(57)【要約】      （修正有）【課題】ファジィ集合間の距離情報に基づいて、人間の持っている知識を定量的に表現し、未知の状況でも人間のように適切な結論を推論するヒューマン推論エンジンを実現する。【解決手段】分離規則を満たし漸近特性と結論の凸性を持つ距離型ファジィ推論、並びに学習機能、動的推論機能、連想記億機能、外挿機能、発想機能を持つ距離型ファジィ推論、高度な知識システムを構築する場合に、必要とする多段多重距離型ファジィ推論、命題の真理値を考慮した距離型ファジィ推論、を備えた推論装置を持つ。また推論装置において知識量が膨大である場合、知識半径を設定することにより推論を高速的に行い、知識半径をランダムに生成することにより何時も同一結論を下さない機能を実現し、不完全な事実に対して、ロバスト半径を設定することにより推論の過程を簡略化する機能を実現する。推論過程をビジュアル的な表現手法で可視化したヒューマン推論エンジンである。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ヒューマン推論エンジン装置において、
従来のファジィ推論と違って、分離規則を満たし漸近特性と結論の凸性を持っており、知識の物理的意味が明確であり、推論の方向性が予測でき安心して使える、距離型ファジィ推論、
新しい知識を正確に吸収し、古い知識を速やかに更新する学習機能を持つ距離型ファジィ推論、
推論過程において、現時点より過去の推論結果と知識を用いて、リアルタイムで現時刻の推論結果を修正する動的推論機能をもつ、距離型ファジィ推論、
距離型ファジィ推論に基づく、安定性とロバスト性を持つ連想記憶型推論、
命題の真理値を考慮した距離型ファジィ推論、
高度な知識システムを構築する場合に、必要とする多段多重距離型ファジィ推論、
外挿機能を有する距離型ファジィ推論、
発想機能を有する距離型ファジィ推論、
特徴空間における距離型ファジィ推論、
分離規則を満たし漸近特性を持っている新しい適応度型ファジィ推論、
を備えていることを特徴とする推論装置。
【請求項２】
請求項１の推論装置において、
知識量が膨大である場合、知識半径を設定することにより知識（ルール）を選択的に利用して推論を高速的に行うこと、
知識半径をランダムに生成することにより、同じ事実に対しても必ずしも何時も同一結論を下さない、人間らしい推論を行うこと
を特徴とする、ヒューマン推論機能を実現する方法。
【請求項３】
請求項１の推論装置において、
ロバスト半径を設定することにより、推論の過程が簡略化でき、且つ不完全な事実に対して、人間のようにロバストな推論が行うこと
を特徴とする、ヒューマン推論機能を実現する方法。
【請求項４】
知識の入力と設定、推論方法の選択、応用例の選択と、各々の処理内容を、二つの窓に分けて表示する手段、
前件部、後件部、事実のメンバーシップ関数を三角形、台形、π形、シングルトン、関数型の中から自由に選択でき、三角形、台形、π形の曲線をマウスで引っ張ることにより、三角形、台形、π形のパラメータを自由に調整でき、またフリーハンドにより描く任意形状のメンバーシップ関数を設定可能とするファジィ変数入力手段、
ファジィ変数間の論理関係が修正でき、推論ルールが追加または削除でき、ファジィ変数のラベルは任意に選択できる論理関係の構成手段、
推論過程を表示する窓は更に二つのビューに分けられ、一つのビュー内に前件部と事実、もう一つのビューに後件部と推論結果のファジィ変数のグラフを表示し、メンバーシップ関数のグラフをマウスで引っ張るに連れて、推論過程の可視化を実現する表現手段、
英語版、日本語版、中国語版を選択する機能をもつ表示手段、
を含むことを特徴とする、推論を行うための表示装置。
【請求項５】
ヒューマン推論エンジンの応用例において、
人の技能を真似ることを目的とする、秋田堤燈の制御プログラム、
人の能力を測ることを目的とする、目標曲線追従及び追従結果評価プログラム
人の生体能力を回復することを目的とする、トレーニングプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
この発明は、人間との関わりの装置に関し、特に人間の持っている知識を定量的に表現、未知の状況に対しても人間のように適切な結論を推論する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００１】
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、未知の状況でも人間のように適切な結論を推論する能力を備えることが必要である。
【０００２】
ヒューマン推論エンジンは、適合度型ファジィ推論法を基にして開発された従来の推論エンジンの問題を解決するために、ファジィ集合間の距離情報に基づいて人間らしい推論エンジンを実現している発明である。ここでヒューマンの意味は、推論自身が人間らしい推論であることと、推論エンジンと人間のコミュニケーションつまり使いやすさとの二つの側面があって、次の五つの性質を備えることを意味している。▲１▼クリスプ集合のみではなく、人間のように曖昧な概念や知識も取り扱う。▲２▼人間のように状況に応じて選択的に知識（ルール）を利用して推論を行う。▲３▼未知の状況や不完全な知識に対しても、人間のようにロバストな推論を行う。▲４▼一定の事実に対して常に同じ結論を下す機械的推論ではなく、人間のように一定の事実でも必ずしも何時も同じ結論になるわけではない。▲５▼知識の表現形式は数値的手法のみではなく、ビジュアル的手法をも持つので、推論エンジンと人間のコミュニケーションをビジュアル的に行っており容易に使える。
【０００３】
【背景技術に関する参考文献】
注：発明者の米沢碩玉が参考文献における王碩玉と同一人物である。
［１］王碩玉，土谷武士，水本雅晴：  距離型ファジィ推論法、バイオメデカル・ファジィ・システム学会誌，Ｖｏｌ．１，Ｎｏ．１，ｐｐ．６１−７８、１９９９年１０月
（学会最優秀論文賞受賞論文である）
［２］王碩玉，土谷武士，水本雅晴：  命題真理値を考慮した距離型推論法、バイオメデカル・ファジィ・システム学会誌，Ｖｏｌ．２，  Ｎｏ．１，ｐｐ．２９−４６、２０００年１０月
［３］王碩玉，土谷武士，水本雅晴：多重多段距離型ファジィ推論法、バイオメデカル・ファジィ・システム学会誌，Ｖｏｌ．３，Ｎｏ．１ｐｐ．３７−５８，２００１年
［４］Ｓｈｕｏ．Ｙｕ．Ｗａｎｇ，Ｔ．Ｔｓｕｃｈｉｙａ，Ｍ．Ｍｉｚｕｍｏｔｏ：Ａ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ−ｔｙｐｅ  Ｆｕｚｚｙ  Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ  Ｍｅｔｈｏｄ，Ｉｎｔ．Ｊ．ｏｆＢｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｏｆｔ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  ａｎｄ  ＨｕｍａｎＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｖｏｌ．６，Ｎｏ．１，ｐｐ．６１−６８（２０００）
［５］王碩玉，河田耕一、土谷武士：連想記憶アルゴリズムの一提案、システム制御情報学会論文集，Ｖｏｌ．１１，Ｎｏ．７、１９９８年７月
［６］王碩玉，土谷武士：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ１−距離型ファジィ推論法の提案，１２ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．９−１２（１９９６）
［７］王碩玉，土谷武士：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ２−命題の真理値を考慮した距離型ファジィ推論法の提案，１２ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．１３−１６（１９９６）
［８］王碩玉，土谷武士：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ３−多重多段距離型ファジィ推論法の提案，１２ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．１７−２０（１９９６）
［９］王碩玉，土谷武士：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ４−ファジィ集合間の距離計算法について，１３ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．１２９−１３２（１９９７）
［１０］王碩玉，土谷武士：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ５−パラメータ空間における距離型ファジィ推論法−１３ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．１３３−１３６（１９９７）
［１１］王碩玉，土谷武士：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ６−距離型ファジィ推論法の逆問題解法，１３ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．１４１−１４４（１９９７）
［１２］王碩玉，土谷武士：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ７−距離型ファジィ推論法の学習アルゴリズム，１３ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．１４５−１４８（１９９７）
［１３］王碩玉，水本雅晴，土谷武士：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ８−電気回路に基づくファジィ推論法の提案，１４ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．７７−８０（１９９８年６月）
［１４］王碩玉，河田耕一，土谷武士，水本雅晴：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ９−連想記憶アルゴリズムの提案，１４ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．８１−８４（１９９８年６月）
［１５］王碩玉，河田耕一、土谷武士、水本雅晴：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ１０−ロバスト連想記憶アルゴリズム  ，１５ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．１３−１６（１９９９）
［１６］王碩玉，土谷武士、水本雅晴：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ１１−動的推論アルゴリズム−１５ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．２１−２４（１９９９年６月）
［１７］王碩玉，土谷武士，水本雅晴：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ１２−特徴空間における補間アルゴリズム−１５ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．２９−３２（１９９９年６月）
［１８］王碩玉，土谷武士：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ１３−外挿機能を持つ距離型ファジィ推論法，１６ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．１−２（２０００年９月）
［１９］王碩玉，水本雅晴，土谷武士：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ１４−動的ゴムストリング型連記億アルゴリズム，１６ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  ＳｙｓｔｅｍＳｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，  ｐｐ．３−４（２０００年９月）
［２０］王碩玉，土谷武士，水本雅晴：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ１５−一般化ファジィルールの推論アルゴリズム，１７ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  ＳｙｓｔｅｍＳｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．７５１−７５２（２００１年９月）
［２１］王碩玉，土谷武士，水本雅晴：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ１６−離散型ファジィ変数で表されるファジィルール，１７ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．７４９−７５０（２００１年９月）
【発明の開示】
【０００１】
居酒屋の評価を簡単な例として、従来のファジィ推論と距離型ファジィ推論を説明する。
ルール１：  味が美味ければ，かつ値段が安ければ、  食べる
ルール２：  味があまり美味しくはないが、値段が結構安ければ、少し食べる
事実：  この居酒屋の味は普通で、値段が割合安い
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ここでは、Ａ１１、Ａ１２、Ａ２１、Ａ２２は前件部で、それぞれ美味しい、安い、あまり美味しくない、結構安い、Ａ１、Ａ２は事実で、それぞれ普通の美味しさ、割合安い、Ｂ１、Ｂ２は後件部で、食べる、少し食べるような概念を表すファジィ集合である。Ｂは結論である。
従来のファジィ推論システムは、前件部と事実の共通集合の高さを推論の根拠とする適合度型推論に基づくものである。適合度型ファジ推論の推論過程を示す図１から、結論Ｂは、凸な集合にはならないし、適合度は零である場合では推論でさえ出来なくなることが分かる。
推論の分離規則は、事実があるルールの前件部と一致すれば、その推論結果がこのルールの後件部となることである。漸近特性は、事実があるルールの前件部に近づけば近づくほど、推論結果がそのルールの後件部に近づくということを意味している。適合度型推論は、推論の分離規則を満たさないことだけではなく、漸近特性と結論の凸性を持っていない。従って、人間らしい推論を行うことが非常に困難である。
一方、距離型ファジィ推論では、従来のアプローチと違って、前件部と事実との距離値を推論根拠としている。距離型ファジ推論の過程は図１のように示す。
距離型ファジィ推論は従来の推論には無い次の特徴を持っている
（１）分離規則は満たされている。
従って、ルールの物理意味が明確であり、学習により最適なルールを獲得することが容易である。
（２）結果Ｂは凸なファジィ集合
従って、推論結果は実数の拡張の形で、ファジィ数になるので、数理論理の立場から厳密に議論できる。
（３）漸近特性を持っている。
従って、推論の方向性が予測でき、安心で使える。
（４）疎なルールにも適用できる
従って、実際のシステムにおいて少ないルールで同じ推論特性が得られる。
（５）推論結果に整合性がある
従って、推論結果と後件部変数が同値性を持っているので、わざと積分して重心などを求めることは必要ではない。
【０００２】
この発明では、この距離型ファジィ推論を備えていることを特徴としている。従って、人間らしい推論を行うことができる。
人間は、環境から新しい知識を発見、理解そして正確に吸収する、また変化している環境に適用できなければ古い知識とみなして速やかに更新する、更に何らかの原因で間違った知識を認識し直ちに修正する、学習能力を持つ。学習機能を持つ距離型ファジィ推論は、距離型ファジィ推論の特徴を適切に利用して、この人間の学習機能を真似するものである。この発明では、この推論を備えていることを特徴としている。従って、人間らしい推論を行うことができる。
人間同士の間ではお互いに意図を探るやり取りにおいて、過去の知識を利用するだけではなく、リアルタイムで思考と判断の流れを真実の方向に修正することをも行っている。すなわち、人間が性格や考え方や生き方などのような定常特性およびそのときの心境や気分のような過渡特性で決まる振る舞いをしているので、人間が定常特性と過渡特性を照合しながら、相手の現在の意図を理解している。動的推論機能をもつ距離型ファジィ推論は、このような人間の高度な認知行動を再現するものである。この発明では、この推論を備えていることを特徴としている。従って、人間らしい推論を行うことができる。
人間は知識を憶える（記憶）および思い出す（連想）機能を有する。この連想記憶は憶えた知識を単なるアドレス式で検索するだけでなく、たとえば友人の写真を見ると、名前を想起して、そしてその人の性格や人柄などを連想するといった高度な機能を指す。連想記憶型ファジィ推論はこのような人間の高度な機能を真似するものである。この発明では、この推論を備えていることを特徴としている。従って、人間らしい推論を行うことができる。
【０００３】
人間が何かの結論を下すときには、持っている全ての知識をそのままに利用するのではなく、状況（事実）に応じて選択的に知識（ルール）を利用して結論を推論する。たとえば、すばやく結論を推論したいときには、入力された事実と最も関係のある知識だけを利用する。このように人間の行動を基にして、知識量が膨大である場合、この発明では、知識半径を設定することにより知識（ルール）を選択的に利用して推論を高速的に行っている。具体的実現手法としては、ユー
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と前件部との距離値が最も近いｋ個のルールだけを利用して高速的に推論を行う。
人間の推論行為は機械的推論と違って、一定の事実に対して必ずしも何時も同一結論を下さないことが特徴的であり、これは人間の頭の中で知識半径を適切に
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時も同一結論を下さない、人間らしい推論機能を実現している。
【０００４】
人間が結論を下すときには、推論はロバスト的に行っている。つまり与えられた事実がある程度でルールの前件部に似ていれば、そのルールの後件部を推論結果として下すのが特徴的である。距離型ファジィ推論が推論の分離規則を満たすため、この発明では、ロバスト半径を設定することにより、人間のようにロバストな推論が行っている。ロバスト半径は指定された閾値であり、推論を行うときに、事実とあるルールの前件部との距離値が閾値より小さければ、このルールの後件部を推論結果として出力する。この発明では、ロバスト半径を設定することを特徴とするため、推論の過程が簡略化でき、且つ不完全な事実に対しても、ヒューマン推論を行うことができる。
【０００５】
この発明では、ビジュアル的なファジィ変数入力手段、ユーザが推論に用いるメンバーシップ関数をフリーハンド型で入力できる機能、ビジュアル的な論理関係の構成手段、ビジュアル的な推論過程の表現手段を備えたことを特徴とする。従って、この推論エンジンを容易に使える。つまり、推論エンジンの使いやすさの側面から、ヒューマン推論エンジンである。
【０００６】
この発明では、ヒューマン推論エンジンの応用例として、人の技能を真似ることを目的とする秋田堤燈の制御プログラム、人の能力を測ることを目的とする目標曲線追従及び評価プログラム、人の生体能力を回復することを目的とするトレーニングプログラムを実現している。従って、この発明の効果を確認している。この三つの応用プログラムも人間との関わりのものである。
【実施例】
【０００１】
以下、この発明の実施例について図面を参照して説明する。
ヒューマン推論エンジンの構成は図２に示す。図３はこの発明を実施するヒューマン推論エンジン装置の動作をフローチャートで示すものである。
この推論エンジンは英語版、日本語版、中国語版の言語選択の機能を持っている。図３のフローチャートと図４に示すように、推論エンジンを立ち上がった直後に使用したい言語を選択し、また推論エンジンが作動する途中でも使用言語を変えられる。以下、日本語版の推論エンジンを説明する。
【０００２】
推論用の初期知識に関しては、図３のフローチャートに示すように、ファイルに保存された知識を使う場合は、ファイルから呼び出し、新しく設定する場合は、図５に示すように知識の初期設定を行う。知識の初期設定の窓におけるＯＫをクリックしてから、推論エンジン装置の操作画面が表示される。図５に示すように知識、推論、応用のタブを選ぶことにより、操作画面は、知識を修正する、推論を行う、応用プログラムを実行する、表示になる。
【０００３】
知識を修正する必要が場合は、知識のタブをクリックして、図６に示すような操作画面の左側の窓に知識（前件部と後件部と事実）の目録、右側の窓にルールの論理関係式表示になる。図６の右側の窓におけるＲｉをクリックすると、図６に示すように論理関係を修正する窓が表示され、ｉ番目ルールの論理関係を修正することができる。また図６に示すように左側窓のルールｉを選び、マウスの右ボタンをクリックすると、ルールを追加または削除する窓が表示され、ｉ番目ルールの所に新しいルールを挿入、またはｉ番目ルールを削除することができる。ファジィ変数のメンバーシップ関数を新たに設定または修正する必要がある場合、図６における左側の知識目録窓のファジィ変数Ａｉｊをクリックする、または図７の右側の窓における各メンバーシップ関数のグラフをクリックする、という二つの方法で図６のメンバーシップ関数を設定または修正する窓を表示させる。この窓のツールバーを利用して三角形、台形、π形など各種型のメンバーシップ関数を選び、またマウスでグラフを引っ張ることによりメンバーシップ関数を細かく修正することができる。更にユーザが推論に用いるメンバーシップ関数をフリーハンド型で入力できる。
【０００４】
推論を行う場合、推論のタブをクリックして、図７、図９と図１０に示すような左側の窓は各種推論の名称の目録、右側の窓は推論過程と推論結果の表示になる。マウスを使って左側の窓における推論の名称を選ぶと、右側の窓ではこの推論を行う過程とその推論結果を表示する。
図７は適応度型、距離型の推論の実施例を示す。図７から同じ知識に対して、適応度型推論の推論結果は凸性を持たないことと、距離型推論の推論結果は凸性を持っていることが分かる。この実施例では、上下二つのビューにおけるメンバーシップ関数のグラフをマウスで引っ張るに連れて、推論過程の可視化を実現することができる。図８は、推論エンジン装置において、知識半径とロバスト半径を設定する、知識半径をランダムに生成する、数値真理値と言語真理値を設定する、過程を示す窓である。ルール数が膨大である場合、知識半径を設定することによりルールを選択的に利用して推論の時間を減らすことができる。またロバスト半径を設定することにより、推論の過程を簡略化することができる。
マウスで画面にランダムに入力したデータを教師信号として、学習機能を持つ距離型ファジィ推論の実施例を図９に示す。この実施例では、推論の学習誤差が任意に指定でき、ほとんど学習時間が要らなく学習速度が極めて速いことが分かる。また、マウスで画面にランダムに入力したデータを相手信号として、動的推論機能を持つ距離型ファジィ推論の過程とその推論結果を図９のように示す。この実施例では、相手信号を理解する誤差が任意に指定でき、ほとんど実行時間が要らなく極めて速いこと、ルールを更新・調整する必要なく、リアルタイム自己補正することがわかる。また、この実施例では、ランダムな曲線を追従する時に、学習機能、動的推論機能を持つ距離型ファジィ推論が応用されたが、本発明では曲線に限らず、より広い意味での曖昧な概念や知識も取り扱える。
連想記憶型ファジィ推論、特徴空間における距離型ファジィ推論の実施例は図１０に示す。連想記憶型推論の実施例では、右窓の上のビューは出力の動的変化過程、左下のビューは入力空間、右下のビューは出力空間を表示する。入力空間と出力空間において、マウスで入出力または刺激を移動させるに連れて、出力ベクトルが連想記憶型推論法に基づいて連想される。これにより、知識を憶える（記憶）および思い出す（連想）機能をビジュアル的に表現することができる。特徴空間における距離型ファジィ推論の実施例では、左のビューは前件部と事実、右のビューは後件部と推論結果の特徴空間を表示し、円形、三角形などの図形はファジィ変数を表す。マウスで図形を移動または引っ張るに連れて推論結果を表す図形が移動または変形する。これにより特徴空間におけるファジィ推論の過程をビジュアル的に確認することができる。
【０００５】
アプリケーションのタブをクリックして、図１１に示すような左側の窓に応用例の名称目録、右側の窓に応用プログラムの実施状態の表示になる。この発明は、ヒューマン推論エンジンの応用例として、人の技能を真似ることを目的とする秋田堤燈の制御プログラム、人の能力を測ることを目的とする目標曲線追従及び追従結果の評価プログラム、人の疲労を回復することを目的とするトレーニングプログラム、を実施する。秋田堤燈の制御プログラムにおいて、堤燈を、マウスで手動制御のデータから、学習機能をもつ距離型ファジィ推論に基づいて人間の制御ノウハウを知識に抽出することにより、立てることができる。つまり、人の技能を真似して学習制御の有効性を示す応用例である。また、制御過程において堤燈制御に相応しい音楽も用意しており、楽しく遊べる。目標曲線追従及び評価プログラムは、ランダムで生成した目標曲線に対して、目標曲線の複雑さ、目標曲線の生成速度、人の追従速度、追従誤差などにより、人の学習能力と予見能力を総合的に評価するものである。トレーニングプログラムにおいて、まず対象人の症状を表すあいまいな言葉と、大雑把な部位を入力して、すでに保存しているエキスパートの知識を利用して、距離型ファジィ推論法に基づいてその人の症状に適した具体的なトレーニングメニューを生成する。そして、トレーニングメニューに従ってトレーニングを行う時に、姿勢センサを用いて計測した人の身体姿勢情報で実際の身体姿勢を監視することにより、正しいトレーニングを着実に行うことができる。
【発明の効果】
以上説明したように、この発明では、ビジュアル的な入力手段、特にメンバーシップ関数をフリーハンド型で入力できる機能、並びに推論過程をビジュアル的に表現する手段を備えたことで、この推論エンジンが非常に簡単に使える。また知識半径やロバスト半径を設定する処理方法を使うことで、推論の時間を減らし、推論の過程を簡略化することができる。更に距離型ファジィ推論、学習機能を持つ距離型ファジィ推論、動的推論機能を持つ距離型ファジィ推論、連想記憶型ファジィ推論など多数の優れた推論機能を備えたことで、この推論エンジンが人間らしい推論を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】適合度型ファジ推論と距離型ファジ推論の推論過程を示す図である。
【図２】ヒューマン推論エンジン装置の構成を示す図である。
【図３】この発明を実施するヒューマン推論エンジン装置の動作をフローチャートで示す図である。
【図４】推論エンジンにおいて言語版を選択または変換する過程を示す図である。
【図５】初期の知識を設定する過程を示す図である。
【図６】知識を修正する過程を示す図である。
【図７】適応度型と距離型の推論の実施例を示す図である。
【図８】知識半径、ロバスト半径、真理値を設定する過程を示す図である。
【図９】学習機能、動的推論機能を持つ距離型ファジィ推論の実施例を示す図である。
【図１０】連想記憶型推論、特徴空間における距離型ファジィ推論の実施例を示す図である。
【図１１】ヒューマン推論エンジンの応用例を示す図である。
【図１】
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【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図３】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図５】
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【図６】
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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１１】
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【手続補正書】
【提出日】平成15年8月5日(2003.8.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正の内容】
【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】
2004342064.tif 000030
【図９】
2004342064.tif 000031
【図１０】
2004342064.tif 000032
【図１１】
2004342064.tif 000033
【図１２】
2004342064.tif 000034
【図１３】
2004342064.tif 000035
【図１４】
2004342064.tif 000036
【図１５】
2004342064.tif 000037
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】図面の簡単な説明
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図面の簡単な説明】
【図１】適合度型ファジ推論と距離型ファジ推論の推論過程を示す図である。
【図２】ヒューマン推論エンジン装置の構成を示す図である。
【図３】この発明を実施するヒューマン推論エンジン装置の言語版の選択と知識設定修正の動作をフローチャートで示す図である。
【図４】この発明を実施するヒューマン推論エンジン装置の推論と応用例の動作をフローチャートで示す図である。
【図５】推論エンジンにおいて言語版を選択または変換する過程を示す図である。
【図６】初期の知識を設定する過程を示す図である。
【図７】知識、推論、アプリケーションの選択過程を示す図である。
【図８】論理関係の修正とルールの追加または削除の過程を示す図である。
【図９】ファジィ変数のメンバーシップ関数の設定と修正の過程を示す図である。
【図１０】適応度型と距離型の推論の実施例を示す図である。
【図１１】知識半径、ロバスト半径、真理値を設定する過程を示す図である。
【図１２】学習機能、動的推論機能を持つ距離型ファジィ推論の実施例を示す図である。
【図１３】連想記憶型ファジィ推論、特徴空間における距離型ファジィ推論の実施例を示す図である。
【図１４】秋田堤燈制御の応用例を示す図である。
【図１５】目標曲線追従及び追従結果の評価と疲労回復トレーニングの応用例を示す図である。




【手続補正書】
【提出日】平成15年8月25日(2003.8.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の詳細な説明
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【技術分野】
この発明は、人間との関わりの装置に関し、特に人間の持っている知識を定量的に表現、未知の状況に対しても人間のように適切な結論を推論する技術に関するものである。
【０００２】
【背景技術】
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、未知の状況でも人間のように適切な結論を推論する能力を備えることが必要である。
ヒューマン推論エンジンは、適合度型ファジィ推論法を基にして開発された従来の推論エンジンの問題を解決するために、ファジィ集合間の距離情報に基づいて人間らしい推論エンジンを実現している発明である。ここでヒューマンの意味は、推論自身が人間らしい推論であることと、推論エンジンと人間のコミュニケーションつまり使いやすさとの二つの側面があって、次の五つの性質を備えることを意味している。▲１▼クリスプ集合のみではなく、人間のように曖昧な概念や知識も取り扱う。▲２▼人間のように状況に応じて選択的に知識（ルール）を利用して推論を行う。▲３▼未知の状況や不完全な知識に対しても、人間のようにロバストな推論を行う。▲４▼一定の事実に対して常に同じ結論を下す機械的推論ではなく、人間のように一定の事実でも必ずしも何時も同じ結論になるわけではない。▲５▼知識の表現形式は数値的手法のみではなく、ビジュアル的手法をも持つので、推論エンジンと人間のコミュニケーションをビジュアル的に行っており容易に使える。
【０００３】
【背景技術に関する参考文献】
注：発明者の米沢碩玉が参考文献における王碩玉と同一人物である。
［１］王碩玉，土谷武士，水本雅晴：  距離型ファジィ推論法、バイオメデカル・ファジィ・システム学会誌，Ｖｏｌ．１，Ｎｏ．１，ｐｐ．６１−７８、１９９９年１０月
（学会最優秀論文賞受賞論文である）
［２］王碩玉，土谷武士，水本雅晴：  命題真理値を考慮した距離型推論法、バイオメデカル・ファジィ・システム学会誌，Ｖｏｌ．２，Ｎｏ．１，ｐｐ．２９−４６、２０００年１０月
［３］王碩玉，土谷武士，水本雅晴：多重多段距離型ファジィ推論法、バイオメデカル・ファジィ・システム学会誌，Ｖｏｌ．３，Ｎｏ．１ｐｐ．３７−５８，２００１年
［４］Ｓｈｕｏ．Ｙｕ．Ｗａｎｇ，Ｔ．Ｔｓｕｃｈｉｙａ，Ｍ．Ｍｉｚｕｍｏｔｏ：Ａ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ−ｔｙｐｅ  Ｆｕｚｚｙ  Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ  Ｍｅｔｈｏｄ，Ｉｎｔ．Ｊ．ｏｆ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｏｆｔ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｈｕｍａｎ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｖｏｌ，６，Ｎｏ．１，ｐｐ．６１−６８（２０００）
［５］王碩玉，河田耕一、土谷武士：連想記憶アルゴリズムの一提案、システム制御情報学会論文集，Ｖｏｌ．１１，Ｎｏ．７、１９９８年７月
［６］王碩玉，土谷武士：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ１−距離型ファジィ推論法の提案，１２ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  論文集，ｐｐ．９−１２（１９９６）
［７］王碩玉，土谷武士：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ２−命題の真理値を考慮した距離型ファジィ推論法の提案，１２ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  論文集，ｐｐ．１３−１６（１９９６）
［８］王碩玉，土谷武士：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ３−多重多段距離型ファジィ推論法の提案，１２ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｐｏｓｉｕｍ  論文集，ｐｐ．１７−２０（１９９６）
［９］王碩玉，土谷武士：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ４−ファジィ集合間の距離計算法について，１３ｔｈ  Ｆｕｕｙ  Ｓｙｓｔｅｍ    Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  論文集，ｐｐ．１２９−１３２（１９９７）
［１０］王碩玉，土谷武士：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ５−パラメータ空間における距離型ファジィ推論法−１３ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．１３３−１３６（１９９７）
［１１］王碩玉，土谷武士：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ６−距離型ファジィ推論法の逆問題解法，１３ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  論文集，ｐｐ．１４１−ｌ４４（１９９７）
［１２］王碩玉，土谷武士：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ７−距離型ファジィ推論法の学習アルゴリズム，１３ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．１４５−１４８（１９９７）
［１３］王碩玉，水本雅晴，土谷武士：距離型ファジィ推論法  Ｐａｒｔ８−電気回路に基づくファジィ推論法の提案，１４ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｎ論文集，ｐｐ．７７−８０（１９９８年６月）
［１４］王碩玉，河田耕一，土谷武士，水本雅晴：距離型ファジィ推論法  Ｐａｒｔ９−連想記憶アルゴリズムの提案，１４ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．８１−８４（１９９８年６月）
［１５］王碩玉，河田耕一、土谷武士、水本雅晴：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ１０−ロバスト連想記憶アルゴリズム，１５ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．１３−１６（１９９９）
［１６］王碩玉，土谷武士、水本雅晴：距離型ファジィ推論法  Ｐａｒｔ１１−動的推論アルゴリズム−１５ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  論文集，ｐｐ．２１−２４（１９９９年６月）
［１７］王碩玉，土谷武士，水本雅晴：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ１２−特徴空間における補間アルゴリズム−１５ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．２９−３２（１９９９年６月）
［１８］王碩玉，土谷武士：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ１３−外挿機能を持つ距離型ファジィ推論法，１６ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  論文集，ｐｐ．１−２（２０００年９月）
［１９］王碩玉，水本雅晴，土谷武士：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ１４−動的ゴムストリング型連記憶アルゴリズム，１６ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．３−４（２０００年９月）
［２０］王碩玉，土谷武士，水本雅晴：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ１５−一般化ファジィルールの推論アルゴリズム，１７ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．７５１−７５２（２００１年９月）
［２１］王碩玉，土谷武士，水本雅晴：距離型ファジィ推論法Ｐａｒｔ１６−離散型ファジィ変数で表されるファジィルール，１７ｔｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ論文集，ｐｐ．７４９−７５０（２００１年９月）
【０００４】
【発明の開示】
居酒屋の評価を簡単な例として、従来のファジィ推論と距離型ファジィ推論を説明する。
2004342064.tif 000038
を定式表現すると、
2004342064.tif 000039
ここでは、Ａ１１、Ａ１２、Ａ２１、Ａ２２は前件部で、それぞれ美味しい、安い、あまり美味しくない、結構安い、Ａ１、Ａ２は事実で、それぞれ普通の美味しさ、割合安い、Ｂ１、Ｂ２は後件部で、食べる、少し食べるような概念を表すファジィ集合である。Ｂは結論である。
従来のファジィ推論システムは、前件部と事実の共通集合の高さを推論の根拠とする適合度型推論に基づくものである。適合度型ファジ推論の推論過程を示す図１から、結論Ｂは、凸な集合にはならないし、適合度は零である場合では推論でさえ出来なくなることが分かる。
推論の分離規則は、事実があるルールの前件部と一致すれば、その推論結果がこのルールの後件部となることである。漸近特性は、事実があるルールの前件部に近づけば近づくほど、推論結果がそのルールの後件部に近づくということを意味している。適合度型推論は、推論の分離規則を満たさないことだけではなく、漸近特性と結論の凸性を持っていない。従って、人間らしい推論を行うことが非常に困難である。
一方、距離型ファジィ推論では、従来のアプローチと違って、前件部と事実との距離値を推論根拠としている。距離型ファジ推論の過程は図１のように示す。
距離型ファジィ推論は従来の推論には無い次の特徴を持っている
（１）分離規則は満たされている。
従って、ルールの物理意味が明確であり、学習により最適なルールを獲得することが容易である。
（２）結果Ｂは凸なファジィ集合
従って、推論結果は実数の拡張の形で、ファジィ数になるので、数理論理の立場から厳密に議論できる。
（３）漸近特性を持っている。
従って、推論の方向性が予測でき、安心で使える。
（４）疎なルールにも適用できる
従って、実際のシステムにおいて少ないルールで同じ推論特性が得られる。
（５）推論結果に整合性がある
従って、推論結果と後件部変数が同値性を持っているので、わざと積分して重心などを求めることは必要ではない。
【０００５】
この発明では、この距離型ファジィ推論を備えていることを特徴としている。従って、人間らしい推論を行うことができる。
人間は、環境から新しい知識を発見、理解そして正確に吸収する、また変化している環境に適用できなければ古い知識とみなして速やかに更新する、更に何らかの原因で間違った知識を認識し直ちに修正する、学習能力を持つ。学習機能を持つ距離型ファジィ推論は、距離型ファジィ推論の特徴を適切に利用して、この人間の学習機能を真似するものである。この発明では、この推論を備えていることを特徴としている。従って、人間らしい推論を行うことができる。
人間同士の間ではお互いに意図を探るやり取りにおいて、過去の知識を利用するだけではなく、リアルタイムで思考と判断の流れを真実の方向に修正することをも行っている。すなわち、人間が性格や考え方や生き方などのような定常特性およびそのときの心境や気分のような過渡特性で決まる振る舞いをしているので、人間が定常特性と過渡特性を照合しながら、相手の現在の意図を理解している。動的推論機能をもつ距離型ファジィ推論は、このような人間の高度な認知行動を再現するものである。この発明では、この推論を備えていることを特徴としている。従って、人間らしい推論を行うことができる。
人間は知識を憶える（記憶）および思い出す（連想）機能を有する。この連想記憶は憶えた知識を単なるアドレス式で検索するだけでなく、たとえば友人の写真を見ると、名前を想起して、そしてその人の性格や人柄などを連想するといった高度な機能を指す。連想記憶型ファジィ推論はこのような人間の高度な機能を真似するものである。この発明では、この推論を備えていることを特徴としている。従って、人間らしい推論を行うことができる。
【０００６】
人間が何かの結論を下すときには、持っている全ての知識をそのままに利用するのではなく、状況（事実）に応じて選択的に知識（ルール）を利用して結論を推論する。たとえば、すばやく結論を推論したいときには、入力された事実と最も関係のある知識だけを利用する。このように人間の行動を基にして、知識量が膨大である場合、この発明では、知識半径を設定することにより知識（ルール）を選択的に利用して推論を高速的に行っている。具体的実現手法としては、ユー
2004342064.tif 000040
と前件部との距離値が最も近いｋ個のルールだけを利用して高速的に推論を行う。
人間の推論行為は機械的推論と違って、一定の事実に対して必ずしも何時も同一結論を下さないことが特徴的であり、これは人間の頭の中で知識半径を適切に
2004342064.tif 000041
時も同一結論を下さない、人間らしい推論機能を実現している。
【０００７】
人間が結論を下すときには、推論はロバスト的に行っている。つまり与えられた事実がある程度でルールの前件部に似ていれば、そのルールの後件部を推論結果として下すのが特徴的である。距離型ファジィ推論が推論の分離規則を満たすため、この発明では、ロバスト半径を設定することにより、人間のようにロバストな推論が行っている。ロバスト半径は指定された閾値であり、推論を行うときに、事実とあるルールの前件部との距離値が閾値より小さければ、このルールの後件部を推論結果として出力する。この発明では、ロバスト半径を設定することを特徴とするため、推論の過程が簡略化でき、且つ不完全な事実に対しても、ヒューマン推論を行うことができる。
【０００８】
この発明では、ビジュアル的なファジィ変数入力手段、ユーザが推論に用いるメンバーシップ関数をフリーハンド型で入力できる機能、ビジュアル的な論理関係の構成手段、ビジュアル的な推論過程の表現手段を備えたことを特徴とする。従って、この推論エンジンを容易に使える。つまり、推論エンジンの使いやすさの側面から、ヒューマン推論エンジンである。
【０００９】
この発明では、ヒューマン推論エンジンの応用例として、人の技能を真似ることを目的とする秋田堤燈の制御プログラム、人の能力を測ることを目的とする目標曲線追従及び評価プログラム、人の生体能力を回復することを目的とするトレーニングプログラムを実現している。従って、この発明の効果を確認している。この三つの応用プログラムも人間との関わりのものである。
【００１０】
【実施例】
以下、この発明の実施例について図面を参照して説明する。
ヒューマン推論エンジンの構成は図２に示す。図３と図４はこの発明を実施する。ヒューマン推論エンジン装置の動作をフローチャートで示すものである。
この推論エンジンは英語版、日本語版、中国語版の言語選択の機能を持っている。図３と図４のフローチャート及び図５に示すように、推論エンジンを立ち上がった直後に使用したい言語を選択し、また推論エンジンが作動する途中でも使用言語を変えられる。以下、日本語版の推論エンジンを説明する。
【００１１】
推論用の初期知識に関しては、図３と図４のフローチャートに示すように、ファイルに保存された知識を使う場合は、ファイルから呼び出し、新しく設定する場合は、図６に示すように知識の初期設定を行う。知識の初期設定の窓におけるＯＫをクリックしてから、推論エンジン装置の操作画面が表示される。図７に示すように知識、推論、応用のタブを選ぶことにより、操作画面は、知識を修正する、推論を行う、応用プログラムを実行する、表示になる。
【００１２】
知識を修正する必要が場合は、知識のタブをクリックして、図８に示すような操作画面の左側の窓に知識（前件部と後件部と事実）の目録、右側の窓にルールの論理関係式表示になる。図８の右側の窓におけるＲｉをクリックすると、図８に示すように論理関係を修正する窓が表示され、ｉ番目ルールの論理関係を修正することができる。また図８に示すように左側窓のルールｉを選び、マウスの右ボタンをクリックすると、ルールを追加または削除する窓が表示され、ｉ番目ルールの所に新しいルールを挿入、またはｉ番目ルールを削除することができる。ファジィ変数のメンバーシップ関数を新たに設定または修正する必要がある場合、図９における左側の知識目録窓のファジィ変数Ａｉｊをクリックする、または図１０の右側の窓における各メンバーシップ関数のグラフをクリックする、という二つの方法で図９のメンバーシップ関数を設定または修正する窓を表示させる。この窓のツールバーを利用して三角形、台形、π形など各種型のメンバーシップ関数を選び、またマウスでグラフを引っ張ることによりメンバーシップ関数を細かく修正することができる。更にユーザが推論に用いるメンバーシップ関数をフリーハンド型で入力できる。
【００１３】
推論を行う場合、推論のタブをクリックして、図１０、図１２と図１３に示すような左側の窓は各種推論の名称の目録、右側の窓は推論過程と推論結果の表示になる。マウスを使って左側の窓における推論の名称を選ぶと、右側の窓ではこの推論を行う過程とその推論結果を表示する。
図１０は適応度型、距離型の推論の実施例を示す。図１０から同じ知識に対して、適応度型推論の推論結果は凸性を持たないことと、距離型推論の推論結果は凸性を持っていることが分かる。この実施例では、上下二つのビューにおけるメンバーシップ関数のグラフをマウスで引っ張るに連れて、推論過程の可視化を実現することができる。図１１は、推論エンジン装置において、知識半径とロバスト半径を設定する、知識半径をランダムに生成する、数値真理値と言語真理値を設定する、過程を示す窓である。ルール数が膨大である場合、知識半径を設定することによりルールを選択的に利用して推論の時間を減らすことができる。またロバスト半径を設定することにより、推論の過程を簡略化することができる。
マウスで画面にランダムに入力したデータを教師信号として、学習機能を持つ距離型ファジィ推論の実施例を図１２に示す。この実施例では、推論の学習誤差が任意に指定でき、ほとんど学習時間が要らなく学習速度が極めて速いことが分かる。また、マウスで画面にランダムに入力したデータを相手信号として、動的推論機能を持つ距離型ファジィ推論の過程とその推論結果を図１２のように示す。この実施例では、相手信号を理解する誤差が任意に指定でき、ほとんど実行時間が要らなく極めて速いこと、ルールを更新・調整する必要なく、リアルタイム自己補正することがわかる。また、この実施例では、ランダムな曲線を追従する時に、学習機能、動的推論機能を持つ距離型ファジィ推論が応用されたが、本発明では曲線に限らず、より広い意味での曖昧な概念や知識も取り扱える。
連想記憶型ファジィ推論、特徴空間における距離型ファジィ推論の実施例は図１３に示す。連想記憶型推論の実施例では、右窓の上のビューは出力の動的変化過程、左下のビューは入力空間、右下のビューは出力空間を表示する。入力空間と出力空間において、マウスで入出力または刺激を移動させるに連れて、出力ベクトルが連想記憶型推論法に基づいて連想される。これにより、知識を憶える（記憶）および思い出す（連想）機能をビジュアル的に表現することができる。特徴空間における距離型ファジィ推論の実施例では、左のビューは前件部と事実、右のビューは後件部と推論結果の特徴空間を表示し、円形、三角形などの図形はファジィ変数を表す。マウスで図形を移動または引っ張るに連れて推論結果を表す図形が移動または変形する。これにより特徴空間におけるファジィ推論の過程をビジュアル的に確認することができる。
【００１４】
アプリケーションのタブをクリックして、図１４と図１５に示すような左側の窓に応用例の名称目録、右側の窓に応用プログラムの実施状態の表示になる。この発明は、ヒューマン推論エンジンの応用例として、人の技能を真似ることを目的とする秋田堤燈の制御プログラム、人の能力を測ることを目的とする目標曲線追従及び追従結果の評価プログラム、人の疲労を回復することを目的とするトレーニングプログラム、を実施する。秋田堤燈の制御プログラムにおいて、堤燈を、マウスで手動制御のデータから、学習機能をもつ距離型ファジィ推論に基づいて人間の制御ノウハウを知識に抽出することにより、立てることができる。つまり、人の技能を真似して学習制御の有効性を示す応用例である。また、制御過程において堤燈制御に相応しい音楽も用意しており、楽しく遊べる。目標曲線追従及び評価プログラムは、ランダムで生成した目標曲線に対して、目標曲線の複雑さ、目標曲線の生成速度、人の追従速度、追従誤差などにより、人の学習能力と予見能力を総合的に評価するものである。トレーニングプログラムにおいて、まず対象人の症状を表すあいまいな言葉と、大雑把な部位を入力して、すでに保存しているエキスパートの知識を利用して、距離型ファジィ推論法に基づいてその人の症状に適した具体的なトレーニングメニューを生成する。そして、トレーニングメニューに従ってトレーニングを行う時に、姿勢センサを用いて計測した人の身体姿勢情報で実際の身体姿勢を監視することにより、正しいトレーニングを着実に行うことができる。
【００１５】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明では、ビジュアル的な入力手段、特にメンバーシップ関数をフリーハンド型で入力できる機能、並びに推論過程をビジュアル的に表現する手段を備えたことで、この推論エンジンが非常に簡単に使える。また知識半径やロバスト半径を設定する処理方法を使うことで、推論の時間を減らし、推論の過程を簡略化することができる。更に距離型ファジィ推論、学習機能を持つ距離型ファジィ推論、動的推論機能を持つ距離型ファジィ推論、連想記憶型ファジィ推論など多数の優れた推論機能を備えたことで、この推論エンジンが人間らしい推論を行うことができる。