＲ２１２では、まず、ここまで到達し
た現況データをサブネット番号＃１と、ポンプＡを（１
ポンプＡ）として入力枝２２１に記憶する。ＩＮＴＥＲ
２１２には、ＣＡＮ−ＮＯｒｌＥ ２２２との値の比較
が指示されているが、ＣＡＮ−ＮＯＤＥ ２２２には何
も記憶されていないので、比較する対象がないため失敗
し、ＲＯＯＴ２０１でスタックした５ＯＢ−ＲＯＯＴ２
１７から処理を行なう。
５ＩＲ−ＲＯＯＴ２１７では、サブネット番号＃２を読
み出し、次のＩＮＴＲＡｊ ２１８でポンプＢでないた
め失敗する。スタックには、何も残っていないので、″
ポンプＡ”をネットワークに流す処理は終了する。
み出し、次のＩＮＴＲＡｊ ２１８でポンプＢでないた
め失敗する。スタックには、何も残っていないので、″
ポンプＡ”をネットワークに流す処理は終了する。
次に、型式がＦ Ｕ２Ｏ５、回転数が３０００のポン
プＢという現況データがネットワークに流されたとする
。ポンプＡの場合と同様に、ＲＯＯＴ２０１ 。
プＢという現況データがネットワークに流されたとする
。ポンプＡの場合と同様に、ＲＯＯＴ２０１ 。
ＩＮＴＲＡｊ 、失敗、 ５ｔｌＢ−ＲＯＯＴ２１７
、 ＴＮＴＲ＾−Ａ２１８゜ＴＮＴＲＡＪ ２１．９と
処理を行ない５ｕ８−ＴＨＲ１１２２０では、（２ポン
プＢ）が記憶される。次にＭＥＲＧＥ２１５に処理が進
み、入力枝２２４にも同じ情報を記憶し、入力枝２２５
に記憶されている情報と、整合性のチェックを行なうが
、入力枝２２５には、何も記憶されていないため失敗す
る。このサブネット＃２は、ＣＡＮ−ＮＯＤＨを持って
いるため、ＣＡＮ−ＮＯＤＥの処理を行なう。まずＣＡ
Ｎ−ＮＯＩ〕Ｅ！ ２２２にポンプＢを記憶させ、入力
枝２２３を通して、ＩＮＴＩＩ！Ｒ２１２の処理を行な
う。このチェックは成功し、（１ポンプＡ ２ポンプＢ
）の情報を作り。
、 ＴＮＴＲ＾−Ａ２１８゜ＴＮＴＲＡＪ ２１．９と
処理を行ない５ｕ８−ＴＨＲ１１２２０では、（２ポン
プＢ）が記憶される。次にＭＥＲＧＥ２１５に処理が進
み、入力枝２２４にも同じ情報を記憶し、入力枝２２５
に記憶されている情報と、整合性のチェックを行なうが
、入力枝２２５には、何も記憶されていないため失敗す
る。このサブネット＃２は、ＣＡＮ−ＮＯＤＨを持って
いるため、ＣＡＮ−ＮＯＤＥの処理を行なう。まずＣＡ
Ｎ−ＮＯＩ〕Ｅ！ ２２２にポンプＢを記憶させ、入力
枝２２３を通して、ＩＮＴＩＩ！Ｒ２１２の処理を行な
う。このチェックは成功し、（１ポンプＡ ２ポンプＢ
）の情報を作り。
次のノードへ流す、 ＳＵｌｌｊＥｌ（Ｍ ２１４では
この情報を記憶し、ＭＥＲＧＥ ２１５でも、入力枝２
２５にこの情報を記憶する。入力枝２２５では（１ポン
プＡ ２ポンプＢ）の情報が記憶されている。この情報
は、サブネット１をポンプＡが通過するためには、サブ
ネット２のポンプＢが必要であることを示しており、一
方、入力枝２２４では、（２ポンプＢ）が記憶されてお
り、これは、サブネット２をポンプＢが通過したことを
示しているから、ポンプＡとポンプＢの組で整合性が保
たれるため、（１ポンプＡ ２ポンプＢ）の情報が次の
ノードへ流され、ＣＯＮＤｊＨＲＭ ２１６では、この
情報が記憶され、条件Ｂの成立が判定される。
この情報を記憶し、ＭＥＲＧＥ ２１５でも、入力枝２
２５にこの情報を記憶する。入力枝２２５では（１ポン
プＡ ２ポンプＢ）の情報が記憶されている。この情報
は、サブネット１をポンプＡが通過するためには、サブ
ネット２のポンプＢが必要であることを示しており、一
方、入力枝２２４では、（２ポンプＢ）が記憶されてお
り、これは、サブネット２をポンプＢが通過したことを
示しているから、ポンプＡとポンプＢの組で整合性が保
たれるため、（１ポンプＡ ２ポンプＢ）の情報が次の
ノードへ流され、ＣＯＮＤｊＨＲＭ ２１６では、この
情報が記憶され、条件Ｂの成立が判定される。
現況データを変更する場合には、変更前の現況データを
用いて、全く同様にネットワークを通過させ、情報を記
憶している枝から、その現況デーりに関する情報をすべ
て消去した後、新しい現況データをネットワークに流す
。
用いて、全く同様にネットワークを通過させ、情報を記
憶している枝から、その現況デーりに関する情報をすべ
て消去した後、新しい現況データをネットワークに流す
。
本実施例によれば、独立のサブネットを用いているため
に、サブネットを独立のものとして処理でき、複雑な条
件に対してもネットワーク自体の大きさ、記憶するメモ
リ容量、処理量が小さくてすむため高速かつ効率よく条
件の成立・不成立を判定できる。
に、サブネットを独立のものとして処理でき、複雑な条
件に対してもネットワーク自体の大きさ、記憶するメモ
リ容量、処理量が小さくてすむため高速かつ効率よく条
件の成立・不成立を判定できる。
本発明によれば、複雑な条件であっても、条件節を独立
のサブネットワークに変換し、それらをネットワーク化
し、生成されたネットワークを用いて処理を行うことに
より、高速に、条件成立、不成立を判定できるので、条
件判定が必要な名種システム、特に知識ベースシステム
の高速化・効率化の効果がある。
のサブネットワークに変換し、それらをネットワーク化
し、生成されたネットワークを用いて処理を行うことに
より、高速に、条件成立、不成立を判定できるので、条
件判定が必要な名種システム、特に知識ベースシステム
の高速化・効率化の効果がある。
第１図は本実施例のシステム構成の一例を示す図、第２
図は現況データの記法の一例を示す図、第３図は条件の
表現法の一例を示す図、第４図は条件の例を示す図、第
５図は条件のネットワーク変換例の一例を示す図、第６
図は複雑なルールの実例を示す図、第７図は第６図に示
した条件のネットワーク変換例を示す図、第８図はサブ
ネットを１つの条件として結合する例を示す図、第９図
はサブネツｌ−をまとめて１つのネツ１−ワークにする
例を示す図、第１０図はネットワークの１例を（Ｊ見し
兄テ′−り糸 属’ＩＩＩＡ侍イ１θ１（Ａ）
／ ／ ／Ｚ 図 Ａ’ｔＬＺ ｌ、ｉ王ｆａＺ −−−１ｋＩ’ｌ
ｘ ＡＡＬｆａｎ＞生理年月日 ５３３−と
回中云数 ｚ〆ρθ ）Ｌ
−ｕ−％ Ｎ 颯 ＼Ｙ−一
−一旦−’ｌ−−− ［−一−コＦ コロ−一 凹劣３図 墳 ％ ツ 〜 〉 ミ δ
図は現況データの記法の一例を示す図、第３図は条件の
表現法の一例を示す図、第４図は条件の例を示す図、第
５図は条件のネットワーク変換例の一例を示す図、第６
図は複雑なルールの実例を示す図、第７図は第６図に示
した条件のネットワーク変換例を示す図、第８図はサブ
ネットを１つの条件として結合する例を示す図、第９図
はサブネツｌ−をまとめて１つのネツ１−ワークにする
例を示す図、第１０図はネットワークの１例を（Ｊ見し
兄テ′−り糸 属’ＩＩＩＡ侍イ１θ１（Ａ）
／ ／ ／Ｚ 図 Ａ’ｔＬＺ ｌ、ｉ王ｆａＺ −−−１ｋＩ’ｌ
ｘ ＡＡＬｆａｎ＞生理年月日 ５３３−と
回中云数 ｚ〆ρθ ）Ｌ
−ｕ−％ Ｎ 颯 ＼Ｙ−一
−一旦−’ｌ−−− ［−一−コＦ コロ−一 凹劣３図 墳 ％ ツ 〜 〉 ミ δ
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １、データ名およびすくなくとも１個の属性名と、属性
値対とからなる構造体データに対する複数の複合的条件
判定を、該構造体データに対する個々の条件をノードで
あらわしたネットワークに基づいて、該ネットワークの
頂点から逐次行なうシステムにおいて、複合的条件中に
記述されている各構造体データに関する条件節を互いに
独立のサブネットワークに変換し、それらを仮想的ノー
ドを用いることにより１つのネットワークに統合生成し
、統合生成されたネットワークに条件の適合状態に関す
る情報を記憶し、記憶された情報及びネットワーク自体
を用いて条件成立判定をおこなうことを特徴とする複数
条件成立判定方式。 ２、上記仮想的ノードとして候補ノードおよびマージノ
ードを用いることを特徴とする第１項の複数条件成立判
定方式。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60152204A JPH0642199B2 (ja) | 1985-07-12 | 1985-07-12 | 複数条件成立判定方式 |
| US07/368,958 US5146537A (en) | 1985-07-12 | 1989-06-13 | Method for judging whether conditions are satisfied by using a network having a plurality of nodes representing the conditions |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60152204A JPH0642199B2 (ja) | 1985-07-12 | 1985-07-12 | 複数条件成立判定方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6214229A true JPS6214229A (ja) | 1987-01-22 |
| JPH0642199B2 JPH0642199B2 (ja) | 1994-06-01 |
Family
ID=15535335
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60152204A Expired - Lifetime JPH0642199B2 (ja) | 1985-07-12 | 1985-07-12 | 複数条件成立判定方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0642199B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02195432A (ja) * | 1988-12-30 | 1990-08-02 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | データ処理システム及び方法 |
-
1985
- 1985-07-12 JP JP60152204A patent/JPH0642199B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02195432A (ja) * | 1988-12-30 | 1990-08-02 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | データ処理システム及び方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0642199B2 (ja) | 1994-06-01 |
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