JPS6341926A - High speed inference system - Google Patents

High speed inference system

Info

Publication number
JPS6341926A
JPS6341926A JP61185226A JP18522686A JPS6341926A JP S6341926 A JPS6341926 A JP S6341926A JP 61185226 A JP61185226 A JP 61185226A JP 18522686 A JP18522686 A JP 18522686A JP S6341926 A JPS6341926 A JP S6341926A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
rule
fact
flag set
base
state flag
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP61185226A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Masato Nakama
中間 正人
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Casio Computer Co Ltd
Original Assignee
Casio Computer Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Casio Computer Co Ltd filed Critical Casio Computer Co Ltd
Priority to JP61185226A priority Critical patent/JPS6341926A/en
Publication of JPS6341926A publication Critical patent/JPS6341926A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Abstract

PURPOSE:To speed up inference by providing a state flag set that stores effectiveness and failure of a rule in a bit pattern, updating the state flag set with alteration of a fact base, and finding a conflict set that makes the rule effective by examining updated state flag set. CONSTITUTION:A state flag set D stores effectiveness or failure of a premise part of each rule of rule base A for present fact base B in a bit pattern. It is supposed that an inference mechanism C executes a rule, and the fact base is changed thereby. A collation updating means E is started, and the fact related to alteration is collated with conditional factors of the rule premise part and bits indicating effectiveness (concordance with the fact) or failure (discordance with the fact) are written in the state flag set D. A conflict set preparing means F is started, and bit patterns of effectiveness or failure of each rule of the state flag set are examined, and the rule is effective, the rule is put in the conflict set.

Description

【発明の詳細な説明】 [産業上の利用分野] この発明はプロダクションシステムの高速推論方式に関
するもので、エキスパートシステム等の人工知濠の分野
に利用することができる。
[Detailed Description of the Invention] [Industrial Application Field] The present invention relates to a high-speed inference method for production systems, and can be used in the field of artificial intelligence such as expert systems.

[i 1Jlの概要] この発明は、プロダクションルールをファクトベースに
適用して推論を行う、いわゆるプロダクションシステム
の高速推論方式において、それぞれのルールの成立、不
成立をビットパターンで記憶する状態アラグセ−2トを
用意し、ファクトベースの変更に伴って状態フラグセッ
トを更新し、更新された状態フラグセットを検査するこ
とでルールの成立するコンフリクトセットを求めている
ので。
[Overview of i1Jl] This invention is a state analogue storage system that stores the establishment or failure of each rule as a bit pattern in a so-called high-speed inference method for a production system that performs inference by applying production rules to a fact base. By preparing , updating the state flag set according to changes in the fact base, and inspecting the updated state flag set, we are looking for a conflict set that holds the rule.

実行ルールの候補の集まりであるコンフリクトセットを
高速に完成することができ、推論の高速化が図れる。
A conflict set, which is a collection of execution rule candidates, can be completed quickly, and inference can be speeded up.

[従来の技術] エキスハートの知識や濠力をコンピュータ上でインプリ
メントするための有用なツールの1つとして、プロダク
ションシステムもしくはルールベースシステムと呼ばれ
るシステム(以下、プロダクションシステムと総称する
)が開発されている。
[Prior Art] A system called a production system or a rule-based system (hereinafter collectively referred to as the production system) has been developed as one of the useful tools for implementing extractive knowledge and moat skills on a computer. There is.

−mにプロダクションシステムは、「もし・・・・・・
であれば、・・・・・・である」といった前提部と行動
部から成るルールの集合(ルールベース、もしくは単に
プロダクション、ルールと呼ばれる)と、ファクト(事
実や状況、表明)の集合(ファクトベース)と、ルール
をファクトに適用する推論機構とを備えている。推論の
中位は、認知行動サイクルと呼ぶもので、プロダクツ、
ンルールのマツチング(照合)、選択、実行より成る。
-The production system says, ``What if...
A set of rules (referred to as a rule base or simply a production rule) consisting of a premise part and an action part such as "If so, then..." and a set of facts (facts, situations, assertions) (facts). base) and an inference mechanism that applies rules to facts. The middle stage of reasoning is called the cognitive-behavioral cycle, where products,
It consists of matching, selection, and execution of rules.

WE論の高速化をさまたげるI:因はマツチング処理速
度にあり、このため、そのiニー5速化方式も知られて
いる。代表的な高速化方式(例えばRETEMATCH
ER)では、ファクトベースの変更に伴い、ルールの前
提部の評価が容易に行なえるように、 +ii提部の共
通な部分(条件22素)を抽出し、リンクすることでネ
ットワークを形成し、ファクトベースの変更情報(トー
クンと呼ばれる)をネットワークに流すことで照合を行
っている。
I: The reason for hindering the speeding up of the WE theory is the matching processing speed, and for this reason, the i-knee 5-speed method is also known. Typical speed-up methods (e.g. RETEMATCH
In ER), in order to facilitate the evaluation of the antecedent part of a rule due to changes in the fact base, common parts (22 conditions) of the prerequisite part are extracted and linked to form a network. Verification is performed by sending fact-based change information (called a token) to the network.

[発明が解決しようとする問題点] 上記の高速化方式の欠点は、理論上はネットワークに変
更情報を並列に流すことができるが、一般に電子計算機
は逐次処理しか行なえないため、変更情報が到着したと
ころで行う条件判断と情報を流す道すじの制御はどうし
ても逐次処理になってしまう、ということにある。
[Problems to be solved by the invention] The disadvantage of the above-mentioned speed-up method is that although it is theoretically possible to send change information to the network in parallel, computers generally can only process it sequentially, so change information arrives quickly. The problem is that the judgment of conditions and the control of the path of information flow inevitably become sequential processing.

この発明はこのような問題点を解消するためになされた
もので、現在の逐次型電子計算機の待つ特徴を最大限に
生かすことにより、推論速度の高速化をさらに向上させ
ることを課題とする。
This invention was made to solve these problems, and its object is to further increase the speed of inference by making the most of the waiting characteristics of current sequential electronic computers.

[問題点を解決するための手段] 本発明の機走ブロー2り図を第1図に示す0本図におい
て、Aはルールの集合を記憶するルールベース、Bはフ
ァクトの集合を記憶するファクトベース、Cは推論を実
行する推論機構、Dはルール別にルールの前提部の照合
結果をビットパターンで記憶する状態フラグセット、E
はファクトベースが変更された場合、変更に係るファク
トをルールベースAの前提部の条件要素と照合し、照合
結果を示すビットを状態フラグセットに書き込む照合更
新手段、Fは状悪フラグセー2)Dの内容に従ってコン
フリクトセットを作成するコンフリクトセット作成手段
である。
[Means for Solving the Problems] In the machine running blow diagram of the present invention shown in FIG. 1, A is a rule base that stores a set of rules, and B is a fact that stores a set of facts. base, C is an inference mechanism that executes inference, D is a state flag set that stores the matching results of the antecedents of rules in bit patterns for each rule, and E
is a verification update means that, when the fact base is changed, compares the fact related to the change with the condition element of the prerequisite part of rule base A and writes a bit indicating the verification result to the status flag set, F is a status flag set 2)D This is a conflict set creation means that creates a conflict set according to the contents of the conflict set.

[作用] いま、第1図の構成において、状態フラグセットDは、
現在のファクトベースBに対するルールベースAの各ル
ールIij提部の成立の有無をビットパターンで記憶し
ているとする。
[Operation] Now, in the configuration of FIG. 1, the status flag set D is as follows.
It is assumed that whether or not each rule Iij clause of rule base A holds true for current fact base B is stored as a bit pattern.

ここで、推論機構Cがあるルールを実行し、そのためフ
ァクトベースBが変更されたとする。
Now, assume that inference mechanism C executes a certain rule, and as a result, fact base B is changed.

これに対し、照合更新手段Eが起動され、変更に係るフ
ァクトがルール前提部の条件要素と照合され、条件要素
の成立(ファクトと一致)、不成ケ(ファクトと不一致
)を示すビットが状態フラグセットDにどき込まれる。
In response, the verification/updating means E is activated, the fact related to the change is verified against the condition element of the rule premise part, and the bit indicating whether the condition element is met (matches the fact) or fails (does not match the fact) is flagged as a status flag. I am thrown into set D.

状態フラグセラ)Dの更新が完了したら、今度はコンフ
リクトセット作成手段Fが起動され、状丁ffフラグセ
ーyトDの各ルールの成立、不成立のビットパターンが
検査され、ルール成立ならそのルールをコンフリクトセ
ットに入れる。
When the update of the state flag set D is completed, the conflict set creation means F is started, and the bit pattern of whether each rule of the state flag set D is established or not is checked, and if the rule is established, the rule is set as a conflict set. Put it in.

このように、未発IJIにおいては、従来の高速化方式
のように、1つのルールが成立するかしないかを、ネッ
トワーク上において、入Llのノード(ルートノート)
から出口の7−ド(ターミナルノート)に向って逐次、
各要素についての条件判断の実行、情報の伝達を行うこ
とで4成しているのではなく、状y3フラグセットのビ
ットパターンの更新と検査という、逐次型電子計算機向
きの処理で実行しているので、非常に高速になる。
In this way, in unreleased IJI, as in the conventional high-speed method, whether or not one rule holds is determined by checking the input Ll node (root note) on the network.
From there, sequentially towards exit 7-do (terminal note),
This is not done by executing conditional judgments and transmitting information for each element, but by updating and inspecting the bit pattern of the status y3 flag set, which is a process suitable for sequential computers. So it becomes very fast.

状態フラグセットDとしては、項目番号がプロダクショ
ンルールの番号に対応し、それぞれの項[1のビット番
号がルールの条件要素番号に対応し、−項目の長さが逐
次型電子計算機の情報処理中位(ワード)となっている
テーブルで構成すると有利である。この場合、1つのル
ールの成立の有無を1マシンサイクルで検査することが
できる。
In the status flag set D, the item number corresponds to the number of the production rule, the bit number of each item [1 corresponds to the condition element number of the rule, and the length of the - item corresponds to the information processing time of the sequential computer. It is advantageous to configure the table with words. In this case, the validity of one rule can be checked in one machine cycle.

[実施例] 以下、図面を参照してこの発Illの一実施例を説II
する。
[Example] An example of this invention will be described below with reference to the drawings.
do.

:iS1図に、本実施例の全体のハードウェア構成を示
す、プロダクションシステムの推論構成のためのプログ
ラムは内部メモリl記憶されており、CPU2により実
行される。プロダクションシステムのルールベースとフ
ァクトベースは/\−トティスク等の外部メモリ3に保
存されており、ロード指令を介してCPU2により内部
メモリlにロートされる6人力装置4からは各種のコマ
ノド入力が行なわれ、出力装置5には適宜必要な情報が
出力される。
:iS1 Figure 1 shows the overall hardware configuration of this embodiment.A program for the inference configuration of the production system is stored in the internal memory and executed by the CPU2. The rule base and fact base of the production system are stored in an external memory 3 such as a /\-totist, and various command inputs are performed from the six-manpower device 4, which is loaded into the internal memory 1 by the CPU 2 via a load command. Then, necessary information is outputted to the output device 5 as appropriate.

プロダクションシステムのルールベース2は第3図に8
照番号31で示すように、IF(前提部、LH3)とT
HEN (行動部、RH5)とから成るルールの集まり
である。ルールベースに記憶される個々のルールの一例
は第4図に示される。3つのルールが図示されており、
()内が1つの条件要素である0条件要素はオブジェク
ト名(クラス名)とそれに続く属性名と値の列で構成さ
れる。ここでは、条件要素同士はANDで結ばれており
、全ての条件要素が成立しなければ、そのルールは全体
として成立しない。
Rule base 2 of the production system is shown in Figure 3.
As shown by reference number 31, IF (premise part, LH3) and T
It is a collection of rules consisting of HEN (behavior department, RH5). An example of individual rules stored in the rule base is shown in FIG. Three rules are illustrated,
A 0 condition element, in which a condition element is shown in parentheses, is composed of an object name (class name) followed by an attribute name and a value string. Here, the conditional elements are connected with each other by AND, and unless all the conditional elements are satisfied, the rule as a whole does not hold.

なお、OR条件で結合する場合もあるが、これは、ルー
ルを別に設けることで解決できるので閤題解決濠力には
影響しない。
Note that although there are cases where they are combined using an OR condition, this can be solved by providing a separate rule, so it does not affect the problem solving ability.

また、本実施例では1つのルールのもつ条件要しKaに
も制限を加えているが(最大がワード−1)個、こ担も
同様の対処をとることで、実質上、条件要素数に制限が
ないのと等しくなり、問題解決f近方には影響しない。
In addition, in this embodiment, although a limit is placed on the number of condition elements required for one rule (the maximum is word - 1), by taking the same measures for this element, the number of condition elements can be effectively reduced. It is equivalent to having no limit, and does not affect the problem solving f nearness.

第5図に、プロダクションシステムのファクトベース5
1の構成を例示する。ファクトベースの要素は、プロダ
クションルールの条件要素と照合をとり得る形式であり
、したがって、オブジェクト名とそれに続く属性名、値
のペア列で構成される。さらに、本実施例では、照合の
回数を減らすため、各7アク)ff素にポインタ部を設
けており、このポインタ部には、照合回走なルール番号
とその条件要素番号が格納される0例えば、(01、A
I、Vl)のファクト要素のポインタ部には、ルール番
号l1条件要素番号lのペアと、ルール番号2条件要素
番号2のペアが記憶されている。 第4図の行動a’l
l (THEN)(fMODI FYで始まっているが
、これは、ファクトベースの変更を意味しており、例え
ばMOD I FY (01、A3、V3)は、「オブ
ジェクト名が0l−tl’属性名がA3のファクト要素
に対し、その値をV3にする」といった、低味である。
Figure 5 shows the fact base 5 of the production system.
1 is exemplified. The fact-based element is in a format that can be matched with the condition element of the production rule, and therefore consists of an object name followed by an attribute name and value pair sequence. Furthermore, in this embodiment, in order to reduce the number of times of matching, a pointer section is provided for each of the seven (7) ff elements, and this pointer section stores the matching rule number and its condition element number. For example, (01, A
In the pointer section of the fact element of I, Vl), a pair of rule number 11 and condition element number 1 and a pair of rule number 2 and condition element number 2 are stored. Action a'l in Figure 4
l (THEN) (fMODI FY starts with fMODI FY, which means a fact-based change. For example, MOD I FY (01, A3, V3) is "Object name is 0l-tl' Attribute name is For the fact element of A3, set its value to V3.'' This is a poor idea.

このほかにも、MAKE、DELETEその他があるが
、説;」の便宜上、MODIFYのみとしている。
In addition to these, there are MAKE, DELETE, and others, but for the sake of explanation, only MODIFY is used.

本実施例の玉要な要素である状態フラグセット32の構
成を第6図に示す、この状態フラグセットの行番号はル
ール番号に対応し、A番号は条件要素同士に対応してい
る0列の長さは情報処理単位(ワード)となっており、
最終ビットは、そのルールが使用済か否かを示すステー
タスビットである。したがって、1つのルールが持ち得
る最大の条件要素数は(ワード−1)個である。ビット
“O”は成立、ビット“1”は不成立を、a味する0例
えば第1行第1列のビットは“1″として示されている
が、これは、ルールlの条件Wallが不成立であるこ
と、すなわちこの条件要素とマツチするファクト要素が
存在しないことを示している。
The configuration of the status flag set 32, which is an essential element of this embodiment, is shown in FIG. The length of is the information processing unit (word),
The final bit is a status bit that indicates whether the rule is used or not. Therefore, the maximum number of condition elements that one rule can have is (word-1). For example, the bit in the first row and first column is shown as "1", which means that the condition Wall of rule l is not satisfied. This indicates that there is a fact element that matches this condition element.

次に以上のように構成した実施例の動作について、第7
図〜第10図を参照して説明する。
Next, the operation of the embodiment configured as above will be described in the seventh section.
This will be explained with reference to FIGS.

第8図はメインフローで、ルールベースのロードと状態
フラグセットの初期化(71) 、ファクトヘースのロ
ードと状態フラグセットへのi’i キ込み(72)と
を実行することで、推論実行のための準備が完−rする
。認知行動サイクルを栄位として1ft論を実行しく7
3)、成ひするルールがなくなったところで推論が終了
する(74)。
Figure 8 shows the main flow, which executes inference execution by loading the rule base and initializing the state flag set (71), loading the fact base and inserting i'i into the state flag set (72). Preparations for this are completed. Putting the cognitive-behavioral cycle into practice and implementing the 1ft theory 7
3), the inference ends when there are no more successful rules (74).

を二足の初期化(71)では、第7図の61と、第9図
の81に示すように、状態フラグセットのすへてのビッ
トをゼロにし、しかる後、ルールベースを読み込み、条
件要素数だけ上位ビットから1にする(82)、つまり
、条件W、tEはいずれもイぐ敗ケであると仮定するわ
けである。この結果を第7 +4の62に示す。
In the initialization of the two legs (71), all bits of the state flag set are set to zero, as shown in 61 in Fig. 7 and 81 in Fig. 9, and then the rule base is read and the condition is The upper bits are set to 1 by the number of elements (82), that is, it is assumed that conditions W and tE are both negative. This result is shown in No. 7+4, 62.

そして、ファクトベースを読み込む(72)際に、ファ
クトベースのポインタを使って、ファクト・\−スの個
々の要素と各ルールの個々の条件要2しを閃合し、その
結果を状態フラグセットに古き込む、この実施例では、
状態フラグセットは第714の番号63に示すようにな
る(第5図がファクトベースの初期状態であるため)。
Then, when reading the fact base (72), the fact base pointer is used to flash together the individual elements of the fact base with the individual condition requirements of each rule, and the result is set in the state flag. In this example,
The status flag set is as shown in the 714th number 63 (because FIG. 5 is the initial status of the fact base).

続けて行なわれる推論のフローチャートは第1O1−4
に小される。91〜95までが、競合ルール(コンフリ
クトセント)の作成処理であり、ルール香t)を1番I
Iに初期化(91)した少、現在番号のルールの小成ケ
、成ケを閂別するため、状5n+フラグセツトを参照し
、そのビ;・ドパターンがオールOの場合にのみ競合ル
ールに0録しく92.93)、そうでなければ、現在の
ルール香りをインクリメントしく94)、全てのルール
の小成ケ、成ケのY(別が完了するまでくり返す(95
)、1−記の92のところは、大部分の計′Q機の機械
語にある減算命令を用いることで機械語で実現すること
ができる。
The flowchart of the inference that continues is shown in 1O1-4.
It is reduced to 91 to 95 are the process of creating conflict rules (conflict cent).
In order to separate the small and current rules of the current number initialized to I (91), refer to the state 5n+ flag set, and only if the bit pattern is all O, enter the conflicting rule. 0 record (92.93), otherwise increment the current rule scent (94), repeat until all rules are complete (95)
), 1-, 92 can be realized in machine language by using the subtraction instruction found in the machine language of most Q machines.

コンフリクトセットが完成したら、96において、ある
−ャ価方法(例えば条件数が一番多いなどを尺度とする
MEA(1段−目的解析))に従って1つのルールを選
択し、その行動部を実行する(97)、このとき、実行
したルー1しが同一状態で2度実行しないように、状態
フラグセットにおけるこのルールについてのステータス
ビー/ )を“l“にする0本例では、ルール3が成立
するので(第2図の63)、ルール3の行動部MODI
FY(02、AI、V2)が実行され、コノ結果、第5
図のファクトベース中、(02、A1、v4)の?Jが
(02、Al、V2)に変更される。
Once the conflict set is completed, in step 96, one rule is selected according to a certain evaluation method (for example, MEA (first stage objective analysis) with the highest number of conditions as a measure) and its action part is executed. (97), At this time, in order to prevent executed rule 1 from being executed twice in the same state, the status be/ ) for this rule in the status flag set is set to "l". In this example, rule 3 is established. Therefore, the action part MODI of rule 3 (63 in Figure 2)
FY (02, AI, V2) is executed, Kono result, 5th
In the fact base of the figure, (02, A1, v4)? J is changed to (02, Al, V2).

したがって、本例では、ファクトベースに変更があった
ことが確認され(98)、変更に係るファクト歯末(0
2、A1.V2)のポインタ部にあるルールlのfi素
2(1,2)とルール3の要J:l(3,7)のそれぞ
れに対し、変更ファクトfi、G(o2、A I 、 
V 2) ヲllj+、合すセル、ココテは(3、l)
は小成ケだが、(1,2)は成立する。この(1,2)
の条件成ケのビー2ト″O”と(3,1)の条件不成立
のビット“l”を状態フラグセットに占き込む(99)
、この結果、フラグセットは第7図の64に示すように
なる。
Therefore, in this example, it is confirmed that there has been a change in the fact base (98), and the fact tooth end (0
2. A1. Change facts fi, G(o2, A I ,
V 2) Wollj+, the cell to be combined, Kokote is (3, l)
is small, but (1, 2) holds true. This (1,2)
The beat 2 bit "O" that the condition of (3, 1) is satisfied and the bit "l" that the condition of (3,1) is not satisfied are inserted into the status flag set (99)
As a result, the flag set becomes as shown at 64 in FIG.

以りで推論の1サイクルが終わる。このサイクルを繰り
返すと、この実施例では状態フラグセー。
This completes one cycle of inference. When this cycle is repeated, the status flag is cleared in this embodiment.

トは第7図の65.66と変化し、成立するルールがな
くなり推論は終了する。
The number changes to 65 and 66 in FIG. 7, and no rule holds true, and the inference ends.

[発1!1の効果] 以L 、−i述したように1本発明ではプロダクション
ルールの前提部の照合結果をビットパターンで表現して
いるのでプロダクションルールのそれぞれのルールの成
立、不成立を非常に少ない演算回数(ビットパターン長
を情報処理中位に選んだときは、ルールの数)で求める
ことができ、プロダクションシステムの高速化のさまた
げとなっていたコンフリクトセット作成までの処理をス
ピードアップでさ、全体として推論の高速化にJt献す
る。
[Effect of 1!1] As mentioned above, in the present invention, the matching result of the antecedent part of the production rule is expressed as a bit pattern, so it is very difficult to determine whether each rule of the production rule holds true or not. can be calculated with fewer calculations (number of rules when the bit pattern length is set to medium information processing), speeding up the processing up to the creation of conflict sets, which was an impediment to speeding up the production system. As a whole, we contribute to speeding up inference.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図はこの発明の機渣ブロック図、第2図はこの発明
の一実施例のハードウェア構成図、第3図はルールベー
スの各ルールと状態フラグセットとの対応を話す図、第
4図はルールの記述例、第5図はファクトベースの記述
例、第6図は状態フラグセットの構成図、第7図は実施
例の動作に伴う状態フラグセットの遷移図、第8図は実
施例の動作のメインフローチャート、第9図は第8図の
71のフローチャート、第10図は第8図の推論73の
フローチャートである。 2 ・・・・・・CPtJ  、  31 ・・・・・
・ンレールベー ス、  32 ・・・・・・状態フラ
グセット、51・・・・・・ファクトベース。 特許出卯人 カシオ計算機株式会社 ・ワ″−1−・ 二に一二二シ 第 1 図 第2図 第3閃 HEN L−L2 T)IEN (MODIFY (02At V+)  −−−一〇L
−13 T)IEN (M)DIFY  (02Al v2)−−−■第4図 第5図 第6図 ■ 廿 ■ 第7図 第8図
Fig. 1 is a mechanical block diagram of this invention, Fig. 2 is a hardware configuration diagram of an embodiment of this invention, Fig. 3 is a diagram explaining the correspondence between each rule of the rule base and the status flag set, and Fig. 4 The figure shows an example of a rule description, Fig. 5 shows a fact-based description example, Fig. 6 shows a configuration diagram of a state flag set, Fig. 7 shows a transition diagram of a state flag set as the example operates, and Fig. 8 shows an implementation example. The main flowchart of the example operation, FIG. 9 is a flowchart of 71 in FIG. 8, and FIG. 10 is a flowchart of inference 73 in FIG. 2...CPtJ, 31...
- Rail base, 32...Status flag set, 51...Fact base. Patent issued by Casio Computer Co., Ltd. wa''-1-・ 2nd 122nd 1 Figure 2 Figure 3 Flash HEN L-L2 T) IEN (MODIFY (02At V+) ---10L
-13 T)IEN (M)DIFY (02Al v2) ---■Figure 4Figure 5Figure 6■ 廿■ Figure 7Figure 8

Claims (1)

【特許請求の範囲】 ルールの集まりを記憶するルールベースと、ファクトの
集まりを記憶するファクトベースと、ルールをファクト
に適用して推論を行う推論機構とを備えるプロダクショ
ンシステムの高速推論方式において、 上記ルールベースの各ルールの前提部の照合結果をルー
ル別にビットパターンで記憶する状態フラグセットと、 上記ファクトベースが変更された場合に、変更に係るフ
ァクトを上記ルールベースの前提部の条件要素と照合し
、照合結果を示すビットを上記状態フラグセットに書込
む照合更新手段と、 上記照合更新手段により更新された状態フラグセットを
用いてルールの成立するコンフリクトセを有することを
特徴とする高速推論方式。
[Scope of Claims] A high-speed inference method for a production system that includes a rule base that stores a collection of rules, a fact base that stores a collection of facts, and an inference mechanism that performs inference by applying rules to facts, A status flag set that stores the matching result of the antecedent part of each rule in the rule base as a bit pattern for each rule, and when the above fact base is changed, the fact related to the change is checked against the condition element of the antecedent part of the above rule base. A high-speed inference method characterized by comprising a verification update means for writing a bit indicating a verification result into the state flag set, and a conflict section in which a rule is established using the state flag set updated by the verification update means. .
JP61185226A 1986-08-08 1986-08-08 High speed inference system Pending JPS6341926A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP61185226A JPS6341926A (en) 1986-08-08 1986-08-08 High speed inference system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP61185226A JPS6341926A (en) 1986-08-08 1986-08-08 High speed inference system

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPS6341926A true JPS6341926A (en) 1988-02-23

Family

ID=16167081

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP61185226A Pending JPS6341926A (en) 1986-08-08 1986-08-08 High speed inference system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPS6341926A (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6365533A (en) * 1986-09-05 1988-03-24 Toyo Commun Equip Co Ltd Supporting mechanism for high speed conditional evaluation in production system
JPH01229329A (en) * 1988-03-09 1989-09-13 Hitachi Ltd High speed processing system for compile type knowledge processing tool
JPH04504627A (en) * 1989-02-03 1992-08-13 バン・アンド・オルフセン・ホールディング・アクティーゼ・ルスカブ Signal processing device and method

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6365533A (en) * 1986-09-05 1988-03-24 Toyo Commun Equip Co Ltd Supporting mechanism for high speed conditional evaluation in production system
JPH01229329A (en) * 1988-03-09 1989-09-13 Hitachi Ltd High speed processing system for compile type knowledge processing tool
JP2624751B2 (en) * 1988-03-09 1997-06-25 株式会社日立製作所 High-speed inference method for compiled knowledge processing tools
JPH04504627A (en) * 1989-02-03 1992-08-13 バン・アンド・オルフセン・ホールディング・アクティーゼ・ルスカブ Signal processing device and method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Gelernter et al. Empirical explorations of the geometry theorem machine
Forgy Rete: A fast algorithm for the many pattern/many object pattern match problem
Newell et al. A variety op intelligent learning in a general problem solver
Henderson et al. An experiment in structured programming
JPH02109127A (en) Specification processing method
US4937755A (en) Production system for an expert system
Becker The modeling of simple analogic and inductive processes in a semantic memory system
JPS6341926A (en) High speed inference system
US5109523A (en) Method for determining whether data signals of a first set are related to data signal of a second set
US4882691A (en) Caching argument values in pattern-matching networks
US4989162A (en) Method of using an accuracy valve in a conflict resolution of a forward inference
Walsh et al. Automatic Conversion of Programs from Serial to Parallel using Genetic Programming-The Paragen System.
JPS6126112A (en) System for diagnosing abnormality of system
CN112651504B (en) Acceleration method for brain-like simulation compiling based on parallelization
Russell Correctness of the compiling process based on axiomatic semantics
Dewar et al. The elements of SETL style.
Zinoviev Pythonic Programming: Tips for Becoming an Idiomatic Python Programmer
Morazán Turing Machines
Stuckey et al. Semantics for using stochastic constraint solvers in constraint logic programming
Erlebach et al. Efficient learning of One-Variable Patttern Languages From Positive Data
JP2541944B2 (en) Sorting substring combination processing method
JP3307461B2 (en) Inference equipment
Upadhyay et al. Turing Complete Transformers: Two Transformers Are More Powerful Than One
Stueben et al. Expert Advice
JPH02195435A (en) Inference processor