JPH03250222A - 推論方式 - 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】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は、いわゆる診断型のエキスパートシステム等の
推論方式に関する。

（従来の技術） 近年、コンピュータの高性能化にともない、従来は専門
家の手により処理されていた熟練を要する仕事の一部を
コンピュータに代行させるいわゆるエキスパートシステ
ムの開発が進められている。

特に診断型のエキスパートシステムでは、ある初期事象
が与えられるとその初期事象に対する原因事象を推論す
る推論系を備えており、この推論系の性能がエキスパー
トシステム全体の性能を大きく左右している。

ところで、一般にこのような推論系では、事象間の因果
関係を示す知識を収めた因果関係知識を用いて仮説を生
成し、それらの仮説について種々のデータを収集するこ
とで仮説の検証を行って解を得る。

この仮説生成に用いられる因果関係知識の内容を図式化
した一例を第２図に示す。

同図において例えば事象Ａは事象り、Ｅ、Ｆと因果関係
にあることを示している。

即ち、この因果関係知識を用いれば初期事象として事象
Ａがあたえられた時、候補事象ＤＳＥ。

Ｆが仮説として候補に挙がる。

しかしながら、これらの仮説は全て同等に扱われるので
、もともと成立する可能性の低い仮説であっても成立す
る可能性の高い仮説と同様に検証が行われる。

従って、多くの場合、最終的な解に至るまでに多大な時
間を要し、解の探索効率が悪いという問題があった。

（発明が解決しようとする課題） 以上述べたように、従来の推論方式では全ての原因事象
が同等に仮説として扱われ、成立する可能性の低い仮説
に対しても検証が行われるので、解の探索効率が悪いと
いう課題があった。

本発明はこのような課題を解決すべく為されたもので、
仮説の検証を選択的に行うことで、解の探索効率を上げ
ることのできる推論方式を提供するものである。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 本発明は、与えられた事象を説明する仮説を生成する仮
説生成部と、この仮説生成部によって生成された仮説の
検証を行う仮説検証部とによって問題解決を行う推論シ
ステムにおいて、前記仮説生成部が、前記仮説検証部で
の検証の対象となる仮説を限定し、残りの仮説を検証の
対象となることを一時待機の状態にする、あるいは検証
の対象から削除する手段を有し、前記仮説検証部が、前
記仮説生成部で一時待機の状態にされた仮説を検証の対
象に戻す手段と、検証の対象にある仮説を一時待機の状
態に変更する手段とを有するものである。

（作　用） 本発明では、いわゆる因果関係知識以外にも例えば原因
としての出現頻度など、仮説の成立する可能性を示す知
識を用い、成立する可能性の高い仮説から選択的に検証
を行う。

従って、不必要に成立する可能性の低い仮説の検証を行
わずに済み、解の探索効率を上げることができる。

（実施例） 以下、本発明の実施例を図面を用いて説明する。

第１図は本発明の一実施例−に係わる推論システムの構
成を説明する図である。

同図に示すように、この推論システムは仮説集合生成プ
ロセス１０、仮説検証プロセス２０．検証結果評価プロ
セス３０、仮説集合修正プロセス４０から構成されてい
る。

また、それぞれのプロセスが処理を行う為の知識として
、因果関係知識５１、制御判断知識５２、検証方法知２
５３が用意されている。

因果関係知識５１は、ある事象に対して因果関係にある
事象が第２図に示される従来例と同様にして収められて
いる。例えば、事象ＤＳＥ、Ｆは事象Ａと因果関係にあ
る候補事象であり、診断結果となる原因事象Ｈ１■、Ｊ
ＳＫに対する中間仮説となる。

また、制御判断知識５２には、例えばその原因としての
出現頻度等のように、仮説の成立する可能性を示す知識
が収められている。

検証方法知識５３には、仮説が存在するか否かの検証に
必要な知識、例えばある事象の存在を確認するために必
要なデータは何であるかといったことが収められている
。

次に、この推論システムの各プロセスについてさらに詳
細に説明する。

仮説集合生成プロセス１０は、仮説集合６１を作成し直
すプロセスであり、入力された初期事象１００に対し因
果関係知識５１及び制御判断知識５２を参照することで
仮説集合６１及び待機仮説集合６２を生成する。例えば
、初期事象として事象Ａが与えられた場合、仮説集合生
成プロセス］Ｏは因果関係知識５１に基づいて候補事象
り、Ｅ、Ｆを洗い出し、さらに制御判断知識５２により
事象り、ＥＳＦを仮説集合６１と待機仮説集合６２に分
類する。これは、事象Ｆが事象り、Ｈに比べ可能性が低
い場合には事象り、Ｅを仮説集合に、事象Ｆを待機仮説
集合に入れ、事象Ｆの検証を一時待機させる。

仮説検証プロセス２０は、仮説集合６１内の仮説の検証
に必要なデータ２００を検証方法知識５３に基づいて収
集する。これは、例えば仮説集合に事象りとＥがある場
合、事象りの存在を確認するために必要なデータ、事象
りの存在を否定するために必要なデータ、事象Ｅの存在
を確認するために必要なデータ、事象Ｅの存在を否定す
るために必要なデータのいずれかのデータが収集される
。

検証結果評価プロセス３０は、検証方法知識５３と仮説
検証プロセス２０により収集されたデータ２００に基づ
いて仮説の評価を行う。そして、評価の結果、最終結果
に到達している場合は推論結果３００を出力し、到達し
ていない場合には仮説集合６１の生成を行うか、修正を
行うかの判断を下す。これは、例えば検証された仮説が
事象Ｄ１Ｅ、Ｆのような中間仮説であった場合、この中
間仮説に対して仮説集合生成プロセス１０により次の仮
説集合６１の生成が行われる。また、検証の結果、仮説
が否定された場合、仮説集合修正プロセス４０により仮
説集合６１の修正が行われる。

仮説集合修正プロセス４０は、仮説集合６１内の仮説の
除去や仮説集合６１と待機仮説集合６２間の仮説の移動
を行う。これは、検証結果評価プロセス３０により存在
が否定された仮説を仮説集合６１から除去する。また、
仮説集合６１内の仮説、例えば事象り、Ｈの存在が否定
された時、制御判断知識５２に基づいて待機仮説集合６
２内の待機状態の仮説、例えば事象Ｆを仮説集合６１に
移動させる。

この推論システムでは、上述したようなプロセスを繰返
すことで推論が行われている。

従って、仮説が、制御判断知識によって、検証を直ちに
行う仮説集合と検証待ちの状態にある待機仮説集合に分
類され、成立する可能性の低い仮説は可能性の高い仮説
が否定された時にのみ、その検証が行われるので、解の
探索効率を向上させることができる。

［発明の効果］ 本発明では、仮説の成立する可能性を示す知識を用い、
成立する可能性の高い仮説から選択的に検証を行うので
、不必要に成立する可能性の低い仮説の検証を行わずに
済み、解の探索効率を上げることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例の推論システムの構成を示す図
、第２図は因果関係知識を図式化した図である。 １０・・・仮説集合生成プロセス、２０・・・仮説検証
プロセス、３０・・・検証結果評価プロセス、４０・・
・仮説集合修正プロセス、５１・・・因果関係知識、５
２・・・制御判断知識、５３・・・検証方法知識、６１
・・・仮説集合、６２・・・待機仮説集合、１００・・
・初期事象、２００・・・データ、３００・・・推論結
果。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）与えられた事象を説明する仮説を生成する仮説生
   成部と、 この仮説生成部によって生成された仮説の検証を行う仮
   説検証部と によって問題解決を行う推論システムにおいて、前記仮
   説生成部が、前記仮説検証部での検証の対象となる仮説
   を限定し、残りの仮説を検証の対象となることを一時待
   機の状態にする、あるいは検証の対象から削除する手段
   を有し、前記仮説検証部が、前記仮説生成部で一時待機
   の状態にされた仮説を検証の対象に戻す手段と、検証の
   対象にある仮説を一時待機の状態に変更する手段とを有
   することを特徴とする推論方式。