JPH03211625A - エキスパートシステムのルールセット移行方法 - Google Patents
エキスパートシステムのルールセット移行方法Info
- Publication number
- JPH03211625A JPH03211625A JP2007972A JP797290A JPH03211625A JP H03211625 A JPH03211625 A JP H03211625A JP 2007972 A JP2007972 A JP 2007972A JP 797290 A JP797290 A JP 797290A JP H03211625 A JPH03211625 A JP H03211625A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- ruleset
- rule
- inference
- rule set
- rulesets
- 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
Links
Landscapes
- Devices For Executing Special Programs (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
A、産業上の利用分野
本発明は、エキスパートシステムに係り、特にプログク
シ1ンルール表現におけるルールセットの移行方法に関
する。
シ1ンルール表現におけるルールセットの移行方法に関
する。
B0発明の概要
本発明は、グループ化したルールセット間の移行で推論
を行うエキスパートシステムにおいて、ルールセットの
移行順序情報を第1のルールセットで作成し、該情報を
引数と1.て他のルールセットに順次移行を行わせるこ
とにより、 ルールセットの移行を確実、容易にするものである。
を行うエキスパートシステムにおいて、ルールセットの
移行順序情報を第1のルールセットで作成し、該情報を
引数と1.て他のルールセットに順次移行を行わせるこ
とにより、 ルールセットの移行を確実、容易にするものである。
C従来の技術
エキスバートンステムは第2図に示tように構成される
。谷分野の専門家の知識をナレーlノエンノニア(Kl
”:)が整理して知識ベース1に格納しておき、ユーザ
からの質問に対して推論システム2が知識ベース1の知
識を使用した推論によって回答を得る。
。谷分野の専門家の知識をナレーlノエンノニア(Kl
”:)が整理して知識ベース1に格納しておき、ユーザ
からの質問に対して推論システム2が知識ベース1の知
識を使用した推論によって回答を得る。
推論システム2は、L T SP、PROLOG等の記
述言語3を持ち、知識ベース1の知識格納には知識ベー
スエディタ4及びデバ・lガ5のマン・マシン・インタ
フェースを使用し、また推論にはワーキングメモリ6に
作業過程に必要な知識ベースの領域、ルール、事実等の
データを確保しながら推論エンジン7による演えき的な
推論を行う。
述言語3を持ち、知識ベース1の知識格納には知識ベー
スエディタ4及びデバ・lガ5のマン・マシン・インタ
フェースを使用し、また推論にはワーキングメモリ6に
作業過程に必要な知識ベースの領域、ルール、事実等の
データを確保しながら推論エンジン7による演えき的な
推論を行う。
また、ユーザとのマン・マシン・インタフェースに説明
機能8を持って質問のき図受付けや推論手順表示を行う
。
機能8を持って質問のき図受付けや推論手順表示を行う
。
ここで、知識ベース1の知識表現には、IF<条件部>
THF”:N<結論部〉形式のプロダクションルール表
現と、抽象的概念及び実体を夫々フレームとして階層型
ネットワークで表現するフレーム表現とが知られ、これ
ら知識により推論を行うプロダクションシステムとフレ
ームシステム、さらには両者を融合したハイブリッドシ
ステムが知られている。
THF”:N<結論部〉形式のプロダクションルール表
現と、抽象的概念及び実体を夫々フレームとして階層型
ネットワークで表現するフレーム表現とが知られ、これ
ら知識により推論を行うプロダクションシステムとフレ
ームシステム、さらには両者を融合したハイブリッドシ
ステムが知られている。
また、推論方法にはルールの条件部から結論部に至る前
向き推論と、ルールの結論部から条件部に至る後向き推
論が知られる。
向き推論と、ルールの結論部から条件部に至る後向き推
論が知られる。
このような知識ルールや推論方法のほかに、競合解決手
法、ワーキングメモリ操作方法、メタルールの作成方法
、確信変導入等の各種手法によって推論の効率化、高速
化、高機能化が図られる。
法、ワーキングメモリ操作方法、メタルールの作成方法
、確信変導入等の各種手法によって推論の効率化、高速
化、高機能化が図られる。
ここで、プログクン9ンルール表現による知識ルールと
推論の従来方法を説明する。知識ベース1内のルール群
は関連するルールでグループ化したルールセットにし、
ルールセ・Iト単位で推論を行うことで推論効率を高め
る。第3図はルールセットによる推論方法をルールセッ
トの移行模式図で示す。ルールセットA−Dは夫々ルー
ルセ=t ト内のルールを制御するためのメタルールを
有し、該メタルールには次に使用するルールセット名を
記述しておく。このメタルールの記述により、例えばル
ールセットAの各ルールについて推論を行った後にルー
ルセットBに移行して該B内のルールについて推論を行
い、この推論終了で次のルールセットCに移行する。
推論の従来方法を説明する。知識ベース1内のルール群
は関連するルールでグループ化したルールセットにし、
ルールセ・Iト単位で推論を行うことで推論効率を高め
る。第3図はルールセットによる推論方法をルールセッ
トの移行模式図で示す。ルールセットA−Dは夫々ルー
ルセ=t ト内のルールを制御するためのメタルールを
有し、該メタルールには次に使用するルールセット名を
記述しておく。このメタルールの記述により、例えばル
ールセットAの各ルールについて推論を行った後にルー
ルセットBに移行して該B内のルールについて推論を行
い、この推論終了で次のルールセットCに移行する。
D 発明が解決しようとする課題
従来のルールセ・・、ト移行方法において、第3図示の
ようにルールセットDのメタルールにルールセットBへ
の移行を記述するとき、ルールセットBに移行した後に
再びルールセット01次いでルールセットDに移行とい
う繰り返しになり、特定のルールセット間で永久ループ
に陥ることがあった。
ようにルールセットDのメタルールにルールセットBへ
の移行を記述するとき、ルールセットBに移行した後に
再びルールセット01次いでルールセットDに移行とい
う繰り返しになり、特定のルールセット間で永久ループ
に陥ることがあった。
また、既存のルールセットに対して別のルールセットを
追加する場合、追加するルールセットの前に適用される
ルールセットのメタルールを修正することを必要とし、
同様にルールセットの削除や順序変更の場合もメタルー
ルの修正を必要とし、ルールセットの追加、削除、順序
変更に手間がかかろj7、間違いを起こし易くする。
追加する場合、追加するルールセットの前に適用される
ルールセットのメタルールを修正することを必要とし、
同様にルールセットの削除や順序変更の場合もメタルー
ルの修正を必要とし、ルールセットの追加、削除、順序
変更に手間がかかろj7、間違いを起こし易くする。
本発明の目的は、ルールセ・ノドの移行を確実。
容易に17た移行方法を提供することにある。
E 課題を解決するための手段と作用
本発明は、上記目的を達成するため、プロダクシqンル
ール表現のルール群をグループ化した複数のルールセッ
トとし、推論エンジンが前記複数のルールセット間を移
行して推論を行うエキスノく−トンステムにおいて、前
記ルールセットのうちルールセットの移行順序情報にな
るルールセットの並びを作成する第1のルールセットを
設け、この第1のルールセットによる推論で適用するル
ールが無くなるか又は一定の条件が満たされたときに前
記ルールセットの並びの先頭のルールセットに移行する
と共に該ルールセットの並びの2番目のルールセットを
次の移行先ルールセフt トとする引数を渡すようにし
、第1のルールセットを使った推論によりルールセット
の並びを作成し、このルールセットの並びの先頭のルー
ルセットに移行すると共に2番目のルールセットを次の
移行先ルールセットとする引数の渡しで各ルールセット
の移行を繰り返す。
ール表現のルール群をグループ化した複数のルールセッ
トとし、推論エンジンが前記複数のルールセット間を移
行して推論を行うエキスノく−トンステムにおいて、前
記ルールセットのうちルールセットの移行順序情報にな
るルールセットの並びを作成する第1のルールセットを
設け、この第1のルールセットによる推論で適用するル
ールが無くなるか又は一定の条件が満たされたときに前
記ルールセットの並びの先頭のルールセットに移行する
と共に該ルールセットの並びの2番目のルールセットを
次の移行先ルールセフt トとする引数を渡すようにし
、第1のルールセットを使った推論によりルールセット
の並びを作成し、このルールセットの並びの先頭のルー
ルセットに移行すると共に2番目のルールセットを次の
移行先ルールセットとする引数の渡しで各ルールセット
の移行を繰り返す。
F 実施例
第1図は本発明の一実施例を示すルールセット移行模式
図で入不。ルールセットAはルールセットの並びを作る
ためのルールを含み、このルールセ・ノドAを使用した
推論結果からルールセットの並びを作成する。このルー
ルセットの並びは推論に使用するルールセットの順序情
報になる。図示では’RCr)C]がルールセットの並
びとして作成される場合を示す。
図で入不。ルールセットAはルールセットの並びを作る
ためのルールを含み、このルールセ・ノドAを使用した
推論結果からルールセットの並びを作成する。このルー
ルセットの並びは推論に使用するルールセットの順序情
報になる。図示では’RCr)C]がルールセットの並
びとして作成される場合を示す。
ルールセットAでの推論で適用するルールが無くなるか
、又は一定の条件が満たされたとき、ルールセットAで
作成されたルールセットの並び情報の先頭のルールセッ
トBを移行先ルールセットとした移行を行うと共に引数
としてルールセットの並び情報の2番目以降[Cr)C
IをルールセットBに渡す。このルールセットBを使っ
て適用するルールが無くなるか一定の条件が満たされる
まで推論を行い、この後に引数の2番目以降[T)CI
を新しい引数としてルールセットCに渡す。同様に、ル
ールセットCから次のルールセットDに新しい引数を渡
(7、このような移行を引数のデータが無くなるまで繰
り返す。図示の例ではルールセットA4R−4C−D→
Cの順序でルールセ=t トの移行が行われる。
、又は一定の条件が満たされたとき、ルールセットAで
作成されたルールセットの並び情報の先頭のルールセッ
トBを移行先ルールセットとした移行を行うと共に引数
としてルールセットの並び情報の2番目以降[Cr)C
IをルールセットBに渡す。このルールセットBを使っ
て適用するルールが無くなるか一定の条件が満たされる
まで推論を行い、この後に引数の2番目以降[T)CI
を新しい引数としてルールセットCに渡す。同様に、ル
ールセットCから次のルールセットDに新しい引数を渡
(7、このような移行を引数のデータが無くなるまで繰
り返す。図示の例ではルールセットA4R−4C−D→
Cの順序でルールセ=t トの移行が行われる。
従って、ルールセットAでのルールセットの並び作成に
よってルールセットの移行順序が決定し、またあるルー
ルセットに対して再移行する場合にも永久ループの発生
は起きない。また、ルールセットの追加削除や移行順序
の変更にはルールセットの並びを作成するルールセット
Aでルールセット名を追加削除等を行う変更のみで済み
、他のルールセットのメタルール変更等を不要にしなが
らルールセット変更を任意にする。
よってルールセットの移行順序が決定し、またあるルー
ルセットに対して再移行する場合にも永久ループの発生
は起きない。また、ルールセットの追加削除や移行順序
の変更にはルールセットの並びを作成するルールセット
Aでルールセット名を追加削除等を行う変更のみで済み
、他のルールセットのメタルール変更等を不要にしなが
らルールセット変更を任意にする。
G8発明の効果
以上のとおり、本発明によれば、第1のルールセットに
よる推論でルールセットの並びを作成し、このルールセ
ットの並びの2番目のルールセットを移行先ルールセッ
トとする引数の渡しでルールセ・ノドの移行を行うよう
にしたため、従来方法における永久ループの発生を無く
すと共に、ルールセ・ノドの追加、削除及び順序変更に
は第1のルールセ・ノドによるルールセブトの並び作成
を変更するのみで容易になされるし7かつ間違いを少な
くする効果がある。
よる推論でルールセットの並びを作成し、このルールセ
ットの並びの2番目のルールセットを移行先ルールセッ
トとする引数の渡しでルールセ・ノドの移行を行うよう
にしたため、従来方法における永久ループの発生を無く
すと共に、ルールセ・ノドの追加、削除及び順序変更に
は第1のルールセ・ノドによるルールセブトの並び作成
を変更するのみで容易になされるし7かつ間違いを少な
くする効果がある。
第1図は本発明の一実施例を示すルールセット移行模式
図、第2図はエキスバートンステムの基本的構成図、第
3図は従来のルールセット移行模式図である。 1・・・知識ベース、7・・・推論エンジン。 外2名 第2図
図、第2図はエキスバートンステムの基本的構成図、第
3図は従来のルールセット移行模式図である。 1・・・知識ベース、7・・・推論エンジン。 外2名 第2図
Claims (1)
- (1)プロダクションルール表現のルール群をグループ
化した複数のルールセットとし、推論エンジンが前記複
数のルールセット間を移行して推論を行うエキスパート
システムにおいて、前記ルールセットのうちルールセッ
トの移行順序情報になるルールセットの並びを作成する
第1のルールセットを設け、この第1のルールセットに
よる推論で適用するルールが無くなるか又は一定の条件
が満たされたときに前記ルールセットの並びの先頭のル
ールセットに移行すると共に該ルールセットの並びの2
番目のルールセットを次の移行先ルールセットとする引
数を渡すことを特徴とするエキスパートシステムのルー
ルセット移行方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2007972A JPH03211625A (ja) | 1990-01-17 | 1990-01-17 | エキスパートシステムのルールセット移行方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2007972A JPH03211625A (ja) | 1990-01-17 | 1990-01-17 | エキスパートシステムのルールセット移行方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03211625A true JPH03211625A (ja) | 1991-09-17 |
Family
ID=11680380
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2007972A Pending JPH03211625A (ja) | 1990-01-17 | 1990-01-17 | エキスパートシステムのルールセット移行方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH03211625A (ja) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6354635A (ja) * | 1986-08-25 | 1988-03-09 | Yamatake Honeywell Co Ltd | 推論システム |
| JPH01274243A (ja) * | 1988-04-26 | 1989-11-02 | Meidensha Corp | 推論方式 |
-
1990
- 1990-01-17 JP JP2007972A patent/JPH03211625A/ja active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6354635A (ja) * | 1986-08-25 | 1988-03-09 | Yamatake Honeywell Co Ltd | 推論システム |
| JPH01274243A (ja) * | 1988-04-26 | 1989-11-02 | Meidensha Corp | 推論方式 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Sapaty | Holistic analysis and management of distributed social systems | |
| Hewitt et al. | Session 8 formalisms for artificial intelligence a universal modular actor formalism for artificial intelligence | |
| Park et al. | Fuzzy cognitive maps considering time relationships | |
| Miao et al. | On causal inference in fuzzy cognitive maps | |
| Goldstein et al. | Descriptions for a Programming Environment. | |
| CN114443979A (zh) | 一种船舶避碰规则场景知识形式化表达方法 | |
| CN111190711B (zh) | Bdd结合启发式a*搜索的多机器人任务分配方法 | |
| Tokoro et al. | An object-oriented approach to knowledge systems | |
| Tang et al. | A graph model for conflict resolution with inconsistent preferences among large-scale participants | |
| Hildreth et al. | Coordinating multi-agent navigation by learning communication | |
| JPH03211625A (ja) | エキスパートシステムのルールセット移行方法 | |
| Bic | Processing of semantic nets on dataflow architectures | |
| Christiansson | Dynamic Knowledge Nets in a changing building process | |
| AlFailakawi et al. | Depth optimization for topological quantum circuits | |
| Yamashita et al. | Self-stabilizing gellular automata | |
| Pratt | Dynamic logic: A personal perspective | |
| CN118131634B (zh) | 一种基于混沌系统的广义二型模糊自适应控制方法及系统 | |
| Shen et al. | KDEM: A Knowledge-Driven Exploration Model for Indoor Crowd Evacuation Simulation | |
| Heinemann | Extending topological nexttime logic | |
| Wang et al. | Beyond obedient tools: A tensional-field relational ontology for human-AI co-creation | |
| WO2025260330A1 (zh) | 一种动态任务场景下技能的层次化知识表示方法 | |
| Carvalho et al. | Interpolated linguistic terms | |
| Abd El-Sattar | A new framework for plot-based interactive storytelling generation | |
| Bieber et al. | Expert systems and hypertext | |
| Fikes et al. | Themes in automatic problem solving |