JPH01258133A - 状態表現推論方法 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は知識ベースシステムにおける知識表現及び推論
方法に係り、特に状態などの抽象的表現とその処理方法
を必要とし、その必要な表現や方法が一般的知識ベース
システムの装備する方法に合致しないあるいは変更や修
正作業が頻発に伴う場合に好適な状態表現方式に関する
。

〔従来の技術〕

従来の知識ベースシステムでは、対象データあるいは規
則の中で状態といった抽象的表現は一般に文字列として
可能であり、推論はこの文字列のパターンマツチングに
より実行が成されるものである。あるいは、例えば、伝
染性血液疾患診断用知識ベースシステムＭ　Ｙ　Ｃｒ　
Ｎ　（Ｓｈｏｒｔｌｉｆｆｅ、Ｅ、Ｈ：Ｃｏｍｐｕｔｅ
ｒ−Ｂａｓｅｄ　Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｃｏｎ５ｕｌｔａｔ
ｉｏｎ　：　Ｍ’ｉ’ＣＩＮ　；Ａｍｅｒｉｃａｎ　Ｅ
ｌｓｅｖｉｅｒ、ＮｅｗＹｏｒｋ　１９７６　）におい
ては、入力における対象に関する事実または推論過程に
おける中間仮説に対して、それらの主観的な確らしさを
表すべく−１，０から１．０の実数値を用いる確信度を
付随させ、事実や仮説の不確実性を意味付けている。か
つ、推論に伴う各規則の実行時においては、結論の導出
あるいは仮説の結合の際に知識ベースシステムが各事実
や仮説に付随する確信度を参照して演算を実行、新たな
確信度を割り当てる。

〔発明が解決しようとする課題〕 上記従来技術では、ＭＹＣＩＮタイプ以外のシステムに
おいての知識表現は抽象的表現が可能であるもののそれ
は単なる文字の並びでしかなく。

知識ベースシステムの側ではそれが成立するあるいは存
在するといった意味内容しか持たない。よって推論実行
時は二値的な処理しか行わない。つまり、表現が抽象的
であってもその不確実性やあいまい性を扱うものではな
い。これに対してＭＹＣＩＮタイプでは、事実や仮説に
対して付随する確信度によって不確実性を扱うことが可
能である。

ここでの対象データの知識表現やそれらの確信度の変換
・表現、演算方法などの処理はシステム固有に装備して
いるものであり、かつ、そのために確信度はあくまで仮
説や事実などのデータに付随するものとなっている０例
えば、入力値や計測値を取り込んだがその値の誤差が大
きいあるいは正確過ぎる提え方は不都合であるような場
合を考えたとき、その定量的数値自体とそれに対する抽
象的表現による状態及びその確からしさあるいはあいま
い性を表す度合かつその変換機能を全て一つのデータ上
に表現し扱った方が都合がよくかつ自然である。なぜな
ら、それらは全て同一のデータに関する表現であり、ま
た、推論実行的において任意の値や表現を自由に操作可
能であるべきだからである。

しかし、これら定量的数値や状態及び度合の表現や変換
、推論実行的の度合の演算はシステムの装備する機能で
あり、よって利用者は装備機能に合致するよう知識表現
や推論過程を実現せねばならない。もしも、必要とする
表現や確信度といった演算方法を実現できない場合はシ
ステムそのものを改造するあるいは新規に構築する、調
査の下に実現できるものを捜し出すといった方法が考え
られる。

しかし、知識ベースシステムはＬＩＳＰやＦＯＲＴＲＡ
Ｎといった汎用プログラミング言語を用いて構築されて
おり改造・拡張は非常に困難である。

新規の構築も知識ベースシステムの知識が必要であり時
間的・労力的に難しい。また、他の全てのシステムを熟
知することも困難と言わざるを得ない。このように、既
存の知識ベースシステムは状態などの抽象的表現・処理
は不可能であるかあるいは可能であっても個々に決定的
であり、かつ、利用者の改造や拡張が及ぶよう開放的で
はない。

特に、特殊な推論方法を必要とするときは適用が誰しく
、最悪の場合は知識ベースシステムそのものを構築しな
ければならないという問題があった。

本発明の目的は、必要とする状態や概念などの抽象的表
現及び処理を自由に構築することによって、任意に不確
実あるいはあいまいな状態量の表現と推論方法を実現す
るための方法を提供することにある。

〔課題が解決するための手段〕

上記目的は以下の技術的手段によって達成される。まず
、第１に不確実あるいはあいまいな意味内容及び処理が
構築可能なように、入力値や計測値などの定量的数値や
それに対する状態などの抽象的表現、確信度あるいは適
合度などの度合といった一つの対象データに関して必要
とする項目を。

同一データ上に表現し、操作可能なよう知識ベースシス
テム自体の提供する対象データの構造上に新たなデータ
構造を構築する。つまり、システムの提供するデータ構
造を新たなデータ構造のためのテンプレートとし任意の
データ構造を構築する。

第２に、これに加え、対象データに関する項目や機能つ
まり入力値・計測値といった定量的数値と抽象的表現に
よる状態・概念など及びそれへの確信度あるいは適合度
、かつ、定量的数値から状態とその度合への変換あるい
は逆に度合より具体的定量的な数値への変換手段、他の
データ固有の演算処理手順を一つのデータの中に包括的
に所有させ、機能させる。これらに基づいて規則を記述
すれば任意の不確実あるいはあいまいな表現や推論を自
由に実現可能である。

〔作用〕

上記は次のように動作する。入力あるいは計測などの手
段によって取り込まれたあるいは推論過程において発生
した定量的な値は、知識ベースシステムによって対象デ
ータ中の定量的数値の格納部へ設定される。設定後、値
は定義した状態とその確信度あるいは適合度に変換する
ためにそれを処理する手段が読み取り度合を算出する。

具体的には、定義した状態に該当する集合に関して、具
体的数値に対応する任意区間における実数値を返す関数
あるいはテーブルを設定する。

これらによって算出した度合は、対象データ中の定義し
た状態の適合度の格納部へ設定される。

状態の定義及びそれに対する変換手段は任意数でかまわ
ない、逆に、各定義した状態の度合から具体的定量的数
値に変換するには、度合から具体的数値を導く関数ある
いはテーブルを用いて変換手段を構築する。各度合を用
いて変換された数値は定量的数値の格納部へ設定される
。このように表現した対象データを用いて、不確実性や
あいまい性を伴う抽象的な表現や度合の演算処理を行な
うよう規則を記述することで抽像的な状態の推論を構築
することができる。

以上によって、利用者は必要とする不確実あるいはあい
まいな表現や推論を自由に実現可能である。そのため、
限られた数の知識ベースシステムを熟知すればよく、ま
た、システム自体を改造・拡張したり新たに構築する必
要はない、仮に、修正や追加作業が発生した場合も、任
意の対象データあるいは規則に対する作業でよく時間的
かつ労力的にも容易に対応できる。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例について図面を用いて説明する
。

ここに述べる例は、交通流における流入速度の変分量と
絶対量から流入量の変分を予測するものである。この例
では、入力値である流入速度は一定の時刻間における平
均値として定められるため。

不確実、あいまい性を多分に含んだものとなる。

第１図に全体構成を示す、１は知識ベースシステムの備
える実行制御機構である。この例においては、イフ〜ゼ
ン〜（ｉｆ−ｔｈｅｎ〜）型ルールとして記述した知識
のｉｆ部の条件と対象データを照合し、ｔｈａｎ部の結
論を実行する前処型推論を備える。

２は本発明の方法により新たに定義・構築する対象デー
タのテンプレート群であり、実施例では単にテンプレー
ト群と称する。３は具体的なデータを表現した対象デー
タ群、４は１ｆ＝ｔｈｅれ〜型ルールを表現したルール
群である。

次に、実施例における知識ベースシステムのｉｆ〜ｔｈ
ａｎ〜型ル〜ルと対象データの表現形式について説明す
る。第２図に対象データの形式を示す。

対象データ名称は任意データを表現する個別名称であり
、以下、データ部と手続き部からなる。データ部では対
象データの所有する属性や項目とその値をスロット名称
とスロット値と呼ぶ組により表現する。クラススロット
は属性を表す特殊スロットであり、スロット値として記
述した対象データの性質を全て持つ、スロット値に続く
ファセットはスロットに伴う側面を定義する。具体的に
は初期値、値の制約、スロット値の変化で起動する手続
きなどである０手続き部ではその対象データの使用でき
る手続きの宣言を行う。

第３図はルールの表現形式である＋＋ｌｆ部には対象デ
ータに対応する形式によって条件を記述し、ｔｈａｎ部
に条件が全て満たされた場合の作用・手続きを記述する
０以上の構成に基づき動作を説明する。

本実施例は、交通流の平均流入速度の変分量と絶対量か
ら流入量の変分を予測するものである。

そのため各値のあいまい性と処理方法を考慮し、第４図
と第５図に示すテンプレートを定義し対象データを表現
する。第４図は変換量に関するテンプレート、第５図は
絶対量に関するテンプレートである。両方における具体
的定量的数値は、各々、変分量スロットと絶対量スロッ
トが保持する。スロット値に続くものはスロット値の更
新に伴って起動する手続きであり、聞手続きと以下の部
分において状態及び状態の具体的定義・変換処理を定義
している。変分量テンプレートにおける増加・一定・減
少スロット及び絶対量テンプレートでの大・中・小スロ
ットは各状態に適合する適合を０．０から１．０の数値
により保持する。それ以下の各関数スロットは、具体的
定量的数値から各状態の適合度を算出する際に使用する
関数の具体的パラメータを保持する１手続き部以下には
状態を関数として定義した手続きが存在し、これにより
具体的数値から状態への適合度あるいは適合度から具体
的数値が求められる。

今、任意時刻ｔの流入速度が７０ｋｍ／ｈ、ｔ＝１つま
り前回値が９０ｋｍ／ｈとして第６図に具体的対象デー
タを示す、前記値は前回処理によって保持され、また、
計測値は任意処理により設定される。まず、変分量の一
２０ｋｍ／ｈと絶対量の７０ｋｍ／ｈが順に変分量スロ
ットと絶対量スロットに設定される。新たに設定され、
スロット値が更新されると第４，５図における更新手続
きである変分量適合度設定と絶対量適合度設定が起動さ
れ、各状態に関する適合度を算出・設定する。

これは次の具体的動作による０本実施例では増加・一定
・減少の各状態を、横軸が具体的数値、縦軸が０．０か
ら１．０の実数値の関数とじて一つずつ表す、これを第
７図に示す、変分量適合度設定手続きはこのような関数
の形のみを標準関数として持っている。

一方、対象データはこの関数を具体的に定義するべき値
を増加・一定・減少関数スロットにパラメータとして保
持する。第６図の例では適合度が０．０と１．０の際の
数値を小さい順に並べている。

変分量スロット更新後、その値と各関数スロット値であ
るパラメータを読み込み、適合度を算出する。

第８図は第６図の流入速度における変分量の状態を示す
関数を示しており、変化量−２０ｋｍ／ｈのとき増加へ
の適合度０．０．一定０．３３．減少０．５　となる、
絶縁量に関する手続きも同様であり、第６図と第７図よ
り絶対量７０ｋｍ／ｈのとき、大への適合度０．２５　
、中０．６６、小Ｏ０Ｏとなる。第９図に手続き終了後
の対象データを示す。

これらの対象データを用いて以下の推論を行う。

交通流の流入速度の絶対量・変分量と流入量の変分の間
には第１０図の関連テーブルに示すような単純かつあい
まいな相関関係が存在する１例えば、流入速度が小さく
、速度が減少しているならば流入量は減少するといった
関係である。この関係を１ｆ＝ｔｈｅｎ〜型のルールに
記述し流入量の状態的変化を予測する。推論に伴う適合
度の演算処理は次のように足載するａｘｆ部の条件に記
述されている状態のうち最も小さい適合度をｔｈｅｎ部
の結論における状態の適合度とする。同じ結論が存在す
る場合はそれらの状態の適合度のうち最大の適合度とす
る。

この推論方法によって、第１０図の関連テーブルの内容
を第９図の対象データを用いてルールに記述したものを
第１１〜１９図に示す。

例えば第１１１ｇは、流入速度の小の適合度を変数度合
１とし減少の適合度を変数度合２とし、その両変数とも
流入量の減少の適合度より大きいならば、度合１と２の
うち小さい方を流入量の減少の適合度とせよというルー
ルである。他も同様な記述により相関関係及び推論方法
を実現している。

第２０．２１図に、第９図の対象データと第１１〜１９
図のルールを用いた推論実行前と後の流入量に関する対
象データを示す、この結果から流入量はそのままかある
いは、増加の可能性があると考えられる１本実施例では
これらの状態としての推論結果を具体的定量的数量とす
るために第２２図のルールと第２３図の対象データを用
いて数値へ変換している。第２２．２３図における手続
き数値変換がそうである。

第２４図に本実施例における方法を示す。推論によって
求められた各状態の適合度により、各状態を表す関数（
第２４図点線部）のうちその適合度より大きい部分をカ
ットする。これによって得られた関数（第２４図実線部
）の適合度と具体的数値による重み付き平均を行い数値
への変換を行っている。これは熱論、他の方法でもよい
、以後、時刻の進行と共に上記処理を繰り返し推論を続
行する。

本実施例によれば、あいまいな状態とそれらの相関関係
を用いて推論を行い予測を行うことが可能であり、はっ
きりとは表現できない関係などの知識を積極的に活用す
ることができる。また、状態の表現に関して、それらを
表す関数のパラメータをデータ中に表現可能であり、修
正・改造が容易でありかつ視認性も高まる。かつ、具体
的定量的数値の設定に伴い適合度設定手続きが起動され
適合度が設定されるため、対象データの数量と状態の区
別や変換に伴う処理を意識せずともよく、自然に対象デ
ータ上へ表現がなされ、人間の感覚により近いものとな
る。

〔発明の効果〕

本発明によれば、任意の状態や概念の抽象的表現と具体
的数値からの変換手段及び推論法を自ら定義可能であり
、従来では容易ではなかった知識ベースシステムにおけ
る不確実性やあいまい性の伴う知識を利用することが可
能となる。かつ、知識ベースシステム自体の改造や新規
構築は不要であり、任意の知識ベースシステムのみ既知
であればよく、そのため構築や修正・追加といった作業
への負担は増加せず利用者の作業工程を円滑に保つ、ま
た、一つの対象データに関する全ての情報を包括的・総
合的に同一データ上に表現可能であり、視認性向上かつ
誤記の減少、記憶領域縮小に効果があり、対象データの
修正・追加・削除といった作業も容易である。かつ、同
一データ上における定量的数値と状態の誤定２両者間の
変換は自由に許されるため、数値や状態を場面に応じて
使い分けたり共存するような親和性の良いシステムの構
築が可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の全体構成を示すブロック図
、第２図は本実施例の知識ベースシステムでの対象デー
タ形式の説明図、第３図はルール形式、第４，５図は各
々変分量と絶対量に関する対象データテンプレートの説
明図、第６図は状態変換前の流入速度対象データの説明
図、第７図は標準関数を示すグラフ、第８図は流入速度
の変分量の関数を示すグラフ、第９図は状態変換後の流
入速度対象データ、第１０図は流入速度の絶対量と変分
と流入量における関連テーブル、第１１〜１９図は関連
テーブルに基づくルール例、第２０゜２１図は各々推論
実行前と後の流入量対象データ、第２２図は流入量の状
態の数値変換ルール、第２３図は変換後の流入量対象デ
ータをそれぞれ示す説明図、第２４図は変換方法の説明
図である。 イ　）ｍ ４　ルールルデ 樺　；ｔｍ ノ テ　５　図 （朗”＆７−グ石末は４八　乎者九貫　（スロＷト右木
（がヘ　スロ・ントイ直ρに））ｆＪｉｍ？”グゑ＃ケ
ーチ、側屹１スロヅト石禾木々ｔスロットヅ直／ル））
つ イ　４　図 茅　ダ　図 茅　６　囚 ノ 早　７　図 ′！！ｓ　　図 茅　？　図 芽／ρ図 弄／／図 茅／２図 アシ艮、苧λよフ小２埴２ ｔｈ、ｃｘ（Ｊじ４　５ｔ）ｊ　　（４ｉｕ、ｘｉａｃ
了、４（合ｌ　ｚ虐ア＝２＞＞）揮７４図 う 茅／〆図 茅／７肥 茅ｙｙｒ　ｔ Ｙ　／り　ｂｑ １式図 茅２ノ図 増加′・４ 茅スフー区 ￥ｚ、５図 Ｙ２＋図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、種々の事象や事実あるいは値を表現した対象データ
   とそれらを記述し参照する条件部と結論部あるいは実行
   部の組から成る規則によつて構成する知識ベースと、上
   記対象データと規則を用いて推論を行い推論結果を導出
   する推論機構から構成される知識ベースシステムにおい
   て、入力または計測の手段によつて得られたあるいは推
   論において新たに発生した定量的数値を考えられる抽象
   的事象を表現するべく定義した状態とそれらへの確信度
   あるいは適合度に変換する手段と、定義した状態の確信
   度あるいは適合度からその状態に対する定量的数値に変
   換する手段と、対象データの保持する情報に関する固有
   の演算処理を実行する手段と、変換した状態あるいは定
   量的数値を保持する対象データとそれらを記述し参照す
   る規則を用いて不確実性あるいはあいまい性を伴う状態
   の推論を行う手段を有することを特徴とする状態表現推
   論方法。 ２、入力または計測の手段によるあるいは推論において
   新たに発生したあるいは確信度や適合度から変換した定
   量的数値と定義した状態及びその確信度や適合度を、同
   一の対象データ上に包括的かつ総合的に表現し、それら
   を任意に記述した規則を用いて推論を行うことを特徴と
   する請求項第１項記載の状態表現推論方法。