JPH02260035A

JPH02260035A - ファジィ表現による知識ベースを持つエキスパートシステム

Info

Publication number: JPH02260035A
Application number: JP1083410A
Authority: JP
Inventors: Isao Hayashi; 勲林; Hiroyoshi Nomura; 博義野村; Eiichi Naito; 内藤　榮一; Noboru Wakami; 昇若見
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1989-03-31
Filing date: 1989-03-31
Publication date: 1990-10-22
Anticipated expiration: 2013-01-21
Also published as: JP2701442B2

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、専門家の知識を計算機によって利用するエキ
スパートシステムに関するものである。

従来の技術近年、人工知能や知識工学分野の発展にともなって、専
門家の知識を計算機に記憶させ、各穏故障診断、意思決
定支援、設計支援などを行うエキスパートシステムがさ
かんに開発されている。エキスパートシステムは専門家
が知識を用いて、推論を行うと同様に、各種のシステム
のプロセスを推論により実行し、利用者の必要とする情
報を得ることができる。推論には大きくわけて、２種類
の推論がある。多値論理を用いるファジィ推論と、従来
からの二値論理による推論である。ファジィ推論は数学
モデルが記述できないような複雑な対象において、人間
が従来の経験から持っている専門的な知識をあいまいな
表現を許すメンバーシップ関数を用いて、ｒｌＦ−ＴＨ
ＥＮ・・・」形式のプロダクションルールで表現し、計
算機で推論を実行するものである。また、従来のエキス
パートシステムで用いられている二値論理の推論とは人
間の持っているあいまいな表現を用いずにプロダクショ
ンルールを形成し、事実の情報がルールに「合致する」
か、　「合致しない」かの二値論理を用いて、推論を実
行するものである。

以下、従来のシステム構成を示す第５図、知識ベースの
説明図である第６図及びシステムの動作方法のフローチ
ャートである第７図を参考にして従来の二値論理による
前向き推論型のエキスパートシステムについて説明する
。

第５図において、５１は知識ベースのプロダクションル
ールに専門知識を、または推論の過程でシステム側から
の質問に対して回答を入力するための入力装置、５２は
入力装置５１からの入力値、及びシステムからの質問、
推論の途中結果、最終結果、および知識を編集するため
に用いる表示装置、５３は知識ベースのデータを編集す
るためのエディタ部、５４は専門家による知識を計算機
の内部に蓄えるための知識ベース、５５は知識ベース５
４からプロダクションルールを取り出すためのデータ管
理部、５６は利用者の入力に応じた事実を解釈し、デー
タ管理部５５からのプロダクションルールとの適合（以
下、発火という）から推論結論を導き、この結果が利用
者の必要とする最終的な結果ではなく中間的結果である
場合はさらに利用者の要求に応じて結論を導き出すため
の専門知識やその知識に付随する各種のデータの提示を
行う推論機構部、５７はデータ管理部５５によって得ら
れたプロダクションルールを取り込み、利用者からの入
力値データが、発火するプロダクションルールを検知し
、推論を行うなどの推論機能を実行する作業領域部であ
る。また、場合によっては、これらに、例えば過去の推
論結果を記憶し、以後の推論に利用するためのデータベ
ースを付加することもある。

第６図は知識ベースの一例を示す図である。知識ベース
の内容を以下に説明する。知識ベース５４は専門家の知
識を蓄積するが、通常は知識を各知識源に分割して入力
する。例えば、８０１は株の売買に関する知識源を示し
、６０２は、ある会社（３社）への資金投資に関する知
識源である。知識ベースにはこの様な知識源が複数個存
在している。各々の知識源では複数のプロダクションル
ールが蓄積されている。例えば、ｅａｔでは「もし、手
持ちの資金が１子方円を下回り、Ａ社の株価が８００円
以上に上昇したならば、Ａ社の株を１万株売りなさい」
や、　「もし、手持ちの資金がまだ１子方円以上あるな
らば１株を売らない」等のルールが蓄積されている。こ
れらのルールは推論実行中に、最新の入力データとして
「手持ちの資金が８００万円、Ａ社の株価がｌ　０００
円に上昇した」等の情報が利用者によって入力された場
合には知識源８０１の初めのプロダクションルールが発
火し、次の知識源である知識源Ｂが導かれる。もし、株
の売買による利益が１５０万円であった場合には、知識
源６０２の初めのプロダクションルールが発火し、知識
源Ａから知識源Ｂへの推論の多段化により、中間結果と
して「３社への資金投資を５０万円とする」という決定
がなされる。

以上の構成を、第７図のフローチャートを用いて、その
動作手順を説明する。

まず、処理７１において、専門家は知識として蓄えるべ
きプロダクションルールを入力装置５１から表示装置５
２を見ながら入力する。この入力の際にはエディタ部５
３のエデイティング機能を用いて入力し、入力された知
識データは知識ベース５４にその計算機の設定されたデ
ータ書式に従って蓄積される。処理７２では専門家によ
る知識の蓄積が終了した後、システムの利用者は解決し
たい問題に対して、表示装置５２に表示されたシステム
側の質問事項に、入力装置５１を用いて「はい」、「い
いえ」、または質問事項の回答を入力する。処理７３で
は入力された利用者のデータは作業領域部５７に一次的
に記憶され、推論機構部５６は知識ベース５４に蓄えら
れている複数個のプロダクションルールをデータ管理部
５５を介して作業領域部５７に取り込む。処理７４では
推論機構部５６が作業領域部５７の利用者の入力データ
に適合するプロダクションルールを検知して、推論を行
い、発火するプロダクションルールから推論結果を導き
出す。あるいは、利用者が過去の推論過程などを問い合
わせたときは、その解答を表示装置５２から利用者に表
示する。処理７５では結果が得られた後、得られた推論
結果が利用者の必要とする問題の最終結果である場合に
は推論機構部５６は最終結果として、推論結果を表示装
置５２に表示するが、推論結果が中間結果である場合に
は次の質問事項を利用者に表示装置５２を介して質問す
る。この一連の操作としての多段推論を繰り返すことに
より、利用者の求める最終的な結果を導出し、結果を利
用者に表示できる。

発明が解決しようとする課題しかしながら、このような従来の方法では利用者のあい
まいな表現に知識ベースが対応できず、利用者が知識ベ
ースの表現形式に合致するように知識を作成して、多段
推論を実行しなければならなかった。例えば、人間同士
ならば、　「もし、手持ちの資金が約１千万円以上ある
ならば１株を売らない」等のあいまいな表現を用いても
、情報のやりとりができるが、エキスパートシステムで
は「約」等のあいまいな表現は許されず、　「１子方円
以上」と、確定した値を用いてルールを表記しなければ
ならない。従って、手持ちの資金が９９９万９９９９円
の場合にはルールは発火しないというルールの柔軟性に
欠ける問題点があった。

また、ルール中にあいまいな表現を許す方法として、フ
ァジィ推論があるが、ファジィ推論を用いたエキスパー
トシステムとして、知識ベースに複数の知識源を持ち、
通常のあいまいでないルールをも含めて、多段推論を実
行できるシステムはまだなく、あいまいな表現による多
段推論が実行できないという問題があった。

本発明は、上記従来技術の課題に鑑み、従来のエキスパ
ートシステムでの知識に加えて、あいまいな知識をも取
り扱えるルールを形成し、ファジィ推論が可能なように
、そのルールから構成される知識源を知識ベースに効率
良く構築するのを目的とする。

課題を解決するための手段本発明は、あらかじめルール群がファジィ推論が可能な
プロダクションルールおよび通常の二値論理の推論が可
能なプロダクションルールとが混在して、複数の知識源
からなる知識ベース部に特徴を有する多段推論装置であ
る。

また、本発明は、あらかじめ定められたルール群をファ
ジィ推論が可能なプロダクションルール群、および通常
の二値論理の推論が可能なプロダクションルール群との
２つの群に分割して、各群が複数の知識源からなる知識
ベース部に特徴を有する多段推論装置に関する。

作用本発明は前記した構成により、ｒｌＦ−ＴＨＥＮ・・・
」形式で書かれたプロダクションルールに利用者のあい
まいであるが、柔軟な知識を知識ベースの中に自由に記
述でき、従来のエキスパートシステムの発火型の推論だ
けでなく、ファジィ推論による多段推論も可能にして、
従来よりも人間の表現方法に合致するルール記述法を考
案し、ルール記述の柔軟性をより高めることができるフ
ァジィ推論が可能な知識ベースを持つエキスパートシス
テムを提供できる。

実施例以下に、本発明の実施例を図面を用いて説明する。第１
図は本発明の請求項１のファジィ推論の知識ヘースを持
つエキスパートシステムの一実施例の構成図である。

第１図において、１１は入力装置で、プロダクションル
ールを蓄積する知識ベースに知識を入力するため、また
は推論の過程でシステム側からの質問に対して回答する
ための装置。１２は表示装置で、入力装置１１からの入
力値、及びシステムからの質問や推論の途中結果や最終
結果、知識を表示する。１３はエディタ部で、知識ベー
スのデータを編集する。１４は知識ベース部で、ファジ
ィ推論が可能なプロダクションルールおよび通常の二値
論理の推論が可能なプロダクションルールとが混在し、
例えば、知識源Ａとしての知識源１４！や、更には、他
の知識源Ｂとしての知識源！４２などを構成する。知識
ベース１４は上記の知識源を複数個持つ。ただし、ファ
ジィ推論を行うプロダクションルールとはルールの条件
部がファジィ数、もしくは通常の二値論理的な表現で記
述されているが、結論部はファジィ数で表現されている
ものをいい、通常のエキスパートシステムで実行される
プロダクションルールとは、ルールの条件部がファジィ
数、もしくは通常の二値論理的な表現であるが、結論部
は二値論理的なアクシロン表現（実行文）が記述されて
いるものをいう。１５はデータ管理部で、知識ベース１
４からファジィ推論のプロダクションルール、もしくは
二値論理の推論のプロダクションルールを取り出す。１
６は推論機構部で、利用者の入力に応じた事実を解釈し
、データ管理部１５からのプロダクションルールとの適
合から推論結論を導き、この結果が利用者の必要とする
最終的な結果ではなく中間的結果である場合には、さら
に利用者の要求に応じて結論を導き出すための専門知識
やその知識に付随する各種のデータの提示を行う。１７
は作業領域部で、データ管理部１５によって得られたプ
ロダクツ。

ンルールを取り込み、利用者からの入力値データに関連
するプロダクションルールを検知し、推論作業領域１７
１で推論を行う。ただし、このプロダクションルールが
二値論理の推論ルールである場合には適合したルールの
結論部のアクタ１フ表現を実行し、プロダクションルー
ルがファジィ推論のルールである場合には適合したルー
ル全体の推論結果を推論過程保持部１７２に蓄積する。

前記のように構成された本発明のファジィ推論が可能な
知識ベースを持つエキスパートシステムについて、以下
に、第１図と第２図を用いて更に詳しい内容を説明する
。

１）まず、専門家は知識として蓄えるべきプロダクショ
ンルールを入力装置１１から表示装置１２を見ながら入
力する。この入力の際にはエディタ部１３のエデイティ
ング機能を用いて入力し、入力された知識データは知識
ベース部１４にその計算機の設定されたデータ書式に従
って蓄積される。

２）蓄積方法は各知識源で、ファジィ推論のプロダクツ
ぼンルールと二値論理の推論のルールとを混在して持っ
ている。蓄積方法の一例を第２図に示す。第２図では複
数の知識源を示している。この例では、知識源Ａとして
株の売買に関する知識が蓄積されており、各知識源には
各ルールの番号、そのルールがファジィルールＣＦ）か
、二値論理のルール（Ａ、）かを示す種類、ＩＦ部の条
件を明記する前件部、ＴＨＥＮ部の結果を明記する後件
部を記載し、更に、二値論理のルールの場合には次の推
論が行われる知識源の発生を記載する。ただし、知識源
は発生しなくても良い。ここで、ファジィルールとは後
件部がファジィ変数で表されているルールをいい、二値
論理のルールとは後件部がアクション表現となっている
ものをいう。例えば、ルール番号１は二値論理型のルー
ルであり、「もし、資金が１子方円を下回るならば、株
を１万株売り、Ａ氏へ売却連絡をする。また、推論後は
投資の知識源Ｂへ行く」ことを表している。

３）専門家による知識の蓄積が終了した後、システムの
利用者は解決したい問題に対して、表示装置１２に表示
されたシステム側の質問事項に、入力装置１１を用いて
「はい」、「いいえ」、または質問事項の回答を入力す
る。

４）入力された利用者のデータは作業領域部１７の推論
作業領域１７１に一次的に記憶され、推論機構部１６は
知識ベース１４に蓄えられている複数個の知識源をデー
タ管理部１５を介して作業領域部１７の推論作業領域１
７１に取り込む。

５）推論機構部１６が推論作業領域１７１の利用者の入
力データに適合するプロダクションルールを検知して、
推論を行い、発火するプログクシ１ンルールから推論結
果を導き出す。推論形式は二値論理の推論とファジィ推
論とを同時に行い、ファジィ推論に関しては前件部がフ
ァジィ数ではない場合にはその適合度をＯもしくは１と
して、全てのファジィルールを用いて、通常のファジィ
推論を行う。推論結果は推論過程保持部１７２に書き込
む。

また、二値論理の推論に関しては前件部がファジィ数で
はない場合にはその適合度を０もしくは１として、例え
ば、最も適合度の高いルールを１つ実行する等により、
その最適なルールの後件部のアクシ１７表現を実行する
。発火した二値論理の推論のルールに知識源の発生があ
れば、次の知識源を発生させる。もし、知識源の発生が
なければ、知識源の最後のルールとして明記しである知
識源の発生を実行させる。例えば、第２図では番号１０
０番に知識源の発生（ＮＫ）として、知識源Ｂを発生さ
せることが記載されてる。

ただし、次の知識源の欄が空白の場合には何の発生も実
行しない。

６）推論後、得られた結果が利用者の必要とする問題の
最終結果である場合には推論機構部１６は最終結果とし
て、推論過程保持部１７２の内容を表示装置１２に表示
するが、推論結果が中間結果である場合には次の質問事
項を利用者に表示装置１２を介して質問する。この一連
の操作としての多段推論を繰り返すことにより、利用者
の求める最終的な結果を導出し、結果を利用者に表示で
きる。

ただし、ここでのファジィ推論は例えば、システムと制
御、Ｖｏ　ｌ　、　２８　、Ｎｏ　、７　、ｐｐ４４２
−４４８　（１９８４）に掲載の「ファジィ制御」で用
いられているＭａｘ−旧ｎ演算による推論等が採用でき
る。

次に、本発明の請求項２のファジィ推論の知識ベースを
持つエキスパートシステムの一実施例について第３図と
ともに説明する。第３図において、３１は入力装置で、
プロダクションルールを蓄積する知識ベースに知識を入
力するため、または推論の過程でシステム側からの質問
に対して回答するための装置。３２は表示装置で、入力
装置３１からの入力値、システムからの質問、推論の途
中結果、最終結果、および知識を表示する。３３はエデ
ィタ部で、知識ベースのデータを編集する。

３４は知識ベース部で、ルール群がファジィ推論が可能
なプロダクションルールと通常の二値論理の推論が可能
なエキスパートシステムで実行されるプロダクションル
ールとに分割して、知識源を持つ。この知識源はルール
の条件部はファジィ数、もしくは通常の二値論理的な表
現で記述されているが、結論部はファジィ数で表現され
ているファジィ推論知識群３４１と、ルールの条件部が
ファジィ数、もしくは通常の二値論理的な表現であるが
、結論部は二値論理的なアクション表現で記述されてい
る二値論理推論知識群３４２から構成されている。

また、各知識群はファジィ推論知識群ならば、ファジィ
推論ルールによる知識源３４１１等の複数の知識源から
構成され、知識群が二値論理推論知識群ならば、二値論
理の推論ルールによる知識源３４２１等の複数の知識源
から構成されている。３５はデータ管理部で、知識ベー
ス３４からファジィ推論のプロダクションルール、もし
くは二値論理の推論のプロダクションルールを取り出す
。３６は推論機構部で、利用者の入力に応じた事実を解
釈し、データ管理部３５からのプロダクションルールと
の適合から推論結果を導き、この結果が利用者の必要と
する最終的な結果ではなく中間的結果である場合には、
さらに利用者の要求に応じて結論を導き出すための専門
知識やその知識に付随する各種のデータの提示を行う。

３７は作業領域部で、データ管理部３５によって得られ
たプロダクションルールを取り込み、利用者からの入力
値データに関連するプロダクションルールを検知し、推
論作業領域３７１で推論を行う。ただし、このプロダク
ションルールが二値論理の推論ルールである場合には適
合したルールの結論部のアクシ冒ン表現を実行し、プロ
グクシ１ンルールがファジィ推論のルールである場合に
は適合したルール全体の推論結果を推論過程保持部３７
２に蓄積する。

次に、上記のように構成された本発明のファジィ推論が
可能な知識ベースを持つエキスパートシステムについて
、以下に、第３図と第４図を用いて更に詳しい内容を説
明する。

１）専門家のプロダクションルールを入力装置３１、表
示装置３２、およびエディタ部３３を用いて入力し、入
力された知識データを知識ベース部３４に設定されたデ
ータ書式に従って蓄積する。

２）蓄積方法はファジィ推論知識群と二値論理推論知識
群とに分割する。各知識群では複数の知識源が存在して
、各知識源はプロダクションルールからなりたっている
。蓄積方法の一例を第４図に示す。この例では、ファジ
ィ推論知識群では知識源Ａとして株の売買に関する知識
が蓄積されている。各知識源には各ルールの番号、ＩＦ
部の条件を明記する前件部、ＴＨＥＮ部の結果を明記す
る後件部を記載し、更に、次の推論が行われる知識源の
発生をファジィ推論知識群では全てのルールに対して番
号ＮＫとして１つの知識源を、二値論理推論知識群では
、各ルールに対しての知識源を記載する。

３）知識の蓄積の終了後、システムの利用者は解決した
い問題に対して、表示装置３２に表示されたシステム側
の質問事項に、入力装置８１を用いて質問事項の回答を
入力する。

４）入力された利用者のデータは作業領域部３７の推論
作業領域３７１に一次的に記憶され、推論機構部３６は
知識ベース３４に蓄えられている複数個の知識源をデー
タ管理部３５を介して作業領域部３７の推論作業領域３
７１に取り込む。

５）推論機構部３６が推論作業領域３７１の利用者の入
力データに適合するプロダクションルールを検知して、
推論を行い、推論結果を導き出す。推論形式は二値論理
の推論とファジィ推論とを順不同で実行する。ファジィ
推論知識群に関しては前件部がファジィ数ではない場合
にはその適合度を０もしくは１として、全てのファジィ
ルールを用いて、通常のファジィ推論を行う。推論結果
は推論過程保持部３７２に書き込み、番号がＮＫと記載
されている命令文を実行して、知識源の発生を行う。

第４図では二値論理推論知識群（Ａ）の知識源Ａを発生
させている。また、二値論理推論知識群に関しては前件
部がファジィ数ではない場合にはその適合度を０もしく
は１として、例えば、最も適合度の高いルールを１つ実
行する等により、その最適なルールの後件部のアクショ
ン表現を実行する。発火した二値論理の推論のルールに
知識源の発生があれば、次の知識源を発生させる。

６）結果が得られた後、得られた推論結果が利用者の必
要とする問題の最終結果である場合には推論機構部３６
は最終結果として、推論過程保持部３７２の内容を表示
装置３２に表示する。推論結果が中間結果である場合に
は次の質問事項を利用者に表示装置３２を介して質問す
る。この一連の操作としての多段推論を繰り返すことに
より、利用者の求める最終的な結果を導出し、結果を利
用者に表示できる。

前記のように、本実施例においてはシステムの利用者が
あいまいな入力値を取り扱えるように、知識ベースにフ
ァジィ推論のプロダクションルールと、更に従来のエキ
スパートシステムでのプロダクションルールをも同時に
記載が可能としている。本発明により、人間の持つあい
まいな表現を加味したルールの記載が可能となるので、
利用者にとって、より人間の感性にマツチしたエキスパ
ートシステムが構築できる。

なお、本実施例ではファジィ推論の演算をＭａｘ−Ｍｌ
ｎ演算としたが、Ｍ１ｎ演算の代わりに代数積、限界積
、激烈積などのｔ−ｎｏｒｍ演算を、また、Ｍａｘ演算
の代わりに代数和、限界和、激烈和などのｔ−ｃｏｎ。

ｒｍ演算を用いてもよい。

発明の効果以上のように、本発明では利用者のあいまいな言語表現
を用いて、あいまいではあるが、柔軟な知識を知識ベー
スの中に自由に記述できるので、従来のエキスパートシ
ステムでの推論だけでなく、ファジィ推論による多段推
論も可能になり、従来のシステムよりも人間にとって、
人間の感性を表現できるシステムが構成できる。

【図面の簡単な説明】

第１図はファジィ推論ルールと二値論理推論ルールとを
混在して持つ知識ベースを備えた第１の発明における一
実施例のファジィ推論の知識ベースを持つエキスパート
システムのブロック図、第２図は第１の発明に関する知
識ベースの一例を示す説明図、第３図はファジィ推論ル
ールと二値論理推論ルールとを分割して持つ知識ベース
を備えた第２の発明における一実施例のファジィ推論の
知識ベースを持つエキスパートシステムのブロック図、
第４図は第２の発明に関する知識ベースの一例を示す説
明図、第５図は従来の前向き推論型のエキスパートシス
テムのシステム構成図、第６図は従来の知識ベースの一
例を示す説明図、第７図は従来の前向き推論型のエキス
パートシステムの動作手順を表すフローチャートの説明
図である。１１・・入力装置、１２・・表示装置、１３・・エディ
タ部、１４・・知識ベース、　１４１・・知識源Ａ１１
４２・・知識源Ｂ１１５・・データ管理部、１６・・推
論機構部、１７・・作業領域部、１７１・・推論作業領
域、１７２・・推論過程保持部。代理人の氏名　弁理士　粟野重孝　はか１名第２図耐落図

Claims

【特許請求の範囲】

（１）　あらかじめ定められたルール群に従って推論過
程を実行する推論機構部と、前記ルール群がファジィ推
論が可能なプロダクションルールおよび通常の二値論理
の推論が可能なプロダクションルールとが混在して、複
数の知識源からなる知識ベース部と、前記推論機構部の
機能を用いて、また前記知識ベース部の知識を取り出し
て各知識源間での多段推論をファジィ推論および通常の
エキスパートシステムの二値論理による推論とを同時に
実行可能とする作業領域部とを具備するファジィ推論の
知識ベースを持つエキスパートシステム。
（２）　あらかじめ定められたルール群に従って推論過
程を実行する推論機構部と、前記ルール群をファジィ推
論が可能なプロダクションルール群、および通常の二値
論理の推論が可能なプロダクションルール群との２つの
群に分割して、各群が複数の知識源からなる知識ベース
部と、前記推論機構部の機能を用いて、また前記知識ベ
ース部の知識を取り出して各知識源間での多段推論をフ
ァジィ推論および通常のエキスパートシステムの二値論
理による推論とを順不同で実行可能とする作業領域部と
を具備するファジィ推論の知識ベースを持つエキスパー
トシステム。
（３）　請求項１または２において、ファジィ推論を行
うプロダクションルールは、ルールの条件部がファジィ
数もしくは通常の二値論理的な表現であるが結論部はフ
ァジィ数で表現されているルールを具備し、また通常の
エキスパートシステムで実行される二値論理の推論が可
能なプロダクションルールとは、ルールの条件部がファ
ジィ数もしくは通常の二値論理的な表現であるが結論部
は二値論理的なアクション表現（実行文）が記述されて
いるルールを具備することを特徴とするエキスパートシ
ステム。