JP3095532B2 - Expert system - Google Patents
Expert systemInfo
- Publication number
- JP3095532B2 JP3095532B2 JP04156777A JP15677792A JP3095532B2 JP 3095532 B2 JP3095532 B2 JP 3095532B2 JP 04156777 A JP04156777 A JP 04156777A JP 15677792 A JP15677792 A JP 15677792A JP 3095532 B2 JP3095532 B2 JP 3095532B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- inference
- knowledge base
- execution condition
- expert system
- result
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、例えば医療、工業、商
業、その他各種の設計、計画、診断等の問題解決に利用
されるエキスパートシステムに係り、特に大規模なプラ
ント等を対象とする大規模エキスパートシステムを実現
する際に、知識ベースの分散化を図り、エキスパートシ
ステムを実行する時の状況や環境によって変化する実行
条件を満たすように、柔軟に分割した知識ベースの中か
ら取捨選択しつつ推論を実行するエキスパートシステム
に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an expert system used for solving problems such as medical, industrial, commercial, and various other design, planning, and diagnosis, and particularly relates to a large-scale plant and the like. When implementing a scaled expert system, the knowledge base should be decentralized and flexibly selected from knowledge bases that are divided into flexible ones to satisfy the execution conditions that vary depending on the situation and environment when the expert system is executed. An expert system for performing inference.
【０００２】[0002]
【従来の技術】一般に、この種のエキスパートシステム
は、ある特定分野の専門家と同等の問題解決能力を持っ
た知識ベースがあらかじめ設定され、入力データに基づ
いて関連する知識ベースを参照しながら、推論エンジン
によって推論を実行することにより、特定分野の問題解
決を行なうものである。2. Description of the Related Art Generally, an expert system of this kind has a knowledge base having a problem-solving ability equivalent to that of an expert in a particular field set in advance and refers to a related knowledge base based on input data. Executing inference by an inference engine solves a problem in a specific field.
【０００３】このようなエキスパートシステムは、通
常、あらかじめ使用される状況を想定して知識ベースが
構築される。すなわち、問題解決に要する時間（推論時
間）や、導出された解の質や内容のレベル、表現形式
（推論結果の精度や形態）は、知識ベースの作成時に重
要な条件として設定され、固定される。[0003] In such an expert system, a knowledge base is usually constructed on the assumption that the system is used in advance. That is, the time required for problem solving (inference time), the quality and level of the derived solution, and the expression format (accuracy and form of the inference result) are set and fixed as important conditions when creating the knowledge base. You.
【０００４】例えば、エキスパートシステムを事故解析
に用いる場合には、推論時間は数時間かかってもよい
が、得られる結果の質としてはその知識ベースの持つ最
上級のものを求めたいであるとか、他方、エキスパート
システムを運転支援に用いる場合には、推論結果をリア
ルタイムに用いるため、推論時間は数分以内であり、得
られる結果の質としては、最善解でなくても実施可能な
解（有効な解）であればよいということである。[0004] For example, when an expert system is used for accident analysis, the inference time may take several hours, but the quality of the obtained result is required to be the highest in the knowledge base. On the other hand, when the expert system is used for driving assistance, inference results are used in real time, so the inference time is within several minutes, and the quality of the obtained results is a solution that can be implemented even if it is not the best solution ( Any valid solution).
【０００５】ところで、このようなエキスパートシステ
ムにおいて、その使用される環境や状況に依存して知識
ベースを作成することは、同種のエキスパートシステム
を異なる環境でそのまま使用することはできず、その都
度、知識ベースの一部作り直しが余儀なくされる。By the way, in such an expert system, creating a knowledge base depending on the environment or situation in which the expert system is used cannot use the same expert system in a different environment as it is. Part of the knowledge base must be rebuilt.
【０００６】また、エキスパートシステムの使用される
状況が、ダイナミックに変化するような場合、すなわ
ち、異常事態が発生して少しでも早く推論結果を得たい
ような危険回避優先の状況があったり、通常の状態では
できるだけ最良の推論結果を得たいような経済性優先の
状況があったりする場合には、エキスパートシステム本
来の能力を十分に発揮することができないという問題が
ある。In addition, when the situation in which the expert system is used changes dynamically, that is, there is a situation where priority is given to danger avoidance in which an abnormal situation occurs and it is desired to obtain an inference result as soon as possible. In such a situation, there is a problem that the expert system cannot fully exhibit its original ability in a case where there is a situation of giving priority to economics to obtain the best possible inference result.
【０００７】[0007]
【発明が解決しようとする課題】以上のように、従来の
エキスパートシステムにおいては、その知識ベースを作
成する時に、ある特定の使用条件に固定して知識の収
集、構成を行なっていることから、同じエキスパートシ
ステムを他の使用条件にはそのまま適用することができ
なかったり、使用状況が連続的に推移していくような状
況では、エキスパートシステムから満足な推論結果が得
られないという問題があった。As described above, in the conventional expert system, when the knowledge base is created, knowledge is fixed and fixed to a specific use condition, and knowledge is collected and configured. In the situation where the same expert system cannot be applied to other usage conditions as it is, or the usage situation changes continuously, there was a problem that satisfactory inference results could not be obtained from the expert system. .
【０００８】本発明の目的は、推論実行の都度使用条件
を評価して、常に周囲の環境条件に側したレベルで推論
結果を導出することが可能な極めて信頼性の高いエキス
パートシステムを提供することにある。An object of the present invention is to provide an extremely reliable expert system capable of evaluating usage conditions each time an inference is executed and constantly deriving an inference result at a level corresponding to the surrounding environmental conditions. It is in.
【０００９】[0009]
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに本発明では、入力データに基づいて知識ベースを活
用して推論を実行し推論結果を得るエキスパートシステ
ムにおいて、推論が実行される条件を基準として、知識
ベースが浅い知識から深い知識までの複数のレベルに分
割して格納されている知識ベース格納手段と、実行条件
を入力し、当該実行条件が実行可能領域内であるか否か
の妥当性を判定する実行条件評価機構と、実行条件評価
機構により実行条件が妥当であることが判定されると、
当該実行条件に基づいて知識ベース格納手段に格納され
ている知識ベースの中から実際に推論に用いる知識ベー
スを抽出し、カレント知識ベースを生成する知識ベース
選択管理機構と、入力データに基づいて、カレント知識
ベースを参照して推論を実行し、実行条件に応じた推論
結果を導出し出力する推論機構とを備えて構成してい
る。According to the present invention, there is provided an expert system for executing inference by utilizing a knowledge base based on input data and obtaining an inference result. A knowledge base storing means in which the knowledge base is divided into a plurality of levels from shallow knowledge to deep knowledge, and execution conditions are input, and whether the execution conditions are within an executable area When an execution condition evaluation mechanism that determines the validity of the execution condition evaluation mechanism determines that the execution condition is valid,
Based on the execution conditions, a knowledge base actually used for inference is extracted from the knowledge base stored in the knowledge base storage means, and a knowledge base selection management mechanism for generating a current knowledge base, and based on the input data, And an inference mechanism that executes inference with reference to the current knowledge base, derives and outputs an inference result according to the execution condition.
【００１０】ここで、特に上記エキスパートシステムに
おいて、推論機構における推論実行時の推論時間と推論
結果精度のレベルを実行条件実績として保存する実行条
件実績データベースを付加し、実行条件評価機構におけ
る実行条件の妥当性の判定を前記実行条件実績データベ
ースを参照して行なうようにしている。Here, in the above expert system, an execution condition result database for storing the inference time and the level of accuracy of the inference result at the time of execution of the inference by the inference mechanism as the execution condition result is added. The validity is determined with reference to the execution condition result database.
【００１１】[0011]
【作用】従って、本発明のエキスパートシステムにおい
ては、以上のような手段を講じたことにより、与えられ
た実行条件が、実行条件評価機構でその実行条件の妥当
性が判定され、もし実行可能であれば次の推論実行過程
に移行し、実行不可能であれば、推論実行は中止され、
その旨が外部にアナウンスされる。Therefore, in the expert system of the present invention, by taking the above measures, the given execution condition is judged validity of the execution condition by the execution condition evaluation mechanism. If there is, the process proceeds to the next inference execution process, and if it cannot be executed, the inference execution is stopped,
That fact is announced outside.
【００１２】実行可能と判定されたならば、知識ベース
選択管理機構で知識ベース格納手段の中から、与えられ
た実行条件に側した知識ベースが選択され、今回用のカ
レント知識ベースが生成される。そして、推論機構で
は、このカレント知識ベースを用いて、入力データに基
づいて推論が実行され、与えられた実行条件を満たす範
囲で推論結果が求められる。これにより、問題解決の諸
条件に側したレベルで推論結果を得ることができる。If it is determined that the execution is executable, a knowledge base corresponding to the given execution condition is selected from the knowledge base storage means by the knowledge base selection management mechanism, and a current knowledge base for this time is generated. . The inference mechanism executes inference based on the input data using the current knowledge base, and obtains an inference result in a range satisfying a given execution condition. As a result, an inference result can be obtained at a level corresponding to various conditions of problem solving.
【００１３】[0013]
【実施例】以下、本発明の一実施例について図面を参照
して詳細に説明する。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings.
【００１４】図１は、本発明によるエキスパートシステ
ムの全体構成例を示す機能ブロック図である。すなわ
ち、本実施例のエキスパートシステム１は、知識ベース
格納手段である知識ベースディクショナリ２と、実行条
件評価機構３と、知識ベース選択管理機構である知識ベ
ース選択マネージャ４と、推論機構である推論エンジン
５と、実行条件実績データベース（ＤＢ）６とから構成
している。FIG. 1 is a functional block diagram showing an example of the overall configuration of an expert system according to the present invention. That is, the expert system 1 of the present embodiment includes a knowledge base dictionary 2 as knowledge base storage means, an execution condition evaluation mechanism 3, a knowledge base selection manager 4 as a knowledge base selection management mechanism, and an inference engine as an inference mechanism. 5 and an execution condition result database (DB) 6.
【００１５】ここで、知識ベースディクショナリ２は、
推論が実行される条件を基準として、知識ベースが浅い
知識から深い知識までの複数のレベルに分割して格納さ
れているものである。Here, the knowledge base dictionary 2 is:
The knowledge base is divided into a plurality of levels from shallow knowledge to deep knowledge and stored based on the conditions under which inference is performed.
【００１６】また、実行条件評価機構３は、実行条件を
入力し、この実行条件が実行可能領域内であるか否かの
妥当性を、実行条件実績データベース６を参照して判定
するものである。The execution condition evaluation mechanism 3 inputs an execution condition and determines whether or not the execution condition is within an executable area with reference to the execution condition result database 6. .
【００１７】さらに、知識ベース選択マネージャ４は、
実行条件評価機構３により実行条件が妥当であることが
判定されると、この実行条件に基づいて知識ベースディ
クショナリ２に格納されている知識ベースの中から実際
に推論に用いる知識ベースを抽出し、カレント知識ベー
ス７を生成するものである。一方、推論エンジン５は、
入力データに基づいて、カレント知識ベース７を参照し
て推論を実行し、実行条件に応じた推論結果を導出し出
力するものである。また、実行条件実績データベース６
は、推論エンジン５における推論実行時の推論時間と推
論結果精度のレベルを実行条件実績として保存するもの
である。次に、図２は上記エキスパートシステム１を搭
載した計算機システムの構成例を示すブロック図であ
る。Further, the knowledge base selection manager 4
When the execution condition evaluation mechanism 3 determines that the execution condition is valid, a knowledge base actually used for inference is extracted from the knowledge base stored in the knowledge base dictionary 2 based on the execution condition, The current knowledge base 7 is generated. On the other hand, the inference engine 5
Based on the input data, inference is performed with reference to the current knowledge base 7, and an inference result corresponding to the execution condition is derived and output. In addition, the execution condition result database 6
Saves the inference time and the level of the inference result accuracy at the time of inference execution in the inference engine 5 as execution condition results. Next, FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of a computer system equipped with the expert system 1.
【００１８】図２において、計算機システムは、推論実
行時に必要な入力データを取り込む通信エンターフェイ
ス８と、推論の実行条件を取り込む入力装置９と、知識
ベースディクショナリ２、カレント知識ベース７、実行
条件実績データベース６、通信エンターフェイス８や入
力装置９により取り込まれた各種のデータ、および推論
実行結果のデータ等を格納するための補助記憶装置１０
と、この補助記憶装置１０に格納されている知識ベース
や各種データに基づいて、推論を実行しながら推論結果
を得る演算制御装置１１と、知識ベースを登録、編集し
たり、推論実行中に各種パラメータを入力するためのキ
ーボード１２と、その内容を表示するＣＲＴ表示装置１
３と、知識ベースや推論結果等を印字するプリンタ１４
とにより構成される。なお、演算制御装置１１は、推論
結果をＣＲＴ表示装置１３やプリンタ１４に出力するば
かりでなく、その他のシステムにも出力するようになっ
ている。次に、以上のように構成した本実施例のエキス
パートシステム１の作用について、図３ないし図８を用
いて説明する。In FIG. 2, the computer system includes a communication interface 8 for taking in input data necessary for inference execution, an input device 9 for taking inference execution conditions, a knowledge base dictionary 2, a current knowledge base 7, and an execution condition result. An auxiliary storage device 10 for storing a database 6, various data taken in by a communication interface 8 and an input device 9, data of an inference execution result, and the like.
And an arithmetic and control unit 11 that obtains an inference result while executing inference based on the knowledge base and various data stored in the auxiliary storage device 10, and registers and edits the knowledge base and performs various operations during inference execution. Keyboard 12 for inputting parameters and CRT display device 1 for displaying the contents
3 and a printer 14 for printing knowledge bases, inference results, etc.
It is composed of The arithmetic and control unit 11 outputs the inference result not only to the CRT display device 13 and the printer 14 but also to other systems. Next, the operation of the thus configured expert system 1 of the present embodiment will be described with reference to FIGS.
【００１９】図１および図２において、知識ベースディ
クショナリ２には、図３に示すように、知識ベースが、
浅い知識から深い知識までの複数（ｎ）レベルの知識べ
ースモジュール１５に分割して格納されている。In FIGS. 1 and 2, the knowledge base dictionary 2 contains a knowledge base as shown in FIG.
It is divided and stored in a plurality (n) -level knowledge base modules 15 from shallow to deep knowledge.
【００２０】いま、このような状態で、今回の実行条件
が設定されると、その実行条件が実行条件評価機構３に
より妥当か否かが判定される。その結果、この実行条件
が実行可能の場合には、知識ベース選択マネージャ４に
よりその実行条件に側して、知識ベースディクショナリ
２内のどのレベルの知識モジュールベース１５が必要で
あるかが判定され、該当の知識モジュールベース１５が
選択、抽出され、カレント知識ベース７として生成され
る。図４は、実行条件評価機構３の内部アルゴリズムを
示すフロー図である。When the current execution condition is set in such a state, the execution condition evaluation mechanism 3 determines whether the execution condition is appropriate. As a result, if the execution condition is executable, the knowledge base selection manager 4 determines which level of the knowledge module base 15 in the knowledge base dictionary 2 is necessary in relation to the execution condition, The corresponding knowledge module base 15 is selected and extracted, and is generated as the current knowledge base 7. FIG. 4 is a flowchart showing an internal algorithm of the execution condition evaluation mechanism 3.
【００２１】すなわち、推論結果の精度レベルや推論終
了までの時間、コスト、労力等からなる実行条件が入力
されると、実行条件実績データベース６に格納されたデ
ータにより作成された、図５に示すような推論結果精度
レベル−推論時間相関曲線を参照して、与えられた実行
条件が実行可能領域内か否かが判定される。その結果、
実行可能であれば、知識ベース選択マネージャ４に実行
指令が発行され、また実行不可能であれば、ＣＲＴ表示
装置１３やプリンタ１４にその旨のメッセージが出力さ
れる。また、図６は知識ベース選択マネージャ４の内部
アルゴリズムを示す図である。That is, when an execution condition including an accuracy level of an inference result, a time until completion of the inference, cost, labor, and the like is input, FIG. 5 is created based on data stored in the execution condition result database 6. With reference to such an inference result accuracy level-inference time correlation curve, it is determined whether or not the given execution condition is within the executable area. as a result,
If it can be executed, an execution command is issued to the knowledge base selection manager 4, and if it cannot be executed, a message to that effect is output to the CRT display device 13 and the printer 14. FIG. 6 is a diagram showing an internal algorithm of the knowledge base selection manager 4.
【００２２】すなわち、実行条件評価機構３から実行指
令と実行条件を受領すると、その実行条件の中で、推論
時間と推論結果の精度とのいずれを優先させるのかが判
別される。その結果、もし推論時間を優先させるのであ
れば、図７に示すような知識ベースレイヤーと平均推論
時間との相関グラフに基づいて、知識ベースレイヤーの
どのレベルまでの知識ベースモジュール１５を用いるの
かが決定される。That is, when the execution command and the execution condition are received from the execution condition evaluation mechanism 3, it is determined which one of the inference time and the accuracy of the inference result is prioritized in the execution condition. As a result, if the inference time is prioritized, it is determined to which level of the knowledge base layer to use the knowledge base module 15 based on the correlation graph between the knowledge base layer and the average inference time as shown in FIG. It is determined.
【００２３】一方、推論結果の精度を優先させるのであ
れば、図８に示すような知識ベースレイヤーと推論結果
精度レベルとの相関グラフに基づいて、知識ベースレイ
ヤーのどのレベルまでの知識ベースモジュール１５を用
いるのかが決定される。On the other hand, if the accuracy of the inference result is prioritized, the knowledge base module 15 up to which level of the knowledge base layer is determined based on the correlation graph between the knowledge base layer and the inference result accuracy level as shown in FIG. Is determined.
【００２４】以上のようにして決定された知識ベースレ
イヤーのレベルに基づいて、知識ベースディクショナリ
２から知識ベースモジュール１５が抽出され、カレント
知識ベース７が生成される。その後、知識ベース選択マ
ネージャ４から、推論実行指令が推論エンジン５に出力
される。The knowledge base module 15 is extracted from the knowledge base dictionary 2 based on the level of the knowledge base layer determined as described above, and the current knowledge base 7 is generated. After that, the knowledge base selection manager 4 outputs an inference execution command to the inference engine 5.
【００２５】これにより、推論エンジン５では、推論実
行指令によって起動がかかり、入力データに基づいて、
上記で生成されたカレント知識ベース７を用いて推論が
実行される。そして、推論結果が得られたならば、それ
が出力されると共に、その時の推論時間と推論結果精度
のレベルのデータが、実行条件実績データベース６に登
録される。As a result, the inference engine 5 is activated by an inference execution command, and based on input data,
Inference is performed using the current knowledge base 7 generated as described above. When the inference result is obtained, it is output, and the data of the inference time and the level of the inference result accuracy at that time are registered in the execution condition result database 6.
【００２６】なお、上記において、カレント知識ベース
７は、実行条件に基づいて必要最小限の知識ベースモジ
ュール１５で構成されているため、余分な知識ベース検
索や確信度計算等の推論実行処理が削減でき、推論時間
の短縮が図れる。In the above description, since the current knowledge base 7 is constituted by the minimum necessary knowledge base module 15 based on the execution conditions, extra knowledge base search and inference execution processing such as confidence calculation are reduced. And shorten the inference time.
【００２７】上述したように、本実施例のエキスパート
システムは、推論が実行される条件を基準として、知識
ベースが浅い知識から深い知識までの複数のレベルに分
割して格納されている知識ベースディクショナリ２と、
実行条件を入力し、この実行条件が実行可能領域内であ
るか否かの妥当性を、実行条件実績データベース６を参
照して判定する実行条件評価機構３と、実行条件評価機
構３により実行条件が妥当であることが判定されると、
この実行条件に基づいて知識ベースディクショナリ２に
格納されている知識ベースの中から実際に推論に用いる
知識ベースを抽出し、カレント知識ベース７を生成する
知識ベース選択マネージャ４と、入力データに基づい
て、カレント知識ベース７を参照して推論を実行し、実
行条件に応じた推論結果を導出し出力する推論エンジン
５と、推論エンジン５における推論実行時の推論時間と
推論結果精度のレベルを実行条件実績として保存する実
行条件実績データベース６とから構成したものである。
従って、以下のような多大な効果が得られるものであ
る。 （ａ）問題解決の諸条件に側したレベルで推論結果を得
ることが可能となる。 （ｂ）今までの推論結果を得た状況の実績データによ
り、推論を実行する前に、要求した実行条件の妥当性を
判定することが可能となる。 （ｃ）問題解決に要求される諸条件の変更に応じて、知
識ベースをその都度作り直す必要がなくなる。 （ｄ）得られる結果レベルの期待値が認識され、明確化
することが可能となる。As described above, the expert system according to the present embodiment has a knowledge base dictionary in which the knowledge base is divided into a plurality of levels from shallow knowledge to deep knowledge and stored based on the conditions under which inference is performed. 2 and
An execution condition is evaluated by inputting an execution condition and determining whether or not the execution condition is within the executable area with reference to the execution condition actual result database 6. Is determined to be valid,
Based on the execution conditions, a knowledge base to be actually used for inference is extracted from the knowledge bases stored in the knowledge base dictionary 2, and a knowledge base selection manager 4 for generating a current knowledge base 7; An inference engine 5 for executing inference with reference to the current knowledge base 7 to derive and output an inference result according to the execution condition, and an inference engine 5 for determining the inference time and the level of the inference result accuracy during inference execution in the inference engine 5 It is composed of an execution condition result database 6 stored as results.
Therefore, the following tremendous effects can be obtained. (A) It is possible to obtain an inference result at a level corresponding to various conditions for solving a problem. (B) It is possible to determine the validity of the requested execution conditions before executing the inference, based on the actual data of the situation where the inference result has been obtained. (C) It is not necessary to recreate the knowledge base every time when various conditions required for solving a problem are changed. (D) The expected value of the obtained result level is recognized and can be clarified.
【００２８】これにより、同じエキスパートシステムを
他の使用条件にもそのまま適用することができ、また使
用状況が連続的に推移していくような状況でも、エキス
パートシステムから満足な推論結果を得ることができ
る。As a result, the same expert system can be applied to other use conditions as it is, and a satisfactory inference result can be obtained from the expert system even in a situation where the use situation changes continuously. it can.
【００２９】尚、上記実施例では、実行条件実績データ
ベース６を備えてエキスパートシステム１を構成する場
合について説明したが、この実行条件実績データベース
６は本発明に必要不可欠な要素ではなく、必要に応じて
備えればよいものである。Although the above embodiment has been described with reference to the case where the expert system 1 is provided with the execution condition result database 6, the execution condition result database 6 is not an indispensable element of the present invention. It is only necessary to prepare for it.
【００３０】[0030]
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、推
論が実行される条件を基準として、知識ベースが浅い知
識から深い知識までの複数のレベルに分割して格納され
ている知識ベース格納手段と、実行条件を入力し、当該
実行条件が実行可能領域内であるか否かの妥当性を判定
する実行条件評価機構と、実行条件評価機構により実行
条件が妥当であることが判定されると、当該実行条件に
基づいて知識ベース格納手段に格納されている知識ベー
スの中から実際に推論に用いる知識ベースを抽出し、カ
レント知識ベースを生成する知識ベース選択管理機構
と、入力データに基づいて、カレント知識ベースを参照
して推論を実行し、実行条件に応じた推論結果を導出し
出力する推論機構とを備え構成したので、推論実行の都
度使用条件を評価して、常に周囲の環境条件に側したレ
ベルで推論結果を導出することが可能な極めて信頼性の
高いエキスパートシステムが提供できる。As described above, according to the present invention, the knowledge base storage in which the knowledge base is divided into a plurality of levels from shallow knowledge to deep knowledge based on the conditions under which the inference is performed is stored. Means, an execution condition, and an execution condition evaluation mechanism for determining whether the execution condition is within an executable area. The execution condition evaluation mechanism determines that the execution condition is appropriate. And a knowledge base selection management mechanism for extracting a knowledge base actually used for inference from the knowledge base stored in the knowledge base storage means based on the execution condition and generating a current knowledge base; and And an inference mechanism that executes inference with reference to the current knowledge base and derives and outputs an inference result corresponding to the execution condition. We can always provide a very reliable expert system capable of deriving an inference result in levels side around the environmental conditions.
【図１】本発明によるエキスパートシステムの一実施例
を示す機能ブロック図。FIG. 1 is a functional block diagram showing one embodiment of an expert system according to the present invention.
【図２】同実施例におけるエキスパートシステムが搭載
された計算機の構成例を示すブロック図。FIG. 2 is an exemplary block diagram showing a configuration example of a computer equipped with the expert system in the embodiment.
【図３】同実施例における知識ベースディクショナリか
らカレント知識ベースを生成する場合の様子を示す図。FIG. 3 is an exemplary view showing a case where a current knowledge base is generated from a knowledge base dictionary in the embodiment.
【図４】同実施例における実行条件評価機構の内部アル
ゴリズムを示すフロー図。FIG. 4 is a flowchart showing an internal algorithm of an execution condition evaluation mechanism in the embodiment.
【図５】同実施例における推論結果精度レベル−推論時
間相関曲線の一例を示す図。FIG. 5 is a diagram showing an example of an inference result accuracy level-inference time correlation curve in the embodiment.
【図６】同実施例における知識ベース選択マネージャ４
の内部アルゴリズムの一例を示す図。FIG. 6 is a knowledge base selection manager 4 in the embodiment.
The figure which shows an example of the internal algorithm of FIG.
【図７】同実施例における知識ベースレイヤーと平均推
論時間との相関グラフの一例を示す図。FIG. 7 is a diagram showing an example of a correlation graph between a knowledge base layer and an average inference time in the embodiment.
【図８】同実施例における知識ベースレイヤーと推論結
果精度レベルとの相関グラフの一例を示す図。FIG. 8 is a view showing an example of a correlation graph between a knowledge base layer and an inference result accuracy level in the embodiment.
１…エキスパートシステム、２…知識ベースディクショ
ナリ、３…実行条件評価機構、４…知識ベース選択マネ
ージャ、５…推論エンジン、６…実行条件実績データベ
ース、７…カレント知識ベース、８…通信インターフフ
ェイス、９…入力装置、１０…補助記憶装置、１１…演
算制御装置、１２…キーボード、１３…ＣＲＴ表示装
置、１４…プリンタ、１５…知識ベースモジュール。DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Expert system, 2 ... Knowledge base dictionary, 3 ... Execution condition evaluation mechanism, 4 ... Knowledge base selection manager, 5 ... Inference engine, 6 ... Execution condition achievement database, 7 ... Current knowledge base, 8 ... Communication interface, 9 ... input device, 10 ... auxiliary storage device, 11 ... arithmetic control device, 12 ... keyboard, 13 ... CRT display device, 14 ... printer, 15 ... knowledge base module.
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平３−139731（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−7743（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−216670（ＪＰ，Ａ) 情報処理学会第39回（平成元年後期) 全国大会講演論文集（分冊１）、社団法 人情報処理学会、Ｐ．259〜260. 1990年電子情報通信学会春季全国大会 講演論文集（分冊６）、社団法人電子情 報通信学会、Ｐ．222. (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06F 9/44 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ) ＣＳＤＢ（日本国特許庁)Continuation of the front page (56) References JP-A-3-139731 (JP, A) JP-A-4-7743 (JP, A) JP-A-5-216670 (JP, A) The 39th Information Processing Society of Japan Second half of the first year) National Convention Lecture Papers (Volume 1) 259-260. 1990 IEICE Spring National Convention Lecture Papers (Volume 6), The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers, 222. (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) G06F 9/44 JICST file (JOIS) CSDB (Japan Patent Office)
Claims (2)
して推論を実行し推論結果を得るエキスパートシステム
において、 推論が実行される条件を基準として、知識ベースが浅い
知識から深い知識までの複数のレベルに分割して格納さ
れている知識ベース格納手段と、 実行条件を入力し、当該実行条件が実行可能領域内であ
るか否かの妥当性を判定する実行条件評価機構と、 前記実行条件評価機構により前記実行条件が妥当である
ことが判定されると、当該実行条件に基づいて前記知識
ベース格納手段に格納されている知識ベースの中から実
際に推論に用いる知識ベースを抽出し、カレント知識ベ
ースを生成する知識ベース選択管理機構と、 入力データに基づいて、前記カレント知識ベースを参照
して推論を実行し、前記実行条件に応じた推論結果を導
出し出力する推論機構と、 を備えて成ることを特徴とするエキスパートシステム。1. An expert system for executing inference by utilizing a knowledge base based on input data and obtaining an inference result, wherein a plurality of knowledge bases having a plurality of knowledge bases from shallow to deep knowledge are set on the basis of conditions under which the inference is executed. A knowledge base storage unit divided and stored in levels, an execution condition evaluation mechanism for inputting an execution condition and determining whether the execution condition is within an executable area, and the execution condition evaluation When the mechanism determines that the execution condition is valid, a knowledge base to be actually used for inference is extracted from the knowledge base stored in the knowledge base storage means based on the execution condition, and the current knowledge A knowledge base selection management mechanism for generating a base, based on input data, executing inference by referring to the current knowledge base, Expert system characterized in that it comprises an inference mechanism which outputs to derive a logical result.
において、前記推論機構における推論実行時の推論時間
と推論結果精度のレベルを実行条件実績として保存する
実行条件実績データベースを付加し、前記実行条件評価
機構における実行条件の妥当性の判定を前記実行条件実
績データベースを参照して行なうようにしたことを特徴
とするエキスパートシステム。2. The expert system according to claim 1, further comprising an execution condition result database for storing an inference time and an inference result accuracy level at the time of execution of the inference by the inference mechanism as execution condition results, and executing the execution condition evaluation. An expert system, wherein the determination of the validity of the execution condition in the mechanism is performed with reference to the execution condition result database.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04156777A JP3095532B2 (en) | 1992-06-16 | 1992-06-16 | Expert system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04156777A JP3095532B2 (en) | 1992-06-16 | 1992-06-16 | Expert system |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH064287A JPH064287A (en) | 1994-01-14 |
| JP3095532B2 true JP3095532B2 (en) | 2000-10-03 |
Family
ID=15635091
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP04156777A Expired - Fee Related JP3095532B2 (en) | 1992-06-16 | 1992-06-16 | Expert system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3095532B2 (en) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11306022A (en) | 1998-04-16 | 1999-11-05 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Method and device for utilizing agent knowledge |
-
1992
- 1992-06-16 JP JP04156777A patent/JP3095532B2/en not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| １９９０年電子情報通信学会春季全国大会講演論文集（分冊６）、社団法人電子情報通信学会、Ｐ．２２２． |
| 情報処理学会第３９回（平成元年後期）全国大会講演論文集（分冊１）、社団法人情報処理学会、Ｐ．２５９〜２６０． |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH064287A (en) | 1994-01-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP2244184B1 (en) | Software reuse support method and apparatus | |
| Xu et al. | Delay-dependent stability analysis by using delay-independent integral evaluation | |
| CN112286958A (en) | Processing method and system for database query expression | |
| JP3095532B2 (en) | Expert system | |
| CN113064674B (en) | Method and device for expanding state machine logic, storage medium and electronic device | |
| CN112909931A (en) | Dynamic stability analysis method and device of linear periodic time-varying system | |
| CN111581101A (en) | Software model testing method, device, equipment and medium | |
| JP2696972B2 (en) | Apparatus and method for generating fuzzy rule, and apparatus and method for checking | |
| KR100988424B1 (en) | Topology modeler | |
| Place et al. | Survey of formal specification techniques for reactive systems | |
| JP2778309B2 (en) | Knowledge-based computer system | |
| US6850921B1 (en) | Method for cascading vehicle system targets to component level design objectives | |
| JPH06348307A (en) | Method of evaluation for linguistic control | |
| US20030139915A1 (en) | Grid convergence solution computation system | |
| CA1278390C (en) | Expert system apparatus and methods | |
| JPH08305735A (en) | Method and device for estimating cost of parts | |
| CN109785304B (en) | Method, system, device and storage medium for detecting macro program mirror image | |
| JP4911848B2 (en) | Vehicle data input control method | |
| JP2670088B2 (en) | Design support device and design support method | |
| JP2812443B2 (en) | Character processor | |
| JPH10334111A (en) | Data registering method | |
| JP2564137Y2 (en) | Graph creation device | |
| Molchanov et al. | A program complex for solving systems of linear algebraic equations | |
| JPH0695780A (en) | Operation automatic execution device | |
| JPH02163823A (en) | Set value check system at decision of system constitution |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |