(57)【要約】【課題】本発明は、膨大な量のデータから獲得された複数の知識群を併せて用いることにより所与のデータを照合・推論し、複数の知識群の間で補完的に知識を獲得するデータ処理装置の提供を目的とする。【解決手段】本発明のデータ処理装置は、多次元ファジィ空間に基づく知識データベースを用いた推論結果情報を得る手段と、各推論結果情報に含まれるファジィデータセットから条件部を抽出し、条件部が一致するファジィデータセットの結論部を合成する手段と、結論部を抽出し、結論部が一致するファジィデータセットの条件部を合成する手段と、合成された結論部及び条件部から対応した１次推論結果群情報を生成する手段と、１次推論結果群情報からベクトル要素が所定の制約条件を満たさないファジィデータセットを削除することにより、２次推論結果群情報を生成する手段と、過去の推論結果情報と論理上の矛盾があるファジィデータセットを削除し、３次推論結果群情報を生成する手段とを有する。【選択図】　　　　図２
2004021349.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所与のデータに対し、知識空間に対応した多次元ベクトル空間にカテゴリ空間を形成する多次元ファジィベクトルに対応したファジィデータセットを蓄積した少なくとも一つの知識データベースにおける所与のデータの推論結果情報として、知識データベース及び該知識データベース内で照合したファジィデータセットを識別するための識別子、ファジィデータセットのベクトル要素毎の合致度、並びに、ベクトル要素毎の合致度を併せたベクトル化された合致度に関する類似度を入力する照合結果入力手段と、
上記照合結果入力手段に接続され、各推論結果情報に含まれるファジィデータセットから条件部を抽出し、条件部が所定の基準の範囲内で一致するファジィデータセットの結論部を合成し、第１のファジィデータセットの集合を生成する第１の合成手段と、
上記照合結果入力手段に接続され、各推論結果情報に含まれるファジィデータセットから結論部を抽出し、結論部が所定の基準の範囲内で一致するファジィデータセットの条件部を合成し、第２のファジィデータセットの集合を生成する第２の合成手段と、
上記第１の合成手段から得られた第１のファジィデータセットの集合と、上記第２の合成手段から得られた第２のファジィデータセットの集合とを併せることにより第３のファジィデータセットの集合を生成し、第３のファジィデータセットの集合に対応した推論結果情報の組を表わす１次推論結果群情報を生成する１次推論結果群生成手段と、
上記１次推論結果群情報に対応した第３のファジィデータセットの集合からベクトル要素が所定の制約条件を満たさないファジィデータセットを削除することにより、第４のファジィデータセットの集合と、第４のファジィデータセットの集合に対応した推論結果情報の組を表わす２次推論結果群情報を生成する２次推論結果群生成手段と、
を有する複合推論に基づくデータ処理装置。
【請求項２】
過去の推論結果情報を記録した推論結果履歴記憶手段と、
上記２次推論結果群生成手段及び上記推論結果履歴記憶手段に接続され、上記２次推論結果群情報に対応した第４のファジィデータセットの集合から、上記推論結果履歴記憶手段に記録された過去の推論結果情報と論理上の矛盾があるファジィデータセットを削除し、第５のファジィデータセットの集合及び対応した推論結果情報の組を表わす３次推論結果群情報を生成し、生成された３次推論結果群情報を上記推論結果履歴記憶手段に記録する３次推論結果群生成手段と、
を更に有する請求項１記載の複合推論に基づくデータ処理装置。
【請求項３】
上記３次推論結果群生成手段に接続され、上記３次推論結果群情報に対応した上記第５のファジィデータセットの集合に含まれるファジィデータセットの類似度を指標として、ファジィデータセットを類似度の順に並べ替えて出力する並び替え手段を更に有する請求項２記載の複合推論に基づくデータ処理装置。
【請求項４】
上記第５のファジィデータセットの集合に含まれるファジィデータセットの中から、推論結果の有効性を判定する所定の基準を満たすファジィデータセットを選択し、選択されたファジィデータセットを選択結果履歴記憶手段に記録する有効推論結果指定手段を更に有し、
上記３次推論結果群生成手段は、上記２次推論結果群情報に対応した上記第４のファジィデータセットの集合から、上記選択結果履歴記憶手段に記録された推論結果情報と論理上の矛盾があるファジィデータセットを更に削除するよう構成されている、
請求項２又は３記載の複合推論に基づくデータ処理装置。
【請求項５】
上記選択結果履歴記憶手段に接続され、選択され記録されたファジィデータセットに対応する推論結果情報に含まれる識別子を参照して、該選択されたファジィデータセットに対応した知識データベース内のファジィデータセットへアクセスし、該アクセスされたファジィデータセットに推論結果の有効性の指標となる情報を付加する知識データベース更新手段を更に有する請求項４記載の複合推論に基づくデータ処理装置。
【請求項６】
多次元ベクトル空間にデータ分布特性を表わすカテゴリ空間を形成する多次元ファジィベクトルに対応したファジィデータセットを蓄積した第１の知識データベースから、ファジィデータセットが存在しない非カテゴリ空間を抽出し、抽出された非カテゴリ空間を表現する候補ファジィデータセットを生成する非カテゴリ空間抽出手段と、
上記候補ファジィデータセットに含まれる各ベクトル要素をファジィデータ化されている部分とそれ以外の部分とに分離し、ファジィデータ化されている部分をファジィメンバシップ関数のパラメータで置き換えることにより、候補入力データベクトルを生成するデータ逆生成手段と、
上記候補入力ベクトルと、上記第１の知識データベース以外の知識データベースに蓄積されているファジィデータセットとの類似性を算出し、所定の類似性の基準を満たす候補入力ベクトルを選択する知識間整合性検証手段と、
選択された上記候補入力ベクトルが所定の制約条件を満たすかどうかを判定し、制約条件を満たさない候補入力ベクトルを除去する例外データ除去手段と、
上記例外データ除去手段から除去されなかった候補入力ベクトルを入力し、上記候補入力ベクトルを、上記第１の知識データベースにおける多次元ベクトル空間にデータ分布特性を表わすカテゴリ空間を形成する多次元ファジィベクトルに対応したファジィデータセットに変換する知識単位生成手段と、
上記生成されたファジィデータセットを上記第１の知識データベースに追加する知識追加手段と、
を有する複合推論に基づくデータ処理装置。
【請求項７】
上記例外除去手段から除去されなかった候補入力ベクトルを入力し、上記候補入力ベクトルを出力し、出力された上記候補入力ベクトルが有効であるか、又は、無効であるかを示す採否情報を入力し、有効であるとされた候補入力ベクトルを上記知識単位生成手段へ供給する有効・無効判定手段を更に有する請求項６記載の複合推論に基づくデータ処理装置。
【請求項８】
所与のデータに対し、知識空間に対応した多次元ベクトル空間にカテゴリ空間を形成する多次元ファジィベクトルに対応したファジィデータセットを蓄積した少なくとも一つの知識データベースにおける所与のデータの推論結果情報として、知識データベース及び該知識データベース内で照合したファジィデータセットを識別するための識別子、ファジィデータセットのベクトル要素毎の合致度、並びに、ベクトル要素毎の合致度を併せたベクトル化された合致度に関する類似度を取得する手順と、
取得された各推論結果情報に含まれるファジィデータセットから条件部を抽出し、条件部が所定の基準の範囲内で一致するファジィデータセットの結論部を合成し、第１のファジィデータセットの集合を生成し、取得された各推論結果情報に含まれるファジィデータセットから結論部を抽出し、結論部が所定の基準の範囲内で一致するファジィデータセットの条件部を合成する手順と、
上記第１のファジィデータセットの集合と、上記第２のファジィデータセットの集合とを併せることにより第３のファジィデータセットの集合を生成し、第３のファジィデータセットの集合に対応した推論結果情報の組を表わす１次推論結果群情報を生成する１次推論結果群生成手順と、
上記１次推論結果群情報に対応した第３のファジィデータセットの集合からベクトル要素が所定の制約条件を満たさないファジィデータセットを削除することにより、第４のファジィデータセットの集合と、第４のファジィデータセットの集合に対応した推論結果情報の組を表わす２次推論結果群情報を生成する２次推論結果群生成手順と、
を有する複合推論に基づくデータ処理方法。
【請求項９】
上記２次推論結果群情報に対応した第４のファジィデータセットの集合から、推論結果履歴記憶手段に記録された過去の推論結果情報と論理上の矛盾があるファジィデータセットを削除し、第５のファジィデータセットの集合及び対応した推論結果情報の組を表わす３次推論結果群情報を生成し、生成された３次推論結果群情報を上記推論結果履歴記憶手段に記録する３次推論結果群生成手順を更に有する請求項８記載の複合推論に基づくデータ処理方法。
【請求項１０】
上記３次推論結果群情報に対応した上記第５のファジィデータセットの集合に含まれるファジィデータセットの類似度を指標として、ファジィデータセットを類似度の順に並べ替えて出力する並び替え手順を更に有する請求項９記載の複合推論に基づくデータ処理方法。
【請求項１１】
上記第５のファジィデータセットの集合に含まれるファジィデータセットの中から、推論結果の有効性を判定する所定の基準を満たすファジィデータセットを選択し、選択されたファジィデータセットを選択結果履歴記憶手段に記録する有効推論結果指定手順を更に有し、
上記３次推論結果群生成手順において、上記２次推論結果群情報に対応した上記第４のファジィデータセットの集合から、上記選択結果履歴記憶手段に記録された推論結果情報と論理上の矛盾があるファジィデータセットが更に削除される、
請求項９又は１０記載の複合推論に基づくデータ処理方法。
【請求項１２】
選択され上記選択結果履歴記憶手段に記録されたファジィデータセットに対応する推論結果情報に含まれる識別子を参照して、該選択されたファジィデータセットに対応した知識データベース内のファジィデータセットへアクセスし、該アクセスされたファジィデータセットに推論結果の有効性の指標となる情報を付加する知識データベース更新手順を更に有する請求項１１記載の複合推論に基づくデータ処理方法。
【請求項１３】
多次元ベクトル空間にデータ分布特性を表わすカテゴリ空間を形成する多次元ファジィベクトルに対応したファジィデータセットを蓄積した第１の知識データベースから、ファジィデータセットが存在しない非カテゴリ空間を抽出し、抽出された非カテゴリ空間を表現する候補ファジィデータセットを生成する非カテゴリ空間抽出手順と、
上記候補ファジィデータセットに含まれる各ベクトル要素をファジィデータ化されている部分とそれ以外の部分とに分離し、ファジィデータ化されている部分をファジィメンバシップ関数のパラメータで置き換えることにより、候補入力データベクトルを生成するデータ逆生成手順と、
上記候補入力ベクトルと、上記第１の知識データベース以外の知識データベースに蓄積されているファジィデータセットとの類似性を算出し、所定の類似性の基準を満たす候補入力ベクトルを選択する知識間整合性検証手順と、
選択された上記候補入力ベクトルが所定の制約条件を満たすかどうかを判定し、制約条件を満たさない候補入力ベクトルを除去する例外データ除去手順と、
上記例外データ除去手順によって除去されなかった候補入力ベクトルを入力し、上記候補入力ベクトルを、上記第１の知識データベースにおける多次元ベクトル空間にデータ分布特性を表わすカテゴリ空間を形成する多次元ファジィベクトルに対応したファジィデータセットに変換する知識単位生成手順と、
上記生成されたファジィデータセットを上記第１の知識データベースに追加する知識追加手順と、
を有する複合推論に基づくデータ処理方法。
【請求項１４】
上記例外データ除去手順の後で上記知識単位生成手順の前に、上記例外除去手順によって除去されなかった候補入力ベクトルを入力し、上記候補入力ベクトルを出力し、出力された上記候補入力ベクトルが有効であるか、又は、無効であるかを示す採否情報を入力し、有効であるとされた候補入力ベクトルを上記知識単位生成手順へ供給渡す有効・無効判定手順を更に有する請求項１３記載の複合推論に基づくデータ処理方法。
【請求項１５】
所与のデータに対し、知識空間に対応した多次元ベクトル空間にカテゴリ空間を形成する多次元ファジィベクトルに対応したファジィデータセットを蓄積した少なくとも一つの知識データベースにおける所与のデータの推論結果情報として、知識データベース及び該知識データベース内で照合したファジィデータセットを識別するための識別子、ファジィデータセットのベクトル要素毎の合致度、並びに、ベクトル要素毎の合致度を併せたベクトル化された合致度に関する類似度を取得する機能と、
取得された各推論結果情報に含まれるファジィデータセットから条件部を抽出し、条件部が所定の基準の範囲内で一致するファジィデータセットの結論部を合成し、第１のファジィデータセットの集合を生成する第１の合成機能と、
取得された各推論結果情報に含まれるファジィデータセットから結論部を抽出し、結論部が所定の基準の範囲内で一致するファジィデータセットの条件部を合成し、第２のファジィデータセットの集合を生成する第２の合成機能と、
得られた第１のファジィデータセットの集合と、得られた第２のファジィデータセットの集合とを併せることにより第３のファジィデータセットの集合を生成し、第３のファジィデータセットの集合に対応した推論結果情報の組を表わす１次推論結果群情報を生成する１次推論結果群生成機能と、
上記１次推論結果群情報に対応した第３のファジィデータセットの集合からベクトル要素が所定の制約条件を満たさないファジィデータセットを削除することにより、第４のファジィデータセットの集合と、第４のファジィデータセットの集合に対応した推論結果情報の組を表わす２次推論結果群情報を生成する２次推論結果群生成機能と、
をコンピュータに実現させるための複合推論に基づくデータ処理プログラム。
【請求項１６】
上記２次推論結果群情報に対応した第４のファジィデータセットの集合から、過去の推論結果情報と論理上の矛盾があるファジィデータセットを削除し、第５のファジィデータセットの集合及び対応した推論結果情報の組を表わす３次推論結果群情報を生成し、生成された３次推論結果群情報を過去の推論結果情報として上記推論結果履歴記憶手段に記録する３次推論結果群生成機能を更にコンピュータに実現させるための請求項１５記載の複合推論に基づくデータ処理プログラム。
【請求項１７】
上記３次推論結果群情報に対応した上記第５のファジィデータセットの集合に含まれるファジィデータセットの類似度を指標として、ファジィデータセットを類似度の順に並べ替えて出力する並び替え機能を更にコンピュータに実現させるための請求項１６記載の複合推論に基づくデータ処理プログラム。
【請求項１８】
上記第５のファジィデータセットの集合に含まれるファジィデータセットの中から、推論結果の有効性を判定する所定の基準を満たすファジィデータセットを選択し、選択されたファジィデータセットを選択結果履歴記憶手段に記録する有効推論結果指定機能と、
上記３次推論結果群生成機能において、上記２次推論結果群情報に対応した上記第４のファジィデータセットの集合から、上記選択結果履歴記憶手段に記録された推論結果情報と論理上の矛盾があるファジィデータセットを更に削除する機能と、
を更にコンピュータに実現させるための請求項１６又は１７記載の複合推論に基づくデータ処理プログラム。
【請求項１９】
上記選択結果履歴記憶手段に記録されたファジィデータセットに対応する推論結果情報に含まれる識別子を参照して、該選択されたファジィデータセットに対応した知識データベース内のファジィデータセットへアクセスし、該アクセスされたファジィデータセットに推論結果の有効性の指標となる情報を付加する知識データベース更新機能を更にコンピュータに実現させるための請求項１８記載の複合推論に基づくデータ処理プログラム。
【請求項２０】
多次元ベクトル空間にデータ分布特性を表わすカテゴリ空間を形成する多次元ファジィベクトルに対応したファジィデータセットを蓄積した第１の知識データベースから、ファジィデータセットが存在しない非カテゴリ空間を抽出し、抽出された非カテゴリ空間を表現する候補ファジィデータセットを生成する非カテゴリ空間抽出機能と、
上記候補ファジィデータセットに含まれる各ベクトル要素をファジィデータ化されている部分とそれ以外の部分とに分離し、ファジィデータ化されている部分をファジィメンバシップ関数のパラメータで置き換えることにより、候補入力データベクトルを生成するデータ逆生成機能と、
上記候補入力ベクトルと、上記第１の知識データベース以外の知識データベースに蓄積されているファジィデータセットとの類似性を算出し、所定の類似性の基準を満たす候補入力ベクトルを選択する知識間整合性検証機能と、
選択された上記候補入力ベクトルが所定の制約条件を満たすかどうかを判定し、制約条件を満たさない候補入力ベクトルを除去する例外データ除去機能と、
除去されなかった候補入力ベクトルを入力し、上記候補入力ベクトルを、上記第１の知識データベースにおける多次元ベクトル空間にデータ分布特性を表わすカテゴリ空間を形成する多次元ファジィベクトルに対応したファジィデータセットに変換する知識単位生成機能と、
上記生成されたファジィデータセットを上記第１の知識データベースに追加する知識追加機能と、
をコンピュータに実現させるための複合推論に基づくデータ処理プログラム。
【請求項２１】
除去されなかった候補入力ベクトルを入力し、上記候補入力ベクトルを出力し、出力された上記候補入力ベクトルが有効であるか、又は、無効であるかを示す採否情報を獲得し、有効であるとされた候補入力ベクトルを更なる処理のために出力する機能を更にコンピュータに実現させるための請求項２０記載の複合推論に基づくデータ処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数の知識群に基づいて推論すると共に、知識を自己補完的に獲得するデータ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、コンピュータの性能（単位時間あたりの情報処理能力）向上に伴い、コンピュータが利用されるあらゆる分野において、データ収集の速度と収集されたデータ量が爆発的に増大している。また、情報通信インフラの性能（データ通信速度）向上、及びインターネットの普及に伴い、参照（利用）可能なデータ量が爆発的に増大している。これらの膨大なデータを効率的に処理するためには、適切なデータの表現及びデータの管理が必要であることは自明である。
【０００３】
従来の表現方法や管理手法は、データを蓄積し、蓄積されたデータを参照するが、潜在的なデータの相関（関係規則）や、データから導出可能な論理規則を表現・管理することができない。
【０００４】
また、従来のデータベースにおける情報の抽出や照合においては、一般的に、ＳＱＬなどの論理表現や値域表現による条件設定が採用されているが、これらの方法では、指定条件の境界や閾値の直近に存在するデータが排除される問題がある。
【０００５】
さらに、人間の判断が必要とされる広義の情報処理対象や各種作業は、文化の発展に伴い、その総量が増大し、且つ複雑性が高まっている。これらの分野における判断を自動化する手段、若しく当該判断における人間固有の失策（ヒューマンエラー）を回避する手段として、従来、一般にエキスパートシステムと呼ばれる情報処理手法（ソフトウェア、システム）が利用されている。
【０００６】
しかしながら、従来のエキスパートシステムはその大半が、文章等の記述的情報に基づき条件分岐木を構築し演繹的に演算を行い、判断結果を出力するものであり、条件分岐における各条件要素や各種制約条件が変更された場合、知識表現に相当する各規則の修正や再構築に対するコストや、知識の整合性を判定及び保持するためのコストやリスクが膨大となる。
【０００７】
また、これらエキスパートシステムに対し、ニューラルネットワークなどを用いて知識空間を自動生成するものが存在する。ニューラルネットワークなどは、その構造上の制約ゆえ、生成された知識空間の表現や証明及び空間境界の把握や正当性の証明が困難であり、例外を多く含む知識系や、知識空間が多岐に渡る知識系、厳密な知識境界を必要とする知識系など、誤報や失報が判断上の重大要素となる分野では敬遠されることが多い。また、この方式では新たな入力項目や条件が追加された場合、既存の知識が無効となり、知識の再構築（再学習）が必須となるため、当該事象の発生頻度が高い環境（対象知識）では、保守上のコストが膨大となる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
このような背景から、膨大な量のデータから獲得された複数の知識群を併せて用いることにより所与のデータを照合・推論し、複数の知識群の間で補完的に知識を獲得するデータ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラムの開発が望まれている。
【０００９】
したがって、本発明は、コンピュータ上で表現可能な対象全般に対する知識獲得、知識の整理や分類、潜在知識の発見や創出、自動診断、及び、自動判定（推論）を支援する多次元ファジィ空間に基づくデータ処理装置、データ処理方法、及び、データ処理プログラムの提供を目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明の第１の局面により提供されるデータ処理装置は、
所与のデータに対し、知識空間に対応した多次元ベクトル空間にカテゴリ空間を形成する多次元ファジィベクトルに対応したファジィデータセットを蓄積した少なくとも一つの知識データベースにおける所与のデータの推論結果情報として、知識データベース及び該知識データベース内で照合したファジィデータセットを識別するための識別子、ファジィデータセットのベクトル要素毎の合致度、並びに、ベクトル要素毎の合致度を併せたベクトル化された合致度に関する類似度を入力する照合結果入力手段と、
上記照合結果入力手段に接続され、各推論結果情報に含まれるファジィデータセットから条件部を抽出し、条件部が所定の基準の範囲内で一致するファジィデータセットの結論部を合成し、第１のファジィデータセットの集合を生成する第１の合成手段と、
上記照合結果入力手段に接続され、各推論結果情報に含まれるファジィデータセットから結論部を抽出し、結論部が所定の基準の範囲内で一致するファジィデータセットの条件部を合成し、第２のファジィデータセットの集合を生成する第２の合成手段と、
上記第１の合成手段から得られた第１のファジィデータセットの集合と、上記第２の合成手段から得られた第２のファジィデータセットの集合とを併せることにより第３のファジィデータセットの集合を生成し、第３のファジィデータセットの集合に対応した推論結果情報の組を表わす１次推論結果群情報を生成する１次推論結果群生成手段と、
上記１次推論結果群情報に対応した第３のファジィデータセットの集合からベクトル要素が所定の制約条件を満たさないファジィデータセットを削除することにより、第４のファジィデータセットの集合と、第４のファジィデータセットの集合に対応した推論結果情報の組を表わす２次推論結果群情報を生成する２次推論結果群生成手段と、
を有する複合推論に基づくデータ処理装置である。
【００１１】
本発明の第２の局面によれば、上記データ処理装置が実施する複合推論に基づくデータ処理方法が提供される。本発明の第２の局面により提供されるデータ処理方法は、
所与のデータに対し、知識空間に対応した多次元ベクトル空間にカテゴリ空間を形成する多次元ファジィベクトルに対応したファジィデータセットを蓄積した少なくとも一つの知識データベースにおける所与のデータの推論結果情報として、知識データベース及び該知識データベース内で照合したファジィデータセットを識別するための識別子、ファジィデータセットのベクトル要素毎の合致度、並びに、ベクトル要素毎の合致度を併せたベクトル化された合致度に関する類似度を取得する手順と、
取得された各推論結果情報に含まれるファジィデータセットから条件部を抽出し、条件部が所定の基準の範囲内で一致するファジィデータセットの結論部を合成し、第１のファジィデータセットの集合を生成し、取得された各推論結果情報に含まれるファジィデータセットから結論部を抽出し、結論部が所定の基準の範囲内で一致するファジィデータセットの条件部を合成する手順と、
上記第１のファジィデータセットの集合と、上記第２のファジィデータセットの集合とを併せることにより第３のファジィデータセットの集合を生成し、第３のファジィデータセットの集合に対応した推論結果情報の組を表わす１次推論結果群情報を生成する１次推論結果群生成手順と、
上記１次推論結果群情報に対応した第３のファジィデータセットの集合からベクトル要素が所定の制約条件を満たさないファジィデータセットを削除することにより、第４のファジィデータセットの集合と、第４のファジィデータセットの集合に対応した推論結果情報の組を表わす２次推論結果群情報を生成する２次推論結果群生成手順と、
を有する複合推論に基づくデータ処理方法である。
【００１２】
このデータ処理方法は、
上記２次推論結果群情報に対応した第４のファジィデータセットの集合から、推論結果履歴記憶手段に記録された過去の推論結果情報と論理上の矛盾があるファジィデータセットを削除し、第５のファジィデータセットの集合及び対応した推論結果情報の組を表わす３次推論結果群情報を生成し、生成された３次推論結果群情報を上記推論結果履歴記憶手段に記録する３次推論結果群生成手順を更に有する。
【００１３】
さらに、このデータ処理方法は、
上記３次推論結果群情報に対応した上記第５のファジィデータセットの集合に含まれるファジィデータセットの類似度を指標として、ファジィデータセットを類似度の順に並べ替えて出力する並び替え手順を更に有する。
【００１４】
また、このデータ処理方法は、
上記第５のファジィデータセットの集合に含まれるファジィデータセットの中から、推論結果の有効性を判定する所定の基準を満たすファジィデータセットを選択し、選択されたファジィデータセットを選択結果履歴記憶手段に記録する有効推論結果指定手順を更に有し、
上記３次推論結果群生成手順において、上記２次推論結果群情報に対応した上記第４のファジィデータセットの集合から、上記選択結果履歴記憶手段に記録された推論結果情報と論理上の矛盾があるファジィデータセットが更に削除される。
【００１５】
さらに、本発明のデータ処理方法は、
選択され上記選択結果履歴記憶手段に記録されたファジィデータセットに対応する推論結果情報に含まれる識別子を参照して、該選択されたファジィデータセットに対応した知識データベース内のファジィデータセットへアクセスし、該アクセスされたファジィデータセットに推論結果の有効性の指標となる情報を付加する知識データベース更新手順を更に有する。
【００１６】
上記目的を達成するため、本発明の第３の局面により提供されるデータ処理装置は、
多次元ベクトル空間にデータ分布特性を表わすカテゴリ空間を形成する多次元ファジィベクトルに対応したファジィデータセットを蓄積した第１の知識データベースから、ファジィデータセットが存在しない非カテゴリ空間を抽出し、抽出された非カテゴリ空間を表現する候補ファジィデータセットを生成する非カテゴリ空間抽出手段と、
上記候補ファジィデータセットに含まれる各ベクトル要素をファジィデータ化されている部分とそれ以外の部分とに分離し、ファジィデータ化されている部分をファジィメンバシップ関数のパラメータで置き換えることにより、候補入力データベクトルを生成するデータ逆生成手段と、
上記候補入力ベクトルと、上記第１の知識データベース以外の知識データベースに蓄積されているファジィデータセットとの類似性を算出し、所定の類似性の基準を満たす候補入力ベクトルを選択する知識間整合性検証手段と、
選択された上記候補入力ベクトルが所定の制約条件を満たすかどうかを判定し、制約条件を満たさない候補入力ベクトルを除去する例外データ除去手段と、
上記例外データ除去手段から除去されなかった候補入力ベクトルを入力し、上記候補入力ベクトルを、上記第１の知識データベースにおける多次元ベクトル空間にデータ分布特性を表わすカテゴリ空間を形成する多次元ファジィベクトルに対応したファジィデータセットに変換する知識単位生成手段と、
上記生成されたファジィデータセットを上記第１の知識データベースに追加する知識追加手段と、
を有する複合推論に基づくデータ処理装置である。
【００１７】
本発明の第４の局面によれば、上記本発明の第３の局面によるデータ処理装置で実現される複合推論に基づくデータ処理方法が提供される。本発明の第４の局面によるデータ処理方法は、
多次元ベクトル空間にデータ分布特性を表わすカテゴリ空間を形成する多次元ファジィベクトルに対応したファジィデータセットを蓄積した第１の知識データベースから、ファジィデータセットが存在しない非カテゴリ空間を抽出し、抽出された非カテゴリ空間を表現する候補ファジィデータセットを生成する非カテゴリ空間抽出手順と、
上記候補ファジィデータセットに含まれる各ベクトル要素をファジィデータ化されている部分とそれ以外の部分とに分離し、ファジィデータ化されている部分をファジィメンバシップ関数のパラメータで置き換えることにより、候補入力データベクトルを生成するデータ逆生成手順と、
上記候補入力ベクトルと、上記第１の知識データベース以外の知識データベースに蓄積されているファジィデータセットとの類似性を算出し、所定の類似性の基準を満たす候補入力ベクトルを選択する知識間整合性検証手順と、
選択された上記候補入力ベクトルが所定の制約条件を満たすかどうかを判定し、制約条件を満たさない候補入力ベクトルを除去する例外データ除去手順と、
上記例外データ除去手順によって除去されなかった候補入力ベクトルを入力し、上記候補入力ベクトルを、上記第１の知識データベースにおける多次元ベクトル空間にデータ分布特性を表わすカテゴリ空間を形成する多次元ファジィベクトルに対応したファジィデータセットに変換する知識単位生成手順と、
上記生成されたファジィデータセットを上記第１の知識データベースに追加する知識追加手順と、
を有する。
【００１８】
上記データ処理方法は、
上記例外データ除去手順の後で上記知識単位生成手順の前に、上記例外除去手順によって除去されなかった候補入力ベクトルを入力し、上記候補入力ベクトルを出力し、出力された上記候補入力ベクトルが有効であるか、又は、無効であるかを示す採否情報を入力し、有効であるとされた候補入力ベクトルを上記知識単位生成手順へ供給渡す有効・無効判定手順を更に有する。
【００１９】
更に、本発明の別の局面によれば、コンピュータに上記本発明の複数推論に基づくデータ処理方法を実現させるためのプログラムが提供される。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して、本発明の種々の実施例を詳細に説明する。
【００２１】
図１は、本発明の第１実施例による複合推論に基づくデータ処理装置の構成図である。
【００２２】
データ処理装置１００は、所与のデータに対し、知識空間に対応した多次元ベクトル空間にカテゴリ空間を形成する多次元ファジィベクトルに対応したファジィデータセットを蓄積した少なくとも一つの知識データベースにおける所与のデータの推論結果情報として、知識データベース及び該知識データベース内で照合したファジィデータセットを識別するための識別子、ファジィデータセットのベクトル要素毎の合致度、並びに、ベクトル要素毎の合致度を併せたベクトル化された合致度に関する類似度を入力する照合結果入力部１と、照合結果入力部１に接続され、各推論結果情報に含まれるファジィデータセットから条件部を抽出し、条件部が所定の基準の範囲内で一致するファジィデータセットの結論部を合成し、第１のファジィデータセットの集合を生成する第１の合成部２と、照合結果入力部２に接続され、各推論結果情報に含まれるファジィデータセットから結論部を抽出し、結論部が所定の基準の範囲内で一致するファジィデータセットの条件部を合成し、第２のファジィデータセットの集合を生成する第２の合成部３と、第１の合成部２から得られた第１のファジィデータセットの集合と、第２の合成部３から得られた第２のファジィデータセットの集合とを併せることにより第３のファジィデータセットの集合を生成し、第３のファジィデータセットの集合に対応した推論結果情報の組を表わす１次推論結果群情報を生成する１次推論結果群生成部４と、１次推論結果群情報に対応した第３のファジィデータセットの集合からベクトル要素が所定の制約条件６を満たさないファジィデータセットを削除することにより、第４のファジィデータセットの集合と、第４のファジィデータセットの集合に対応した推論結果情報の組を表わす２次推論結果群情報を生成する２次推論結果群生成部５と、を有する。
【００２３】
このような構成によって、データ処理装置１００は、複数の推論結果情報１、２、．．．，ｎに基づいて、知識に関する制約条件が考慮された２次推論結果群情報を生成することが可能になる。
【００２４】
このデータ処理装置は、複数推論に基づいて得られた推論結果を用いて知識データベースを更新するように拡張することが可能である。図２は、このような知識データベース機能を備えた本発明の第２実施例によるデータ処理装置１００の構成図である。
【００２５】
本実施例のデータ処理装置１００は、過去の推論結果情報を記録した推論結果履歴記憶部８と、２次推論結果群生成部５及び推論結果履歴記憶部８に接続され、２次推論結果群情報に対応した第４のファジィデータセットの集合から、推論結果履歴記憶部８に記録された過去の推論結果情報と論理上の矛盾があるファジィデータセットを削除し、第５のファジィデータセットの集合及び対応した推論結果情報の組を表わす３次推論結果群情報を生成し、生成された３次推論結果群情報を推論結果履歴記憶部８に記録する３次推論結果群生成部７と、を更に有する。
【００２６】
また、データ処理装置１００は、３次推論結果群生成部７に接続され、３次推論結果群情報に対応した第５のファジィデータセットの集合に含まれるファジィデータセットの類似度を指標として、ファジィデータセットを類似度の順に並べ替えて出力する並び替え部９を更に有する。
【００２７】
更に、データ処理装置１００は、第５のファジィデータセットの集合に含まれるファジィデータセットの中から、推論結果の有効性を判定する所定の基準を満たすファジィデータセットを選択し、選択されたファジィデータセットを選択結果履歴記憶部２２に記録する有効推論結果指定部２１を更に有し、３次推論結果群生成部７は、２次推論結果群情報に対応した第４のファジィデータセットの集合から、選択結果履歴記憶部２２に記録された推論結果情報と論理上の矛盾があるファジィデータセットを更に削除するよう構成されている。
【００２８】
また、上記データ処理装置１００は、選択結果履歴記憶部２２に接続され、選択され記録されたファジィデータセットに対応する推論結果情報に含まれる識別子を参照して、選択されたファジィデータセットに対応した知識データベース１０内のファジィデータセットへアクセスし、アクセスされたファジィデータセットに推論結果の有効性の指標となる情報を付加する知識データベース更新部２３を更に有する。
【００２９】
図３は、本発明の第３実施例によるデータ処理装置１００の構成図である。本例のデータ処理装置１００は、一つの知識データベース１１からデータを生成し、生成されたデータを他の知識データベース１２、１３，．．．１ｎに蓄積された知識と整合性検証し、有効なデータを知識単位として元の知識データベース１１に追加する。
【００３０】
本実施例のデータ処理装置１００は、多次元ベクトル空間にデータ分布特性を表わすカテゴリ空間を形成する多次元ファジィベクトルに対応したファジィデータセットを蓄積した第１の知識データベース１１から、ファジィデータセットが存在しない非カテゴリ空間を抽出し、抽出された非カテゴリ空間を表現する候補ファジィデータセットを生成する非カテゴリ空間抽出部３１と、候補ファジィデータセットに含まれる各ベクトル要素をファジィデータ化されている部分とそれ以外の部分とに分離し、ファジィデータ化されている部分をファジィメンバシップ関数のパラメータで置き換えることにより、候補入力データベクトルを生成するデータ逆生成部３２と、候補入力ベクトルと、第１の知識データベース１１以外の知識データベース１２、１３、．．．，１ｎに蓄積されているファジィデータセットとの類似性を算出し、所定の類似性の基準を満たす候補入力ベクトルを選択する知識間整合性検証部３３と、選択された候補入力ベクトルが所定の制約条件４０を満たすかどうかを判定し、制約条件４０を満たさない候補入力ベクトルを除去する例外データ除去部３４と、例外データ除去部３４から除去されなかった候補入力ベクトルを入力し、候補入力ベクトルを、第１の知識データベース１１における多次元ベクトル空間にデータ分布特性を表わすカテゴリ空間を形成する多次元ファジィベクトルに対応したファジィデータセットに変換する知識単位生成部３５と、生成されたファジィデータセットを第１の知識データベース１１に追加する知識追加部３７と、を有する。
【００３１】
データ処理装置１００は、更に、例外除去部３４から除去されなかった候補入力ベクトルを入力し、候補入力ベクトルを出力し、出力された上記候補入力ベクトルが有効であるか、又は、無効であるかを示す採否情報を入力し、有効であるとされた候補入力ベクトルを知識単位生成部３５へ供給する有効・無効判定部３６を具備する。
【００３２】
以下では、本発明の第４実施例による複数の知識群セットによる複合推論と知識群の更新方法と、本発明の第５実施例による非カテゴリ空間に基づく知識の創出と知識群の拡張方法について説明する。本発明の第４実施例による複合推論と知識群の更新方法、並びに、本発明の第５実施例による知識の創出と知識群の拡張方法は、入力データの多次元ファジィ化と知識群生成方法、並びに、知識群との照合・推論方法と組み合わせて実現される。したがって、最初に、本発明の実施例と共に適用される入力データの多次元ファジィ化と知識群生成方法を説明し、次に、同じく本発明の実施例と共に適用される知識群との照合・推論方法について説明する。入力データの多次元ファジィ化と知識群生成並びに知識群との照合・推論は、本発明の実施例におけるデータ処理装置１００で実施してもよく、或いは、別個の装置で実施してもよい。
【００３３】
図４は、本発明の種々の実施例に適用される入力データの多次元ファジィ化と知識群生成方法の説明図である。
【００３４】
ステップ３０２：（１ａ）項目順に整列されたデータ３０１を、量子データである入力部（条件部）３０４と、離散データである入力部３０５と、離散データ若しくは量子データである出力部（アクション部）３０６と、離散データ若しくは量子データ若しくは文字列などの非定量データである属性部３０７に分割する。その際、量子データは一つ以上のデータから構成され、離散データは一つ以上のデータから構成若しくは省略可能であり、出力部は一つ以上のデータから構成され、属性部は一つ以上のデータから構成若しくは省略可能である。
【００３５】
ステップ３０８：前記（１ａ）において分割されたデータのうち、（１ｂ）量子データである入力部（条件部）の各データに対し、無次元量子データへの正規化を行う。
【００３６】
ステップ３０９：（１ｃ）正規化された各データに対し、あらかじめ定められたパラメータ（具体的には、ファジィ集合における曖昧度、左右分散値、重みなど）を付加し、ファジィデータ（ファジィメンバシップ関数列）を生成する。
【００３７】
ステップ３１０：（１ｄ）前記（１ｃ）にて生成されたファジィデータに対し、前記（１ａ）にて分割されたデータのうち、離散データからなる入力部と、出力部と、属性部を付加し、ファジィデータセット（ファジィメンバシップ関数列と任意のデータ列によるベクトル化データ）を生成し、知識単位とする。
【００３８】
ステップ３１１：（１ｅ）前記（１ｄ）にて生成されたファジィデータセットを入力とし、当該ファジィデータセットを知識単位として追加・拡張する対象となる知識群ファイルに含まれる各ファジィデータセット（知識単位）を照合し、入力部と条件部における論理矛盾の有無を判定し（具体的には、入力部がほぼ同一若しくは一定基準において近似であり、且つ出力部が一定基準において同一である場合を論理矛盾とする）、入力ファジィデータセットの属性部にその判定結果を追加（記録）する。
【００３９】
ステップ３１２：（１ｆ）前記（１ｅ）にて論理矛盾が無いと判定されたファジィデータセットを入力とし、当該ファジィセットを知識単位として追加・拡張する対象となる知識群ファイルに含まれる各ファジィデータセット（知識単位）のうち、入力ファジィデータセットの出力部と一定基準において同一である出力部をもつものを照合し、入力部がほぼ同一若しくは一定基準において近似である場合は、照合対象であるファジィデータセットに含まれる各ファジィメンバシップ関数を拡張し（具体的には、入力ファジィデータセットの入力部に含まれるファジィ集合と照合対象ファジィデータセットの入力部に含まれるファジィ集合がそれぞれ、統計的に均質となるような単一集合を合成生成し、対応する照合対象ファジィデータセットのファジィ集合（ファジィメンバシップ関数）を置換する）、入力部が同基準において近似でない場合は、入力ファジィデータセットを照合ファジィデータセットのサブセットとし、知識群ファイル１０を更新する。また、前記（１ｅ）にて論理矛盾があると判定されたファジィデータセットを、そのまま知識群１０に追加する。
【００４０】
図５は、入力データの正規化及び知識単位の生成の説明図である。
【００４１】
入力データは、データ分類定義テーブルを参照して、分割・整列処理され、次に、入力部が正規化され、更に、ファジィメンバシップパラメータを用いてファジィデータ化され、知識単位の形式で表現される。
【００４２】
図６は、知識単位の論理矛盾検出（記録）及び知識単位の追加の説明図である。
【００４３】
入力された、或いは、新規の知識単位であるファジィデータセットは、知識群ファイルに蓄積された知識単位との間で論理矛盾の検出が行われ、論理矛盾の判定結果が知識単位に記録される。そして、論理矛盾の判定結果が記録された知識単位が知識群ファイルに追加される。
【００４４】
図７は、知識単位の近似判定及び知識群の更新の説明図である。
【００４５】
論理矛盾の無い知識単位３２０は、出力部近似判定処理３２１へ渡され、知識群ファイル１０に蓄積された知識との間で出力部の近似度が判定される。出力部が近似していない場合、処理は終了する。
【００４６】
出力部が近似している場合、次に、入力部近似判定処理３２３が行われる。入力部が近似していると判定された場合、入力部合成処理３２５へ進み、入力部が近似していないと判定された場合、サブセット化処理３２６へ進む。入力部合成処理３２５又はサブセット化処理３２６に続いて、ファジィデータセットの更新処理３２７が行われる。
【００４７】
図８は、ファジィデータセット近似度判定方法の説明図である。この例では、ファジィデータセットＡとファジィデータセットＢに関して、対応する各ファジィメンバシップ関数の中心値を照合し、双方の合致度が所定の範囲内に収まる場合に近似していると判定する。図７の出力部近似判定処理３２１及び入力部近似判定処理３２３では、この近似度判定方法を利用することが可能である。
【００４８】
図９は、ファジィメンバシップ関数の合成処理の説明図である。この合成処理は、図７の入力部合成処理３２５で利用することができる。ファジィメンバシップ関数の合成は、たとえば、対応する既存のファジィメンバシップ関数と合成対象となるファジィメンバシップ関数とに関して、それぞれのファジィメンバシップ関数の中心値の平均を算出し、この平均値に基づいてファジィメンバシップ関数を生成し、既存のファジィメンバシップ関数と置換することにより実現される。
【００４９】
合成処理は、上記の例に限定されることはなく、種々の方式で実現することが可能である。メンバシップ関数の生成等については、特開平５−３４２１８９号公報、特開平５−１２８０８６号公報、或いは、特開平６−１７６００１号公報などに記載されている技術を適用することが可能である。
【００５０】
図１０は、本発明の第３実施例によるファジィデータセットのサブセット化の説明図である。たとえば、図７のサブセット化処理３２６では、新規のファジィデータセットの条件部と、知識群ファイルに蓄積されている既存のファジィデータセットの条件部が所定の基準の範囲で一致しない場合に、本例のサブセット化を利用して、新規のファジィデータセットの要素を、既存のファジィデータセットの要素のサブセットとして関連付けることにより知識群を更新する。
【００５１】
図１１は、本発明の種々の実施例に適用される知識群との照合（推論）方法の説明図である。
【００５２】
知識群との照合・推論方式においては、（２ａ）照合対象となる知識群に含まれるファジィセット（知識単位）における項目順と同様に整列されたデータを、量子データである入力部（条件部）４０３と、離散データである入力部４０４に分割する。その際、量子データは一つ以上のデータから構成され、離散データは一つ以上のデータから構成若しくは省略可能である。
【００５３】
（２ｃ）前記（２ａ）にて分割されたデータにおける量子データ（条件部）対し、本発明の第３実施例における前記（１ｂ）と同様の正規化を行い、再び前記（２ａ）にて分割されたデータにおける離散データ部と結合し、単一の入力ベクトルを生成する。
【００５４】
（２ｄ）前記（２ｃ）にて生成された入力ベクトルのうち、欠損データ等の無効ベクトル要素をあらかじめ定められた基準に基づき選択除外する。
【００５５】
（２ｅ）各有効ベクトル要素を照合対象となる知識群１０に含まれる各ファジィデータセット（知識群）と照合する。
【００５６】
（２ｆ）各ファジィデータセットに含まれる各ベクトル要素における合致度（ベクトル要素がファジィメンバシップ関数である場合は、当該関数（ファジィ集合）に対して帰属する度合いを表す無次元の量子（数値）指標）を算出し、また、個々の合致度をベクトル化し、当該ベクトルに対する最小／最大／加重相和平均／加重相乗平均などの演算を適用し、ファジィデータセットに対する入力ベクトルの合致度を算出する。
【００５７】
前記（２ｄ）〜（２ｆ）を、知識群に含まれる各ファジィデータセット（知識単位）に対し適用し、各回にて算出された合致度を、各ファジィデータセット若しくは当該ファジィデータセットを特定する指標（タグ）とともに、知識群に対する照合結果指標（推論結果）として出力する。
【００５８】
図１２は、入力データと知識群（ファジィデータセット）の照合の説明図である。
【００５９】
正規化済み入力データは、知識群ファイルからのファジィデータセットと照合処理される。その際、最小／最大／加重相和平均／加重相乗平均などの合致度算出方法を指定することができる。照合処理によって、知識群中の全てのファジィデータセットに対する正規化済み入力データの合致度が得られる。
【００６０】
図１３は、本発明の第４実施例による複数の知識群セットによる複合推論と知識群の更新方法の説明図である。
【００６１】
複数の知識群セットによる複合推論と知識群の更新方式においては、ステップ１において、（３ａ）一つ以上存在する知識群における図１１の（２ｆ）の出力（推論結果）に含まれる各ファジィデータセットの条件部を抽出し、それら条件部があらかじめ定められた基準において同一であるとみなされる場合に、当該ファジィデータセットとそのアクション部（出力部）の集合（同一条件に対する複数知識群における和集合）を生成する。
【００６２】
また、ステップ２では、（３ｂ）同じ推論結果に含まれる各ファジィデータセットのアクション部（出力部）を抽出し、それらアクション部があらかじめ定められた基準において同一であるとみなされる場合に、当該ファジィデータセットとその条件部の集合（同一出力に対する複数知識群における輪集合）を生成する。
【００６３】
ステップ３では、（３ｃ）上述の（３ａ）および（３ｂ）の集合を単一集合（ベクトル群）に変換し、１次推論結果群として出力する。
【００６４】
ステップ４では、（３ｄ）上述の（３ｃ）の出力である１次推論結果群に対し、推論時に指定・選択若しくは決定される制約条件（有効推論結果であるための条件群）を適用し、条件を満たさない推論結果（例外結果）を除外し、２次推論結果群として出力する。
【００６５】
ステップ５では、（３ｅ）前記（３ｄ）の出力である２次推論結果群に対し、既存の推論結果と既存の有効推論結果選択結果を制約条件として適用し、条件を満たさない推論結果若しくは既存の推論結果に対し論理矛盾を含む推論結果を除外し、３次推論結果群として出力する。また、（３ｆ）同じ出力を、前記（３ｅ）における制約条件として用いられた既存の推論結果を含むファイル８に記録（追加、蓄積）する。
【００６６】
ステップ６では、（３ｇ）前記（３ｅ）の出力である３次推論結果群に含まれる各ファジィデータセットに属する合致度を数値指標とし、降順若しくは昇順に並び替え、出力する。
【００６７】
ステップ７では、（３ｈ）前記（３ｇ）の出力に対し、推論結果の有効性を判定する合致度閾値など、あらかじめ定められた基準を満たすファジィデータセット（推論結果）を抽出し、選択結果履歴２２に出力（追加、蓄積）する。また、あらかじめ指定されている場合は、（３ｉ）前記（３ｇ）の出力に含まれる各ファジィデータセットを知識単位として持つ知識群１０（ファイル）に対し、このファジィデータセットと同一のファジィデータセットの属性部に、有効推論の利用（適用）頻度の指標となるスコア（整数値などの無次元量子データ）を記録（更新）する。
【００６８】
図１４は、本発明の第４実施例による２次推論結果群生成処理の説明図である。２次推論結果群生成処理は、１次推論結果群１１０を入力として受け、入出力部及び属性部の各項目に対する有効値域などで表わされた制約条件６０を用いて例外結果を除去して、２次推論結果群１１２を出力する。
【００６９】
図１５は、本発明の第４実施例による３次推論結果群生成・出力処理と知識群の更新処理の説明図である。
【００７０】
３次推論結果生成において行われる論理矛盾検出処理は、２次推論結果群１１２を入力として、推論結果選択履歴ファイル８に蓄積された情報を参照して、不要な推論結果を除去し、除去されなかった推論結果群を３次推論結果群１１４として出力する。この３次推論結果群１１４は、データ処理装置１１０に付随する表示装置若しくは印刷装置（図示せず）によって表示／印刷される。次に、たとえば、ユーザに推論結果を選択させる推論結果選択処理１１６が行われ、選択された推論結果が推論結果選択履歴ファイル８へ格納される。また、選択された推論結果の適用頻度などを表わすスコアが知識群ファイルに蓄積された知識の属性部に反映させられる。
【００７１】
図１６は、本発明の第５実施例による非カテゴリ空間に基づく知識の創出と知識群の拡張方法の説明図である。
【００７２】
非カテゴリ空間に基づく知識の創出と知識群の拡張方式においては、ステップ１１において、（４ａ）任意の知識群に含まれる各ファジィデータセットから多次元の知識空間を算出し、当該空間においてファジィデータセットが存在しない部分空間（知識単位をカテゴリとした場合における非カテゴリ空間）を抽出し、同部分空間を知識単位として表現するファジィデータセットを出力する。
【００７３】
ステップ１２では、（４ｂ）前記（４ａ）の出力であるファジィデータセットに含まれる各ベクトル要素に対し、当該要素がファジィメンバシップ関数である場合は当該関数（ファジィ集合）の中心値を、当該要素がその他データである場合は当該値をそのまま、それぞれ算出若しくは抽出し、入力データベクトルとして出力する（ファジィデータセットに対する最適入力データベクトルの逆生成）。
【００７４】
ステップ１３では、（４ｃ）前記（４ｂ）の出力である入力データベクトルを、当該ベクトルの生成元である知識群を除く他の知識群全てのそれぞれに対し前記（２ａ）〜（２ｆ）における方法を適用し、出力される推論結果（合致度）全てがあらかじめ定められた基準を満たすか否かを判定する（条件が満たされる場合は後記（４ｄ）以降の処理を適用し、それ以外は本処理を中断する）。
【００７５】
ステップ１４では、（４ｄ）前記（３ａ）〜（３ｈ）にて用いられた動的制約条件６、推論結果履歴８、選択結果履歴２２、及び、全ての知識に共通する制約条件である共通制約条件４１に対し、各条件を全て満たすか否かを判定する（条件が満たされる場合は後記（４ｅ）以降の処理を適用し、それ以外は本処理を中断する）。また、必要に応じて、ステップ１６において、（４ｅ）前記（４ｄ）の出力を表示装置や印刷装置などに出力し、当該入力データベクトルの採否（有効／無効判定）を指定可能とする（ここで有効と指定された場合は後記（４ｆ）以降の処理を適用し、それ以外は本処理を中断する）。
【００７６】
ステップ１５では、（４ｆ）前記（４ｄ）の出力である各入力データベクトルに対し、前記（１ａ）〜（１ｆ）の処理を適用し、知識単位を生成（出力）し、（４ｇ）当該ベクトルの生成元である知識群に対し当該知識単位を追加（新規登録）し、知識群の拡張を行う。
【００７７】
図１７及び図１８は、本発明の第５実施例による非カテゴリ空間に基づく知識の創出処理の説明図（その１）及び（その２）である。
【００７８】
任意の知識群ファイルに含まれる各ファジィデータセットから多次元の知識空間を算出し、当該空間においてファジィデータセットが存在しない部分空間（知識単位をカテゴリとした場合における非カテゴリ空間）を抽出する（ステップ２１）。抽出したベクトル群（多次元ベクトル）に対し正規化処理（ステップ２２）を施し、同部分空間を知識単位として表現するファジィデータセットを生成し（ステップ２３）、出力する。ファジィデータセットは、図１７の一番下に示されるような形式で表わされる。
【００７９】
次に、この未カテゴリ空間に相当するファジィデータセットに対して、入力データベクトル生成処理（ステップ２４、図１６のステップ１２）を適用する。
【００８０】
照合処理（ステップ２５）は、生成された入力データベクトルを、他の知識群ファイル（１）、．．．、（ｎ）との間で照合し、合致度を算出する。
【００８１】
推論結果有効性判定（ステップ２６）は、推論結果閾値を用いて、推論結果の有効性を自動的に判定し、推論結果有効性判定（ステップ２７）は、制約条件、推論結果履歴、及び、選択結果履歴を用いて、推論結果の有効性を判定する。更に、推論結果をユーザへ出力し（ステップ２８）、ユーザからの結果選択（ステップ２９）にしたがって、推論結果の有効性を判定し、選択結果を選択結果履歴に反映させる。最後に、ステップ３０で知識単位生成処理を行い、生成された知識を未カテゴリ空間を抽出した元の知識群１ｉへ追加する。
【００８２】
本発明の実施例によるデータ処理装置は、上記実施例に限定されることなく、以下のような種々のアプリケーションに適用することが可能である。
（１）統合医療や代替医療、並びに、従来型医療における潜在的規則の導出（潜在知識の発見と顕在化）。
（２）統合医療や代替医療、並びに、従来型医療における実施・施術事例の正当性評価（知識の分類による証明）。
（３）統合医療や代替医療、並びに、従来型医療における例外事例の抽出と分析（ＥＢＭの代替）。
（４）統合医療や代替医療、並びに、従来型医療において散在する情報の分類（知識の分類と意味付け）。
（５）薬品／サプリメントの適用における潜在的規則の導出、実施・施術事例の正当性評価、例外事例の抽出と分析、並びに、情報の分類。
【００８３】
本発明の実施例は、特に統合医療や代替医療を始めとする医療分野においては、従来の正当性判定根拠であるＥＢＭの代替と成り得る手法を提供し、その効果と影響は甚大である。また、本発明の実施例は、統合医療や代替医療を始めとする医療分野では、その複雑な知識空間（症状や量的診断値等を条件部とし施術方法や診断結果や投薬方法等を出力部とする多段条件判定及び入出力の組み合わせ）において、従事者の判断や知識拡張や発見的作業を強力且つ簡易に支援する手法を提供し、その効果と影響は甚大である。
【００８４】
上記の本発明の実施例によるデータ処理装置は、ソフトウェア（プログラム）で構築することが可能であり、コンピュータのＣＰＵによってこのプログラムを実行することにより本発明の実施例によるデータ処理装置を実現することができる。構築されたプログラムは、ディスク装置等に記録しておき必要に応じてコンピュータにインストールされ、フレキシブルディスク、メモリカード、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記録媒体に格納して必要に応じてコンピュータにインストールされ、或いは、通信回線等を介してコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵによって実行される。
【００８５】
以上、本発明の代表的な実施例を説明したが、本発明は、上記の実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【００８６】
【発明の効果】
本発明は、任意の多次元正規化データ列として表現可能な対象全般における知識の整理や分類、および潜在知識の発見や創出の手法として有効であり、その利用分野は広範囲に渡る、という顕著な効果を奏する。
【００８７】
また、本発明は、任意の多次元ベクトルによる入出力形式や条件形式として表現可能な対象全般に対する知識獲得手法及び自動診断手法及び自動判定（推論）手法として有効であり、その利用分野は広範囲に渡る、という顕著な効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施例によるデータ処理装置の構成図である。
【図２】本発明の第２実施例によるデータ処理装置の構成図である。
【図３】本発明の第３実施例によるデータ処理装置の構成図である。
【図４】本発明の実施例に適用される入力データの多次元ファジィ化と知識群生成方法の説明図である。
【図５】入力データの正規化及び知識単位の生成の説明図である。
【図６】知識単位の論理矛盾検出および知識単位の追加の説明図である。
【図７】知識単位の近似判定及び知識群の更新の説明図である。
【図８】ファジィデータセット近似度判定方法の説明図である。
【図９】ファジィメンバシップ関数の合成処理の説明図である。
【図１０】ファジィデータセットのサブセット化の説明図である。
【図１１】本発明の実施例に適用される知識群との照合（推論）の説明図である。
【図１２】入力データと知識群の照合の説明図である。
【図１３】本発明の第４実施例による複合推論と知識群の更新方法の説明図である。
【図１４】本発明の第４実施例による２次推論結果群生成処理の説明図である。
【図１５】本発明の第４実施例による３次推論結果群生成・出力処理と知識群の更新処理の説明図である。
【図１６】本発明の第５実施例による非カテゴリ空間に基づく知識の創出と知識群の拡張の説明図である。
【図１７】本発明の第５実施例による非カテゴリ空間に基づく知識の創出処理の説明図（その１）である。
【図１８】本発明の第５実施例による非カテゴリ空間に基づく知識の創出処理の説明図（その２）である。
【符号の説明】
１　　照合結果入力部
２　　第１の合成部
３　　第２の合成部
４　　１次推論結果群生成部
５　　２次推論結果群生成部
６　　制約条件
７　　３次推論結果群生成部
８　　推論結果履歴
９　　並び替え部
１０　　知識データベース
２１　　有効推論結果推定部
２２　　選択結果履歴
２３　　知識データベース更新部
１００　　データ処理装置
【図１】
2004021349.tif 000003
【図２】
2004021349.tif 000004
【図３】
2004021349.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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