(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ファジィ推論に基づき、推論のもとデータたる観測データから確信度付きで、Dempster-Shaferの確率理論における焦点要素リストを第１のデータリストとして求める第１のデータ変換手段と、
前記観測データで用いられる事象を機動性の事象に変換するための変換規則リストに基づき、確信度付きの前記焦点要素リストを確信度付きの第２のデータリストに変換する第２のデータ変換手段と、
Dempsterの結合規則に基づき、確信度付きの複数の前記第１または第２のデータリストを確信度付きの第３のデータリストに統合するデータ統合手段と、
統合結果を翻訳する変換規則リストに基づき、確信度付きの前記第３のデータリストを確信度付きの第４のデータリストに変換する第３のデータ変換手段と、
Dempster-Shaferの確率理論に基づき、確信度付きの前記第４のデータリストから上界確率及び下界確率付きの第５のデータリストを算出するデータ算出手段と、
推論全体処理における、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、または前記データ算出手段の処理手続き情報を伴った部分化モジュールそれぞれおよび該部分化モジュール間の関係リンクが与えられて推論手順を決定する推論手順生成手段と、
前記決定された推論手順と前記処理手続き情報とに従って、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、または前記データ算出手段を選択して起動する実行管理手段と
を具備することを特徴とするあいまい推論装置。
【請求項２】
ファジィ推論に基づき、推論のもとデータたる観測データから確信度付きで、Dempster-Shaferの確率理論における焦点要素リストを第１のデータリストとして求める第１のデータ変換手段と、
前記観測データで用いられる事象を機動性の事象に変換するための変換規則リストに基づき、確信度付きの前記焦点要素リストを確信度付きの第２のデータリストに変換する第２のデータ変換手段と、
Dempsterの結合規則に基づき、確信度付きの複数の前記第１または第２のデータリストを確信度付きの第３のデータリストに統合するデータ統合手段と、
統合結果を翻訳する変換規則リストに基づき、確信度付きの前記第３のデータリストを確信度付きの第４のデータリストに変換する第３のデータ変換手段と、
Dempster-Shaferの確率理論に基づき、確信度付きの前記第４のデータリストから上界確率及び下界確率付きの第５のデータリストを算出するデータ算出手段と、
推論全体処理における、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、または前記データ算出手段の処理手続き情報を伴った部分化モジュールそれぞれおよび該部分化モジュール間の関係リンクが与えられて推論手順を決定する推論手順生成手段と、
前記ファジィ推論に必要なメンバーシップ関数および前記各変換規則リストを入力する入力手段と、
確信度付きの前記第１のデータリストのひな形を生成する手段と、
前記決定された推論手順と前記処理手続き情報とに従って、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、または前記データ算出手段を選択して起動する実行管理手段とを具備し、
前記起動された前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、および前記データ算出手段が、前記入力されたメンバーシップ関数、各変換規則リスト、または前記生成された第１のデータリストのひな型を必要に応じて利用すること
を特徴とするあいまい推論装置。
【請求項３】
ファジィ推論に基づき、推論のもとデータたる観測データから確信度付きで、Dempster-Shaferの確率理論における焦点要素リストを第１のデータリストとして求める第１のデータ変換手段と、
前記観測データで用いられる事象を機動性の事象に変換するための変換規則リストに基づき、確信度付きの前記焦点要素リストを確信度付きの第２のデータリストに変換する第２のデータ変換手段と、
Dempsterの結合規則に基づき、確信度付きの複数の前記第１または第２のデータリストを確信度付きの第３のデータリストに統合するデータ統合手段と、
統合結果を翻訳する変換規則リストに基づき、確信度付きの前記第３のデータリストを確信度付きの第４のデータリストに変換する第３のデータ変換手段と、
Dempster-Shaferの確率理論に基づき、確信度付きの前記第４のデータリストから上界確率及び下界確率付きの第５のデータリストを算出するデータ算出手段と、
推論全体処理における、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、または前記データ算出手段の処理手続き情報を伴った部分化モジュールそれぞれおよび該部分化モジュール間の関係リンクが与えられて推論手順を逐次的に決定する推論手順生成手段と、
前記逐次的に決定された推論手順と前記処理手続き情報とに従って、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、および前記データ算出手段のうち選択して起動すべき手段を逐次的に決定する決定手段と、
前記決定された手段を起動する実行管理手段と
を具備することを特徴とするあいまい推論装置。
【請求項４】
ファジィ推論に基づき、推論のもとデータたる観測データから確信度付きで、Dempster-Shaferの確率理論における焦点要素リストを第１のデータリストとして求める第１のデータ変換手段と、
前記観測データで用いられる事象を機動性の事象に変換するための変換規則リストに基づき、確信度付きの前記焦点要素リストを確信度付きの第２のデータリストに変換する第２のデータ変換手段と、
Dempsterの結合規則に基づき、確信度付きの複数の前記第１または第２のデータリストを確信度付きの第３のデータリストに統合するデータ統合手段と、
統合結果を翻訳する変換規則リストに基づき、確信度付きの前記第３のデータリストを確信度付きの第４のデータリストに変換する第３のデータ変換手段と、
Dempster-Shaferの確率理論に基づき、確信度付きの前記第４のデータリストから上界確率及び下界確率付きの第５のデータリストを算出するデータ算出手段と、
前記ファジィ推論に必要なメンバーシップ関数および前記各変換規則リストを入力する入力手段と、
確信度付きの前記第１のデータリストのひな形を生成する手段と、
推論全体処理における、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、または前記データ算出手段の処理手続き情報を伴った部分化モジュールそれぞれおよび該部分化モジュール間の関係リンクが与えられて推論手順を逐次的に決定する推論手順生成手段と、
前記逐次的に決定された推論手順と前記処理手続き情報とに従って、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、および前記データ算出手段のうち選択して起動すべき手段を逐次的に決定する決定手段と、
前記決定された手段を起動する実行管理手段とを具備し、
前記起動された前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、および前記データ算出手段が、前記入力されたメンバーシップ関数、各変換規則リスト、または前記生成された第１のデータリストのひな型を必要に応じて利用すること
を特徴とするあいまい推論装置。
【請求項５】
ファジィ推論に基づき、推論のもとデータたる観測データから確信度付きで、Dempster-Shaferの確率理論における焦点要素リストを第１のデータリストとして求める第１のデータ変換手段と、
前記観測データで用いられる事象を機動性の事象に変換するための変換規則リストに基づき、確信度付きの前記焦点要素リストを確信度付きの第２のデータリストに変換する第２のデータ変換手段と、
Dempsterの結合規則に基づき、確信度付きの複数の前記第１または第２のデータリストを確信度付きの第３のデータリストに統合するデータ統合手段と、
統合結果を翻訳する変換規則リストに基づき、確信度付きの前記第３のデータリストを確信度付きの第４のデータリストに変換する第３のデータ変換手段と、
Dempster-Shaferの確率理論に基づき、確信度付きの前記第４のデータリストから上界確率及び下界確率付きの第５のデータリストを算出するデータ算出手段と、
推論全体処理における、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、または前記データ算出手段の処理手続き情報を伴った部分化モジュールそれぞれおよび該部分化モジュール間の関係リンクに応じて、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、または前記データ算出手段を適宜選択して起動する手段と
を具備することを特徴とするあいまい推論装置。
【請求項６】
ファジィ推論に基づき、推論のもとデータたる観測データから確信度付きで、Dempster-Shaferの確率理論における焦点要素リストを第１のデータリストとして求める第１のデータ変換手段と、
前記観測データで用いられる事象を機動性の事象に変換するための変換規則リストに基づき、確信度付きの前記焦点要素リストを確信度付きの第２のデータリストに変換する第２のデータ変換手段と、
Dempsterの結合規則に基づき、確信度付きの複数の前記第１または第２のデータリストを確信度付きの第３のデータリストに統合するデータ統合手段と、
統合結果を翻訳する変換規則リストに基づき、確信度付きの前記第３のデータリストを確信度付きの第４のデータリストに変換する第３のデータ変換手段と、
Dempster-Shaferの確率理論に基づき、確信度付きの前記第４のデータリストから上界確率及び下界確率付きの第５のデータリストを算出するデータ算出手段と、
推論全体処理における、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、または前記データ算出手段の処理手続き情報を伴った部分化モジュールそれぞれおよび該部分化モジュール間の関係リンクを入力する手段と、
前記入力された推論全体処理の部分化モジュールそれぞれおよび該部分化モジュール間の関係リンクに応じて、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、または前記データ算出手段を適宜選択して起動する手段と
を具備することを特徴とするあいまい推論装置。
【請求項７】
請求項１ないしは請求項６のあいまい推論装置において、推論のもとデータたる前記観測データが、少なくとも所定の地域の気象データを含むことを特徴とするあいまい推論装置。
【請求項８】
ファジィ推論に基づき、推論のもとデータたる観測データから確信度付きで、Dempster-Shaferの確率理論における焦点要素リストを第１のデータリストとして求める第１のステップと、
前記観測データで用いられる事象を機動性の事象に変換するための変換規則リストに基づき、確信度付きの前記焦点要素リストを確信度付きの第２のデータリストに変換する第２のステップと、
Dempsterの結合規則に基づき、確信度付きの複数の前記第１または第２のデータリストを確信度付きの第３のデータリストに統合する第３のステップと、
統合結果を翻訳する変換規則リストに基づき、確信度付きの前記第３のデータリストを確信度付きの第４のデータリストに変換する第４のステップと、
Dempster-Shafer の確率理論に基づき、確信度付きの前記第４のデータリストから上界確率及び下界確率付きの第５のデータリストを算出する第５のステップとを具備し、
推論全体処理における、前記第１、第２、第３、第４、または第５ステップの処理手続き情報を伴った部分化モジュールそれぞれおよび該部分化モジュール間の関係リンクに応じて、前記第１、第２、第３、第４、または第５のステップを適宜選択して実行すること
を特徴とするあいまい推論方法。
【請求項９】
ファジィ推論に基づき、推論のもとデータたる観測データから確信度付きで、Dempster-Shaferの確率理論における焦点要素リストを第１のデータリストとして求める第１のステップと、
前記観測データで用いられる事象を機動性の事象に変換するための変換規則リストに基づき、確信度付きの前記焦点要素リストを確信度付きの第２のデータリストに変換する第２のステップと、
Dempsterの結合規則に基づき、確信度付きの複数の前記第１または第２のデータリストを確信度付きの第３のデータリストに統合する第３のステップと、
統合結果を翻訳する変換規則リストに基づき、確信度付きの前記第３のデータリストを確信度付きの第４のデータリストに変換する第４のステップと、
Dempster-Shafer の確率理論に基づき、確信度付きの前記第４のデータリストから上界確率及び下界確率付きの第５のデータリストを算出する第５のステップとを具備し、
推論全体処理における、前記第１、第２、第３、第４、または第５ステップの処理手続き情報を伴った部分化モジュールそれぞれおよび該部分化モジュール間の関係リンクに応じて推論手順を決定し、
前記決定された推論手順と前記処理手続き情報とに従って、前記第１、第２、第３、第４、または第５のステップを選択して実行すること
を特徴とするあいまい推論方法。
【請求項１０】
ファジィ推論に基づき、推論のもとデータたる観測データから確信度付きで、Dempster-Shaferの確率理論における焦点要素リストを第１のデータリストとして求める第１のステップと、
前記観測データで用いられる事象を機動性の事象に変換するための変換規則リストに基づき、確信度付きの前記焦点要素リストを確信度付きの第２のデータリストに変換する第２のステップと、
Dempsterの結合規則に基づき、確信度付きの複数の前記第１または第２のデータリストを確信度付きの第３のデータリストに統合する第３のステップと、
統合結果を翻訳する変換規則リストに基づき、確信度付きの前記第３のデータリストを確信度付きの第４のデータリストに変換する第４のステップと、
Dempster-Shafer の確率理論に基づき、確信度付きの前記第４のデータリストから上界確率及び下界確率付きの第５のデータリストを算出する第５のステップとを具備し、
推論全体処理における、前記第１、第２、第３、第４、または第５ステップの処理手続き情報を伴った部分化モジュールそれぞれおよび該部分化モジュール間の関係リンクに応じて推論手順を逐次的に決定し、
前記逐次的に決定された推論手順と前記処理手続き情報とに従って、前記第１ないし第５のステップのうち選択して実行すべきステップを逐次的に決定し、
前記決定されたステップを実行すること
を特徴とするあいまい推論方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、不確実性を伴う入力データをＤ−Ｓ（Dempster-Shafer ）理論を用いて統合する推論において、ファジィ論理を利用することにより、与えられた入力データをＤ−Ｓ理論に基づいた推論の入力値に変換するあいまい推論装置及びあいまい推論方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
診断・制御システムに対する入力情報や診断・制御知識は、必ずしも確実な知識ばかりとは限らない。そこで、不確実な情報や知識も表現しなければならない場合がしばしばある。また、診断・制御システムでは、不確実性を伴う観測データに基づいた推論を行い複数のデータを統合して結論を導く必要性が頻繁に生じる。これらの複数の観測データを統合し診断・制御を行うシステムの中に、Ｄ−Ｓ理論を用いたものが存在する。以下に、Ｄ−Ｓ理論の基本概念を説明する。
【０００３】
［Ｄ−Ｓ理論］
（Ｄ−Ｓ理論の基本概念）
1960年代に、Dempsterは、Bayes 確率では扱いにくい主観確率を扱うために、下界確率(lower probability) 、上界(upper probability) という概念を提案した。さらに、Shaferは、このDempsterの理論を展開し、下界確率、上界確率をそれぞれ、belief function 、plausibilityと言い換え、それらを基本確率(basic  probability)をもとに定義した。
【０００４】
Ｄ−Ｓ理論では、可能性のある事象を要素とする全体集合を普遍集合(frame  of discernment) として定義する。Ｄ−Ｓ理論の大きな特徴は、普遍集合θの部分集合に対して基本確率という量を割り当てるという点である。以下に、Ｄ−Ｓ理論における基本概念である基本確率・焦点要素・上界、下界確率・belief  intervalを説明する。
【０００５】
１）基本確率ｍ（Ａi ）（i ＝1,2,…）は、［0,1 ］の値をとり、次の条件を満たす。
【０００６】
ｍ（φ）＝ 0                                            （１）
（φ：空集合）
【数１】
0003727680.tif 000002
（θ：普遍集合、
Ａi （i ＝1,2,…）：θの部分集合）
２）焦点要素は、以下の条件を満たすＡi である。
【０００７】
ｍ（Ａi ）＞ 0                                          （３）
３）下界確率
【数２】
0003727680.tif 000003
４）上界確率
【数３】
0003727680.tif 000004
Ａの確信度は最小でもＢel（Ａ）、最大でも 1−Ｂel（Ａc ）であることを示す。
【０００８】
以下に、これらの基本概念を図２２に示す例を用いて説明する。
【０００９】
以下の例では、起こりうる可能性のある要素をａ1 〜ａ6 とし、その全集合をθ、その部分集合Ａ1 〜Ａ6 とする。
【００１０】
θ＝｛ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 ，ａ5 ，ａ6 ｝
Ａ1 ＝｛ａ2 ｝
Ａ2 ＝｛ａ4 ｝
Ａ3 ＝｛ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ｝
Ａ4 ＝｛ａ4 ，ａ5 ｝
Ａ5 ＝｛ａ2 ，ａ3 ，ａ4 ，ａ5 ｝
Ａ6 ＝｛ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 ，ａ5 ，ａ6 ｝
これらの部分集合に対して、以下の図２２に示すように基本確率ｍ（Ａi ）が割り当てられたとする。
【００１１】
以下では、この基本確率が割り当てられた部分集合（焦点要素）と基本確率の組を以下のようなリストで表現することにする。
【００１２】
（（（ａ2 ）0.1 ）
（（ａ4 ）0.2 ）
（（ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ）0.1 ）                            （７）
（（ａ4 ，ａ5 ）0.3 ）
（（ａ2 ，ａ3 ，ａ4 ，ａ5 ）0.1 ）
（（ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 ，ａ5 ，ａ6 ）0.2 ））
この時、例えば、図２２の部分集合Ａ4 ＝｛ａ4 ，ａ5 ｝の下界、上界確率とbelief interval は次のようになる。
【００１３】
・下界確率
【数４】
0003727680.tif 000005
・上界確率
【数５】
0003727680.tif 000006
・belief interval
【数６】
0003727680.tif 000007
Ａ4 、すなわち｛ａ4 ，ａ5 ｝である確率は最小でも0.5 、場合によって最大0.8 までは上昇する可能性があることを示す。
【００１４】
（Dempsterの結合規則）
この規則は、独立な証拠から推論された基本確率を統合する方法である。
【００１５】
【数７】
0003727680.tif 000008
ｍ1 ，ｍ2 ：互いに独立な証拠に基づいて得られた基本確率
Ｅ1 i ，Ｅ2 j (i,j＝0,1,2,…):ｍ1 ，ｍ2 の焦点要素
式（８）のDempsterの結合規則により各々の基本確率が統合され、新たな基本確率が求まる。
【００１６】
また、結合規則を適用したときに、空集合に対して基本確率が割り当てられる場合がある。しかし、基本確率の前提条件として、空集合の基本確率は0 であるため、その量だけ矛盾していることになる。そのために全体から矛盾した量を引いた量で他の基本確率を割り、正規化する必要がある。その操作を上式の分母で行っている。
【００１７】
以下の図２２に、このDempsterの結合規則を用いて、二つの独立な証拠
0003727680.tif 000009
を結合する様子を示す。ここで、前述のように、リスト（９）は、証拠Ｅ1 の焦点要素Ｅ1 1 には基本確率0.9 が、焦点要素Ｅ1 2 には基本確率0.1 が割り当てられていることを示している。
【００１８】
図２３によると、二つの独立な証拠Ｅ1 とＥ2 の結合結果は、
（（（ａ2 ）0.72）
（（ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ）0.08）
（（ａ2 ）0.18）                                    （１１）
（（ａ2 ，ａ3 ，ａ4 ，ａ5 ）0.02））
となる。ここで、このリスト（１１）の第一リスト
（（ａ2 ）0.72）
と、第三リスト
（（ａ2 ）0.18）
は、焦点要素が（ａ2 ）で等しいので、両者をまとめる。よって、最終的な統合結果は、
（（（ａ2 ）0.90）
（（ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ）0.08）                        （１２）
（（ａ2 ，ａ3 ，ａ4 ，ａ5 ）0.02））
となる。
【００１９】
さらに、近年、多くの知識処理システムにおいて、言葉の意味や定義に存在するあいまいさを表現するためにファジィ論理が盛んに用いられている。以下に、ファジィ論理を簡単に説明する。
【００２０】
［ファジィ論理］
ファジィ論理では、真か偽かの二値では表現が難しい概念をメンバーシップ関数を用いて表現している。
【００２１】
例えば、「普通の成績の子」という表現はあいまいなものであり、厳密にこれを規定しようとすれば、「平均評点が 2.5以上 3.5未満の子」などという表現をしなければならない。しかし、日常ではあいまいさを持った表現が大多数であり、受けとる方も暗黙の了解としてそのあいまいさを許容している。今、「普通の成績の子」という概念をメンバーシップ関数を用いて表現すると図２４の（ａ）のようになる。この（ａ）で表現された集合をファジィ集合と呼ぶ。このグラフからみると、評点が 2.5の子の帰属度は 0.5であり、これが 3.0に進むにつれてだんだん 1.0に近づき、再び 1.0から遠ざかり、 3.5の子の帰属度は 0.5である。すなわち、厳密な表現での値はその表現に属しているか否かで、 0か 1かのいずれかであったが、ファジィ集合ではその値を 0から 1までの任意の帰属度で定めている。すなわち、図２４の（ａ）のグラフでは、完全に「普通の成績の子」の表現をみたすものは、評点が 3の子であり、その幅は広い範囲に渡っている。前記の「平均評点が 2.5以上 3.5未満の子」のような厳密な表現をした場合は、図２４の（ｂ）のように表現することができる。すなわち、ファジィ集合の枠組で従来の厳密な表現をすることも可能である。図２４の（ｂ）のような厳密な表現をする集合を通常のファジィ集合と区別する場合は、この集合を「クリスプ集合」と呼ぶ。このようなファジィ論理は、より人間的なあいまいな判断と意思決定が要求される分野で盛んに用いられている。
【００２２】
ところで、Ｄ−Ｓ推論を用いたシステムに与えられる観測データは、「降雨量10ｍｍ」のような数値形式のものが多い。これに対し、Ｄ−Ｓ推論においては、「小雨である可能性は90％で、小雨か中位の雨である可能性は10％である。」といった不確実性を伴う観測データが入力値として要求される。このように、与えられる観測データとＤ−Ｓ推論の入力値との間には大きな差が存在しており、何らかの「あいまいな判断知識」を用いて観測データからＤ−Ｓ推論の入力値へ形式変換をする前処理が必要である。Ｄ−Ｓ推論の前処理であるこのデータ変換を「焦点要素への基本確率の割り当て」という。
【００２３】
しかし、従来の「焦点要素への基本確率の割り当て」は、人間が観測データを主観的に判断して基本確率値を創造するか、もしくは、「総雨量が10ｍｍであるならば、小雨である可能性は90％である。」というようなクリスプ的な知識を計算機に記憶させることによって割り当てられていた。このため、計算機は、「総雨量が10ｍｍであるならば、小雨である可能性は90％で、小雨か中位の雨である可能性は10％である。」というような人間の「あいまいな判断知識」を有効に利用して基本確率を割り当てられなかった。
【００２４】
そこで、例えば特開平２ー２７８４３１号公報では、推論に要するプロダクションルールの前件部のみをファジ集合を用いてあいまいさを含んだ記述とし、推論結果はDempsterの結合規則を用いて導き出す手法が提唱されている。
【００２５】
しかしながら、かかる手法では、例えば取り扱う問題や観測データの種類に変更がある場合等に、その都度装置を構成し直す必要がある。また、推論に必要な各種の手続きの追加等の知識の修正が必ずしも容易ではない。
【００２６】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、取り扱う問題や観測データの種類の変更に応じて簡単に装置を構成することができ、しかも推論に必要な各種の手続きの追加等の知識の修正が容易なあいまい推論装置及びあいまい推論方法を提供することを目的とする。
【００２７】
また、本発明の別の目的は、より迅速にあいまい推論を処理することができるあいまい推論装置及びあいまい推論方法の提供にある。
【００２８】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するため、本発明のあいまい推論装置は、ファジィ推論に基づき、推論のもとデータたる観測データから確信度付きで、Dempster-Shaferの確率理論における焦点要素リストを第１のデータリストとして求める第１のデータ変換手段と、前記観測データで用いられる事象を機動性の事象に変換するための変換規則リストに基づき、確信度付きの前記焦点要素リストを確信度付きの第２のデータリストに変換する第２のデータ変換手段と、Dempsterの結合規則に基づき、確信度付きの複数の前記第１または第２のデータリストを確信度付きの第３のデータリストに統合するデータ統合手段と、統合結果を翻訳する変換規則リストに基づき、確信度付きの前記第３のデータリストを確信度付きの第４のデータリストに変換する第３のデータ変換手段と、Dempster-Shaferの確率理論に基づき、確信度付きの前記第４のデータリストから上界確率及び下界確率付きの第５のデータリストを算出するデータ算出手段と、推論全体処理における、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、または前記データ算出手段の処理手続き情報を伴った部分化モジュールそれぞれおよび該部分化モジュール間の関係リンクが与えられて推論手順を決定する推論手順生成手段と、
前記決定された推論手順と前記処理手続き情報とに従って、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、または前記データ算出手段を選択して起動する実行管理手段とを具備する。
【００２９】
また、本発明のあいまい推論装置は、ファジィ推論に基づき、推論のもとデータたる観測データから確信度付きで、Dempster-Shaferの確率理論における焦点要素リストを第１のデータリストとして求める第１のデータ変換手段と、前記観測データで用いられる事象を機動性の事象に変換するための変換規則リストに基づき、確信度付きの前記焦点要素リストを確信度付きの第２のデータリストに変換する第２のデータ変換手段と、Dempsterの結合規則に基づき、確信度付きの複数の前記第１または第２のデータリストを確信度付きの第３のデータリストに統合するデータ統合手段と、統合結果を翻訳する変換規則リストに基づき、確信度付きの前記第３のデータリストを確信度付きの第４のデータリストに変換する第３のデータ変換手段と、Dempster-Shaferの確率理論に基づき、確信度付きの前記第４のデータリストから上界確率及び下界確率付きの第５のデータリストを算出するデータ算出手段と、推論全体処理における、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、または前記データ算出手段の処理手続き情報を伴った部分化モジュールそれぞれおよび該部分化モジュール間の関係リンクが与えられて推論手順を決定する推論手順生成手段と、前記ファジィ推論に必要なメンバーシップ関数および前記各変換規則リストを入力する入力手段と、確信度付きの前記第１のデータリストのひな形を生成する手段と、前記決定された推論手順と前記処理手続き情報とに従って、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、または前記データ算出手段を選択して起動する実行管理手段とを具備し、前記起動された前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、および前記データ算出手段が、前記入力されたメンバーシップ関数、各変換規則リスト、または前記生成された第１のデータリストのひな型を必要に応じて利用する。
【００３０】
本発明のあいまい推論装置は、ファジィ推論に基づき、推論のもとデータたる観測データから確信度付きで、Dempster-Shaferの確率理論における焦点要素リストを第１のデータリストとして求める第１のデータ変換手段と、前記観測データで用いられる事象を機動性の事象に変換するための変換規則リストに基づき、確信度付きの前記焦点要素リストを確信度付きの第２のデータリストに変換する第２のデータ変換手段と、Dempsterの結合規則に基づき、確信度付きの複数の前記第１または第２のデータリストを確信度付きの第３のデータリストに統合するデータ統合手段と、統合結果を翻訳する変換規則リストに基づき、確信度付きの前記第３のデータリストを確信度付きの第４のデータリストに変換する第３のデータ変換手段と、Dempster-Shaferの確率理論に基づき、確信度付きの前記第４のデータリストから上界確率及び下界確率付きの第５のデータリストを算出するデータ算出手段と、推論全体処理における、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、または前記データ算出手段の処理手続き情報を伴った部分化モジュールそれぞれおよび該部分化モジュール間の関係リンクが与えられて推論手順を逐次的に決定する推論手順生成手段と、前記逐次的に決定された推論手順と前記処理手続き情報とに従って、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、および前記データ算出手段のうち選択して起動すべき手段を逐次的に決定する決定手段と、前記決定された手段を起動する実行管理手段とを具備する。
【００３１】
本発明のあいまい推論装置は、ファジィ推論に基づき、推論のもとデータたる観測データから確信度付きで、Dempster-Shaferの確率理論における焦点要素リストを第１のデータリストとして求める第１のデータ変換手段と、前記観測データで用いられる事象を機動性の事象に変換するための変換規則リストに基づき、確信度付きの前記焦点要素リストを確信度付きの第２のデータリストに変換する第２のデータ変換手段と、Dempsterの結合規則に基づき、確信度付きの複数の前記第１または第２のデータリストを確信度付きの第３のデータリストに統合するデータ統合手段と、統合結果を翻訳する変換規則リストに基づき、確信度付きの前記第３のデータリストを確信度付きの第４のデータリストに変換する第３のデータ変換手段と、Dempster-Shaferの確率理論に基づき、確信度付きの前記第４のデータリストから上界確率及び下界確率付きの第５のデータリストを算出するデータ算出手段と、前記ファジィ推論に必要なメンバーシップ関数および前記各変換規則リストを入力する入力手段と、確信度付きの前記第１のデータリストのひな形を生成する手段と、推論全体処理における、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、または前記データ算出手段の処理手続き情報を伴った部分化モジュールそれぞれおよび該部分化モジュール間の関係リンクが与えられて推論手順を逐次的に決定する推論手順生成手段と、前記逐次的に決定された推論手順と前記処理手続き情報とに従って、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、および前記データ算出手段のうち選択して起動すべき手段を逐次的に決定する決定手段と、前記決定された手段を起動する実行管理手段とを具備し、前記起動された前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、および前記データ算出手段が、前記入力されたメンバーシップ関数、各変換規則リスト、または前記生成された第１のデータリストのひな型を必要に応じて利用する。
【００３２】
本発明のあいまい推論装置は、ファジィ推論に基づき、推論のもとデータたる観測データから確信度付きで、Dempster-Shaferの確率理論における焦点要素リストを第１のデータリストとして求める第１のデータ変換手段と、前記観測データで用いられる事象を機動性の事象に変換するための変換規則リストに基づき、確信度付きの前記焦点要素リストを確信度付きの第２のデータリストに変換する第２のデータ変換手段と、Dempsterの結合規則に基づき、確信度付きの複数の前記第１または第２のデータリストを確信度付きの第３のデータリストに統合するデータ統合手段と、統合結果を翻訳する変換規則リストに基づき、確信度付きの前記第３のデータリストを確信度付きの第４のデータリストに変換する第３のデータ変換手段と、Dempster-Shaferの確率理論に基づき、確信度付きの前記第４のデータリストから上界確率及び下界確率付きの第５のデータリストを算出するデータ算出手段と、推論全体処理における、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、または前記データ算出手段の処理手続き情報を伴った部分化モジュールそれぞれおよび該部分化モジュール間の関係リンクに応じて、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、または前記データ算出手段を適宜選択して起動する手段とを具備する。
【００３３】
本発明のあいまい推論装置は、ファジィ推論に基づき、推論のもとデータたる観測データから確信度付きで、Dempster-Shaferの確率理論における焦点要素リストを第１のデータリストとして求める第１のデータ変換手段と、前記観測データで用いられる事象を機動性の事象に変換するための変換規則リストに基づき、確信度付きの前記焦点要素リストを確信度付きの第２のデータリストに変換する第２のデータ変換手段と、Dempsterの結合規則に基づき、確信度付きの複数の前記第１または第２のデータリストを確信度付きの第３のデータリストに統合するデータ統合手段と、統合結果を翻訳する変換規則リストに基づき、確信度付きの前記第３のデータリストを確信度付きの第４のデータリストに変換する第３のデータ変換手段と、Dempster-Shaferの確率理論に基づき、確信度付きの前記第４のデータリストから上界確率及び下界確率付きの第５のデータリストを算出するデータ算出手段と、推論全体処理における、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、または前記データ算出手段の処理手続き情報を伴った部分化モジュールそれぞれおよび該部分化モジュール間の関係リンクを入力する手段と、前記入力された推論全体処理の部分化モジュールそれぞれおよび該部分化モジュール間の関係リンクに応じて、前記第１のデータ変換手段、前記第２のデータ変換手段、前記データ統合手段、前記第３のデータ変換手段、または前記データ算出手段を適宜選択して起動する手段とを具備する。
【００３４】
また、上記のあいまい推論装置において、推論のもとデータたる前記観測データが、少なくとも所定の地域の気象データを含む、としてもよい。
【００３５】
本発明のあいまい推論方法は、ファジィ推論に基づき、推論のもとデータたる観測データから確信度付きで、Dempster-Shaferの確率理論における焦点要素リストを第１のデータリストとして求める第１のステップと、前記観測データで用いられる事象を機動性の事象に変換するための変換規則リストに基づき、確信度付きの前記焦点要素リストを確信度付きの第２のデータリストに変換する第２のステップと、Dempsterの結合規則に基づき、確信度付きの複数の前記第１または第２のデータリストを確信度付きの第３のデータリストに統合する第３のステップと、統合結果を翻訳する変換規則リストに基づき、確信度付きの前記第３のデータリストを確信度付きの第４のデータリストに変換する第４のステップと、Dempster-Shafer の確率理論に基づき、確信度付きの前記第４のデータリストから上界確率及び下界確率付きの第５のデータリストを算出する第５のステップとを具備し、推論全体処理における、前記第１、第２、第３、第４、または第５ステップの処理手続き情報を伴った部分化モジュールそれぞれおよび該部分化モジュール間の関係リンクに応じて、前記第１、第２、第３、第４、または第５のステップを適宜選択して実行する。
【００３６】
また、本発明のあいまい推論方法は、ファジィ推論に基づき、推論のもとデータたる観測データから確信度付きで、Dempster-Shaferの確率理論における焦点要素リストを第１のデータリストとして求める第１のステップと、前記観測データで用いられる事象を機動性の事象に変換するための変換規則リストに基づき、確信度付きの前記焦点要素リストを確信度付きの第２のデータリストに変換する第２のステップと、Dempsterの結合規則に基づき、確信度付きの複数の前記第１または第２のデータリストを確信度付きの第３のデータリストに統合する第３のステップと、統合結果を翻訳する変換規則リストに基づき、確信度付きの前記第３のデータリストを確信度付きの第４のデータリストに変換する第４のステップと、Dempster-Shafer の確率理論に基づき、確信度付きの前記第４のデータリストから上界確率及び下界確率付きの第５のデータリストを算出する第５のステップとを具備し、推論全体処理における、前記第１、第２、第３、第４、または第５ステップの処理手続き情報を伴った部分化モジュールそれぞれおよび該部分化モジュール間の関係リンクに応じて推論手順を決定し、前記決定された推論手順と前記処理手続き情報とに従って、前記第１、第２、第３、第４、または第５のステップを選択して実行する。
【００３８】
本発明のあいまい推論方法は、ファジィ推論に基づき、推論のもとデータたる観測データから確信度付きで、Dempster-Shaferの確率理論における焦点要素リストを第１のデータリストとして求める第１のステップと、前記観測データで用いられる事象を機動性の事象に変換するための変換規則リストに基づき、確信度付きの前記焦点要素リストを確信度付きの第２のデータリストに変換する第２のステップと、Dempsterの結合規則に基づき、確信度付きの複数の前記第１または第２のデータリストを確信度付きの第３のデータリストに統合する第３のステップと、統合結果を翻訳する変換規則リストに基づき、確信度付きの前記第３のデータリストを確信度付きの第４のデータリストに変換する第４のステップと、Dempster-Shafer の確率理論に基づき、確信度付きの前記第４のデータリストから上界確率及び下界確率付きの第５のデータリストを算出する第５のステップとを具備し、推論全体処理における、前記第１、第２、第３、第４、または第５ステップの処理手続き情報を伴った部分化モジュールそれぞれおよび該部分化モジュール間の関係リンクに応じて推論手順を逐次的に決定し、前記逐次的に決定された推論手順と前記処理手続き情報とに従って、前記第１ないし第５のステップのうち選択して実行すべきステップを逐次的に決定し、前記決定されたステップを実行する。
【００３９】
【作用】
本発明では、あいまい推論の処理を上記５つの手続き（これに対応する手段も含む）に分け、推論の内容に応じてこれらの手続きを組み合わせてあいまい推論を実行するように構成しているので、取り扱う問題や観測データの種類の変更に応じて簡単に装置を構成することができ、しかも推論に必要な各種の手続きの追加等の知識の修正が容易である。
【００４０】
また、推論すべき内容に応じてこれらの手続きの起動順序を決定し、決定した起動順序に従って、これらの手続き順次起動して推論を実行するように構成しているので、推論実行中の処理をその確信度の計算と更新処理のみに軽減でき、推論の高速化をはかることができる。
【００４１】
さらに、あいまい推論の実行中に、これらの手続きのうち起動して実行すべき手続きを逐次的に決定し、決定した手続きを起動して実行するよう構成しているので、先に入力された観測データの処理を次の観測データが入力されるのに先立ち進めておくことができ、例えば観測データが連続的にではなく間欠的に入力されるような場合に推論処理をより迅速に行うことができる。
【００４２】
【実施例】
以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。
【００４３】
図１は本発明の一実施例に係るあいまい推論装置の構成を示す図である。なお、この実施例では、「降雨量」と「道路の混雑状況」という二つの観測データから機動性コストを計算する例について説明する。ここで、機動性コストとは、ある地点における自動車での移動のしやすさを示す指標である。
【００４４】
図１に示すあいまい推論装置は、データフローダイヤグラム１１をもとに各メソッドの起動順番を決定する推論手順生成部１と、推論の初期設定を行なう推論前処理実行部２と、該当するメソッドに起動命令を発行する推論実行管理部３と、あいまい推論を行なうための演算式が手続き的知識として記述するメソッド４〜７と、入力された環境値をＤ−Ｓ理論の入力値に変換するファジィ推論実行部８と、Ｄ−Ｓ理論を用いて、不確実性を含む情報を統合し、あいまい推論を実行するＤ−Ｓ推論実行部９とを有している。
【００４５】
メソッド４〜７は、入力型４、翻訳型５、統合型６、解釈型７の四種類で構成され、推論実行管理部３によって選択される。入力型のメソッド４にはファジィ推論を利用することによりＤ−Ｓ理論の焦点要素に基本確率を割り当てる手続きが記述され、翻訳型５、統合型６、解釈型７のメソッドにはＤ−Ｓ理論に基づいた推論手続きが記述されている。すなわち、翻訳型５のメソッドは、変換規則リストに基づき、確信度付きのデータリストの変換を行う。統合型６のメソッドは、Dempsterの結合規則に基づき、複数の種類の観測データに対応する複数の種類の確信度付きのデータリストを統合する。解釈型７のメソッドは、Ｄ−Ｓの確率理論に基づき、統合されたデータリストから上界確率及び下界確率付きのデータリストを算出する。
【００４６】
このあいまい推論装置の記憶領域であるオブジェクト情報１０は、各オブジェクトの属性値と推論手順生成部１で作成された推論手順と、オブジェクト間の関係を表現したデータフローダイヤグラム１１と、入力オブジェクトの処理で用いられる普遍集合１２と、翻訳オブジェクトの処理で必要とされる変換規則１３と、ファジィ推論に用いられるメンバーシップ関数１４と、推論のもとデータとなる観測データを格納する環境値１５と、推論実行管理部３で算出された推論中間結果のデータを保存する。そして、推論実行管理部３で算出された推論最終結果は推論結果１６に格納する。
【００４７】
データフローダイヤグラム１１は、例えば図２に示すように２つの観測データを統合する推論全体処理をモジュールに部分化し、各モジュールを関係リンクでつないだものである。ちなみに、図２に示すデータフローダイヤグラム１１は、「降雨量」と「道路の混雑状況」という二つの観測データから起動性コストを算出する推論過程を示している。この推論過程は、入力、翻訳、統合、解釈という四つの処理に分解される。オブジェクト情報１０の内部では、分解された処理の各々が一つのオブジェクトとして表現される。これらの各オブジェクトの内容を図示したものが図３である。同図に示す各オブジェクトは、そのオブジェクトにおける処理結果リストやその処理過程で利用される情報を格納する属性Ｏ11、Ｏ12、Ｏ21、Ｏ22、Ｏ31、Ｏ32、Ｏ41、Ｏ42、Ｏ51、Ｏ61、Ｏ62、Ｏ71とその処理手続きが記述されているメソッドＯ13、Ｏ23、Ｏ33、Ｏ43、Ｏ52、Ｏ63、Ｏ72を格納している。
【００４８】
本実施例のあいまい推論装置では、この  データフローダイヤグラム１１と、観測データとＤ−Ｓ理論の焦点要素との対応についての人間のあいまいな判断を表現した例えば図４に示すようなメンバーシップ関数が、ユーザによってあらかじめ作成されている。
【００４９】
次に、このように構成されたあいまい推論装置の動作を説明する。
【００５０】
図５はこのあいまい推論装置における全体処理の手順を示している。すなわち、本実施例における処理は、初期設定（ステップＳ１）とメソッド動作（ステップＳ２〜Ｓ７）と後処理（ステップＳ８）の三つに大別することができる。ここで、図６〜図９に初期設定の詳細手順を、図１０〜図１３に各メソッドの詳細手順を、図１４にメソッド１におけるファジィ推論実行部分の詳細手順を示す。
【００５１】
まずはじめに、初期設定を行なう（図５ステップＳ１）。
【００５２】
初期設定は、推論手順の決定（図６ステップＴ１）、データの読み込み（図６ステップＴ２）、リストの初期化（図６ステップＴ３）の三つの処理に分けられる。
【００５３】
第一に、推論手順生成部１において、データフローダイヤグラム１１に基づいて推論手順を決定する（図６ステップＴ１）。本実施例におけるデータフローダイヤグラムでは、図３に示したように
１．入力（降雨量）
２．翻訳（降雨量）
３．入力（道路の混雑状況）
４．翻訳（道路の混雑状況）                            （１３）
５．統合
６．翻訳（統合結果）
７．解釈
のように推論手順を決定する。そして、その決定結果はリスト形式でオブジェクト情報１０に蓄える（図７ステップＵ１〜Ｕ３）。すなわち、図２に示すようなオブジェクトのデータフローダイヤグラムの関係リンク情報を取得し（図７ステップＵ１）、この取得した関係リンク情報に基づき処理順番リストを作成し（図７ステップＵ２）、この作成した処理順番リストをオブジェクト情報１０に蓄える（図７ステップＵ３）。
【００５４】
第二に、推論前処理実行部２において、推論過程で必要とされるデータ（普遍集合データ１２、変換規則データ１３、メンバーシップ関数データ１４）を各々読み込み、オブジェクト情報１０に蓄える（図８ステップＶ１〜Ｖ３）。
【００５５】
普遍集合データ１２とは、各観察データで用いられる事象を要素とする全体集合に関するデータを意味する。本実施例において、「降雨量」の普遍集合データとは、
0003727680.tif 000010
という三つの事象を要素とする集合であり、「道路の混雑状況」では、
0003727680.tif 000011
である。
【００５６】
また、変換規則データ１３とは、
（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ  ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＲＡＩＮ  ＨＥＡＶＹ−ＲＡＩＮ）などの事象を機動性の事象
（ＦＡＳＴ  ＮＯＲＭＡＬ  ＳＬＯＷ）
に変換する規則であり、翻訳オブジェクトで用いられる。例えば、翻訳（降雨量）オブジェクト（図３のＯ2 ）の変換規則データは、
（（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ  ＦＡＳＴ）
（ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＲＡＩＮ  ＮＯＲＭＡＬ）        （１６）
（ＨＥＡＶＹ−ＲＡＩＮ  ＳＬＯＷ））
であり、翻訳（道路の混雑状況）オブジェクト（図３のＯ4 ）の変換規則データは、
（（ＬＩＧＨＴ−ＣＲＯＷＤＥＤ  ＦＡＳＴ）
（ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＣＲＯＷＤＥＤ  ＮＯＲＭＡＬ）  （１７）
（ＨＥＡＶＹ−ＣＲＯＷＤＥＤ  ＳＬＯＷ））
である。例えば、リスト（１６）の
（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ  ＦＡＳＴ）
は、「ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮをＦＡＳＴに変換する。」という変換規則を表している。同様に、翻訳（統合結果）オブジェクト（図３のＯ6 ）の変換規則データも、
（（ＦＡＳＴ＆ＦＡＳＴ  ＦＡＳＴ）
（ＦＡＳＴ＆ＮＯＲＭＡＬ  ＮＯＲＭＡＬ）
（ＮＯＲＭＡＬ＆ＮＯＲＭＡＬ  ＮＯＲＭＡＬ）
（ＮＯＲＭＡＬ＆ＦＡＳＴ  ＮＯＲＭＡＬ）
（ＦＡＳＴ＆ＳＬＯＷ  ＳＬＯＷ）                    （１８）
（ＳＬＯＷ＆ＦＡＳＴ  ＳＬＯＷ）
（ＮＯＲＭＡＬ＆ＳＬＯＷ  ＳＬＯＷ）
（ＳＬＯＷ＆ＮＯＲＭＡＬ  ＳＬＯＷ）
（ＳＬＯＷ＆ＳＬＯＷ  ＳＬＯＷ））
のように示される。これらの変換規則リストは対応するオブジェクトの属性（変換規則）（図３のＯ22, Ｏ42, Ｏ62) に格納する。
【００５７】
メンバーシップ関数データ１４とは、各環境要因に関するメンバーシップ関数を定義するデータである。例えば、「降雨量」に関するメンバーシップ関数データは、以下のようなリスト形式で表現される。
【００５８】
0003727680.tif 000012
このリスト（１９）中の各リストは、
((焦点要素)(帰属度の最大値  第一定義点  第二定義点  第三定義点、第四定義点)))
の形式になっており、図４のようなメンバーシップ関数を表している。また、第一〜四定義点は、「12時間以内に降った雨の総雨量」を示しており、その単位はｍｍである。同様に「道路の混雑状況」に関しても、
0003727680.tif 000013
のように定義される。上記リスト（２０）の第一〜四定義点は、「 5ｋｍ先に進むのに必要な時間」を示しており、その単位は分である。これらのメンバーシップ関数リスト（１９）（または、２０）は対応する入力オブジェクトの属性（メンバーシップ関数）（図３のＯ12，Ｏ32）に格納する。
【００５９】
第三に、推論前処理実行部２において、入力、翻訳、統合、解釈の各オブジェクトごとにリストの初期化を行なう。（図６ステップＴ３）。
【００６０】
まず、入力オブジェクト（図３のＯ1，Ｏ3）のリストの初期化を行なう。すなわち、先に読み込まれた普遍集合データ（１４）（または、（１５））に基づき、Ｄ−Ｓ理論における焦点要素リストを生成する（図９ステップＷ１）。ここで、生成する焦点要素リストは、普遍集合リスト（１４）の事象の全ての部分集合（空集合は除く）を含むリストである。以下に、「降雨量」に関する焦点要素リスト（２１）と「道路の混雑状況」に関する焦点要素リスト（２２）を示す。
（（（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ）0）
（（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＲＡＩＮ）0）
（（ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＲＡＩＮ）0）
（（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＲＡＩＮ ＨＥＡＶＹ−ＲＡＩＮ）0）
（（ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＲＡＩＮ ＨＥＡＶＹ−ＲＡＩＮ）0）
（（ＨＥＡＶＹ−ＲＡＩＮ）0）
（（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ ＨＥＡＶＹ−ＲＡＩＮ）0）） （２１）
（（（ＬＩＧＨＴ−ＣＲＯＷＤＥＤ）0）
（（ＬＩＧＨＴ−ＣＲＯＷＤＥＤ ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＣＲＯＷＤＥＤ）0）
（（ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＣＲＯＷＤＥＤ）0）
（（ＬＩＧＨＴ−ＣＲＯＷＤＥＤ ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＣＲＯＷＤＥＤ ＨＥＡＶＹ−ＣＲＯＷＤＥＤ）0）
（（ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＣＲＯＷＤＥＤ ＨＥＡＶＹ−ＣＲＯＷＤＥＤ）0）
（（ＨＥＡＶＹ−ＣＲＯＷＤＥＤ）0）
（（ＬＩＧＨＴ−ＣＲＯＷＤＥＤ ＨＥＡＶＹ−ＣＲＯＷＤＥＤ）0））
（２２）
なお、各リストの最後に付置されている数値0は、各事象が生じる可能性（確信度）を意味している。例えば、リスト（２２）の（（ＬＩＧＨＴ−ＣＲＯＷＤＥＤ）0）は、「そのメッシュ地点の道路が軽い渋滞をしている可能性は 0％である。」と解釈される。
【００６１】
翻訳オブジェクト（図３のＯ2 ，Ｏ4 ，Ｏ6 ）のリストの初期化も入力オブジェクトと同様に行なう。すなわち、先に読み込まれた変換規則データ（１６）
（または、（１７））に基づき、リストを生成する（図９ステップＷ２）。
【００６２】
この翻訳オブジェクトで生成されるリストは、そのアトムが機動性を意味するものに変換されたもので、「降雨量」の場合も「道路の混雑状況」の場合も同様に
（（（ＦＡＳＴ）0 ）
（（ＦＡＳＴ  ＮＯＲＭＡＬ）0 ）
（（ＮＯＲＭＡＬ）0 ）
（（ＦＡＳＴ  ＮＯＲＭＡＬ  ＳＬＯＷ）0 ）          （２３）
（（ＮＯＲＭＡＬ  ＳＬＯＷ）0 ）
（（ＳＬＯＷ）0 ）
（（ＦＡＳＴ  ＳＬＯＷ）0 ））
である。
【００６３】
統合オブジェクト（図３のＯ5 ）の初期化は、「降雨量」と「道路の混雑状況」の二つの上位オブジェクトで初期化されたリスト（２３）を用いて行なう。すなわち、統合オブジェクトで生成されるリスト（２４）は、以下に示すように、二つの上位オブジェクトのリスト（２３）のアトムを＆でつないだアトムを含んだ49個のリストから構成される（図９ステップＷ３）。（（（ＦＡＳＴ＆ＦＡＳＴ）0 ）
0003727680.tif 000014
解釈オブジェクト（図３のＯ7 ）におけるリストの初期化では、以下のリスト（２５）を生成する（図９ステップＷ４）。
【００６４】
（（（ＦＡＳＴ）0 0 ）
（（ＮＯＲＭＡＬ）0 0 ）                            （２５）
（（ＳＬＯＷ）0 0 ）
解釈オブジェクトでは、Ｄ−Ｓ理論の上界、下界確率が求められるため、上記リスト（２５）のように、各リストの最後に上界、下界確率を格納できるように0 を二箇所に設定する。次に、推論実行管理部３において、起動されるべきメソッドを選択する。オブジェクト情報１０に格納された推論手順（１３）に従い、推論手順の先頭にある入力（降雨量）オブジェクトのメソッド（図３のＯ13）に従い、推論手順の先頭にある入力（降雨量）オブジェクトのメソッド（図３のＯ13）を選択する（図５ステップＳ２）。
【００６５】
入力（降雨量）オブジェクトのメソッドの型を調べ、それが入力型のメソッド１であることを確認する（図５ステップＳ３）。
【００６６】
そこで、メソッド１を実行する（図５ステップＳ４）。
【００６７】
メソッド１は、最初に焦点要素リスト（２１）の基本確率が0 になるように初期化する。今回は焦点要素リスト（２１）の基本確率が生成時に0 に設定されているので、何も処理を行なわない（図１０ステップＡ１）。
【００６８】
次に、環境値１５を読み込む。「降雨量」の環境値は、「そのメッシュ地点において12時間以内に降った雨の総雨量（単位：ｍｍ）」であるとし、 0〜 100ｍｍで与えられる。この実施例では、「降雨量」が「17ｍｍ」と与えられたとする（図１０ステップＡ２）。
【００６９】
ここで、先ほど読み込まれたメンバーシップ関数リスト（１９）を取得する
（図１０ステップＡ３）。
【００７０】
以上で一通りの準備が整い、ファジィ推論を実行する（図１０ステップＡ４）。
【００７１】
ファジィ推論の実行では、まず、メンバーシップ関数に環境値を読み込む。この様子を図１５に示す（図１４ステップＢ１）。
【００７２】
図１５において、入力された環境値は太線で示されている。この太線は、
（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ）と（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ  ＭＯＤＥＲＡＴＥ−  ＲＡＩＮ）
の二つのメンバーシップ関数と交わっており、その交点の対応する帰属度は、
（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ）が1.0 、
（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ  ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＲＡＩＮ）が0.11
であることがわかる。そこで、
（（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ）1.0 ）
（（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ  ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＲＡＩＮ）0.11）
のように各焦点要素に一時的に帰属度が割り当てられる（図１４ステップＢ２）。
【００７３】
次に、各焦点要素の帰属度を全て焦点要素の帰属度の和で割り、この各焦点要素に一時的に割り当てられた帰属度を正規化し、基本確率を割り当てる。すなわち、（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ）に関しては、
【数８】
0003727680.tif 000015
となり、（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ  ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＲＡＩＮ）に関しては、
【数９】
0003727680.tif 000016
のようになる（図１４ステップＢ３）。
【００７４】
以上のように、（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ）に0.9 、（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ  ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＲＡＩＮ）に0.1 の基本確率が割り当てられ、前記焦点要素リスト（２１）の基本確率を
0003727680.tif 000017
のように更新する（図１０ステップＡ５）。
【００７５】
次に、ファジィ推論を用いた入力オブジェクトの処理で生成されたリスト（２８）を、処理結果リストとして自オブジェクトの属性（処理結果）に格納する
（図１０ステップＡ６）。
【００７６】
ここで、処理はメソッドの選択に戻り、推論手順（１３）に従い、次の翻訳
（降雨量）オブジェクトのメソッド（図３のＯ23）を選択する（図５ステップＳ２）。
【００７７】
翻訳（降雨量）オブジェクトのメソッドそれは翻訳型のメソッド２である（図５ステップＳ３）。
【００７８】
そして、メソッド２を実行する（図５ステップＳ４）。
【００７９】
メソッド２は、最初に初期設定時（図５ステップＳ１）に生成したリスト（２３）の確信度が 0になるように初期化する。メソッド１と同様に、今回は、このリスト（２３）の確信度が生成時に 0に設定されているので、何も処理を行なわない（図１１ステップＸ１）。
【００８０】
次に、先ほど読み込まれ自オブジェクトの属性（変換規則）に格納されていた変換規則リスト（１６）を取得する（図１１ステップＸ２）。
【００８１】
さらに、上位オブジェクトの属性（処理結果）のリストから各焦点要素の基本確率を取得する。翻訳（降雨量）オブジェクトの上位オブジェクトとは、図３のデータフローダイヤグラムに示されているように入力（降雨量）オブジェクト（図３のＯ1 ）である。すなわち、ここで取得される基本確率は、入力（降雨量）オブジェクトの焦点要素リスト（２８）の
（（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ）0.9 ）
（（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ  ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＲＡＩＮ）0.1 ）
である（図１１ステップＸ３）。
【００８２】
そして、変換規則リストを参照しながら、自オブジェクトの属性（処理結果）リストの確信度を更新する。取得した変換規則リスト（１６）では、
「ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮはＦＡＳＴに、ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＲＡＩＮは
ＮＯＲＭＡＬに、ＨＥＡＶＹ−ＲＡＩＮはＳＬＯＷに変換する」
という規則が記述されている。従って、自オブジェクトの属性（処理結果）に格納されたリスト（２３）の中で
（（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ）0.9 ）
に対応する
（（ＦＡＳＴ）0 ）
の確信度 0を、先に取得された基本確率 0.9に更新し、また、
（（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ  ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＲＡＩＮ）0.1 ）
に対応する
（（ＦＡＳＴ  ＮＯＲＭＡＬ）0 ）
の確信度 0を、先に取得された基本確率 0.1に更新する。以上の操作により、以下のようなリストを得る（図１１ステップＸ４）。
【００８３】
（（（ＦＡＳＴ）0.9 ）
（（ＦＡＳＴ  ＮＯＲＭＡＬ）0.1 ）
（（ＮＯＲＭＡＬ）0 ）
（（ＦＡＳＴ  ＮＯＲＭＡＬ  ＳＬＯＷ）0 ）          （２９）
（（ＮＯＲＭＡＬ  ＳＬＯＷ）0 ）
（（ＳＬＯＷ）0 ）
（（ＦＡＳＴ  ＳＬＯＷ）0 ））
この処理結果リスト（２９）を自オブジェクトの属性（処理結果）に格納する（図１１ステップＸ５）。
【００８４】
再び、処理はメソッドの選択に戻り、推論手順（１３）に従い、次の入力（道路の混雑状況）オブジェクトのメソッド（図３のＯ33）を選択する（図５ステップＳ２）。
【００８５】
そして、そのメソッド１（図５ステップＳ３）の処理が終了する（図５ステップＳ４）と、次の（道路の混雑状況）オブジェクトのメソッド（図３のＯ43）を選択する（図５ステップＳ２）。
【００８６】
同様に、メソッド２（図５ステップＳ３）の処理が実行され（図５ステップＳ５）、メソッドの選択に戻ってくる（図５ステップＳ２）。
【００８７】
この「道路の混雑状況」に関する入力・翻訳処理は、「降雨量」と同様の処理なので詳細は省略する。ただし、「道路の混雑状況」の環境値は、「そのメッシュ地点から 5ｋｍ先に進むのに必要な時間（単位：分）」であるとし、本実施例では、「 7分」と入力されたとする。図１６は、「道路の混雑状況」のメンバーシップ関数に環境値が入力された状況を示している。先の「降雨量」の基本確率の割り当てと全く同様な処理をし、入力（道路の混雑状況）オブジェクトの属性（処理結果）に、以下のような焦点要素リスト（３０）
0003727680.tif 000018
を格納する。また、翻訳（道路の混雑状況）オブジェクト（図３のＯ4 ）においても、翻訳（降雨量）オブジェクト（図３のＯ2 ）における処理と全く同様の処理がなされ、その属性（処理結果）には、処理結果リスト（２９）を格納する。
ここまでで、推論手順（１３）の
「４．翻訳（道路の混雑状況）」
までの処理が終了し、次の統合オブジェクトのメソッド（図３のＯ52）を選択する（図５ステップＳ２）。
【００８８】
統合オブジェクトのメソッドの型は、統合型であるので（図５ステップＳ３）、メソッド３を実行する（図５ステップＳ６）。
【００８９】
メソッド３においても、まず、自オブジェクトの属性（処理結果）に格納されているリスト（２４）の確信度の初期化を、メソッド１、２の場合と同様にする（図１２ステップＹ１）。
【００９０】
次に、二つの上位オブジェクトの属性（処理結果）のリストから確信度を取得する。ここで、図３を参照するとわかるように、統合オブジェクトだけが直接リンクで結ばれた上位オブジェクトを二つ持っていることが重要である。すなわち、翻訳（降雨量）オブジェクト（図３のＯ2 ）と翻訳（道路の混雑状況）オブジェクト（図３のＯ4 ）の属性（処理結果）に各々格納されているリスト（２９）の確信度
（（ＦＡＳＴ）0.9 ）
（（ＦＡＳＴ  ＮＯＲＭＡＬ）0.1 ）
を取得する（図１２ステップＹ２）。
【００９１】
本実施例では、翻訳（降雨量）オブジェクトから取得された確信度と翻訳（道路の混雑状況）オブジェクトからの確信度は偶然一致している。
【００９２】
次に、取得した二つの確信度を統合する。この統合の様子を図１７に示す。図１７は、翻訳（降雨量）オブジェクトの処理結果リストと翻訳（道路の混雑状況）オブジェクトの処理結果リスト（２９）の中で焦点要素の確信度が 0でないものどうしの積を取ったような形になっている。そして、次のように自オブジェクトの属性（処理結果）のリスト（２４）を更新し、処理結果リストを生成する（図１２ステップＹ３）。
【００９３】
0003727680.tif 000019
ここで、実際はこのリストは内部に49個のリストを含んでいるが、確信度が 0の事象に関するリストは省略する。
【００９４】
次に、翻訳（統合結果）オブジェクトのメソッド（図３のＯ63）を選択する
（図５ステップＳ２）。
【００９５】
このメソッドは、翻訳型であるので（図５ステップＳ３）、先の翻訳（降雨量）オブジェクトや翻訳（道路の混雑状況）オブジェクトと同様にメソッド２を実行する（図５ステップＳ５）。翻訳（降雨量）・翻訳（道路の混雑状況）オブジェクトと異なる点は、変換規則としてリスト（１８）を用いている点である。この変換規則リスト（１８）によると、
0003727680.tif 000020
であるから、（＊）の後件は同じ（ＦＡＳＴ  ＮＯＲＭＡＬ）を意味しており、結局、
0003727680.tif 000021
のように対応することになる。従って、上位オブジェクトの属性（処理結果）のリスト（３１）の確信度を用いて、この翻訳（統合結果）オブジェクトの属性
（処理結果）のリスト（２３）の確信度を
（（（ＦＡＳＴ）0.81）
（（ＦＡＳＴ  ＮＯＲＭＡＬ）0.19（＝0.09＋0.09＋0.01））
（（ＮＯＲＭＡＬ）0 ）
（（ＦＡＳＴ  ＮＯＲＭＡＬ  ＳＬＯＷ）0 ）                （３２）
（（ＮＯＲＭＡＬ  ＳＬＯＷ）0 ）
（（ＳＬＯＷ）0 ）
（（ＦＡＳＴ  ＳＬＯＷ）0 ）
のように更新する。
【００９６】
次に、推論手順（１３）の最後に位置する解釈オブジェクトのメソッドを選択する（図５ステップＳ２）。解釈オブジェクトのメソッドの型は解釈型であるので（図５ステップＳ３）、メソッド４を実行する（図５ステップＳ７）。  メソッド４においても、まず、自オブジェクトの属性（処理結果）に格納されているリスト（２５）の上界・下界確率（確信度）の初期化を、メソッド１、２、３の場合と同様に行なう（図１３ステップＺ１）。
【００９７】
次に、上位オブジェクトの属性（処理結果）のリストから確信度を取得する。すなわち、翻訳（統合結果）オブジェクトの属性（処理結果）のリスト（３２）から
（（ＦＡＳＴ）0.81）
（（ＦＡＳＴ  ＮＯＲＭＡＬ）0.19）                    （３３）
を取得する（図１３ステップＺ２）。
【００９８】
次に、普遍集合の各要素の上界・下界確率を算出する。ここで、普遍集合の各要素とは、（ＦＡＳＴ，ＮＯＲＭＡＬ，ＳＬＯＷ）のことである。まず、各要素の上界確率を求める。ＦＡＳＴは上記リスト（３３）の両方に含まれているので、ＦＡＳＴの上界確率は、
0.81＋0.19＝1.0                                       （３４）
となる。ＮＯＲＭＡＬは上記リスト（３３）の下の方のリストにしか含まれていないので、ＮＯＲＭＡＬの上界確率は、0.19である。ＳＬＯＷは上記リスト（３３）のどこにも現れないので、ＳＬＯＷの上界確率は、 0である。次に、下界確率を求める。ＦＡＳＴは上記リスト（３３）の上の方のリストで単独に現れているので、ＦＡＳＴの下界確率は、0.81である。ＮＯＲＭＡＬとＳＬＯＷは上記リスト（３３）のどちらにも単独で現れないので、ＮＯＲＭＡＬとＳＬＯＷの下界確率は、 0である。以上より、解釈オブジェクトの属性（処理結果）のリスト
（２５）は、以下のリスト（３５）を更新する（図１３ステップＺ３）。
【００９９】
（（（ＦＡＳＴ）0.81 1.0  ）
（（ＮＯＲＭＡＬ）0 0.19）                          （３５）
（（ＳＬＯＷ）0 0 ）
この一連の推論処理の結果、各オブジェクトで生成されたリストを格納している属性（処理結果）の内容を図１８に示す。図１８では、確信度が 0である事象は省略する。
【０１００】
ここまでは、数値形式で入力値が与えられた場合を述べた。しかし、本発明は、数値形式だけでなく、図１９に示すようなファジィ値の入力も可能である。今、図１９の網掛けで示されている部分のようなファジィ値が入力されたとする
（図１４ステップＢ１）。
【０１０１】
この入力値は、「降雨量が15〜20ｍｍである」ということを意味している。このようなファジィ入力値が与えられた場合は、以下のように処理する。
【０１０２】
この場合は、入力値の網掛け部分と交わるメンバーシップ関数の最大値にもとづいて基本確率を計算する。図１９の網掛け部分と交わっているメンバーシップ関数は、（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ）と（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ  ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＲＡＩＮ）の二つである。各々が交わっている点の最大値は
（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ）が1.0 、
（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ  ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＲＡＩＮ）が0.29
である。そこで、一時的にこれらの値を（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ）と（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ  ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＲＡＩＮ）に各々割り当てる（図１４ステップＢ２）。
【０１０３】
次に、図１５の場合と同様に正規化を行なう。すなわち、（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ）に関しては、
【数１０】
0003727680.tif 000022
となり、（ＬＩＧＨＴ−ＲＡＩＮ  ＭＯＤＥＲＡＴＥ−ＲＡＩＮ）に関しては、
【数１１】
0003727680.tif 000023
のようになる。したがって、前記焦点要素リスト（２１）の基本確率を
0003727680.tif 000024
のように割り当てる（図１４ステップＢ３）。
【０１０４】
さて、以上の例では、図２の入力オブジェクトＯ1 、Ｏ3 の後方に翻訳オブジェクトＯ2 、Ｏ4 を設置し入力・翻訳・統合の順に処理を行なったが、本実施例のあいまい推論装置では、図２０に示すように翻訳オブジェクトＯ2 、Ｏ4 を削除し、翻訳オブジェクトＯ6 の属性（変換規則）（図３のＯ62) に格納されている変換規則データを前記リスト（１８）から以下のリスト（３９）に書き換えることにより、前記の処理と同様の処理が行なえる。
【０１０５】
0003727680.tif 000025
このように本実施例のあいまい推論装置では、データフローダイヤグラムにおける各オブジェクトは、取り扱う問題や使用者の嗜好に応じて、自由に組み換えが可能である。
【０１０６】
次に、本発明の他の実施例を説明する。
【０１０７】
図２１は他の実施例に係るあいまい推論装置の構成を示す図である。
【０１０８】
同図に示すあいまい推論装置は、以下の点が上述した実施例のあいまい推論装置と異なる。すなわち、上述した実施例のあいまい推論装置では、あいまい推論の実行に入る前にその前処理として推論手順生成部１において予め推論手順を決めていたが、図２１に示すあいまい推論装置では、あいまい推論の実行中に推論手順を逐次的に決めていくものである。そのため、図２１に示すこの実施例のあいまい推論装置では、図１に示したあいまい推論装置から推論手順生成部１を削除する一方、起動メソッド探索部１７を新たに追加した。そして、あいまい推論の実行中に起動メソッド探索部１７が推論実行管理部３から命令を受け、オブジェクト情報１０を探索し、起動すべきメソッドを見つけ出し、そのメソッド名を推論実行管理部３に教えると、推論実行管理部３がそのメソッドを起動させる。本実施例のあいまい推論装置では、以上の動作を繰り返すことによってあいまい推論処理を進める。これにより、例えば観測データが連続的にではなく間欠的に入力されるような場合に推論処理をより迅速に行うことができる。先に入力された観測データの処理を次の観測データが入力されるのに先立ち進めておくことができるからである。
【０１０９】
なお、本発明は、上記実施例には限定されず、その要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
【０１１０】
例えば、「降雨量」と「道路の混雑状況」という二つの要因に基づいて機動性コストを算出する例を示したが、さらに要因に「地形の傾斜状況」などを加え、三つ以上の観測データを統合し、機動性コストを算出することも可能である。
【０１１１】
さらに、「店舗の売上高予測問題」のように、「地域の人口」と「店舗の立地位置（大通りからの距離や最寄駅から距離）など」を統合し、予測売上高を算出するなど、Ｄ−Ｓ理論を用いることにより複数の観測事象を統合し結論を導く問題に対して、本発明は幅広く適用可能である。
【０１１２】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、取り扱う問題や観測データの種類の変更に応じて簡単に装置を構成することができ、しかも推論に必要な各種の手続きの追加等の知識の修正が容易である。また、推論実行中の処理をその確信度の計算と更新処理のみに軽減できるので、推論の高速化をはかることができる。さらに、先に入力された観測データの処理を次の観測データが入力されるのに先立ち進めておくことができるので、例えば観測データが連続的にではなく間欠的に入力されるような場合に推論処理をより迅速に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例のあいまい推論装置の構成を示すブロック図。
【図２】同実施例におけるデータフローダイヤグラムを示す図。
【図３】同実施例におけるデータフローダイヤグラムの詳細を示す図。
【図４】同実施例におけるメンバーシップ関数を示す図。
【図５】同実施例における推論処理の動作手順を示すフローチャート。
【図６】同実施例における推論処理の初期設定動作手順を示すフローチャート。
【図７】同実施例における推論処理の初期設定動作手順を示すフローチャート。
【図８】同実施例における推論処理の初期設定動作手順を示すフローチャート。
【図９】同実施例における推論処理の初期設定動作手順を示すフローチャート。
【図１０】同実施例における推論処理のメソッド動作手順を示すフローチャート。
【図１１】同実施例における推論処理のメソッド動作手順を示すフローチャート。
【図１２】同実施例における推論処理のメソッド動作手順を示すフローチャート。
【図１３】同実施例における推論処理のメソッド動作手順を示すフローチャート。
【図１４】同実施例におけるメソッド１のファジィ推論動作手順を示すフローチャート。
【図１５】同実施例における各焦点要素への帰属度の一時的な割り当てを示す図。
【図１６】同実施例における各焦点要素への帰属度の一時的な割り当てを示す図。
【図１７】同実施例における二つの確率値の統合を示す図。
【図１８】同実施例における各オブジェクトの属性（処理結果）の属性値を示す図。
【図１９】同実施例におけるファジィ入力値の取り扱いを示す図。
【図２０】同実施例におけるオブジェクトを変更したデータフローダイヤグラムを示す図。
【図２１】本発明の他の実施例のあいまい推論装置の構成を示すブロック図。
【図２２】Ｄ−Ｓ理論の基本概念を説明するための図。
【図２３】  Dempsterの結合規則を説明するための図。
【図２４】ファジィ論理におけるメンバーシップ関数の例。
【符号の説明】
１………推論手順生成部
２………推論前処理実行部
３………推論実行管理部
４………入力型メソッド
５………翻訳型メソッド
６………統合型メソッド
７………解釈型メソッド
８………ファジィ推論実行部
９………Ｄ−Ｓ推論実行部
１０………オブジェクト情報
１１………データフローダイヤグラム
１２………普遍集合
１３………変換規則
１４………メンバーシップ関数
１５………環境値
１６………推論結果
【図１】
0003727680.tif 000026
【図２】
0003727680.tif 000027
【図３】
0003727680.tif 000028
【図４】
0003727680.tif 000029
【図５】
0003727680.tif 000030
【図６】
0003727680.tif 000031
【図７】
0003727680.tif 000032
【図８】
0003727680.tif 000033
【図９】
0003727680.tif 000034
【図１０】
0003727680.tif 000035
【図１１】
0003727680.tif 000036
【図１２】
0003727680.tif 000037
【図１３】
0003727680.tif 000038
【図１４】
0003727680.tif 000039
【図１５】
0003727680.tif 000040
【図１６】
0003727680.tif 000041
【図１７】
0003727680.tif 000042
【図１８】
0003727680.tif 000043
【図１９】
0003727680.tif 000044
【図２０】
0003727680.tif 000045
【図２１】
0003727680.tif 000046
【図２２】
0003727680.tif 000047
【図２３】
0003727680.tif 000048
【図２４】
0003727680.tif 000049