JPS62198931A - 推論方法 - Google Patents
推論方法Info
- Publication number
- JPS62198931A JPS62198931A JP61041234A JP4123486A JPS62198931A JP S62198931 A JPS62198931 A JP S62198931A JP 61041234 A JP61041234 A JP 61041234A JP 4123486 A JP4123486 A JP 4123486A JP S62198931 A JPS62198931 A JP S62198931A
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- JP
- Japan
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- production rule
- production
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- Prior art date
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- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 25
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 83
- 230000003936 working memory Effects 0.000 claims description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Devices For Executing Special Programs (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (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】
産業上の利用分野
本発明は、知識工学の分野における推論方法に係り、特
に、プロダクションルールの品Ｍ９理に好適な推論方法
に関するものである。
に、プロダクションルールの品Ｍ９理に好適な推論方法
に関するものである。
従来の技術 。
近年、推論装置は、知識工学の応用として様々な分野に
おいて新しい手段として注目をあびている。
おいて新しい手段として注目をあびている。
従来、プロダクションルールの品質管理のためには、各
プロダクションルールにプロダクションルールの作成者
、プロダクションルールを作成した日時等の情報を付加
する方法や、誤った推論を行った際に、その都度誤った
推論に導いたプロダクションルールを調べる方法がとら
れてきた。
プロダクションルールにプロダクションルールの作成者
、プロダクションルールを作成した日時等の情報を付加
する方法や、誤った推論を行った際に、その都度誤った
推論に導いたプロダクションルールを調べる方法がとら
れてきた。
発明が解決しようとする問題点
しかしながら上記のような各プロダクションルールにプ
ロダクションルール作成に関する情報を付加する方法で
は、プロダクションルール自体の記述責任を管理するこ
とは可能であっても、実際に使用されるにあたってプロ
ダクションルールの妥当性を管理することはできなかっ
た。また、誤った推論時にプロダクションルールを調べ
る方法では、一連のプロダクションルールのどれが誤っ
た推論に導いたかを一意に決定することはできないとい
う問題点を有していた。
ロダクションルール作成に関する情報を付加する方法で
は、プロダクションルール自体の記述責任を管理するこ
とは可能であっても、実際に使用されるにあたってプロ
ダクションルールの妥当性を管理することはできなかっ
た。また、誤った推論時にプロダクションルールを調べ
る方法では、一連のプロダクションルールのどれが誤っ
た推論に導いたかを一意に決定することはできないとい
う問題点を有していた。
本発明は上記問題点に鑑み、各プロダクションルールに
設けられたプロダクションルールの使用情報によってプ
ロダクションルールの使用上の品質管理を可能とするも
のである。
設けられたプロダクションルールの使用情報によってプ
ロダクションルールの使用上の品質管理を可能とするも
のである。
問題点を解決するための手段
上記問題点を解決するために本発明の推論方法は、専門
知識として条件部と行動部の対として表現された複数の
プロダクションルールと、初期事実及び推論過程におい
て付け加えられた事実を一時格納してお（ワーキング・
メモリーと、前記プロダクションルールの条件部と前記
ワーキング・メモリーの各事実とを比較して推論を行う
推論方法において、前記推論方法を使用した回数を記録
するトータル回数レジスタと、各プロダクションルール
に設けられたプロダクションルールの使用頻度を記録す
る頻度情報レジスタと、各プロダクションルールに設け
られたデバッグのための情報を記録するデバッグ情報レ
ジスタを備えたものである。
知識として条件部と行動部の対として表現された複数の
プロダクションルールと、初期事実及び推論過程におい
て付け加えられた事実を一時格納してお（ワーキング・
メモリーと、前記プロダクションルールの条件部と前記
ワーキング・メモリーの各事実とを比較して推論を行う
推論方法において、前記推論方法を使用した回数を記録
するトータル回数レジスタと、各プロダクションルール
に設けられたプロダクションルールの使用頻度を記録す
る頻度情報レジスタと、各プロダクションルールに設け
られたデバッグのための情報を記録するデバッグ情報レ
ジスタを備えたものである。
作用
本発明は上記した構成によって、トータル回数レジスタ
の値と各プロダクションルールの頻度情報レジスタの値
の比の大きさによって、自動的に使用される割合の低い
プロダクションルールを使用者に知らせることを可能と
し、更にトータル回数レジスタの値と各プロダクション
ルールのデバッグ情報レジスタの値の比によって、自動
的に誤った推論に影響を及ぼすプロダクションルールを
使用者に知らせることを可能としたものである。
の値と各プロダクションルールの頻度情報レジスタの値
の比の大きさによって、自動的に使用される割合の低い
プロダクションルールを使用者に知らせることを可能と
し、更にトータル回数レジスタの値と各プロダクション
ルールのデバッグ情報レジスタの値の比によって、自動
的に誤った推論に影響を及ぼすプロダクションルールを
使用者に知らせることを可能としたものである。
実施例
以下本発明の一実施例の推論方法について、図面を参照
しながら説明する。
しながら説明する。
第１図は本発明の実行例における推論方法の構成を示す
ものである。第１図において、１は知識ベースで専門知
識を条件部と行動部の対（プロダクションルール）とし
て表現し、格納してお（格納場所である。第２図は知識
ベース１の内部構成を示すものであり、各プロダクショ
ンルールには頻度情報レジスタ２１とデバッグ情報レジ
スタ２２がプロダクションルールの使用情報の格納場所
として用意されている。頻度情報レジスタ２１は、最初
はＯに設定されており最終の推論結果が得られた際に、
その推論結果を導くのに寄与したプロダクションルール
に対して、＋１だけ増加させられる。
ものである。第１図において、１は知識ベースで専門知
識を条件部と行動部の対（プロダクションルール）とし
て表現し、格納してお（格納場所である。第２図は知識
ベース１の内部構成を示すものであり、各プロダクショ
ンルールには頻度情報レジスタ２１とデバッグ情報レジ
スタ２２がプロダクションルールの使用情報の格納場所
として用意されている。頻度情報レジスタ２１は、最初
はＯに設定されており最終の推論結果が得られた際に、
その推論結果を導くのに寄与したプロダクションルール
に対して、＋１だけ増加させられる。
デバッグ情報レジスタ２２は、最初はＯに設定されてお
り推論結果に対して利用者がその推論結果が誤っている
と判断した際に、その誤った推論を導いたプロダクショ
ンルールに対して、＋１だけ増加させられる。ワーキン
グ・メモリー３は、最初に与えられた事実や推論によっ
て付け加えられた事実を格納しておく一時バッファで推
論を実行している間、その内容が刻々と変化する。推論
部２は、知識ベース１中の各プロダクションルールの条
件部とワーキング・メモリー３の各事実とのマツチング
を行い、マツチングに成功したプロダクションルールの
中から１つのプロダクションルールを選択してそのプロ
ダクションルールの実行部を実行する。５は入出力装置
で初期状態の入力や推論結果の表示を行う。６はトータ
ル回数し、ジスタで、最初はＯに設定されており一連の
推論が実行され推論結果が得られた際に、＋１だけ増加
させられる。従って、６は本装置を使用した回数を記録
するレジスタである。
り推論結果に対して利用者がその推論結果が誤っている
と判断した際に、その誤った推論を導いたプロダクショ
ンルールに対して、＋１だけ増加させられる。ワーキン
グ・メモリー３は、最初に与えられた事実や推論によっ
て付け加えられた事実を格納しておく一時バッファで推
論を実行している間、その内容が刻々と変化する。推論
部２は、知識ベース１中の各プロダクションルールの条
件部とワーキング・メモリー３の各事実とのマツチング
を行い、マツチングに成功したプロダクションルールの
中から１つのプロダクションルールを選択してそのプロ
ダクションルールの実行部を実行する。５は入出力装置
で初期状態の入力や推論結果の表示を行う。６はトータ
ル回数し、ジスタで、最初はＯに設定されており一連の
推論が実行され推論結果が得られた際に、＋１だけ増加
させられる。従って、６は本装置を使用した回数を記録
するレジスタである。
以上のように構成された推論方法について、以下第１図
及び第２図、第３図を用いてその動作を説明する。
及び第２図、第３図を用いてその動作を説明する。
以下に本発明の第１の動作例について図面を参照しなが
ら説明する。第３図は、知識ベース管理部４において、
推論に寄与する割合が少ないプロダクションルールを検
出するための制御手段を示したものである。各プロダク
ションルールについて、トータル回数レジスタ６の値と
閾値Ｑ１を比較しく３１） 、闇値０１以下であれば、
推論へのプロダクションルールの寄与度を判定するには
本装置を使用した回数が少ないと判断し何も処理をせず
に終了する。もし、トータル回数レジスタ６の値が閾値
Ｑ、を超えれば、各プロダクションルールについて 頻度情報レジスタ２１の値 トータル回数レジスタ６の値 を計算する（計算した値をＸとする＞ （３２）。閾
値Ｑ１は使用者によって任意に設定できる。次に、Ｘと
閾値Ｑ２を比較しく３３） 、ｘが閾値Ｑ２以下であれ
ば、そのプロダクションルールは利用されることが少な
いと判断し、入出力装置５ヘプロダクシヨンルールと警
告メツセージを出力しく３４）終了する。Ｘが閾値Ｑ２
より大きければ、そのプロダクションルールは推論に寄
与していると判断し何も処理をせずに終了する。閾値Ｑ
２は利用者によって任意に設定できる。
ら説明する。第３図は、知識ベース管理部４において、
推論に寄与する割合が少ないプロダクションルールを検
出するための制御手段を示したものである。各プロダク
ションルールについて、トータル回数レジスタ６の値と
閾値Ｑ１を比較しく３１） 、闇値０１以下であれば、
推論へのプロダクションルールの寄与度を判定するには
本装置を使用した回数が少ないと判断し何も処理をせず
に終了する。もし、トータル回数レジスタ６の値が閾値
Ｑ、を超えれば、各プロダクションルールについて 頻度情報レジスタ２１の値 トータル回数レジスタ６の値 を計算する（計算した値をＸとする＞ （３２）。閾
値Ｑ１は使用者によって任意に設定できる。次に、Ｘと
閾値Ｑ２を比較しく３３） 、ｘが閾値Ｑ２以下であれ
ば、そのプロダクションルールは利用されることが少な
いと判断し、入出力装置５ヘプロダクシヨンルールと警
告メツセージを出力しく３４）終了する。Ｘが閾値Ｑ２
より大きければ、そのプロダクションルールは推論に寄
与していると判断し何も処理をせずに終了する。閾値Ｑ
２は利用者によって任意に設定できる。
以上のように本動作例によれば、推論を行った回数を記
録するトータル回数レジスタと、各プロダクションルー
ルにプロダクションルールの使用頻度を記録する頻度情
報レジスタを備えることにより、推論に寄与することの
少ないプロダクションルールを、自動的に検出すること
が可能となる。
録するトータル回数レジスタと、各プロダクションルー
ルにプロダクションルールの使用頻度を記録する頻度情
報レジスタを備えることにより、推論に寄与することの
少ないプロダクションルールを、自動的に検出すること
が可能となる。
以下に本発明の第２の動作例について図面を参照しなが
ら説明する。第４図は、知識ベース管理部４において、
間違った推論に寄与する割合の多いプロダクションルー
ルを検出するための誤プロダクションルール検出手段を
示すものである。各プロダクションルールについて、頻
度情報レジスタ２１の値と閾値Ｑ３を比較しく４１）
、閾値Ｑ、以下であれば、そのプロダクションルールが
誤った推論に影響を及ぼしているかどうかを判断するに
はプロダクションルールの利用率が悪いので、このプロ
ダクションルールについては何も処理を行わずに終了す
る。もし頻度情報レジスタ２１の値が閾値Ｑ３を超えれ
ば、 デバ・ノブ情報レジスタ２２の値 頻度情報レジスタ２１の値 を計算する（計算した値をｙとする） （４２）。閾
値Ｑ３は利用者によって任意に設定できる。次に、ｙと
閾値Ｑ４を比較しく４３） 、ｙが閾値０４以上であれ
ば、そのプロダクションルールは間違った推論に用いら
れることが多いと判断し、入出力装置５ヘプロダクシヨ
ンルールと警告メツセージを出力しく４４）終了する。
ら説明する。第４図は、知識ベース管理部４において、
間違った推論に寄与する割合の多いプロダクションルー
ルを検出するための誤プロダクションルール検出手段を
示すものである。各プロダクションルールについて、頻
度情報レジスタ２１の値と閾値Ｑ３を比較しく４１）
、閾値Ｑ、以下であれば、そのプロダクションルールが
誤った推論に影響を及ぼしているかどうかを判断するに
はプロダクションルールの利用率が悪いので、このプロ
ダクションルールについては何も処理を行わずに終了す
る。もし頻度情報レジスタ２１の値が閾値Ｑ３を超えれ
ば、 デバ・ノブ情報レジスタ２２の値 頻度情報レジスタ２１の値 を計算する（計算した値をｙとする） （４２）。閾
値Ｑ３は利用者によって任意に設定できる。次に、ｙと
閾値Ｑ４を比較しく４３） 、ｙが閾値０４以上であれ
ば、そのプロダクションルールは間違った推論に用いら
れることが多いと判断し、入出力装置５ヘプロダクシヨ
ンルールと警告メツセージを出力しく４４）終了する。
ｙが閾値Ｑ４より小さければ、そのプロダクションルー
ルは間違った推論に用いられることは少ないと判断して
何も処理せずに終了する。閾値Ｑ４は利用者によって任
意に設定できる。
ルは間違った推論に用いられることは少ないと判断して
何も処理せずに終了する。閾値Ｑ４は利用者によって任
意に設定できる。
以上のように本動作例によれば、各プロダクションルー
ルにプロダクションルールの使用頻度を記録する頻度情
報レジスタと、デバッグのための情報を記録するデバッ
グ情報レジスタを備えることにより、誤った推論に影響
を及ぼしているプロダクションルールを自動的に検出す
ることが可能となる。
ルにプロダクションルールの使用頻度を記録する頻度情
報レジスタと、デバッグのための情報を記録するデバッ
グ情報レジスタを備えることにより、誤った推論に影響
を及ぼしているプロダクションルールを自動的に検出す
ることが可能となる。
発明の効果
以上のように本発明は、推論を行った回数を記録するト
ータル回数レジスタと、各プロダクションルールにプロ
ダクションルールの使用頻度ヲ記録する頻度情報レジス
タと、各プロダクションルールにデバッグのための情報
を記録するデバッグ情報レジスタを設けることにより、
プロダクションルールの品質管理に有益な手段を提供す
ることができる。
ータル回数レジスタと、各プロダクションルールにプロ
ダクションルールの使用頻度ヲ記録する頻度情報レジス
タと、各プロダクションルールにデバッグのための情報
を記録するデバッグ情報レジスタを設けることにより、
プロダクションルールの品質管理に有益な手段を提供す
ることができる。
第１図は本発明の全体構成を示す構成図、第２図は知識
ベースの構成を示す構成図、第３図、第４図は本発明の
制御手段を示すフロー図である。 ■・・・・・・知識ベース、２・・・・・・推論部、３
・・・・・・ワーキング・メモリー、６・・・・・・ト
ータル回数レジスタ、２１・・・・・・頻度情報レジス
タ、２２・・・・・・デバッグ情７ｕレジスタ。 代理人の氏名 弁理士 中尾敏男 はか１名第１図 第２図 第３図 第４図
ベースの構成を示す構成図、第３図、第４図は本発明の
制御手段を示すフロー図である。 ■・・・・・・知識ベース、２・・・・・・推論部、３
・・・・・・ワーキング・メモリー、６・・・・・・ト
ータル回数レジスタ、２１・・・・・・頻度情報レジス
タ、２２・・・・・・デバッグ情７ｕレジスタ。 代理人の氏名 弁理士 中尾敏男 はか１名第１図 第２図 第３図 第４図
Claims (3)
- （１）専門知識として条件部と行動部の対として表現さ
れた複数のプロダクションルールと、初期事実及び推論
過程において付け加えられた事実を一時格納しておくワ
ーキング・メモリーと、前記プロダクションルールの条
件部と前記ワーキング・メモリーの各事実とを比較して
推論を行う推論方法において、前記推論方法を使用した
回数を記録するトータル回数レジスタと、前記各プロダ
クションルールに設けられた前記プロダクションルール
の使用頻度を記録する頻度情報レジスタと、前記各プロ
ダクションルールに設けられたデバッグのための情報を
記録するデバッグ情報レジスタとを備えたことを特徴と
する推論方法。 - （２）トータル回数レジスタの値と各プロダクションル
ールの頻度情報レジスタの値の比の大きさによって、自
動的に使用される割合の低いプロダクションルールを使
用者に知らせる手段を有することを特徴とする特許請求
の範囲第（１）項記載の推論方法。 - （３）デバッグ情報レジスタが誤った推論を行った場合
にその推論を導いたプロダクションルールに対して更新
されるものであり、トータル回数レジスタの値と各プロ
ダクションルールのデバッグ情報レジスタの値の比によ
って、自動的に誤った推論に影響を及ぼす前記プロダク
ションルールを使用者に知らせる手段を有することを特
徴とする特許請求の範囲第（１）項記載の推論方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61041234A JPS62198931A (ja) | 1986-02-26 | 1986-02-26 | 推論方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61041234A JPS62198931A (ja) | 1986-02-26 | 1986-02-26 | 推論方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62198931A true JPS62198931A (ja) | 1987-09-02 |
Family
ID=12602723
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61041234A Pending JPS62198931A (ja) | 1986-02-26 | 1986-02-26 | 推論方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS62198931A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02272638A (ja) * | 1989-04-14 | 1990-11-07 | Omron Corp | ファジィ推論ルールの解析装置 |
| JPH03204032A (ja) * | 1989-12-29 | 1991-09-05 | Nec Corp | プロダクションルール構築法 |
-
1986
- 1986-02-26 JP JP61041234A patent/JPS62198931A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02272638A (ja) * | 1989-04-14 | 1990-11-07 | Omron Corp | ファジィ推論ルールの解析装置 |
| JP2560831B2 (ja) * | 1989-04-14 | 1996-12-04 | オムロン株式会社 | ファジィ推論ルールの解析装置 |
| JPH03204032A (ja) * | 1989-12-29 | 1991-09-05 | Nec Corp | プロダクションルール構築法 |
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