JPH02210541A - 弁別ネットワークの処理方法 - 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、条件の成立判定を行なうための弁別ネットワ
ークに類し、特に知識ベースシステムに好適なネットワ
ークを用いるシステムに係り、弁別ネットワークに付加
すべきデータを、すでにデータが付加されている他のネ
ットワークのデータを利用して付加する方法に関する。

〔従来の技術〕

条件の真偽判定を高速に行う方法としては、ルール条件
部を弁別ネットワークに類したネットワークで表わし、
これを用いて条件成立判定を行う方法が知られている。

これについては、［多パターン・多オブジェクト高速マ
ツチアルゴリズム“Ｒａｔｅ”（人工知能、第１９巻、
第１号、１９８２年）　Ｊ　　（”Ｒａｔｅ”：　Ａ　
Ｆａｓｔ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　ｔｈｅＭａｎ
ｙ　Ｐａｔｔｅｒｎ／Ｍａｎｙ　０ｂｊｅｃｔ　Ｐａｔ
ｔｅｒｎ　ＭａｔｃｈＰｒｏｂｌｅｍ　（ＡＲＴＩＦＩ
ＣＩＡＬ　ＩＮ置ＬＩＧＥＮＣＥ、ｖｏＱ、１９．Ｎｃ
ｉｌ。

（１９８２）））の記載を参考にすることができる。

上記方法は、ワーキングメモリエレメントと呼ばれる、
ワーキングメモリエレメント名および単数または複数の
属性名と属性値との対から成る構造体データに関する条
件をネットワークに変換し、それを用いて条件の真偽判
定を行うものである。

例えば、第５図で示すようなルール５０１からルール５
０３の条件部を、第８図で示すような弁別ネットワーク
に変換する。次に、第４図で示すようなワーキングメモ
リエレメントがルールの条件部を満たすかどうか判定す
る処理を、弁別ネットワークの一番上のノード、この場
合ノード６０１から始める。あるワーキングメモリエレ
メントがノード６０１に付いている条件を満たすならば
、ノード６０２などの弁別ネットワーク上で下にあるノ
ードに移る。そのようにして、ノード６０３の様な一番
下のノードにたどりつけば、そのノードに付いているル
ールの条件部を満たしたことになる。また、一番下のノ
ードには、条件部を満足したワーキングメモリエレメン
トを覚えておく。

以上のことを詳しく述べると次のようになる。

ワーキングメモリエレメントに関する条件は、ワーキン
グメモリエレメントの属性に関する複数の条件項から構
成されており、各条件項はネットワークのノードに対応
している。また、ネットワークの終端には、終端ノード
があり、頂点ノードから終端ノードまでの条件を全て満
たしたワーキングメモリエレメントを保持する機能を備
えている。

条件の成立判定を行うには、ワーキングメモリエレメン
トをネットワークに流し、各ノードに記憶されている条
件部を満足するかを調べ、満足していれば次のノードへ
と流し、満足していなければ処理を中止するという処理
を繰り返す。あるワーキングメモリエレメントが終端ノ
ードまで到達すると、その終端ノードにワーキングメモ
リエレメントをつけ加えて保持したうえで、終端ノード
に記述されている条件部（ルール名）が成立したと判定
する方法であり、高速性に優れている。

この様な弁別ネットワークで表わされたルール条件部に
対し、新たな一つのルール条件部を付加し、一つのネッ
トワークに合併する方法が知られている。これについて
は、「知識ベースの逐次的構造化−Ｒａｔｅネットワー
クの逐次的構築法−（電子情報通信学会論文誌Ｄ　Ｖｏ
Ｑ、Ｊ　７１−ＤＮ［１６ｐｐ、１１００−１１０８．
１９８８年）」の記載を参考にすることができる。

〔発明が解決しようとする課題〕

考えていた通りに動作を行うルールを作成するとき、推
論を行いながらルールの動作を調べ、足りないルールが
あれば、推論を一旦止めて、新たなルールを追加したの
ち、再び推論を行なわせることが考えられる。このとき
、従来の技術を用いることにより、ルール条件部を表わ
すネットワークに新たなルールの条件部をつけ加えるこ
とができる。これにより、推論を初めからやりなおす場
合、すなわちワーキングメモリエレメントをネットワー
クに流しなおす場合に対応できる。

また、推論途中でルールの追加を行い、ルール追加後中
断時点から推論を続行させたい場合には、つけ加えたル
ールに対応する終端ノードにそこまでの条件を満たすワ
ーキングメモリエレメントの付加を行う必要がある。し
かしながら現在の所、この処理を効率的に行う方法はな
い。

本発明の目的は、弁別ネットワークに付加すべきデータ
を、すでにデータが付加されているネットワークのデー
タを利用して付加する方法を提供ことにある。

〔課題を解決するための手段〕

本発明の上記目的は、追加されたルールに対するネット
ワークのノードに付加するワーキングメモリエレメント
を、他のネツトリーりのすでにノードに付加されている
ワーキングメモリエレメントを利用して得ることにより
達成される。

〔作用〕

本発明においては上述の如く、追加されたルールに対す
るネットワークのノードに付加するワーキングメモリエ
レメントを、他のネットワークのすでにノードに付加さ
れているワーキングメモリエレメントを利用して得るの
で、すべてのワーキングメモリエレメントを調べる必要
がなくなる。

これにより、条件判定すべきワーキングメモリエレメン
ト数が少なくなり、データ付加処理時間を短縮できる。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を図面に基づいて詳細に説明す
る。

第２図は、本発明を適用する推論システムを示すブロッ
ク構成図である。利用者は、ＣＰＵ２０３からの出力を
モニタ２０１を通じて見て、キーボード２０２より入力
を行うことによりＣＰＵ２０３を通じてディスク２０４
中のファイルの修正や推論実行の制御などを行うことが
できる。

第３図は、ＣＰＵ２０３およびディスク２０４の機能ブ
ロック図である。入出力部３０１．デバッガ３０２．エ
ディタ３０３．　トランスレータ３０４、ネットワーク
修正部３０５．推論部３０６はＣＰＵ２０３の機能ブロ
ックである。ルールファイル３０７．ネットワークファ
イル３０８．ワーキングメモリエレメントファイル３０
９はディスク２０４の機能ブロックである。

入出力部３０１はモニタ２０１やキーボード２０２の制
御を行う。また、推論システムの利用者は、この入出力
部３０１を通じて以下の各部分を起動する。エディタ３
０３は、ルールファイル３０７およびワーキングメモリ
エレメントファイタ３０４は、ルールファイル３０７に
記述されているルールを推論部３０６が扱いやすい形式
であるネットワークに変換し、ネットワークファイル３
０８に格納する。ネットワーク修正部３０５は、ルール
を表わしているネットワークの修正を行う。

推論部３０６は、ネットワークファイル３０８中のネッ
トワークおよびワーキングメモリエレメントファイル３
０９中のワーキングメモリエレメントをメモリ内に読み
込んだ上で、それらに基づいて推論を行う。デバッガ３
０２は、エディタ３０３゜トランスレータ３０４．ネッ
トワーク修正部３０５゜推論部３０６を起動することに
より、推論の制御。

推論の途中状態の表示、推論途中でルールやワーキング
メモリエレメントの追加や修正、削除、削除したものの
復活などを行う。

第４図に３０９内のワーキングメモリエレメントの例を
示す。このワーキングメモリエレメントは店の売上デー
タを示している。ワーキングメモリエレメント４０１は
、ワーキングメモリエレメがＡ、属性名＄個数の属性値
が１であるワーキングメモリエレメントを表わしている
。すなわち、商品Ａ、１個の売上があったことを示して
いる。

ワーキングメモリエレメント４０２からワーキングメモ
リエレメント４０４も同様である。

第５図にファイル３０７内のルールの例を示す。

これらのルールは、売上を調べて、売られた商品に適切
な包装用の箱を指示するものである。ルール５０１は、
属性名＄商品名の属性値がＢで、属性名＄個数の属性値
が２であるワーキングメモリエレメントが存在すれば、
その商品を包装する箱は箱１を使うようにモニタ２０１
に出力するものである。

例えば、ワーキングメモリエレメント４０２が存在すれ
ば、ルール５０１の条件を満たすので、売上２の商品に
対して箱１を用いて包装するようにモニタ２０１に出力
される。ここで、ｉｆの次からｔｈｅｎの前までを条件
部、ｔｈｅｎの次からを実行部と呼ぶ。ルール５０２と
ルール５０３も同様である。例えば、ワーキングメモリ
エレメント４０４が存在すれば、ルール５０２．ルール
５０３の条件部が成立し、それぞれ箱２２箱３を用いる
ようにモニタ２０１に出力される。

第６図に、３０７内のルール５０１とルール５０２の条
件部をネツ１−ワークで表現し、３０８内に格納されて
いたものに、３０９内に格納されていた第４図のすべて
のワーキングメモリエレメントを流した図を示す。ワー
キングメモリエレメントを流す作業はネットワークの一
番上のノード６０１から行われる。ノード６０１．ノー
ド６０２゜ノード６０４には条件が付いており、この条
件を満足するワーキングメモリエレメントのみをその下
のノードに流す。ノード６０３．ノード６０５に流れた
ワーキングメモリエレメントは、その上のノードにある
条件をすべて満たしたものとして、記録される。ノード
６０３とノード６０５の括弧内に記録されているのは、
条件を満たしたワーキングメモリエレメントであり、ワ
ーキングメモリエレメント名で示している。

第７図に、利用者がデバッガ３０２を通じて追加するル
ール５０３の条件部をネットワークで表現し、まだワー
キングメモリエレメントを流していない図を示す。

第８図に、第６図に示すネットワークに第７図に示すネ
ットワークを追加し、本発明により、ノード６０５に付
加されているワーキングメモリエレメントを用いて、ノ
ード８０３にワーキングメモリエレメントを付加した図
を示す。ここで付加されたワーキングメモリエレメント
は、ノード８０３より上、すなわちノード６０１．ノー
ド８０１、ノード８０２に付いている条件を満足するワ
ーキングメモリエレメントである。

まず、処理の概要を、第８図のネットワークを用いて説
明する。

ネットワークに新たに追加したノード８０３に、ノード
８０３より上、すなわちノード６０１．ノード８０１．
ノード８０２に付いている条件を満足するワーキングメ
モリエレメントを付加することを考える。新たに追加し
たノード８０３に付加するワーキングメモリエレメント
が満足すべき条件は、ノード６０１の＄商品名＝Ｂとノ
ード８０１の＄個数く７とノード８０２の＄個数〉４で
ある。

ノード６０５に付加されているワーキングメモリエレメ
ントが満足している条件と比べると、＄商品名＝Ｂは同
じ、＄個数〉２より＄個数〉４の方がきつい条件、＄個
数く７が増えた条件である。

そこで、ノード６０５に付加されているワーキングメモ
リエレメントの内、きつくなった条件＄個数〉４、およ
び、増えた条件＄個数く７を満足するものをノード８０
３に付加する。

次に、データの付加方法の処理の詳細を、フローチャー
トを用いて説明する。

第１図に、データの付加方法のメインフローを示す。ま
ず、複写元ノードの選出を行い（ステップ１）、複写元
があれば（同２）、複写元にあるワーキングメモリエレ
メントの内で複写先の方がきつい条件と増えた条件を満
足するものを選ぶ（同３）、そうでなければ、すべての
ワーキングメモリエレメントの内で複写先が満足すべき
すべ選んだワーキングメモリエレメントを複写先に付加
する（同５）。

上記複写元の選出（ステップ１）の処理フローを、第９
図により説明する。

複写元の終端ノードを順に取り出す（ステップ６）、取
り出せれば、複写元なしとする（同１０）、取り出せな
ければ、取りだした終端ノードにある現状データが満足
している条件を順に取り出す（同７）、取り出せなけれ
ば、現在取りだした終端ノードを複写元とする（同１１
）、取り出せれば、複写先の終端ノードに付加する現状
データが満足すべき条件を順に取り出す（同８）、取り
出せなければ、ステップ６へ戻る、取り出せれば、２条
件のきつさ判定を行う（同９）、２条件は同じ又は複写
先の方がきつければ、ステップ７へ戻る。２条件はこと
なる又は複写元の方がきつければ、ステップ８へ戻る。

次に、２条件のきつさ判定（ステップ９）の処理概略を
、例を用いて示す。

「〉２」と「〉４」といった２条件のきつさを判定する
。条件を判定する定義例であるすべての実数において「
〉４」が成り立つとき、「〉２」も成り立てば、「〉４
」の方がきつい条件であるといえる。ところが、すべて
の実数に関して調べることは不可能である。そこで、ま
ず、実数を、条件の中に含まれる定数である２と４に着
目して、以下のような区間に分割する。

区間１：２より小さい 区間２：２のみ 区間３：２より大きく４より小さい 区間４：４のみ 区間５：４より大きい 次に、それぞれの区間にある実数が条件を満たすかどう
か調べる。「〉２」を満たすのは区間３、区間４９区間
５であり、「〉４」を満たすのは区間５のみである。「
〉４」を満たす区間は「〉２」をも満たすことにより、
「〉４」の方がきつい条件であると判定する。

次に、２条件のきつさ判定（ステップ９）の処理の詳細
を第１０図のフローチャートを用いて説明する。

区間分割を行い（ステップ１２）、すべての区間につい
てその区間にある数が条件を満足するかどうかを調べる
（同１３）、すべての区間において条件の判定結果が同
じならば（同１４）、２つの条件は同じとする（同１７
）、そうでなければ、第一の条件が満足されるとき第二
の条件も満足するならば（同１５）、第一の条件は第二
の条件よりきついとする（同１８）、そうでなければ、
２つの条件は異なるとする（同１６）。

次に、区間分割（ステップ１２）の処理フローを、第１
１図により説明する。

２条件中の定値を比べる（ステップ１９）、異なるなら
ば、小さい方の定値を甲、大きい方を乙とする（同２０
）、同じならば、定値を甲、甲より大きい任意の値を乙
とする（同２１）、区間１を甲より小さい、区間２を甲
のみ、区間３を甲より大きく乙より小さい、区間４を乙
のみ、区間５を乙より大きいとする（同２２）。

次に、区間分割（ステップ１２）の別な方法の処理フロ
ーを、第１２図により説明する。

２条件中の定値を比べる（ステップ２３）、異なるなら
ば、小さい方の定値を甲、大きい方を丙、甲と丙の間の
任意の値を乙とする（同２４）、同じなら、定値を乙、
乙より小さい任意の前を甲、乙より大きい任意の値を丙
とする（同２５）、区間１を甲より小さい、区間２を甲
のみ、区間３を甲より大きく乙より小さい、区間４を乙
のみ、区間５を乙より大きく丙より小さい、区間６を丙
のみ、区間７を丙より大きいとする（同２６）。

次に、区間分割（ステップ１２）の更に別な方法の処理
フローを、第１３図により説明する。

第一の条件中の定植を乙とする（ステップ２７）、乙と
第二の条件中の定値ヲ比べる（同２３）、乙の方が大き
いならば、第２の条件中の定値を甲とし、乙より大きい
任意の値を丙とする（同２９）、同じならば、乙より小
さい任意の値を甲、乙より大きい任意の値を丙とする（
同３０）、乙の方が小さいならば、第２の条件中の定値
を丙とし、乙よ甲より小さい、区間２を甲のみ、区間３
を甲より大きく乙より小さい、区間４を乙のみ、区間５
を乙より大きく丙より小さい、区間６を丙のみ、区間７
を丙より大きいとする（同３２）。

上述のように、本実施例では、追加したルールに対する
ネットワークに付加すべきワーキングメモリエレメント
を、すでにワーキングメモリエレメントが付加されてい
るネットワークのデータを利用することにより付加する
。これにより、従来であれば、第４図で示した４個のワ
ーキングメモリエレメントを条件判定しなければならな
かったが、本実施例では第８図に示したように２個のワ
ーキングメモリエレメントの条件判定を行えば良く、デ
ータ付加処理時間を短縮できる。

また、推論システムの利用者がデバッガ３０２を通じて
、推論途中において一度推論を止めたうえで、ルールを
追加し、データを付加し、再び推論を再開することが本
実施例で示した方法を用いることにより可能となる。

また、ルールの実行部で指定することにより推論途中で
新たなルールの追加を行うことが、本実施例で示した方
法により実現できる。

また、本実施例では同一のネットワークでワーキングメ
モリエレメントの複写を行ったが、同様にして、異なる
ネットワーク間でもワーキングメモリエレメントの複写
を行える。

また、本実施例で示したデータ付加の処理は、ネットワ
ークの追加前や、ネットワークの追加と同時に行うこと
も同様に行える。

〔発明の効果〕

以上述べた如く、本発明によれば、追加されたルールに
対するネットワークのノードに付方Ｕするワーキングメ
モリエレメントを、他のネットワークのすでにノードに
付加されているワーキングメモリエレメントを利用して
得るので、すべてのワーキングメモリエレメントを調べ
る必要がなくなることにより、条件判定すべきワーキン
グメモリエレメント数が少なくなり、データ付加処理時
間の短縮という効果を奏するものである。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の一実施例になるデータ付加方式処理
のメインフローを示す図、第２図は、実施例の推論シス
テムを示すブロック構成図、第３図は、実施例のＣＰＵ
２０３およびディスク２０４の機能ブロック図、第４図
は、ワーキングメモリエレメントの記述例を示す説明図
、第５図は、ルールの記述例を示す説明図、第６図は、
新たなルールを追加する前のネットワークを示す説明図
、第７図は、新たに追加するルールのネットワークを示
す説明図、第８図は、第６図で示したネットワークに第
７図で示したネットワークを付加して、かつ、データを
付加したネットワークを示した説明図、第９図は、第１
の詳細を示すフローチャート、第１０図は、第９図の詳
細を示すフローチャート、第１１図は、第１０図の詳細
を示すフローチャート、第１２図は、第１０図の別な詳
細を示すフローチャート、第１３図は、第１０図の別な
詳細を示すフローチャートである。 １−３２・・・処理ステップ、２０１・・・モニタ、２
０２・・・キーボード、２０３・・・ＣＰＵ、２０４・
・・ディスり、３０１・・・入出力部、３０２・・・デ
バッガ、３０３・・・エディタ、３０４・・・トランス
レータ、３０５・・・ネットワーク修正部、３０６・・
・推論部、３０７・・ルールファイル、３０８・・・ネ
ットワークファイル、３０９・・・ワーキングメモリエ
レメントファイル、４０１−４０４・・・ワーキングメ
モリエレメント、５０１−５０３・・・ルール、６０１
−６０５・・・ノード、７０１−７０４・・・ノード、
８０１−８０３・・・ノード。ン 区 ＼（ α） 嶋 α）

Claims (1)

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
   の対からなる構造体データに関する複合的条件を、個々
   の条件をノードとするネットワークで記憶し、該ネット
   ワークの頂点ノードから逐次条件判定を行ない、ネット
   ワーク上のあるノードまでの条件が全て成立した構造体
   データを保持することにより構造体データに関する複合
   的条件の成立判定を行う機能を持つシステムにおいて、 いくつかの構造体データについて既に条件判定し、条件
   が成立した構造体データを保持している第一のネットワ
   ーク、および第一のネットワークで条件判定した構造体
   データをまだ条件判定していない第二のネットワークに
   関して、第一のネットワーク上のノードが保持している
   構造体データの満足している条件をＳＮ１とし、第二の
   ネットワーク上のノードが保持する構造体データの満足
   すべき条件をＳＮ２とし、ＳＮ１とＳＮ２が特定の関係
   であるとき、第一のネットワーク上のノードに付加され
   ている構造体データＳＤ１の内、特定のいくつかの条件
   を満たす構造体データＳＤ２を第二のネットワーク上の
   ノードに付加することを特徴とする弁別ネットワークの
   処理方法。 ２、前記請求項１に記載のＳＮ１とＳＮ２がその順序も
   含めて同じであり、ＳＤ２はＳＤ１と同じであることを
   特徴とする弁別ネットワークの処理方法。 ３、前記請求項１に記載のＳＮ１とＳＮ２が条件の順序
   に関係なくその条件の内容が同じであり、ＳＤ２はＳＤ
   １と同じであることを特徴とする弁別ネットワークの処
   理方法。 ４、前記請求項１に記載のＳＮ１中の条件がすべてＳＮ
   ２に含まれており、ＳＤ２はＳＤ１のなかでＳＮ１に含
   まれていないＳＮ２中の条件を満たすものであることを
   特徴とする弁別ネットワークの処理方法。 ５、前記請求項１に記載のＳＮ１中の条件もしくはその
   条件よりきつい条件がすべてＳＮ２に含まれており、Ｓ
   Ｄ２はＳＤ１のなかでＳＮ１に含まれていないＳＮ２中
   に条件とＳＮ１に含まれている条件よりきついＳＮ２中
   の条件を満たすものであることを特徴とする弁別ネット
   ワークの処理方法。 ６、前記請求項１〜５において、第一のネットワークに
   保持されている構造体データに利用できるものがない場
   合、ＳＤ２をすべての構造体データのうちＳＮ２を満た
   すものとすることを特徴とする弁別ネットワークの処理
   方法。 ７、前記請求項１〜６において、第一のネットワークお
   よび第二のネットワークのいずれか又は両方がそれぞれ
   更に大きなネットワークの一部であることを特徴とする
   弁別ネットワークの処理方法。 ８、前記請求項１〜６において、第一のネットワークお
   よび第二のネットワークが同一のネットワークの一部で
   あることを特徴とする弁別ネットワークの処理方法。 ９、連続量の開区間又は閉区間において、定値を基準と
   した区間を表わす二つの条件間のきつさを、 条件に現れる定値のみを含む区間及びそれ以外の全区間
   を含む重なりのない区間に分け、それぞれの区間にある
   値がそれぞれの条件を満たすか否かを調べ、 すべての区間に対し同じ結果ならば二つの条件は同じで
   あるとし、第一の条件が満たす区間はすべて第二の条件
   が満たすならば第一の条件は第二の条件よりきついと判
   断することを特徴とする条件のきつさの判定方法。 １０、前記請求項９において、離散量でかつ全順序であ
   る集合上の条件に関するきつさの判断を行なうことを特
   徴とする条件のきつさの判定方法。 １１、前記請求項９および請求項１０において、開区間
   上の値に関する条件の場合、無限小から二つの条件に現
   われる定値のうち小さい方の手前までの区間、二つの条
   件に現われる定値のうち小さい方のみを含む区間、二つ
   の条件に現われる定値のうち小さい方の次から大きい方
   の手前までの区間、二つの条件に現われる定値のうち大
   きい方のみを含む区間、二つの条件に現われる定値のう
   ち大きい方の次から無限大までの区間、といつた五つの
   区間に分けることを特徴とする条件のきつさの判定方法
   。 １２、前記請求項１１において、二つの条件に現われる
   定値のうち小さい方の次から大きい方の手前までの区間
   中に、二つの条件に現われる定値が同じときにその値の
   みを含む区間を設け、三つの区間に分割し、全区間では
   、七つに分割することを特徴とする条件のきつさの判定
   方法。 １３、前記請求項９または請求項１０において、閉区間
   上の条件の場合、最小値のみを含む区間、最小値の次か
   ら二つの条件に現われる定値のうち小さい方の手前まで
   の区間、二つの条件に現われる定値のうち小さい方のみ
   を含む区間、二つの条件に現われる定値のうち小さい方
   の次から大きい方の手前までの区間、二つの条件に現わ
   れる定値のうち大きい方のみを含む区間、二つの条件に
   現われる定値のうち大きい方の次から最大値の手前まで
   の区間、最大値のみを含む区間、といつた七つの区間に
   分けることを特徴とする条件のきつさの判定方法。 １４、前記請求項１３において、二つの条件に現われる
   定値のうち小さい方の次から大きい方の手前までの区間
   中に、二つの条件に現われる定値が同じときにその値の
   みを含む区間を設け、三つの区間に分割し、全区間では
   、九つに分割することを特徴とする条件のきつさの判定
   方法。 １５、前記請求項５〜８において、前記請求項９〜１４
   記載の条件のきつさの判定方法を用いることを特徴とす
   る弁別ネットワークの処理方法。 １６、前記請求項１〜８または請求項１５記載の弁別ネ
   ットワークの処理方法を用いて、まだ構造体データの条
   件判定を行つていないネットワークに保持すべき構造体
   データを付加することにより構造体データの条件判定を
   行なうことを特徴とする構造体データ条件判別方法。 １７、すでに構造体データの条件判定を行つている第一
   のネットワークと、まだ条件判定を行つていない第二の
   ネットワークに、前記請求項１〜８または請求項１５記
   載の弁別ネットワークの処理方法を用いて保持すべき情
   報を付加し、その上で第一のネットワークと第二のネッ
   トワークを合併することを特徴とするネットワークの合
   併方法。 １８、前記請求項１７において、二つのネットワークを
   合併しながら、第二のネットワークに保持すべき情報を
   付加することを特徴とするネットワークの合併方法。 １９、前記請求項１７において、二つのネットワークを
   合併した後に、第二のネットワークに保持すべき情報を
   付加することを特徴とするネットワークの合併方法。 ２０、前記請求項１７〜１９記載のネットワークの合併
   方法を用いて、構造体データの条件判定の結果により、
   複合的条件を動的にネットワークに付加することを特徴
   とするネットワークの動的変形方法。 ２１、前記請求項１７〜１９記載のネットワークの合併
   方法を用いて、複合的条件もしくは条件部が複合的条件
   であるルールのデバツガにおいて、複合的条件をネット
   ワークに付加することを特徴とするデバツガにおけるネ
   ットワークの変形方法。 ２２、前記請求項１７〜１９記載のネットワークの合併
   方法を用いて、いくつかの複合的条件を表わすネットワ
   ークを別のネットワークと合併することを特徴とするネ
   ットワークの動的結合方法。