JPS6347839A - 推論制御方式 - 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】 〔概　要〕 計算機における、知識モジュールによる推論処理の改良
した制御方式である。

知識モジュールを複数のレベルに群分けし、下位レベル
から使用して、推論処理の解が得られなければ割込要求
を発生し、１知識モジュールによる処理に移る。このよ
うにして、上位のレベルで解があれば、その結果を持っ
て下位レベルへ戻る。

この方式により、推論処理における走査対象を有効に限
定して、処理を効率化することが、知識モジュールの階
層化によって、容易にできるようになる。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、知識情報を処理すム計算機システムの推論制
御方式に関する。

知識によって構成されるルールを逐次走査することによ
って推論を進めるようにしたシステムは、エキスパート
システム等と呼ばれて、各種の分野に応用されようとし
ている。

〔従来の技術〕

第３図は、推論システムの一構成例を示すブロック図で
ある。

例えば、ある与えられた初期の条件から推論処理を進め
て結論に到達する場合に、推論装置１０の推論エンジン
１は初期条件を含む推論要求を外部から受け取って、そ
の条件を作業記憶２に設定する。

知識ベース３には、推論に必要な知識モジュール４が格
納され、各知識モジュール４は起動条件部５と、ルール
部６からなる。

起動条件部５は、その知識モジュール４を選択する場合
に満足すべき条件を示し、ルール部６は、１個以上のル
ールからなる。

各ルールは条件部と実行部で構成され、例えばプログラ
ミング言語の分野で公知の、ＩＦ文及びＴＨＥＮ文の形
式によって、 条件部は、 １Ｆ　　条件、　ＡＮＩＩ条件２＾ＮＤ　−・−実行部
は、 ＴＨＥＮ　　実行手続き。

実行手続きよ のように表される。

推論エンジン１は、知識ベース３の知識モジュール４の
起動条件部５を、作業記憶２に保持する条件と照合する
ことによって、知識モジュール４の１つを選択する。

その知識モジュール４のルールを走査して、条件によっ
て満足される条件部を有するルールの１つを選択すると
、その実行部に指定されている処理を実行する。

その結果、一般に作業記憶２に保持する条件が変化し、
推論エンジン１は途中の推論結果として得られる作業記
憶２の新たな条件を使って、再びルールを検索する。

このようにして推論処理を進めた結果、ルールの実行部
によって終了が示され、その時、例えば作業記憶２上に
結論を示すデータが得られる。

又、別の場合には、例えば作業記憶２に保持する条件に
よって満足されるルールが無いために、推論処理が進ま
なくなることにより、その知識モジュール４にルールと
して収められた知識によっては、結論を得られないこと
が検出される。

〔発明が解決しようとする問題点〕

前記のように結論が得られない場合には、更にルールを
補充する必要があり、ルールの補充によって、知識ベー
スは充実されていくが、同時に検索対象が大きくなって
推論処理の効率が悪くなる。又ルールの追加／修正によ
り、知識モジュールの保守が困難になる等の問題が生じ
る。

〔問題点を解決するための手段〕

第１図は、本発明の構成を示すブロック図である。

図は推論機構の構成を示し、２０は推論装置、２１は推
論エンジン、２２は作業記憶、２３は割込処理機構、１
３は知識ベース、１４〜１６は知識ベース１３を構成す
る知識モジュールである。

〔作　用〕

知識ベース１３を構成する知識モジュールは、例えば知
識ベース１４．１５．１６のように、複数のレベルに群
分けされている。

推論エンジン２１は、推論要求を受け付けると、割込処
理機構２３に処理を要求する。

割込処理機構２３は、初期の最下位レベルを設定して、
作業記憶２２に保持する初期の条件によって、最下位レ
ベルから知識モジュール１４を選択して、推論エンジン
２１に指定する。

推論エンジン２１は指定された知識モジュールにより、
従来のようにして推論処理を実行し、結論が得られれば
処理を終わるが、結論を得られない場合には、割込処理
機構２３に割込要求を出す。

割込処理機構２３は、現在のレベル及び知識モジュール
等の復帰に必要な情報を保存し、ルベル上のレベルを設
定して、そのレベルから前記と同様にして、例えば知識
モジュール１５を選択し、推論エンジン２１に指定する
。

推論エンジン２１は、前記と同様に指定の知識モジュー
ルによる推論処理を実行する。

このようにして、あるレベルで推論処理が終了すると、
推論エンジンは割込処理機構２３を呼び、割込処理機構
２３は保持する復帰情報によって、推論エンジン２Ｉを
割込時のレベルに戻して、再び推論処理を起動する。

以上の方式により、知識モジュールを階層化構成にする
ことが可能になり、推論処理の実行においては、下位レ
ベルで結論が得られない場合のみ、上位レベルへ順次ル
ール検索範囲を拡大するようにして、実行効率を改善す
ることができる。

〔実施例〕

第２図は、割込処理機構２３の一実施例構成を示すブロ
ック図である。

推論エンジン２１は、推論処理の開始時、及びあるレベ
ルの推論処理で結論が得られないことを検出すると、割
込要求を発生する。

推論エンジン２１からの割込要求を割込受付部３０で受
け取ると、レベルメモリ３１に現レベル値＋１又は最初
の場合は最下位レベル値を設定し、復帰情報スタック３
？に現処理の知識モジュールの識別名等、復帰に必要な
情報をスタックした後、知識モジュール選択部３３を起
動する。

知識モジュール選択部３３はレベルメモリ３１に保持す
るレベル値を参照して、知識モジュール検索リスト３４
から、該当レベルに属する知識モジュールを知り、それ
らの知識モジュールの起動条件部を検査して、作業記憶
２２に保持する条件情報によって満足できる知識モジュ
ールを選択する。

起動制御部３５は選択した知識モジュールの識別名を推
論エンジン２１に渡して、推論処理を起動する。

推論エンジン２１が、あるレベルにおける推論処理の結
論を得て終了すると、復帰処理要求を発生する。

推論エンジン２１からの復帰処理要求を割込処理機構２
３の復帰受付部３６で受け取ると、レベルメモリ３１に
現レベル値−１を設定する。復帰制御部３７は、復帰情
報スタック３２に保持する最後のレベルの情報を推論エ
ンジン２１に送って、前レベルの推論処理を再開させる
。

以上の方式により、知識モジュールを複数レベルに階層
化し、推論処理の実行において、下位レベルで結論が得
られない場合のみ、上位レベルへ順次ルール検索範囲を
拡大するように知識ベースを構成することができるので
、推論処理の処理効率改善ができる。

〔発明の効果〕

以上の説明から明らかなように、本発明によれば、計算
機システムの知識ベースを階層化して、推論処理効率の
向上をはかることができるという著しい工業的効果があ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の構成を示すブロック図、第２図は割込
処理機構の構成例ブロック図、第３図は従来の一構成例
ブロック図である。 図において、 １．２１は推論エンジン、２．２２は作業記憶、３．１
３は知識ベース、 ４．１４．１５．１６は知識モジュール、５は起動条件
部、　　　６はルール部、１０．２０は推論装置、　　
２３は割込処理機構、３０は割込受付部、　　　３１は
レベルメモリ、３２は復帰情報スタック、 ３３は知識モジュール選択部、 ３４は知識モジュール検索リスト、 ３５は起動制御部、　　　３６は復帰受付部、３７は復
帰制御部を示す。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 それぞれ条件部及び実行部を有するルールからなる知識
   モジュールを選択し、該知識モジュールから所定の入力
   条件に合致する条件部を有するルールを走査し、該ルー
   ルの実行部に指定する処理を実行して次の入力条件を得
   る処理により、推論を処理する装置（２０）において、 該知識モジュールを複数のレベルに群分けし、下位の該
   レベルに属する知識モジュールによる推論処理で、解が
   得られないことを検出した場合に、所定の割込要求を発
   生する手段（２１）と、該割込要求を受け付けて、該レ
   ベルより１レベル上位のレベルに属する知識モジュール
   を選択し該選択した知識モジュールによる推論処理を起
   動する手段（２３）と、 上位の該レベルに属する知識モジュールによる推論処理
   で解が得られた場合に、該レベルへの割込要求元の推論
   処理に復帰する手段（２３）とを有することを特徴とす
   る推論制御方式。