(57)【要約】【課題】  より良く明確な境界のない概念が意味している高度な知識を処理するために，学習誤差が任意に指定された誤差範囲に収め，極少ない学習時間で知識を自動獲得する学習システムを提供する。【解決手段】  学習誤差が任意指定できる理想の知識を判定する評価手段と，極少ない学習時間で学習システムにおける知識を自動獲得する学習手段と，学習途中で変更できる教師信号と推論結果との距離を求める計算手段と、前件部と事実との距離を計算する手段と、推論結果のα−レベル集合を求める手段と、分解定理により推論結果を求める手段と、データベース、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習誤差が任意指定できる理想の知識を判定する評価手段と，極少ない学習時間で学習システムにおける知識を自動獲得する学習手段と，教師信号と推論結果との距離を求める計算手段を備えたことを特徴とする知識自動獲得型学習システム。
【請求項２】
前記教師信号と推論結果との距離を求める計算手段は，前件部と事実との距離を計算する手段と，推論結果のα−レベル集合を求める手段と，分解定理により推論結果を求める手段，教師信号と推論結果との距離を計算する手段により構成されることを特徴とする請求項１記載の知識自動獲得型学習システム。
【請求項３】
前記理想の知識を判定する評価手段は、複数個の与えられた教師信号とその推論結果との距離が任意指定する学習誤差より小さいことを満たすことを特徴とする請求項１と請求項２のいずれかに記載の知識自動獲得型学習システム。
【請求項４】
前記知識を獲得する学習手段は，請求項３の評価手段を用いて間違った知識を認識する判定手段と，新しい知識を獲得するための計算手段により構成されることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の知識自動獲得型学習システム。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、より良く明確な境界のない概念が意味している高度な知識を処理するために，学習誤差が任意に指定された誤差範囲に収め，極少ない学習時間で知識を自動獲得する学習システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】  近年、情報技術進歩につれて日常生活から思想と文化までは急速に変わってきており、物しか扱っていなかった工学分野においても、人間にやさしい設計工学思想のような、人間との関わりのある研究や開発も認められるようになってきた。すなわち、機械としての「物」ではなく、人間のように他者に対して思いやりのある「物」を創ることが求められている。そのため、「物」には、人間の持っている知識を定量表現でき、ルール自身は学習機能を持つ能力を備えることが必要である。【０００３】  我々人間の持っているあいまいな言語や知識や情報などに対しての表現及び理解能力は日常生活にとっては既になくてはならないものとなっているが，素晴らしい学習能力を持っていればこそ，物質財富だけでなく精神財富も含めて継承でき，人類社会が少ない無駄で今日まで進歩してきたのである。ファジィプロダクションルールは明確な境界のない概念を表現するには非常に有効なアプローチであるが，より良く明確な境界のない概念が意味している高度な知識を処理するためには，学習機能を備えることが必要である。もし，学習誤差で学習効果を計るとすれば，学習システムは，ゼロも含めた任意の指定された誤差内に学習効果を収めることができるという重要な効果を持っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】  特開２００６−１９５９３２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】  しかし，一言で学習といってもきわめて広い概念であり，各分野では自分なりの解釈があり，また個人によっても学習に対しての認識も様々である。ここでは，学習とは少なくとも次の三つの機能を備えることが必要であると考えている。すなわち，（１）環境からのデータより新しい知識の発見，理解そして正確に吸収する機能。（２）もし，既在の知識集合中にある部分集合が変化している環境に適合できなければ，古い知識として見なして速やかに更新する機能。（３）何らかの原因で間違った知識を認識し，直ちに修正する機能。【０００６】  本発明は、このような点に鑑みて創作されたものであり、学習誤差が任意に指定された誤差範囲に収め，極少ない学習時間で知識を自動獲得する学習システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】  請求項１に係る発明は、学習誤差が任意指定できる理想の知識を判定する評価手段と，極少ない学習時間で学習システムにおける知識を自動獲得する学習手段と，学習途中で変更できる教師信号と推論結果との距離を求める計算手段を備えたことを特徴とする知識自動獲得型学習システムに関する。【０００８】  請求項２に係る発明は、教師信号と推論結果との距離を求める計算手段は，前件部と事実との距離を計算する手段と，推論結果のα−レベル集合を求める手段と，分解定理により推論結果を求める手段，教師信号と推論結果との距離を計算する手段により構成されることを特徴とする請求項１記載の知識自動獲得型学習システムに関する。【０００９】  請求項３に係る発明は、理想の知識を判定する評価手段は、複数個の与えられた教師信号とその推論結果との距離が任意指定する学習誤差より小さいことを満たすことを特徴とする請求項１と請求項２のいずれかに記載の知識自動獲得型学習システムに関する。【００１０】  請求項４に係る発明は、知識を獲得する学習手段は，請求項３の評価手段を用いて間違った知識を認識する判定手段と，新しい知識を獲得するための計算手段により構成されることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の知識自動獲得型学習システムに関する。
【発明の効果】
【００１１】  本発明の知識自動獲得型学習システムによれば、機械としての「物」ではなく、人間のように素晴らしい学習能力を持つ「物」を創り，物質財富だけでなく精神財富も含めて継承でき，人類社会の進歩に貢献できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】  本発明の知識自動獲得型学習システムの例を示す図である。
【図２】  本発明の一実施例の知識自動獲得処理フローチャートである。
【図３】  マウスを使ってディスプレイに自由に入力したランダムなデータを教師信号とする知識自動獲得システムの結果例を示す図である。
【図４】  非線形レーザー工学モデルを教師信号とする知識自動獲得システムの結果例を示す図である。
【符号の説明】
【００１３】  １  複雑系
２  推論結果計算部
３  データベース
４  誤差計算部
５  知識獲得部
６  理想知識評価部
７  誤差指定部
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】  以下、本発明に係る知識自動獲得型学習システムの好適な実施形態について、適宜図面を参照しながら説明する。
図１は本発明に係る知識自動獲得型学習システムの第一実施形態を示す図である。
本発明に係る知識自動獲得型学習システムは、制御対象の複雑系（１）と、推論結果計算部（２）と、データベース（３）と、誤差計算部（４）と、知識獲得部（５）と、理想知識評価部（６）、誤差指定部（７）を備えている。【００１５】  生体、医学、経済、社会などのような複雑システムの特性を表現するには数式一本ですべてを表そうとする従来の考え方では通用しない。何故かといえば、複雑なシステム特性を左右する要素が多すぎて、かつ各要素間には明確な境界がなく、また安定とは限らないからである。例えば、人間の健康管理の場合では、制御目標値は健康（または長生き）であり、制御入力は食事と運動と薬などになる。また、大学システムを考えると、目標は優秀な人材を育てることである。もし制御器を先生とすれば、制御入力は先生からの講義や研究に対しての指導となどなり、当然のことながら制御対象は学生である。時には学生の成長が先生の言行と人格にも大きく影響される場合もある。また企業の追求している利益のことを考えると、ネガティブなフィードバックによる一定値周りの安定性の追求よりも寧ろ不安定なポジティブなフィードバックシステムを追求している。これらのような複雑システムにおいて、電流・電圧・位置・速度などのようなはっきりした物理量だけではそのシステム固有の本質的な特性を表現できないことが判る。従って複雑な状況に応じて適切な判断を行うという考え方が必要である。一つの有効なアプローチとしては、明確な境界のない概念を表現するファジィプロダクションルールを用いて複雑なシステム特性を表す知識集合に関する定式化を行う。【００１６】  学習とは理想のルールを獲得する過程であり、その前提条件は次のような公理系としてまとめる。
（ａ）先験的知識による作られたルールがすでに存在する。しかし、先験ルールの正確さに対しては特別な要求がない。
（ｂ）教師信号が与えられたファジィ集合とする。
（ｃ）教師信号の数が有限個とする。
（ｄ）教師信号が学習途中で変わっても結構である。
（ｅ）有限時間内に学習が完了できる。【００１７】  図２は本発明の一実施例の知識自動獲得処理フローチャートである。知識自動獲得型学習システムのアルゴリズムは次の五つのステップから構成される。
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に入力して推論結果Ｂ（ｋ）を求める。ｊ＝１，２，．．．，ｍ，ｋ＝１，２，．．．，Ｌ
ＳＴＥＰ２：教師信号Ｂｔ（ｋ）と推論結果Ｂ（ｋ）との距離ｄ｛Ｂｔ（ｋ），Ｂ（ｋ）｝を計算する。
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に戻る。
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ＳＴＥＰ１に戻る。【００１８】  上述の学習アルゴリズムは次の特徴を持っている。
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いて有限時間内に新しいルールの追加，古いルールの構成，間違ったルールの訂正により，
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ｄ｛Ｂｔ（ｋ），Ｂ（ｋ）｝はファジィ集合との距離を表す。ｊ＝１，２，．．．，ｍ，ｋ＝１，２，．．．，Ｌ
定理２：図１に示すｎ個のルールにより推論された結果をＢｎとして，もし学習アルゴリズムが実行される過程において，新しいルールＡ（ｎ＋１）１，．．．，Ａ（ｎ＋１）ｍ⇒Ｂｎ＋１が追加される場合，同一の事実に対しての推論結果Ｂｎ＋１は新たに推論のＳＴＥＰ１から求める必要がなく，（６）式のファジィ数の演算により簡単に求めることができる。
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ただし，ｑ＝１，２，．．．，ｎ＋１
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【００１９】  図３はマウスを使ってディスプレイに自由に入力したランダムなデータを教師信号とする知識自動獲得システムの結果例、図４は（３）〜（５）式で表される非線形レーザー工学モデルを教師データとする知識自動獲得システムの結果例である。図３では誤差を０．１、図４では誤差を１０．０に指定している。学習されたルール数は５７個と２０３個である。
ｘ（ｔ＋１）＝１＋０．７｛ｘ（ｔ）ｃｏｓ［ｚ（ｔ）］−ｙ（ｔ）ｓｉｎ［ｚ（ｔ）］｝  （３）
ｙ（ｔ＋１）＝０．７｛ｘ（ｔ）ｃｏｓ［ｚ（ｔ）］＋ｙ（ｔ）ｓｉｎ［ｚ（ｔ）］｝      （４）
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【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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