(57)【要約】【課題】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処理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の提供を目的とする。【解決手段】本発明のデータ処理装置１００は、データ供給源２００から分布特性を備えたデータを収集する手段１と、収集されたデータを共通形式に変換する手段２と、共通形式に変換されたデータの少なくとも一部分をファジィメンバシップ関数によってファジィデータ化する手段３と、共通形式に変換されたデータからファジィデータ化されたデータ部分とそれ以外のデータ部分を組み合わせることにより多次元ファジィベクトルを生成する手段４と、多次元ファジィベクトルを知識表現の要素に変換する手段５と、知識表現の要素を蓄積する知識データベース１０とを有し、データ分布に基づいて知識空間を自動生成する。【選択図】　　　　図１
2004021348.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ供給源に接続され、データ供給源から分布特性を備えたデータを収集する手段と、
収集されたデータを共通形式に変換する手段と、
共通形式に変換されたデータの少なくとも一部分をファジィメンバシップ関数によってファジィデータ化する手段と、
共通形式に変換されたデータからファジィデータ化されたデータ部分とそれ以外のデータ部分を組み合わせることにより、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を生成する手段と、
生成された多次元ファジィベクトルを知識表現の要素に変換する手段と、
知識表現の要素を蓄積する知識データベースと、
を有し、データ分布に基づいて知識空間を自動生成する多次元ファジィ空間に基づくデータ処理装置。
【請求項２】
生成された多次元ファジィベクトルの知識表現の要素が知識データベースに蓄積された知識表現の要素との間に論理表現上の矛盾を含むかどうかを検証し、検証の結果を生成された多次元ファジィベクトルの知識表現の要素に付加する整合性検証手段を更に有する請求項１記載のデータ処理装置。
【請求項３】
知識表現の要素は、条件部及び結論部を含み、条件部と結論部の間の論理関係を表わし、
上記整合性検証手段は、
二つの知識表現の要素の間で条件部の一致性を判定する手段と、
二つの知識表現の要素の間で結論部の一致性を判定する手段と、
二つの知識表現の要素の間で、条件部同士が所定の基準の範囲で一致し、結論部同士は所定の基準の範囲で一致しない場合に、二つの知識表現の要素の間に論理表現上の矛盾が含まれているとして判定する手段と、
を含む、
請求項２記載のデータ処理装置。
【請求項４】
多次元ベクトル空間内でカテゴリ空間が形成されていない非カテゴリ空間を抽出する手段と、
抽出された非カテゴリ空間を、対応する多次元ファジィベクトルの知識表現の要素に変換する手段と、
対応する多次元ファジィベクトルの知識表現の要素を知識データベースに追加する手段と、
を更に有する、請求項１乃至３のうちいずれか一項記載のデータ処理装置。
【請求項５】
共通形式に変換されたデータを入力する手段と、
共通形式に変換されたデータと知識データベースに蓄積された知識表現の要素に対応する多次元ファジィベクトルとの類似性を算出する手段と、
を具備し入力されたデータを知識空間内で照合する推論手段を更に有する、請求項１乃至４のうちいずれか一項記載のデータ処理装置。
【請求項６】
推論手段は、共通形式に変換されたデータから無効データを削除し、照合対象データを抽出する手段を更に含み、
類似性を算出する手段は、ベクトル要素毎に合致度を計算し、ベクトル要素毎の合致度を併せてベクトル化し、ベクトル化された合致度に関して類似性を算出するよう構成されている、
請求項５記載のデータ処理装置。
【請求項７】
整合性検証手段に接続され、整合性検証手段による検証によって論理表現上の矛盾を含まないと判定された第１の知識表現の要素を受け取る手段と、
該第１の知識表現の要素の結論部と所定の基準の範囲で一致している結論部を有する第２の知識表現の要素を知識データベースから抽出する手段と、
該第１の知識表現の要素の条件部と該第２の知識表現の要素の条件部が所定の基準の範囲で一致している場合、該第２の知識表現の要素の条件部に対応したファジィメンバシップ関数に該第１の知識表現の要素の条件部に対応したファジィメンバシップ関数を合成して、該第２の知識表現の要素の条件部を拡張することにより、知識データベースを更新する手段と、
該第１の知識表現の要素の条件部と該第２の知識表現の要素の条件部が所定の基準の範囲で一致しない場合、該第１の知識表現の要素を該第２の知識表現の要素のサブセットとして関連付けることにより知識データベースを更新する手段と、
を含む知識データベース更新手段を更に有する、請求項３乃至６のうちいずれか一項記載のデータ処理装置。
【請求項８】
データ供給源から分布特性を備えたデータを収集する手順と、
収集されたデータを共通形式に変換する手順と、
共通形式に変換されたデータの少なくとも一部分をファジィメンバシップ関数によってファジィデータ化する手順と、
共通形式に変換されたデータからファジィデータ化されたデータ部分とそれ以外のデータ部分を組み合わせることにより、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を生成する手順と、
生成された多次元ファジィベクトルを知識表現の要素に変換する手順と、
知識表現の要素を蓄積する知識データベースに蓄積する手順と、
を有し、データ分布に基づいて知識空間を自動生成する多次元ファジィ空間に基づくデータ処理方法。
【請求項９】
多次元ファジィベクトルを知識表現の要素に変換する手順の後に、
生成された多次元ファジィベクトルの知識表現の要素が知識データベースに蓄積された知識表現の要素との間に論理表現上の矛盾を含むかどうかを検証し、検証の結果を生成された多次元ファジィベクトルの知識表現の要素に付加する整合性検証手順を更に有する請求項８記載のデータ処理方法。
【請求項１０】
知識表現の要素は、条件部及び結論部を含み、条件部と結論部の間の論理関係を表わし、
上記整合性検証手順は、
二つの知識表現の要素の間で条件部の一致性を判定し、二つの知識表現の要素の間で結論部の一致性を判定する手順と、
二つの知識表現の要素の間で、条件部同士が所定の基準の範囲で一致し、結論部同士は所定の基準の範囲で一致しない場合に、二つの知識表現の要素の間に論理表現上の矛盾が含まれているとして判定する手順と、
を含む、
請求項９記載のデータ処理方法。
【請求項１１】
多次元ベクトル空間内でカテゴリ空間が形成されていない非カテゴリ空間を抽出する手順と、
抽出された非カテゴリ空間を、対応する多次元ファジィベクトルの知識表現の要素に変換する手順と、
対応する多次元ファジィベクトルの知識表現の要素を知識データベースに追加する手順と、
を更に有する、請求項８乃至１０のうちいずれか一項記載のデータ処理方法。
【請求項１２】
共通形式に変換されたデータを入力し、共通形式に変換されたデータと知識データベースに蓄積された知識表現の要素に対応する多次元ファジィベクトルとの類似性を算出することにより、入力されたデータを知識空間内で照合する推論手順を更に有する、請求項８乃至１１のうちいずれか一項記載のデータ処理装置。
【請求項１３】
上記推論手順は、上記共通形式に変換されたデータと知識データベースからの多次元ファジィベクトルとの間で、ベクトル要素毎に合致度を計算し、ベクトル要素毎の合致度を併せてベクトル化し、ベクトル化された合致度に関する類似性を算出する、請求項１２記載のデータ処理方法。
【請求項１４】
上記整合性検証手順の後に続き、
検証によって論理表現上の矛盾を含まないと判定された第１の知識表現の要素を受け取り、
該第１の知識表現の要素の結論部と所定の基準の範囲で一致している結論部を有する第２の知識表現の要素を知識データベースから抽出し
該第１の知識表現の要素の条件部と該第２の知識表現の要素の条件部が所定の基準の範囲で一致している場合、該第２の知識表現の要素の条件部に対応したファジィメンバシップ関数に該第１の知識表現の要素の条件部に対応したファジィメンバシップ関数を合成して、該第２の知識表現の要素の条件部を拡張し、該第１の知識表現の要素の条件部と該第２の知識表現の要素の条件部が所定の基準の範囲で一致しない場合、該第１の知識表現の要素を該第２の知識表現の要素のサブセットとして関連付けることにより知識データベースを更新する、
知識データベース更新手順を更に有する、請求項１０乃至１３のうちいずれか一項記載のデータ処理方法。
【請求項１５】
データ供給源から分布特性を備えたデータを収集する機能と、
収集されたデータを共通形式に変換する機能と、
共通形式に変換されたデータの少なくとも一部分をファジィメンバシップ関数によってファジィデータ化する機能と、
共通形式に変換されたデータからファジィデータ化されたデータ部分とそれ以外のデータ部分を組み合わせることにより、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を生成する機能と、
生成された多次元ファジィベクトルを知識表現の要素に変換する機能と、
知識表現の要素を知識データベースに蓄積する機能と、
をコンピュータに実現されるための多次元ファジィ空間に基づくデータ処理プログラム。
【請求項１６】
生成された多次元ファジィベクトルの知識表現の要素が知識データベースに蓄積された知識表現の要素との間に論理表現上の矛盾を含むかどうかを検証し、検証の結果を生成された多次元ファジィベクトルの知識表現の要素に付加する整合性検証機能を、
更にコンピュータに実現させるための請求項１５記載のデータ処理プログラム。
【請求項１７】
条件部及び結論部により構成され、条件部と結論部の間の論理関係を表わすように知識表現の要素を定義する機能と、
二つの知識表現の要素の間で条件部の一致性を判定する機能と、
二つの知識表現の要素の間で結論部の一致性を判定する機能と、
二つの知識表現の要素の間で、条件部同士が所定の基準の範囲で一致し、結論部同士は所定の基準の範囲で一致しない場合に、二つの知識表現の要素の間に論理表現上の矛盾が含まれているとして判定する機能と、
を更にコンピュータに実現させるための請求項１６記載のデータ処理プログラム。
【請求項１８】
多次元ベクトル空間内でカテゴリ空間が形成されていない非カテゴリ空間を抽出する機能と、
抽出された非カテゴリ空間を、対応する多次元ファジィベクトルの知識表現の要素に変換する機能と、
対応する多次元ファジィベクトルの知識表現の要素を知識データベースに追加する機能と、
を更にコンピュータに実現させるための請求項１５乃至１７のうちいずれか一項記載のデータ処理プログラム。
【請求項１９】
入力されたデータを知識空間内で照合するため、
共通形式に変換されたデータを入力する機能と、
共通形式に変換されたデータと知識データベースに蓄積された知識表現の要素に対応する多次元ファジィベクトルとの類似性を算出する機能と、
推論機能と、
を更にコンピュータに実現させるための請求項１５乃至１８のうちいずれか一項記載のデータ処理プログラム。
【請求項２０】
上記推論機能において、共通形式に変換されたデータから無効データを削除し、照合対象データを抽出する機能と、
上記類似性を算出する機能において、ベクトル要素毎に合致度を計算し、ベクトル要素毎の合致度を併せてベクトル化し、ベクトル化された合致度に関して類似性を算出する機能と、
を更にコンピュータに実現させるための請求項１９記載のデータ処理プログラム。
【請求項２１】
上記整合性検証機能による検証によって論理表現上の矛盾を含まないと判定された第１の知識表現の要素を受け取る機能と、
該第１の知識表現の要素の結論部と所定の基準の範囲で一致している結論部を有する第２の知識表現の要素を知識データベースから抽出する機能と、
該第１の知識表現の要素の条件部と該第２の知識表現の要素の条件部が所定の基準の範囲で一致している場合、該第２の知識表現の要素の条件部に対応したファジィメンバシップ関数に該第１の知識表現の要素の条件部に対応したファジィメンバシップ関数を合成して、該第２の知識表現の要素の条件部を拡張することにより、知識データベースを更新する機能と、
該第１の知識表現の要素の条件部と該第２の知識表現の要素の条件部が所定の基準の範囲で一致しない場合、該第１の知識表現の要素を該第２の知識表現の要素のサブセットとして関連付けることにより知識データベースを更新する機能と、
を更にコンピュータに実現させるための請求項１７乃至２０のうちいずれか一項記載の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、データを収集し、収集されたデータを処理して知識を獲得し管理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、膨大な量のデータを収集し、収集されたデータから知識を獲得し、獲得した知識を利用する汎用的なデータ処理技術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の局面によるデータ処理装置は、図１に示されるように、
データ供給源２００に接続され、データ供給源２００から分布特性を備えたデータを収集する手段１と、
収集されたデータを共通形式に変換する手段２と、
共通形式に変換されたデータの少なくとも一部分をファジィメンバシップ関数によってファジィデータ化する手段３と、
共通形式に変換されたデータからファジィデータ化されたデータ部分とそれ以外のデータ部分を組み合わせることにより、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を生成する手段４と、
生成された多次元ファジィベクトルを知識表現の要素に変換する手段５と、
知識表現の要素を蓄積する知識データベース１０と、
を有し、データ分布に基づいて知識空間を自動生成する多次元ファジィ空間に基づくデータ処理装置１００である。
【００１１】
また、本発明の第２の局面によるデータ処理方法は、
データ供給源から分布特性を備えたデータを収集する手順と、
収集されたデータを共通形式に変換する手順と、
共通形式に変換されたデータの少なくとも一部分をファジィメンバシップ関数によってファジィデータ化する手順と、
共通形式に変換されたデータからファジィデータ化されたデータ部分とそれ以外のデータ部分を組み合わせることにより、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を生成する手順と、
生成された多次元ファジィベクトルを知識表現の要素に変換する手順と、
知識表現の要素を蓄積する知識データベースに蓄積する手順と、
を有し、データ分布に基づいて知識空間を自動生成する多次元ファジィ空間に基づくデータ処理方法である。
【００１２】
さらに、本発明の第３の局面によるデータ処理プログラムは、
データ供給源から分布特性を備えたデータを収集する機能と、
収集されたデータを共通形式に変換する機能と、
共通形式に変換されたデータの少なくとも一部分をファジィメンバシップ関数によってファジィデータ化する機能と、
共通形式に変換されたデータからファジィデータ化されたデータ部分とそれ以外のデータ部分を組み合わせることにより、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を生成する機能と、
生成された多次元ファジィベクトルを知識表現の要素に変換する機能と、
知識表現の要素を知識データベースに蓄積する機能と、
をコンピュータに実現されるための多次元ファジィ空間に基づくデータ処理プログラムである。
【００１３】
このデータ処理プログラムは、
生成された多次元ファジィベクトルの知識表現の要素が知識データベースに蓄積された知識表現の要素との間に論理表現上の矛盾を含むかどうかを検証し、検証の結果を生成された多次元ファジィベクトルの知識表現の要素に付加する整合性検証機能を、
更にコンピュータに実現させる。
【００１４】
このデータ処理プログラムは、
条件部及び結論部により構成され、条件部と結論部の間の論理関係を表わすように知識表現の要素を定義する機能と、
二つの知識表現の要素の間で条件部の一致性を判定する機能と、
二つの知識表現の要素の間で結論部の一致性を判定する機能と、
二つの知識表現の要素の間で、条件部同士が所定の基準の範囲で一致し、結論部同士は所定の基準の範囲で一致しない場合に、二つの知識表現の要素の間に論理表現上の矛盾が含まれているとして判定する機能と、
を更にコンピュータに実現させる。
【００１５】
このデータ処理プログラムは、
多次元ベクトル空間内でカテゴリ空間が形成されていない非カテゴリ空間を抽出する機能と、
抽出された非カテゴリ空間を、対応する多次元ファジィベクトルの知識表現の要素に変換する機能と、
対応する多次元ファジィベクトルの知識表現の要素を知識データベースに追加する機能と、
を更にコンピュータに実現させる。
【００１６】
このデータ処理プログラムは、
共通形式に変換されたデータを入力する機能と、
共通形式に変換されたデータと知識データベースに蓄積された知識表現の要素に対応する多次元ファジィベクトルとの類似性を算出する機能と、
を含む入力されたデータを知識空間内で照合する推論機能、
を更にコンピュータに実現させる。
【００１７】
このデータ処理プログラムは、
上記推論機能において、共通形式に変換されたデータから無効データを削除し、照合対象データを抽出する機能と、
上記類似性を算出する機能において、ベクトル要素毎に合致度を計算し、ベクトル要素毎の合致度を併せてベクトル化し、ベクトル化された合致度に関して類似性を算出する機能と、
を更にコンピュータに実現させる。
【００１８】
このデータ処理プログラム。
【００１９】
上記整合性検証機能による検証によって論理表現上の矛盾を含まないと判定された第１の知識表現の要素を受け取る機能と、
当該第１の知識表現の要素の結論部と所定の基準の範囲で一致している結論部を有する第２の知識表現の要素を知識データベースから抽出する機能と、
当該第１の知識表現の要素の条件部と当該第２の知識表現の要素の条件部が所定の基準の範囲で一致している場合、当該第２の知識表現の要素の条件部に対応したファジィメンバシップ関数に当該第１の知識表現の要素の条件部に対応したファジィメンバシップ関数を合成して、当該第２の知識表現の要素の条件部を拡張することにより、知識データベースを更新する機能と、
当該第１の知識表現の要素の条件部と当該第２の知識表現の要素の条件部が所定の基準の範囲で一致しない場合、当該第１の知識表現の要素を当該第２の知識表現の要素のサブセットとして関連付けることにより知識データベースを更新する機能と、
を更にコンピュータに実現させる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に示された実施例を参照して本発明をより詳細に説明する。
【００２１】
図２は、本発明の第１実施例によるデータ処理装置１００の構成図である。
【００２２】
データ処理装置１００は、少なくとも一つのデータ供給源２００に接続され、データ供給源２００から分布特性を備えたデータを収集するデータ収集部１と、収集されたデータを共通形式に変換するデータ形式変換部２と、共通形式に変換されたデータの少なくとも一部分をファジィメンバシップ関数によってファジィデータ化するファジィデータ化部３と、共通形式に変換されたデータからファジィデータ化されたデータ部分とそれ以外のデータ部分を組み合わせることにより、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を生成する多次元ファジィベクトル生成部４と、生成された多次元ファジィベクトルを知識表現の要素に変換する知識表現部５と、知識表現の要素を蓄積する知識データベース１０と、を有する。データ処理装置１００は、データ分布に基づいて知識空間を自動生成することができる。
【００２３】
データ処理装置１００は、生成された多次元ファジィベクトルの知識表現の要素が知識データベースに蓄積された知識表現の要素との間に論理表現上の矛盾を含むかどうかを検証し、検証の結果を生成された多次元ファジィベクトルの知識表現の要素に付加する整合性検証部６を更に有する。
【００２４】
知識表現の要素は、条件部及び結論部を含み、条件部と結論部の間の論理関係を表わす。整合性検証部は、二つの知識表現の要素の間で条件部の一致性を判定する条件部一致性判定部６１と、二つの知識表現の要素の間で結論部の一致性を判定する結論部一致性判定部６２と、二つの知識表現の要素の間で、条件部同士が所定の基準の範囲で一致し、結論部同士は所定の基準の範囲で一致しない場合に、二つの知識表現の要素の間に論理表現上の矛盾が含まれているとして判定する論理表現矛盾判定部６３と、を含む。
【００２５】
データ処理装置１００は、知識創出部８を更に有する。知識創出部８は、多次元ベクトル空間内でカテゴリ空間が形成されていない非カテゴリ空間を抽出する非カテゴリ空間抽出部８１と、抽出された非カテゴリ空間を、対応する多次元ファジィベクトルの知識表現の要素に変換する知識表現要素生成部８２と、対応する多次元ファジィベクトルの知識表現の要素を知識データベース１０に追加する知識表現要素追加部８３と、を具備する。
【００２６】
データ処理装置１００は、共通形式に変換されたデータを入力する共通形式データ入力部７１と、共通形式に変換されたデータと知識データベースに蓄積された知識表現の要素に対応する多次元ファジィベクトルとの類似性を算出する類似性算出部７３とを具備し入力されたデータを知識空間内で照合する推論部７を更に有する。推論部７は、共通形式に変換されたデータから無効データを削除し、照合対象データを抽出する照合対象データ抽出部７２を更に含む。類似性算出部７３、ベクトル要素毎に合致度を計算し、ベクトル要素毎の合致度を併せてベクトル化し、ベクトル化された合致度に関して類似性を算出するよう構成されている。
【００２７】
データ処理装置１００は、整合性検証部６に接続され、整合性検証部６による検証によって論理表現上の矛盾を含まないと判定された第１の知識表現の要素を受け取る知識表現要素入力部９１と、当該第１の知識表現の要素の結論部と所定の基準の範囲で一致している結論部を有する第２の知識表現の要素を知識データベース１０から抽出する知識表現要素抽出部９２と、当該第１の知識表現の要素の条件部と当該第２の知識表現の要素の条件部が所定の基準の範囲で一致している場合、当該第２の知識表現の要素の条件部に対応したファジィメンバシップ関数に当該第１の知識表現の要素の条件部に対応したファジィメンバシップ関数を合成して、当該第２の知識表現の要素の条件部を拡張することにより、知識データベース１０を更新する条件部拡張部９３と、当該第１の知識表現の要素の条件部と当該第２の知識表現の要素の条件部が所定の基準の範囲で一致しない場合、当該第１の知識表現の要素を当該第２の知識表現の要素のサブセットとして関連付けることにより知識データベース１０を更新するサブセット関連付け部９４と、を含む知識データベース更新部９を更に有する。
【００２８】
ここで、カテゴリ空間について説明する。推論時は、ある入力データ（ベクトル）と知識データベース内の各「カテゴリ」、つまり、ファジィベクトル（メンバシップ関数列）との照合が行われ、一定以上の合致度が得られた場合、入力データは当該カテゴリに属しているとみなす（合致度が属する度合に相当する）。また、対象となる多次元空間を有限に区切り、その中で知識データベース内の「カテゴリ」が存在しない部分空間を、未知のカテゴリ空間として導出する（例えば３次元空間の場合、既知のカテゴリが任意の直方体（群）となり、それらに埋められていない（空いている）直方体領域が未知のカテゴリに相当する。また、空きとなる直方体領域の最低サイズ等を規定すること（各次元の最低値域を規定する等）により、むやみに「空き直方体」（未知カテゴリ）が抽出されることを防止（規定）することができる。
【００２９】
図３は、本発明の第２実施例によるデータ処理装置の機能説明図である。以下では、図３を参照して、本発明の第２実施例によるデータ処理装置１００の動作を機能的に説明する。
【００３０】
本発明の第２実施例によるデータ処理装置１００は、上述の従来技術における課題を解決するため、以下の手順を実行する。
【００３１】
ステップ１１１：（ａ）各種形式に基づくデータベース２０１や他ソフトウェアの出力２０２、インターネットを始めとするネットワーク上に分散するデータなどを入力とし、それらを同一形式に量子化されるよう正規化する。
【００３２】
ステップ１１２：（ｂ）正規化されたデータにおいて指定された個々のデータを抽出し多次元ベクトル化する。
【００３３】
ステップ１１３：（ｃ）多次元ベクトルの各要素を正規化された空間とファジィ化パラメータに基づきファジィメンバシップ関数に変換し、同関数群を多次元ベクトルに対応する多次元ファジィベクトル（ファジィセット：ファジィ集合の群）とし、知識名称の表象となる文字列データや有効性判定の基準となる無次元量子化データなどの属性情報を付加し、知識表現の要素単位として取り扱う。
【００３４】
また、多次元ファジィベクトルには、一般的な条件判定処理における条件部に相当する一つ以上のベクトル要素と、条件成立時の出力（又は、結論部）に相当する一つ以上のベクトル要素の、２種類の要素群から構成される。また、上記ステップ１１１〜ステップ１１３を複数のデータに対し繰り返し適用することにより、一つ以上の多次元ファジィベクトルを生成（出力）する。
【００３５】
また、上記（ａ）におけるネットワーク上に分散するデータ２０４は、（ｄ）単一の本実施例のデータ処理装置１００の処理系において並行に稼動する一つ以上のデータ収集系２０３によって非同期にデータ収集され、それらのデータは必要に応じてステップ１１２の正規化処理時に取得（参照）される。
【００３６】
ステップ１１４：ステップ１１３からの出力である多次元ファジィベクトルは、その出力蓄積先である多次元ファジィ化知識データベース１０に記録する直前に、当該データベース１０に含まれる各多次元ファジィベクトルを対象としてデータの整合性検証がなされる。
【００３７】
ステップ１１５：（ｇ）不整合が検出された場合はその旨を出力（通知）する。ここで、データの整合性検証とは、検証対象である各多次元ファジィベクトルにおける、条件部に相当するベクトル要素群と、出力部（すなわち、結論部）に相当するベクトル要素群の、一階述語論理等における論理表現上の矛盾の有無検出のことである。
【００３８】
ステップ１１６：上述の（ａ）〜（ｇ）における出力が集約された多次元ファジィ化知識データベース１０に対し、（ｈ）キーボード等のデバイスによる手動入力データ２０５や、各種測定・計測機器の出力データ２０６や、音声データを対応するデジタル信号列に変換する処理系を経由する音声指示２０７などを入力とし、（ｉ）それらのデータをステップ１１１における処理と同様に正規化し、（ｊ）多次元ファジィ化知識データベース１０に含まれる各多次元ファジィ化ベクトルと照合を行い、上記（ｉ）における正規化量子データと照合対象である多次元ファジィ化ベクトルに含まれる各要素ベクトル（ファジィメンバシップ関数）との照合を行い、ファジィ集合に対する量子化データの類似性を定量的に算出し、既定値域の無次元量子化データとして昇順若しくは降順に並び替えを行い、照合対象である多次元ファジィ化ベクトルの属性情報と併せて出力し、（ｋ）その出力を照合結果１１７として表示装置や印刷装置（図示せず）などに出力する。また、（ｌ）上記（ｋ）における出力と同一のデータ内容及び出力序列に基づき、出力履歴ファイル１１８に非同期に出力（蓄積）する。
【００３９】
ステップ１１９：（ｍ）任意の時点における指示に基づいて、出力履歴ファイル１１８に蓄積された各出力情報のうち指定された履歴情報を選択し、上記（ｋ）における出力と同様に、表示装置や印刷装置などに出力する。
【００４０】
ステップ１２０：上記（ｋ）における出力において、（ｎ）有効である出力項目若しくは無効である出力項目を選択し、この選択結果（照合結果出力に対する判定値）に基づいて、多次元ファジィ化知識データベース１０に含まれる対応する多次元ファジィ化ベクトルの属性情報の一つである有効性指標（無次元量子化データ）を更新する。また、（ｏ）上記（ｎ）における選択結果と多次元ファジィ化知識データベース１０に対する更新内容を、判定履歴ファイル１２１に出力（蓄積）する。
【００４１】
ステップ１２２：また、（ｐ）多次元ファジィ化知識データベース１０を入力として、知識データベース１０における知識空間において、知識が存在しない空間（非カテゴリ空間）を抽出する。
【００４２】
ステップ１２３：（ｑ）抽出された空間のファジィ表現と、入力ベクトルの各ベクトル要素における相関上のあらかじめ定められた制約条件１２４から、上記（ａ）〜（ｂ）における多次元ベクトルと同一形式である有効な入力ベクトル（入力データ列）群を逆生成する。
【００４３】
ステップ１２５：（ｒ）逆生成された入力ベクトル群を選択可能な形式で表示装置や印刷装置などに一覧出力（提示）する。
【００４４】
ステップ１２６：（ｓ）選択された一つ以上の入力ベクトルを上記（ｃ）における多次元ファジィ化処理の入力へ供給する。これにより、多次元ファジィ化知識データベース１０を拡張することができる。また、（ｔ）上記の（ｒ）〜（ｓ）における出力（入力ベクトルと当該ベクトルに対する有効性判定結果）を、判定履歴ファイル１２７に出力（蓄積）する。
【００４５】
図４は、本発明の第２実施例におけるステップ１１１で行われるデータ正規化（項目抽出・項目名変換）処理の説明図である。形式の異なる２種類のデータ１、２を受け、項目名変換・抽出用テーブルを参照して、項目名を共通の名称に変換している。たとえば、データ中の項目名（氏名、お名前、名前など）は、Ｎａｍｅという共通の項目名に変換される。
【００４６】
図５は、本発明の第２実施例におけるステップ１１１で行われるデータ正規化（項目別単位変換）処理の説明図である。データ１及びデータ２は、同じ項目、たとえば、項目Ｈｅｉｇｈｔに関して、異なる単位で値が表現されている。これらの単位付きの値は、単位変換テーブルを用いて、無次元の値に変換される。
【００４７】
図６は、本発明の第２実施例におけるステップ１１１で行われるデータ正規化（有効文字抽出・無効文字削除）処理の説明図である。データ１の項目Ａｇｅ中のデータ「３６歳」は、有効・無効文字判定用テーブルを参照することにより、「３６」が有効文字であり、「歳」は無効文字であることが分かるので、無効文字「歳」が削除される。
【００４８】
図７は、本発明の第２実施例における多次元ベクトル化と多次元ファジィ化の説明図である。データは、最初に多次元ベクトル形式に変換され、次に、ファジィメンバシップ関数作成用のファジィ化パラメータを参照して、多次元ファジィ形式に変換される。たとえば、項目Ａｇｅに関するファジィ化パラメータは、最小値が０、最大値が１５０、曖昧が３、分散が５であり、図７の一番下には、この項目Ａｇｅに対するファジィメンバシップ関数が示されている。尚、パラメータ曖昧及びパラメータ分散は、当該次元に対応するあるデータ（中心値）がｎであった場合に、その値から負方向及び正方向へのオフセットを表わし、
０≦曖昧≦分散
の関係がある。
【００４９】
図８は、本発明の第２実施例による多次元ファジィ化で行われる次元別属性付加の説明図である。同図に示されるように、多次元ファジィベクトル形式で表現されたデータに関して、次元毎に次元別ラベル定義テーブルから属性情報を抽出し、多次元ファジィベクトルに付加する。
【００５０】
図９は、本発明の第２実施例による多次元ファジィベクトルの前段部と後段部への分割・整列処理の説明図である。ここで、多次元ファジィ化ベクトルは知識表現の要素に変換される。知識表現の要素は、前段部（条件部）及び後段部（結論部）と、前段部と後段部の間の論理的関係を表現する。具体的には、予め定められた規則にしたがって、多次元ファジィベクトル形式のデータの項目から、前段部と後段部を抽出し、分割し、整列する。
【００５１】
図１０は、本発明の第２実施例によるネットワークデータ収集系とデータフローの説明図である。データ処理装置１００は、ネットワークデータ収集系２０３−１、２０３−２、．．．，２０３−ｎを具備し、ネットワークデータ収集系は、ネットワークインタフェース２１０を介して、たとえば、ＵＲＬを指定することによって、ネットワーク２０４からデータを収集する。ＵＲＬは、たとえば、参照先情報定義ファイル２１１に保持されている。ネットワーク収集系は、収集したデータをネットワークデータバッファ２１２へ収容する。データ正規化処理系１１１は、ネットワークデータバッファ２１２から処理すべきデータを取得する。
【００５２】
図１１は、本発明の第２実施例のＴＭＳ（データ整合性検証）１１４で行われる論理矛盾検出処理の説明図である。知識表現の要素は、条件部（前段部）及び結論部（後段部）を含み、条件部と結論部の間の論理関係を表わす。二つの知識表現の要素（知識１と知識２）の間で、前段部同士が所定の基準の範囲で一致し、後段部同士は所定の基準の範囲で一致しない場合に、二つの知識表現の要素の間に論理表現上の矛盾が含まれているとして判定する。
【００５３】
さらに、対象ベクトルの後段部における指定ベクトル要素（たとえば、Ｉｎｃｏｍｅ）を前段部に含む他のベクトル（群）を抽出し、抽出されたベクトル間で同様に論理矛盾検出処理を繰り返してもよい。
【００５４】
図１２は、本発明の第２実施例における各種機器データの入力例の説明図である。この場合、データ処理装置１００は、キーボード、マウス等２０８、デジタル計測機器２０９、アナログ計測機器２１１、マイクロフォン等２１２、電話機器等２１４、符号化２１１、２１３などの機器・信号別に正規化（データ形式変換）処理１１１’を設けて、それぞれのデータに適当な正規化処理を行う。
【００５５】
図１３は、本発明の第２実施例における多次元ファジィ化と照合処理の説明図である。
【００５６】
入力データは、正規化処理１１１によって共通形式のデータ２２２に変換されて照合処理１１６へ渡される。照合処理１１６は、入力されたデータ２２２と、知識データベース１０の多次元ファジィ化ベクトル２２３との類似性度合を計算し、出力する。類似性度合の計算は、たとえば、ベクトル要素毎に合致度を計算し、ベクトル要素毎の合致度を併せてベクトル化し、ベクトル化された合致度に関して類似性を算出することによって行われる。
【００５７】
図１４は、本発明の第２実施例による照合結果の並べ替えによる優先順位付けと属性情報の出力の説明図である。入力データ２２１を正規化処理し、多次元ファジィベクトル群１０と照合することによって合致度（類似度）群１３１が得られる。この合致度群１３１に対し、並べ替え方法指定１３３によって指定された並べ替え方法、たとえば、参照頻度などの属性情報に基づく並べ替え、名前順などにしたがって、並べ替え処理１３２を実行し、並べ替え結果１３４を取得する。並べ替え結果１３４は、出力指定１３８による指定にしたがって、表示装置１３５、印刷装置１３６或いは２次記憶装置１３７へ出力される。
【００５８】
図１５は、本発明の第２実施例における未知ベクトルの抽出による知識の自動獲得の説明図である。
【００５９】
データ処理装置１００は、知識データベースに蓄積された多次元ベクトル空間内でカテゴリ空間（既知のベクトル空間）が形成されていない非カテゴリ空間（未知のベクトル空間）を抽出し、抽出制約条件を参照して、ベクトル要素を抽出する。抽出したベクトルは、データ正規化、多次元ベクトル化、ベクトル属性付加、前段部と後段部の分割・整列処理によって、知識表現の要素に変換され、知識データベース１０の多次元ファジィベクトル群に追加される。
【００６０】
図１６は、本発明の第３実施例によるデータ処理装置の入力データの多次元ファジィ化と知識群生成の説明図である。
【００６１】
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。
【００６２】
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。
【００６３】
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。
【００６４】
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。
【００６５】
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。
【００６６】
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。
【００６７】
図１７は、本発明の第３実施例による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。
【００６８】
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。
【００６９】
図１８は、本発明の第３実施例による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。
【００７０】
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。
【００７１】
図１９は、本発明の第３実施例による知識単位の近似判定及び知識群の更新の説明図である。
【００７２】
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。
【００７３】
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。
【００７４】
図２０は、本発明の第３実施例による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１９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。
【００７５】
図２１は、本発明の第３実施例による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１９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。
【００７６】
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。
【００７７】
図２２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１９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。
【００７８】
次に、図２３は、本発明の第４実施例によるデータ処理装置の機能説明図である。以下、同図を参照して、本発明の第４実施例による知識群との照合・推論方式について説明する。
【００７９】
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。
【００８０】
（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。
【００８１】
（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。
【００８２】
（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。
【００８３】
（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。
【００８４】
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。
【００８５】
図２４は、本発明の第４実施例による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。
【００８６】
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。
【００８７】
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。
【００８８】
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。
【００８９】
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。
【００９０】
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。
【００９１】
【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。
【００９２】
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】本発明のデータ処理装置の構成図である。
【図２】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３】本発明の第２実施例によるデータ処理装置の機能説明図である。
【図４】本発明の第２実施例によるデータ正規化（項目抽出・項目名変換）の説明図である。
【図５】本発明の第２実施例によるデータ正規化（項目別単位変換）の説明図である。
【図６】本発明の第２実施例によるデータ正規化（有効文字抽出・無効文字削除）の説明図である。
【図７】本発明の第２実施例による多次元ベクトル化と多次元ファジィ化の説明図である。
【図８】本発明の第２実施例による次元別属性付加の説明図である。
【図９】本発明の第２実施例による前段部・後段部の分割・整列の説明図である。
【図１０】本発明の第２実施例によるネットワークデータ収集系とデータフローの説明図である。
【図１１】本発明の第２実施例による論理矛盾検出処理の説明図である。
【図１２】本発明の第２実施例による各種機器データの入力例の説明図である。
【図１３】本発明の第２実施例による多次元ファジィ化と照合の説明図である。
【図１４】本発明の第２実施例による照合結果の並べ替えによる優先順位付けと属性情報の出力の説明図である。
【図１５】本発明の第２実施例における未知ベクトルの抽出による知識の自動獲得の説明図である。
【図１６】本発明の第３実施例によるデータ処理装置の機能説明図である。
【図１７】本発明の第３実施例による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１８】本発明の第３実施例による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１９】本発明の第３実施例による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２０】本発明の第３実施例による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２１】本発明の第３実施例による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２２】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。
【図２３】本発明の第４実施例によるデータ処理装置の機能説明図である。
【図２４】本発明の第４実施例による入力データと知識群の照合の説明図である。
【符号の説明】
１　　データ収集部
２　　データ形式変換部
３　　ファジィデータ化部
４　　多次元ファジィベクトル生成部
５　　知識表現部
６　　整合性検証部
７　　推論部
８　　知識創出部
９　　知識データベース更新部
１０　　知識データベース
６１　　条件部一致性判定部
６２　　結論部一致性判定部
６３　　論理表現矛盾判定部
７１　　共通形式データ入力部
７２　　照合対象データ抽出部
７３　　類似性算出部
８１　　非カテゴリ空間抽出部
８２　　知識表現要素生成部
８３　　知識表現要素追加部
９１　　知識表現要素入力部
９２　　知識表現要素抽出部
９３　　条件部拡張部
９４　　サブセット関連付け部
１００　　データ処理装置
２００　　データ供給源
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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