(57)【要約】      （修正有）【課題】ナッリジエンジニアへの負担が少なく、適切なエキスパートシステムをそれほどの手間や時間をかけることなく作成することが可能であり、汎用性に優れたエキスパートシステム生成装置及びその実施方法を提供する。【解決手段】属性及び属性値からなる事例を獲得して事例ベースを形成する事例獲得手段１０と、事例ベースから決定木を生成するルール生成手段２０と、生成された決定木を参照して結論属性値を求めるコンサルティング手段３０とから構成されている。事例獲得手段１０は、外部システムから事例を獲得するための事例獲得インターフェース１０ａが内蔵されており、外部システムに設けられた制御装置の記憶部から、事例獲得インターフェース１０ａを介して自動的に事例を格納し、事例ベースを形成し、さらにそれを更新することが可能とされている。ルール生成手段２０は、事例の集積とともに決定木を自動的に更新することが可能とされている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
エキスパートシステムを構築するためのエキスパートシステム生成装置であって、
該エキスパートシステムの構築対象となる外部システムから観測される状況とそれに付随する結果とを蓄積する事例獲得手段と、
該蓄積された状況と結果とを自動学習し、該状況から該結果が生じる統計的な傾向を知識として導くルール生成手段と、
該導かれた統計的な傾向から、観測されるある状況に対する結果を自動判断するコンサルティング手段とを備え、
該事例獲得手段と該ルール生成手段と該コンサルティング手段とを単独で動作させたり、相互に連携させたりすることによって該状況と該結果を更新し、より妥当な知識へと自動的に更新することを特徴とするエキスパートシステム生成装置。
【請求項２】
事例獲得手段はエキスパートシステムの構築対象となる外部システムに関する状況と結果とをデータとして獲得して蓄積し、
ルール生成手段は該事例獲得手段によって獲得し蓄積された該データから統計的な傾向をルールという形式で自動抽出し、
コンサルティング手段は該ルール生成手段によって生成された該ルールを参照して該外部システムの現在のデータから状況に対する結果を自動判断し、
該事例獲得手段、該ルール生成手段及び該コンサルティング手段は単独で動作させることが可能であり、
該ルール生成手段は、該事例獲得手段及び該コンサルティング手段と連携して該データの集積とともに該ルールを自動的に更新し、より状況に適合したルールに更新していくことを特徴とする請求項１記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項３】
事例獲得手段で獲得されるデータは属性及び属性値からなる事例であり、
コンサルティング手段において導かれる結論は結論属性値であることを特徴とする請求項２記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項４】
ルール生成手段はルールを決定木の形式で生成することを特徴とする請求項２又は３記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項５】
ルール生成手段は、事例の過不足に関わらず、決定木を自動生成することが可能とされていることを特徴とする請求項４記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項６】
ルール生成手段は、不明な条件属性値が存在する事例であっても決定木の生成が可能とされていることを特徴とする請求項５記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項７】
ルール生成手段は、不明な結論属性値が存在する事例であっても決定木の生成が可能であることを特徴とする請求項５又は６記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項８】
ルール生成手段は、所定の事例に対しては結論属性値を固定値に設定できることを特徴とする請求項４乃至７のいずれか１項記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項９】
ルール生成手段は、獲得される事例の属性値の分布に関する事前の知識が得られている場合において、一度生成した決定木をトレースした結果導かれる不明な結論属性値に対して、該結論属性値を含む事例を追加することを特徴とする請求項５乃至８のいずれか１項記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項１０】
コンサルティング手段は、外部から自動的に条件属性値を獲得し、既得した決定木から結論属性値を導くことを特徴とする請求項４乃至９のいずれか１項記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項１１】
コンサルティング手段は、実行プログラム形式の外部システムを自動起動し、該外部システムの出力値を条件属性値に変換して獲得することを特徴とする請求項１０記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項１２】
コンサルティング手段は、外部システムに対して結論属性値を適用することを特徴とする請求項１０又は１１記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項１３】
コンサルティング手段は、実行プログラム形式の外部システムを自動起動し、コンサルティング手段によって得られた結論属性値を該外部システムの入力値に変換して引き渡すことが可能とされていることを特徴とする請求項１２記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項１４】
ルール生成手段は、生成された決定木の妥当性を評価し、その結果をもとに、より妥当性の高い決定木に更新することを特徴とする請求項４乃至１３のいずれか１項記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項１５】
ルール生成手段は、事例の例外化が可能とされていることを特徴とする請求項１４記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項１６】
ルール生成手段は、条件属性項目の例外化が可能とされていることを特徴とする請求項１４又は１５記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項１７】
ルール生成手段は、分岐枝の剪定が可能とされていることを特徴とする請求項１４乃至１６のいずれか１項記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項１８】
分岐枝の剪定は、任意の条件属性項目間、及び任意の条件属性と任意の結論属性との間のどちらにおいても行うことが可能とされていることを特徴とする請求項１７のエキスパートシステム生成装置。
【請求項１９】
ルール生成手段は、決定木をたどった結果として１つの条件事例に対して複数の結論属性値が導かれる場合、該当する事例を例外として該決定木を再生成することを特徴とする請求項１４乃至１８のいずれか１項記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項２０】
事例獲得手段は、事例を自動的に獲得することが可能とされていることを特徴とする請求項３乃至１９のいずれか１項記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項２１】
専門家が経験として得る情報を事例として集積し、互いに同じ知識要素を含む多重知識構造や、知識を構成している知識要素が別の知識の上位概念や下位概念であるような階層知識構造や、該多重知識構造の一つの特別な知識構造であり、多くの異なる観点からの知識の集合体である複数視点知識構造を有する知識を決定木として抽出することを可能とされていることを特徴とする請求項４乃至２０のいずれか１項記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項２２】
ルール生成手段は、事例に内在する様々な因果関係を表現する決定木若しくは相互に関連を持つ決定木群を生成し、生成された該決定木若しくは決定木群により因果関係を分析することが可能とされていることを特徴とする請求項２１に記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項２３】
ルール生成手段は、事例の各属性項目に対して、条件属性か結論属性かを任意に選択できることを特徴とする請求項２２記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項２４】
ルール生成手段は、特定の結論属性に対応する決定木のみを生成することが可能とされていることを特徴とする請求項２２又は２３に記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項２５】
ルール生成手段は、事例が集積された事例ベースに対して複数の結論属性項目を持つことを可能とし、各結論属性に対応する決定木を比較するためのユーザーインターフェースを備えていることを特徴とする請求項２２乃至２４のいずれか１項記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項２６】
ルール生成手段は、生成された決定木の結論属性値に、別の決定木を結合させる展開連接が可能とされていることを特徴とする請求項２２乃至２５のいずれか１項記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項２７】
ルール生成手段は、生成された決定木の条件属性項目に対して、該条件属性項目の全属性値を結論属性値として持つ別の決定木を結合させる詳細連接が可能とされていることを特徴とする請求項２２乃至２６のいずれか１項記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項２８】
ルール生成手段は、結論属性値が数値型である場合において、該結論属性値を回帰直線で近似し、近似残差を結論属性の幅として求めることを特徴とする請求項２２乃至２７のいずれか１項記載のエキスパートシステム生成装置。
【請求項２９】
請求項１乃至２８のいずれか１項記載のエキスパートシステム生成装置を用いて専門家の知識をルール化することを特徴とするエキスパートシステム生成装置の実施方法。
【請求項３０】
ルール化された専門家の知識により、該専門家の行為を自動化することを特徴とする請求項２９記載のエキスパートシステム生成装置の実施方法。
【請求項３１】
ルール化された専門家の知識により、人の作業を支援することを特徴とする請求項３０記載のエキスパートシステム生成装置の実施方法。
【請求項３２】
ルール化された専門家の知識により、人を教育することを特徴とする請求項３０又は３１記載のエキスパートシステム生成装置の実施方法。
【請求項３３】
専門家は産業プロセスに関する専門家であることを特徴とする請求項３０乃至３２のいずれか１項記載のエキスパートシステム生成装置の実施方法。
【請求項３４】
産業プロセスは精留塔を利用した精製プラントであることを特徴とする請求項３３記載のエキスパートシステム生成装置の実施方法。
【請求項３５】
精製プラントからの事例の獲得は、精留塔に設けられた温度センサ、圧力センサ、流量センサ、サウンドセンサ、画像センサの少なくとも一つを介してなされることを特徴とする請求項３４記載のエキスパートシステム生成装置の実施方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、観測できる状況とそれに付随する結果の蓄積から、状況から結果が生じる統計的な傾向を導き、特に、その状況と結果の対象が人（専門家）の実現する状況判断や行動である場合には人の行為に関する知識を統計的な傾向として導き、導かれた傾向をルール化し、活用するためのエキスパートシステム生成装置及びその実施方法に関する。これらの発明は、工業、鉱業、農業、林業、水産業、運輸業、医療産業、金融産業、商業、その他あらゆる産業における専門家の知識を活用するために用いて好適である。
【背景技術】
【０００２】
従来、社会活動におけるあらゆる出来事（事例）から因果関係を導き出し、ルール化して、ある条件における結果をみつけるエキスパートシステムが知られている。このエキスパートシステムでは、社会活動における様々な出来事（事例）を事例ベースとして記憶させ、それをもとにコンピュータが推論を行ない、専門家等の代替を行う。エキスパートシステムの主要な動作は事例ベースの中から推論対象に適合するルールを探索し、該当するルールを解釈し実行することである。
【０００３】
知識獲得における帰納学習法では、事例を「条件属性」及び「結論属性」の組で表現し、事例を元に観測された「条件属性値」から「結論属性値」を推定するルールを決定木やＰｒｏｌｏｇ式等の形で求める。
【０００４】
例えば、ルールを決定木として生成する手法は、決定木の形で環境に依存する命題論理ルールを出力する（例えば特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開平０９−３３０２２４号公報
【０００５】
こうした、決定木を出力形式とするエキスパートシステムは、その機能として、予め設定された質問項目（属性）の応答の仕方で、予め用意されたルールにしたがって属性値から結論属性値を出力することができる。すなわち、「こういう状況では、こうする」という指針を示すことができる。このため、工業、鉱業、農業、林業、水産業、運輸業、医療産業、金融産業、商業、その他あらゆる産業において、このエキスパートシステムを生成するシステム（例えば事例学習システム、データマイニングシステム、経験学習システム、統計分析等）を利用すれば、専門家等の知識を吸収し、利用することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上記従来のエキスパートシステムでは、事例から因果関係を導き出し、ルール化して、ある条件における結果をみつけるためには、熟練したナリッジエンジニアが、どのような要因を属性として選び、どのような属性を結論属性として選ぶか等について判断し、決定しなければならない。すなわち、ナリッジエンジニアは、専門家から専門知識を抽出し、それらの専門知識を整理し、取捨選択しなければならない。このため、ナリッジエンジニアには専門家に長いインタビューをすることが必要となる。また、インタビューが終わったら、その記録から問題を整理し、事実及び規則、質問及び答え、因果のリンク、前提と結論、確率関数等を確認しなければならない。このため、よく訓練され、熟達したナリッジエンジニアが必要とされる。
【０００７】
このため、エキスパートシステムを利用するためには、膨大な手間・時間及び費用がかかることとなる。また、一旦固定されたルールをさらに適切なものとなるように改めるためには、新たな属性の選択や観測属性値の入力等が改めて必要となり、やはり膨大な手間や時間や費用がかかる。さらに、ナリッジエンジニアがいくら優れていたとしても人間としての限界があり、それ以上の作業を行うことは困難である。また、エキスパートシステムの適用対象ごとに推定ルールをいちいち設定しなければならず、ルールの部分的切り出しや、他のルールとの組み合わせを行うためには、特別な作業が必要となる。
【０００８】
本発明は、上記従来の実情に鑑みてなされたものであり、ナリッジエンジニアへの負担が少なく、利用のためにそれほどの手間や時間をかけることなくルールを作成することが可能であり、汎用性に優れたエキスパートシステム生成装置及びその実施方法を提供することを解決すべき課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明のエキスパートシステム生成装置は、エキスパートシステムを構築するためのエキスパートシステム生成装置であって、
該エキスパートシステムの構築対象となる外部システムから観測される状況とそれに付随する結果とを蓄積する事例獲得手段と、
該蓄積された状況と結果とを自動学習し、該状況から該結果が生じる統計的な傾向を知識として導くルール生成手段と、
該導かれた統計的な傾向から、観測されるある状況に対する結果を自動判断するコンサルティング手段とを備え、
該事例獲得手段と該ルール生成手段と該コンサルティング手段とを単独で動作させたり、相互に連携させたりすることによって該状況と該結果を更新し、より妥当な知識へと自動的に更新することを特徴とする。
【００１０】
本発明のエキスパートシステム生成装置では、まず事例獲得手段によってエキスパートシステムの構築対象となる外部システムから観測できる状況とそれに付随する結果とを蓄積する。そして、ルール生成手段によって蓄積された状況と結果とを自動学習し、該状況から該結果が生じる統計的な傾向が知識として導かれる。ここで外部システムとは、製造装置や処理装置等の人工的に製造された装置のみならず、自然の変化や人の行動等、エキスパートシステムの適用対象となる全てのシステムをいう。こうして導かれた統計的な傾向としての知識は不変なものではなく、事例獲得手段とルール生成手段とコンサルティング手段とを単独で動作させたり、相互に連携させたりすることによって状況と結果を更新し、より妥当な知識へと自動的に更新される。このため、最初にコンサルティング手段によって自動判断された、知識が妥当性に欠けていたとしても、その後に状況及び結果を更新し、知識が自動的に更新されるため、知識が妥当性の高いものへと変化していくことができる。このため、最初から妥当性の高い知識を得るために、熟練したナリッジエンジニアを採用し、専門家から専門知識を的確に抽出し、それらの専門知識を整理し、取捨選択するという負担は軽減される。また、専門家のインタビューや、その記録から問題を整理し、事実及び規則、質問及び答え、因果のリンク、前提と結論、確率関数等を的確に確認するという負担も軽減される。このため、よく訓練され、熟達したナリッジエンジニアでなくても、エキスパートシステムの生成が可能となる。また、従来のナリッジエンジニアへの負担が継続的であったのに対し、このエキスパートシステム生成装置では、継続的な負担が大幅に軽減される。さらに、エキスパートシステムを構築するための、手間や時間及び費用の負担が軽減される。
【００１１】
したがって、  本発明のエキスパートシステム生成装置は、ナッリジエンジニアへの負担が少なく、適切なエキスパートシステムをそれほどの手間や時間をかけることなく作成することが可能であり、汎用性に優れる。
【００１２】
本発明のエキスパートシステム生成装置において、事例獲得手段はエキスパートシステムの構築対象となる外部システムに関する状況と結果とをデータとして獲得して蓄積し、ルール生成手段は該事例獲得手段によって獲得し蓄積された該データから統計的な傾向をルールという形式で自動抽出し、コンサルティング手段は該ルール生成手段によって生成された該ルールを参照して該外部システムの現在のデータから状況に対する結果を自動判断し、該事例獲得手段、該ルール生成手段及び該コンサルティング手段は単独で動作させることが可能であり、該ルール生成手段は、該事例獲得手段及び該コンサルティング手段と連携して該データの集積とともに該ルールを自動的に更新し、より状況に適合したルールに更新していくこととすることができる。
【００１３】
こうであれば、まず事例獲得手段によってエキスパートシステムの構築対象となる外部システムに関するデータが獲得され、ルール生成手段によってデータ間の因果関係をルールという形式で自動抽出される。ここで、外部システムに関するデータとは、それらの外部システムの状態を表現する数値や記号値等を意味する。こうして生成されたルールは不変のものではなく、その後に獲得されたデータの集積とともにルールを自動的に更新することによって、より状況に適合したルールに更新される。このため、最初に生成されたルールが妥当性に欠けていたとしても、その後のデータの獲得とともに徐々にルールが妥当性の高いものへと変化していくことができる。このため、ナッリジエンジニアへの負担が少なく、適切なエキスパートシステムをそれほどの手間や時間をかけることなく作成することが可能であり、汎用性に優れる。
【００１４】
こうしたエキスパートシステム生成装置では、事例獲得手段で獲得されるデータを属性及び属性値からなる事例とし、コンサルティング手段において導かれる結論を結論属性値として求めることができる。
【００１５】
本発明のエキスパートシステム生成装置におけるルール生成手段で生成されるルールの形式としては、決定木の形式、Ｐｒｏｌｏｇ式の形式、論理式、統計分析手法における関数等で生成することができる。
【００１６】
ルール生成手段が決定木の形式でルールを生成する場合、事例の過不足に関わらず、決定木を自動生成することが可能とされていることが好ましい。実際に産業現場から事例を獲得しようとした場合には、事例の一部が不明であることもある。また、どのような事例が必要であり、どのような事例が不要なのかを前もって的確に判断できない場合がある。このため、不明な条件属性値が存在する事例や不明な結論属性値が存在する事例等、事例の過不足に関わらず、決定木を自動生成することが可能であれば、とりあえず決定木を生成しておき、後から決定木自動更新手段によって、より妥当性の高い決定木に更新していくことが可能となる。このため、ナッリジエンジニアへの負担をさらに軽減できるとともに、適用可能な範囲をさらに拡大することができる。このような、事例の過不足に関わらず、決定木を自動生成するための具体的な方法としては、情報量の計算時に、不明の値については、確率に影響を与えないように読み飛ばし処理を行ったりすること等が挙げられる。
【００１７】
また、ルール生成手段は、所定の事例に対しては結論属性値を固定値に設定できることが好ましい。こうであれば、結論属性の属性値が明らかに間違っている場合に、それを適切な値に補正することが可能となる。また、任意の条件において結論が一義的に定まる場合において、適切な結論属性の属性値とすることができる。このため、本発明のエキスパートシステム生成装置によって得られる推定ルールをより現状に適合した、テーラーメードなものとすることができる。
【００１８】
さらに、ルール生成手段は、獲得される事例の属性値の分布に関する事前の知識が得られている場合において、一度生成した決定木をトレースした結果導かれる不明な結論属性値に対して、該結論属性値を含む事例を追加することが好ましい。こうであれば、不明な結論属性値に到達するまでに決定木上に現れる条件属性に基づいて不足事例を生成することにより、少数の結論属性値が不明である場合でも、適切な決定木を生成することが可能となる。
【００１９】
また、コンサルティング手段は、外部から自動的に条件属性値を獲得し、既得した決定木から結論属性値を導くことが好ましい。こうであれば、コンサルティングの自動化が可能となる。こうしたコンサルティング手段としては、実行プログラム形式の外部システムを自動起動し、該外部システムの出力値を条件属性値に変換して獲得すること等が挙げられる。こうであれば、例えば本エキスパートシステム生成装置が動作しているコンピュータ上にネットワークによって外部にアクセスするためのプログラムが存在する場合には、そのシステムを介してネットワークで結合された別の機器の外部プログラムを制御し、事例を獲得することができる。
【００２０】
さらに、コンサルティング手段は、外部システムに対して結論属性値を適用することが好ましい。こうであれば、コンサルティングの結果に基づいて外部システムを自動的に制御することが可能となる。こうしたコンサルティング手段としては、実行プログラム形式の外部システムを自動起動し、コンサルティング手段によって得られた結論属性値を該外部システムの入力値に変換して引き渡すこと等が挙げられる。
【００２１】
また、ルール生成手段は、生成された決定木の妥当性を評価し、その結果をもとに、より妥当性の高い決定木に更新することが好ましい。こうしたルール生成手段としては、事例の例外化が可能とされていることや、条件属性項目の例外化や、分岐枝の剪定が可能とされていること等が挙げられる。事例の例外化や条件属性項目の例外化が可能であれば、より現実に即した妥当な決定木を生成することができる。また、分岐枝の剪定が可能とされていれば、必要以上に複雑となり、事例の分析が困難となる場合において、決定木が単純化され、分析を行うことが容易になる。ここで、分岐枝の剪定は、任意の条件属性項目間及び条件属性と結論属性の間のどちらにおいても行うことが可能とされていることが好ましい。こうであれば、決定木の一部のみの変更や単純化や削除を行うことが可能となり、より現実に即した決定木の編集をすることができる。また、決定木をたどった結果として１つの条件事例に対して複数の結論属性値が導かれる場合、該当する事例を例外として該決定木を再生成することが可能とされていることも挙げられる。こうであれば、現在の事例では結論属性値どうしが矛盾して衝突する場合においても、決定木を生成することが可能となる。
【００２２】
事例獲得手段は、事例を自動的に獲得することが可能とされていることが好ましい。こうであれば、決定木の自動更新を行うことができるとともに、事例の獲得に要する作業者の手間を大幅に削減することができる。事例獲得手段としては、実行プログラム形式の外部システムを自動起動し、該外部システムの出力値を条件属性値に変換して獲得すること等が挙げられる。こうであれば、例えば本エキスパートシステム生成装置が動作しているコンピュータ上にネットワークによって外部にアクセスするためのプログラムが存在する場合には、そのシステムを介してネットワークで結合された別の機器の外部プログラムの制御し、事例を獲得することができる。
【００２３】
ルール生成手段がルールを決定木の形式で生成する場合において、専門家が経験として得る情報を事例として集積し、互いに同じ知識要素を含む多重知識構造や、知識を構成している知識要素が別の知識の上位概念や下位概念であるような階層知識構造や、該多重知識構造の一つの特別な知識構造であり、多くの異なる観点からの知識の集合体である複数視点知識構造を有する知識を決定木として抽出することも好ましい。
【００２４】
こうであれば、多重知識構造や、階層知識構造や、複数視点知識構造を有する知識を決定木として抽出することが可能であるため、知識要素をいろいろな側面から多層的に把握することが容易となり、より的確な決定木を生成させることが可能となる。
【００２５】
この場合において、ルール生成手段は、目的に応じた決定木を生成することを可能とするために、以下のように構成されていることが好ましい。すなわち（１）事例の各属性項目に対して、条件属性か結論属性かを任意に選択できること。（２）特定の結論属性に対応する決定木のみを生成すること。
【００２６】
また、ルール生成手段は、事例が集積された事例ベースに対して複数の結論属性項目を持つことを可能とし、各結論属性に対応する決定木を比較するためのユーザーインターフェースを備えることができる。こうであれば、複数の結論属性項目のうちの重要な結論属性が何であるかの判断が容易となる。
【００２７】
さらに、ルール生成手段は、生成された決定木の結論属性値に、別の決定木を結合させる展開連接が可能とされていることもできる。こうであれば、因果関係について更なる因果関係の展開が可能となり、因果関係の分析を発展させることが可能となるである。
【００２８】
また、ルール生成手段は、生成された決定木の条件属性項目に対して、該条件属性項目の全属性値を結論属性値として持つ別の決定木を結合させる詳細連接が可能とされていることもできる。こうであれば、任意の条件属性値について、さらに詳しい決定木を生成することができるため、因果関係についてさらに詳細な因果関係を求めることが可能となる。
【００２９】
さらに、ルール生成手段は、結論属性値が数値型である場合において、該結論属性値を回帰直線で近似し、近似残差を結論属性の幅として求めることもできる。こうであれば、結論属性の数値を数値範囲として統計的に分割し、決定木の結論としたルールを構成できるため、事例として観測されていない結論値の範囲を推定することが可能となる。
【００３０】
本発明のエキスパートシステム生成装置を用いて、本発明のエキスパートシステム生成装置の実施方法を実施することができる。すなわち、本発明のエキスパートシステム生成装置の実施方法は、請求項１乃至２５のいずれか１項記載のエキスパートシステム生成装置を用いて専門家の知識をルール化することを特徴とする。
【００３１】
さらに、このエキスパートシステム生成装置の実施方法では、ルール化された専門家の知識により、該専門家の行為を自動化することもできる。こうであれば、工業、鉱業、農業、林業、水産業、運輸業、医療産業、金融産業、商業、その他あらゆる産業における専門家の知識を吸収し、利用することができる。例えば、ルール化された専門家の知識により、人の作業を支援したり、人を教育したりすることができる。
【００３２】
専門家は、産業プロセスに関する専門家とすることができる。こうであれば、産業プロセスに関する専門家の知識を資産とし、産業プロセスの自動運転をしたり、産業プロセスの運転者の支援をしたり、産業プロセスの運転者の教育を行うこと等に用いることができる。ここで産業プロセスとしては、精留塔を利用した精製プラント等の石油化学プラント、ロボット、鉄鋼生産現場、窯業製品生産現場、発電所、医療現場、その他あらゆる産業現場における装置・機械等が対象とされる。精留塔を利用した精製プラントは、従来熟練した専門家が精留塔内の温度、沸騰時に発生する音、精留塔に設けられた観察窓から観察される泡の状況等を元に、長年の経験と勘に基づいてオペレートされており、こうした精製プラントに本発明のエキスパートシステム生成装置の実施方法を用いれば、熟練した専門家と同等の制御が可能となり好適である。
【００３３】
産業プロセスが精留塔を利用した精製プラントである場合において、精製プラントからの事例の獲得は、精留塔に設けられた温度センサ、圧力センサ、流量センサ、サウンドセンサ、画像センサの少なくとも一つを介してなされることができる。こうであれば、精留塔を利用した精製プラントの制御を行うために重要な属性及び属性値となる、精留塔のいろいろな位置における温度、圧力、流量、沸騰時に発生する音、沸騰時に発生する泡の状況を自動的に事例として取り込むことが可能となる。また、事例獲得手段における事例の獲得方法として、すでに計装されているデータ取得のための装置と事例獲得手段とをダイレクトにつなげることもできる。こうであれば、産業プロセスにおいて設置されているデータ取得のための装置に記録された過去のデータを有効に利用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
以下、本発明のエキスパートシステム生成装置及びその実施方法を具体化した実施形態を図面を参照しつつ説明する。
【００３５】
実施形態のエキスパートシステム生成装置は、図１に示すように、事例獲得手段１０とルール生成手段２０とコンサルティング手段３０とを備えている。事例獲得手段１０には、事例獲得の対象となる外部システムから事例を獲得するための、事例獲得インターフェース１０ａが内蔵されている。外部システムに設けられた各種センサー等から送られる各種事例に関するデータは、事例獲得インターフェース１０ａを介して各データの属性と属性値とからなる事例としてデータファイルに自動的に格納され、事例ベースを形成するようになっている。また、事例獲得手段１０は、キーボードからデータを直接入力することも可能とされており、さらには、事例獲得インターフェース１０ａを介して制御装置の記憶部に直接アクセスし、記録された各種運転データを外部システムのシーケンサーを制御することで事例として自動的に獲得することや、指定された書式のテキストファイルから事例を読み込むことも可能とされている。
【００３６】
ルール生成手段２０は、生成準備ブロック２１と、ツリー生成ブロック２２と、ツリーチェックブロック２３とから構成されている。生成準備ブロック２１は、事例から決定木を生成することができるか否かのチェック（例えば事例に結論属性（以下「ターゲットエレメント」という）がない場合や、事例が１件もない場合等）を行ったり、数値型の結論属性値（以下「ターゲットエレメントバリュー」という）における境界値を回帰直線を利用して決定したりする。
【００３７】
また、ツリー生成ブロック２２では、図２に示すように、ＩＤ３に関連するブロック関数に関する部分と、決定木の枝生成に関するブロック関数に関する部分とからなり、生成準備ブロック２１によって作成されたデータに基づき、決定木生成のための演算処理を行う。ＩＤ３に関連するブロック関数は、数値型２値化ブロック関数と、情報量計算ブロック化関数とからなる。数値型２値化ブロック関数は、２数値型あるいは日付型のエレメントバリューを２値化し、２値化したエレメントバリューを２つクラスタに分ける。また、情報量計算ブロック化関数は、各エレメントの情報量や情報エントロピー等、情報量に関する計算を行う。
【００３８】
さらに、ツリーチェックブロック２３では、図３に示すように、重複したターゲットエレメントバリューの有無等、ツリー生成ブロック２２によって生成された決定木に関するチェックを行う。
【００３９】
また、コンサルティング手段３０は、図４に示すように、コンサル準備ブロック３１と、コンサルブロック３２と、出力ブロック３３とから構成されている。
【００４０】
コンサル準備ブロック３１は、コンサルティングに必要な情報（決定木にトレースするデータ、詳細連接や展開連接等に関する情報、後述するフィックスターゲット事例に関する情報等）を取得するためのブロックである。また、コンサルブロック３２は、コンサルデータを決定木にトレースしてコンサルティングを行うためのブロックである。さらに、出力ブロック３３は、コンサルブロック３２によってコンサルティングを行った結果を出力するためのブロックであり、コンサルティングで得られたターゲットエレメントとその値、トレースを失敗した以降の条件分岐のエレメント情報の出力、及びトレース結果の出力を行う。
【００４１】
＜フローチャート＞
以上のように構成されたエキスパートシステム生成装置は、以下のような手順で決定木が生成され、さらにその決定木に基づいてコンサルティングが行われる。
【００４２】
（決定木の生成）
決定木の生成は、図５に示すフローチャートに従って行われる。すなわち、ステップＳ０００として、事例獲得手段１０によって外部システムから獲得された事例に基づき、例外フラグのチェックを行い、例外事例を除いた事例をメモリに登録する。次に、ステップＳ１００として、事例が存在するか否かや、事例が全部例外事例（ここで例外事例とは、生成されたルールに基づくターゲットエレメントバリューの値にかかわらず、例外的に決まったターゲットエレメントバリューの値を採用する事例をいう）となるか否かについてチェックされ、決定木の生成が可能かどうかが判断される。その結果、決定木の生成が不可であると判断された場合には、そこで処理が終了される。一方、決定木の生成が可能であると判断された場合には、ステップＳ２００として、ターゲットエレメントが数値ターゲットの場合において数値ターゲットの範囲を取得する。すなわち、各事例における条件属性値（以下「エレメントバリュー」という）とターゲットエレメントバリューに関して単回帰分析を行い、回帰直線を求める。そして、得られた回帰直線を用い、各ターゲットエレメントバリューと回帰値の差の比を求め、その比から境界値を求める。
【００４３】
そして、さらにステップＳ３００として、決定木が生成される。ステップＳ３００をさらに詳細に示したのが図６である。すなわち、まずステップＳ３０１で既に決定木が存在するか否かをチェックし、存在する場合にはステップＳ３０２として決定木における全てのノードが削除され、存在しない場合には、ターゲットエレメントのテーマ名、ターゲット等のツリー情報がツリーデータベースに登録される。そして、次にステップＳ３０４として、先頭ノードがツリーデータベースに登録された後、ステップＳ３０５として、ＩＤ３による計算がなされる。
【００４４】
ステップＳ３０５におけるＩＤ３による計算をさらに詳細に示したフローチャートが図７である。まずステップＳ３０５１として、情報量の計算を行うための前処理を行う。具体的には、図８に示すように、事例データが論理型（すなわち数値型又は日付型のどちらか）か論理型でないかを判断し、論理型でない場合にはステップＳ３０５１１として２値化を行う。ステップＳ３０５１１をさらに詳細に示したフローチャートが図９である。すなわち、まずステップＳ３０５１１１として各エレメントバリューをカウントし、さらにステップＳ３０５１１２として期待値を計算する。そして、期待値が所定の値以下である場合にはフィッシャーの検定を行い（ステップＳ３０５１１３）、期待値が所定の値を超えていればカイ２乗検定を行う（ステップＳ３０５１１４）。その結果、２値化できた場合にはその境界値を取得し（ステップＳ３０５１１５）、さらに別のエレメントバリューについてステップＳ３０５１１から上記の処理を繰り返す。また、２値化できなかった場合は、境界値を取得することなくさらに別のエレメントバリューについてステップＳ３０５１１から上記の処理を繰り返す。こうして（事例数−１）回だけ処理を繰り返した後、Ｓ３０５１１６として求められた境界値からクラスタを作成する。そして、図８に示すように、ステップＳ３０５１２として事例におけるエレメントバリュー毎にエレメントバリューの数とターゲットエレメントバリューの数とをカウントする。この場合において、エレメントバリュー値に不明なバリュー値が存在する場合、該不明バリュー値はカウントしない。エレメントバリューの値が数値型あるいは日付型の場合には、バリュー毎にカウントする。
【００４５】
そして、図７に示すように、ステップＳ３０５２として、各エレメントから情報エレメントを求め、これをエレメントの数だけループさせることにより、全体の集合エントロピーを求め、情報量を求める。さらに、ステップＳ３０５３として、最も情報量の多いエレメントの取得をエレメント数だけ繰り返す。そして、ステップＳ３０５４としてエレメントとエレメントバリューとを登録する。さらに、ステップＳ３０５５として枝の剪定についてのフラグがオン状態であり、かつ先頭からのノード数が、指定された剪定ノード数と一致している場合には、ターゲットエレメントとターゲットエレメントバリューとを登録する。すなわち、ステップＳ３０５５では、図１０に示すように、まずステップＳ３０５５１として、あらかじめ値が定められているターゲットエレメント（以下「フィックスターゲットエレメント」という）の値と同じかどうかについて判断し、同じでない場合にはステップＳ３０５５２として値が存在するか否かについて判断を行う。そして、値が存在する場合にはステップＳ３０５５３として、一致する事例のターゲットバリューを取得する操作をその事例の数だけ繰り返す。また、ステップＳ３０５５１として、フィックスターゲットエレメントの値と同じ場合には、値が存在するか否かについて判断を行う。そして、値が存在する場合にはステップＳ３０５５３として、一致する事例のターゲットバリューを取得する操作をその事例の数だけ繰り返す。こうしてフィックスターゲットバリューを取得してステップＳ３０５５を終了する。一方、ステップＳ３０５５２で値が存在しない場合にはステップＳ３０５５３及びステップ３０５５４を行うことなくステップＳ３０５５を終了する。
【００４６】
一方、図７における枝の剪定についてのフラグがオン状態であり、かつ先頭からのノード数が、指定された剪定ノード数と一致しているという条件を一つでも満たしていない場合には、図７に示すように、ステップＳ３０５６においてターゲット到達判定を行う。すなわち、このステップＳ３０５６では、図１１に示すように、エレメントバリューのエントロピーがゼロであり、かつすべてのエレメントの情報量がゼロ又はエレメントバリュー数が１以下の場合の場合は、前の枝でターゲットに到達する。また、エレメントバリューのエントロピーがゼロであり、すべてのエレメントの情報量がゼロ又はエレメントバリュー数が１以下以外の場合には、ターゲットに到達する。
【００４７】
一方、エレメントバリューのエントロピーがゼロでなければ、ステップＳ３０５６１として、情報量でのターゲット到達判定がなされる。すなわち、ステップＳ３０５６１では、図１２に示すように、最も情報量の多いエレメントであり、かつエレメントの情報量がゼロ以下の場合には、前の枝でターゲットに到達する。また、最も情報量の多いエレメント以外の場合には、エレメントの情報量がゼロより大きいか否かが判断され、エレメントの情報量がゼロより大きい場合には、次の条件エレメントが探索され、そうでない場合にはターゲットに到達する。
【００４８】
そして、図７に示すステップＳ３０５６においてターゲット到達判定の結果、到達しなかった場合には、ステップＳ３０５７として、前エレメントのエレメントバリュー毎に残りのエレメントに対する事例の再構築が行われ、さらにステップＳ３０５８として、ＩＤ３に基づく計算が行われる。
【００４９】
こうして図５に示すステップＳ３００において決定木が作成された後、ステップＳ４００でターゲットバリューのチェックが行われる。すなわち、図１３に示すように、まずステップＳ４０１においてノードのターゲットバリュー数を取得する。そして、ターゲットバリュー数が２つ以上ある場合には、ステップＳ４０２として複数ターゲットバリューの処理を行う。ステップＳ４０２をさらに詳細に示したフローチャートが図１４である。すなわち、（１）複数のターゲットバリューをそのまま表示するか、（２）バリューは無効としてターゲットバリューノードを削除するか、（３）決定木の生成を中止するか、（４）ターゲットバリューを強制的に決定するかの選択を行う。
【００５０】
また、ターゲットバリュー数が０（すなわちターゲットバリューが不明）の場合には、ステップＳ４０３として、ターゲットバリューなしの処理を行う。すなわち、図１５に示すように、（１）ターゲットバリューは無効として無視するか、（２）決定木の生成を中止するか、（３）不明なターゲットバリューに到達するまでにツリー上に現れるエレメントに基づいて不足事例を生成するか、（４）ターゲットバリューをバリュー選択リクエスタにより強制的に割り当てるかの選択を行う。
【００５１】
最後に、図５に示すステップＳ５００として、例外化の処理に対して生成対象となったものだけビットをたてて、決定木の生成が終了する。
【００５２】
（コンサルティング）
上記のようにして生成された決定木に基づき、図１６に示すフローチャートにしたがって、コンサルティングが行われる。すなわち、まずステップＳ６００でコンサルティングの対象となる事例ファイル、コンサルティングの環境設定ファイル（外部より自動でエレメントバリューを取得するか、手動取得するか、トレースしていない残エレメントを出力するか、再度スタイルを生成するかの選択情報が登録されているファイル）及び履歴ファイル（ツリーをトレースする過程において既にトレース済みのエレメントを記録するファイル）を読み込む。次に、ステップＳ７００として、決定木のトレースを行う。ステップＳ７００では、図１７に示すように、ツリーのノードがエレメントの場合には、ステップＳ７０１としてエレメントバリューをトレースし、ツリーのノードがターゲットエレメントの場合にはＳ７０２としてターゲットエレメントバリューをトレースする。
【００５３】
ステップＳ７０１におけるエレメントバリューのトレースは、図１８に示すフローチャートに従って行われる。すなわち、まずステップＳ７０１１として、ステップＳ６００で呼び込まれた履歴ファイルからバリューを取得可能か否かが判断され、バリュー取得が可能な場合には、ステップＳ７０１２としてログをとり、ツリーをトレースする。一方、バリュー取得ができない場合は、詳細連接のフラグの有無を判断し、詳細連接のフラグがあれば、ステップＳ７０１３として詳細連接に関するツリーをトレースする。一方、詳細連接のフラグがない場合には、外部プログラムによる取得を行うか否かを判断し、行う場合には外部プログラムからバリューを取得し、ステップＳ７０１２としてログをとり、ツリーをトレースする。また、外部プログラムからのバリューの取得をしない場合は、（１）標準偏差をとってバリューを取得した後ターゲットエレメントバリューをトレースする、（２）手動入力によりバリューを入力してツリーをトレースする、（３）残りのエレメントを取得してファイルに出力する、（４）再度ツリーを再構築する、のいずれかを選択して行う。
【００５４】
また、Ｓ７０２におけるターゲットエレメントバリューのトレースは、図１９に示すように、Ｓ７０２１としてフィックス事例とコンサル過程(ツリーをトレースする途中で通る条件属性)とを比較し、さらに展開連接の有無を判断し、展開連接がなければ、ステップＳ７０２２として、得られたターゲットエレメントバリューに基づいて外部プログラムを起動する。また、展開連接があれば、ステップＳ７０２３として、それに基づくツリーをトレースする。こうしてコンサルティングが終了する。
【００５５】
以下、このエキスパートシステム生成装置を用いて決定木を生成し、コンサルティングを行った場合について、さらに具体的に説明する。
【００５６】
＜事例獲得工程Ｓ１＞
まず、事例獲得工程Ｓ１として、エキスパートシステムで行なおうとするテーマを決定し、そのテーマに関して使用するであろうエレメント（条件属性）と、エレメントバリュー（条件属性値）とを登録する。さらに、ターゲットエレメント（結論属性）とターゲットエレメントバリュー（結論属性値）とを登録する。登録は外部システムに設けられた各種センサーから、図１に示す事例獲得インターフェース１０ａを介して自動的に行うことができる。また、キーボードからデータを直接入力することも可能であり、事例ベースがテキストファイル形式であれば、呼び込みが可能である。さらには、事例獲得インターフェース１０ａを介して制御装置の記憶部に直接アクセスし、記録された各種運転データを事例として自動的に獲得することも可能である。こうして登録された事例は、図２０に示すように、事例編集パネルとしてコンピュータの画面に表示されるとともに、コンピュータ内にファイルされる。また、登録されたエレメントやターゲットエレメントの追加や削除は、自由に行うことができる。さらに、エレメント、エレメントバリュー、ターゲットエレメント及びターゲットエレメントバリューの組み合わせからなる「事例」の追加や削除も自由に行うことができる。また、エレメントとターゲットエレメントの入れ替えを自由に行うことができる。さらに、条件から明らかにターゲットエレメントバリューが間違っていると判断される場合や、任意の条件においてターゲットエレメントバリューが決まっている場合には、フィックスターゲットエレメントバリューとして、固定された値を登録することもできる（図２１）。また、事例編集パネルにおいて例外にしたい事例を選択し、編集メニューの「例外にする」をクリックすることにより、任意の事例を例外処理として選択することもできる。
【００５７】
＜決定木生成工程Ｓ２＞
次に、コンピュータの画面に表示された事例編集パネル上で、機能部メニューから決定木生成を選択することにより、全ターゲットエレメントに対応する決定木を生成する場合と、現在選択されている決定木のみ選択する場合とを選択する。機能メニューから決定木の表示を選択することにより、図２２に示す決定木表示パネルが表示される。さらに、決定木表示パネル内における任意のノードをマウスで選択し、機能メニューの剪定をクリックすることにより、決定木の剪定が実施される（図２３）。ここで、決定木の剪定は、対応する事例の例外化を行うことと同じ操作となる。その後、ケース編集パネルに移動させることにより、決定木を再構成した場合に不用となる事例が自動的に例外処理される（図２４）。なお、剪定はエレメント間だけでなく、エレメントとターゲットエレメント間でも行うことができる。
【００５８】
また、生成された決定木を解析する場合、スタイル編集パネルにおいてトップノードを例外とすることにより、それ以外の属性に基づく決定木を生成することもできる。例えば図２５は、汚泥処理による焼却灰のテストピースを焼き締め、その光沢や溶解程度から、溶融グレードを決定し、これに伴い汚泥処理における各種データを収集した結果の決定木のトップノード部分である。ここで、トップノードの「焼却場」というエレメントを例外とすると、焼却場に依存しない決定木を導くことができる。その結果、図２６に示すように、トップノードに「ＭｇＯ」というエレメントがきて、焼却場というエレメントの要因以外に酸化マグネシウムの含有量が重要な要因とされることが分かる。
【００５９】
また、決定木の生成において、決定木の大部分が同一エレメントで占められる場合は、そのエレメントはルールを特殊化するノイズである可能性が高くなる。こうした場合には、同一となったエレメントを例外として除外することにより、見逃していた重要なエレメントを発見しやすくなる。例えば、図２７に示す決定木における「日付」のエレメントを例外とすることにより、図２８に示すように、「ＳｉＯ2」のエレメントが現れる。酸化ケイ素は、物質の融解を高める働きがあるため、溶融グレードの値に大きな影響を与えていることが推測される。この推論は、「ＳｉＯ2」のエレメントを例外としたときの決定木を観察することによって、容易に判断をすることができる。こうして、推論とルール誘導を繰り返すことにより、決定木の分析を効率よく進めることができる。
【００６０】
また、生成された決定木のターゲットエレメントバリューに、別の決定木を結合させる展開連接を行う場合には、編集メニューによってターゲットエレメントバリュー選択リクエスタを表示させ、展開可能なターゲットエレメントバリュー一覧の中から展開するターゲットエレメントバリューを選択する。こうして、展開連接が完了すれば、図２９に示すように、スタイル編集パネルにおけるターゲットエレメントバリュー名の前に展開連接マークが表示される。こうして、任意のターゲットエレメントバリューについて、さらに決定木を展開生成させることができ、因果関係について更なる因果関係の展開が可能となり、因果関係の分析を発展させることが可能となる
【００６１】
さらに、生成された決定木のエレメントバリューに、全エレメントバリューをターゲットエレメントバリューとして持つ別の決定木を結合させる詳細連接を行う場合には、編集メニューによって属性項目選択リクエスタを表示させ、表示されたエレメントから詳細にするエレメントをクリックして選択する。こうして詳細連接が完了すれば、図３０に示すように、スタイル編集パネルにおいて、連接したエレメント名の前に詳細連接マークが表示される。こうして、任意のエレメントバリューについて、さらに詳しい決定木を生成することができるため、因果関係についてさらに詳細な因果関係を求めることが可能となる
【００６２】
＜コンサルティング工程Ｓ３＞
決定木生成工程Ｓ２において決定木が生成された後、事例編集パネルにおいて画面上部メニューの「スタイル−コンサルティング」を選択する（図３１）。これにより、図３２に示すように、ターゲットエレメントの選択ダイアログが表示され、ターゲットエレメントの選択が可能となる。ターゲットエレメントを選択すると、そのターゲットエレメントごとの決定木に従ったコンサルティングが開始される。コンサルティング手段３は、実行プログラム形式の外部システムを自動起動し、外部システムの出力値をエレメントバリューに変換して獲得することが可能とされている。また、コンサルティング手段は、実行プログラム形式の外部システムを自動起動し、コンサルティング手段によって得られたターゲットエレメントバリューを該外部システムの入力値に変換して引き渡すことが可能とされている。そして、図３３に示すように、論理型、数値型、日付型といったエレメントの型に応じた回答を選択、或いは入力していき、すべての回答を入力し終わった段階で結論としてターゲットエレメントのバリューが導出される。ここで、エレメントが論理型の場合には、入力は単なる選択を行うだけである。年齢などの数値型エレメントでも、年齢が不詳の人の場合には、「年齢不詳」として、論理型と同様の扱いをすることができる。このように、データとして不足がある場合であっても、決定木を生成し、コンサルティングをすることが可能である。
【００６３】
（精留塔を利用した回収溶媒精製プラントのオペレート）
実施形態のエキスパートシステム生成装置を用いて、精留塔を利用した回収溶媒精製プラントのオペレートを行った。
【００６４】
この回収溶媒プラントは、回収溶媒からテトラヒドロフラン（ＴＨＦ）とメチルエチルケトン（ＭＥＫ）とを分離回収するためのものであり、図３４に示すように、ＴＨＦとＭＥＫが混合された回収溶媒を貯留する貯留タンク１１と、２基の精留塔１２、１３とを備えている。貯留タンク１１には配管１１ａ、１１ｂが接続されており、配管１１ａ、１１ｂの他端は精留塔１１、１２の９段目に接続されている。精留塔１２、１３の下端には熱交換器１２ａ、１３ａが設けられており、外部からスチームを供給することにより、精留塔１２、１３の下端を加熱可能とされている。また、精留塔１２、１３の下端には缶出管１２ｂ、１３ｂが接続されており、精留塔１２、１３の下端に溜まった缶出液を取り出し可能とされている。さらに、精留塔１２、１３の上端には留出管１２ｃ、１３ｃが接続されており、留出管１２ｃ、１３ｃはコンデンサ１４、１５の一端側に接続されている。また、コンデンサ１４、１５の他端側は回収管１６、１７を介してキャッチャタンク１６ｂ、１７ｂに接続されている。さらに、回収管１６、１７の途中からは還流管１６ａ、１７ａが分岐し、缶出管１２ｂ、１３ｂに接続され、缶出液の一部を精留塔１２、１３に還流可能とされている。
【００６５】
この回収溶媒精製プラントの稼動状況を把握し、事例に関する情報を得るための情報発信手段として、表１に示す位置に、図示しない温度計ＴＲ１〜１１、流量計Ｖ１〜８及び圧力計Ｐ１、Ｐ２が設置されている。
【００６６】
【表１】
2005339529.tif 000003
【００６７】
回収溶媒精製プラントの運転は熟練した３名のオペレータが行った。
【００６８】
（事例獲得）
温度計ＴＲ１〜１１、流量計Ｖ１〜８及び圧力計Ｐ１、Ｐ２の時間ごとの値、気温、日時を図示しない制御装置の記録部から自動獲得インターフェース１ａを介して自動的に事例獲得手段１に取り込んだ。また、天気、オペレータ、計器チェックの有無等について、キーボードから事例獲得手段１に直接入力した。こうして、事例獲得手段１により、表２〜表４に分割して示した事例ベースを作成した。
【００６９】
【表２】
2005339529.tif 000004
【００７０】
【表３】
2005339529.tif 000005
【００７１】
【表４】
2005339529.tif 000006
【００７２】
（決定木生成）
さらに、上記事例ベースに基づきルール生成手段３により、決定木を生成した。
【００７３】
（コンサルティング）
さらに、こうして生成された決定木に基づき、コンサルティングを行った。
【００７４】
このエキスパートシステム生成装置を回収溶媒精製プラントに適用することにより、温度計ＴＲ１〜１１、流量計Ｖ１〜８及び圧力計１、２からの情報が事例獲得手段１によって自動的に事例ベースが形成され、この事例ベースからルール生成手段２によって決定木が自動的に生成することが可能となる。そして、コンサルティング手段３がこの決定木を参照してターゲットエレメントのターゲットエレメントバリューを自動的に求めることができる。このため、ルール生成手段３によって当初に生成された決定木は、事例ベースの蓄積にともなって絶えず自動的に更新されることとなり、事例学習的に、より好適な決定木に更新されていくこととなる。また、時間の経過と共に何らかの原因によって因果関係が変化した場合でも、その変化に追従して適切な決定木が生成されてゆくこととなる。このため、コンサルティング手段３により得られるターゲットエレメントバリューもより適切な値とすることができる。
【００７５】
なお、上記実施形態では、温度計ＴＲ１〜１１、流量計Ｖ１〜８及び圧力計１、２からの情報は制御装置の記憶部から取り込んでいるが、それらの情報をインターフェース１ａを介してリアルタイムに事例獲得手段に送信することもできる。
【産業上の利用可能性】
【００７６】
本発明は、工業、鉱業、農業、林業、水産業、運輸業、医療産業、金融産業、商業、その他あらゆる産業における専門家の知識を活用することにより、あらゆる産業に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】実施形態のエキスパートシステム生成装置のブロック図である。
【図２】コンサルテツリー生成ブロックの機能の説明図である。
【図３】ツリーチェックブロックの機能の説明図である。
【図４】コンサルティング手段のブロック図である。
【図５】決定木生成に関するフローチャートである。
【図６】ステップＳ３００の詳細フローチャートである。
【図７】ステップＳ３０５の詳細フローチャートである。
【図８】ステップＳ３０５１の詳細フローチャートである。
【図９】ステップＳ３０５１１の詳細フローチャートである。
【図１０】ステップＳ３０５５の詳細フローチャートである。
【図１１】ステップＳ３０５６の詳細フローチャートである。
【図１２】ステップＳ３０５６１の詳細フローチャートである。
【図１３】ステップＳ４００の詳細フローチャートである。
【図１４】ステップＳ４０２の詳細フローチャートである。
【図１５】ステップＳ４０３の詳細フローチャートである。
【図１６】コンサルティングに関するフローチャートである。
【図１７】ステップＳ７００の詳細フローチャートである。
【図１８】ステップＳ７０１の詳細フローチャートである。
【図１９】ステップＳ７０２の詳細フローチャートである。
【図２０】事例編集パネルを示す図である。
【図２１】フィックスターゲットエレメントバリューとして、固定された値を登録するための表示画面である。
【図２２】生成された決定木を示す表示画面である。
【図２３】剪定終了後の決定木を示す表示画面である。
【図２４】剪定によって自動的に例外処理された事例を示す表示画面である。
【図２５】汚泥処理による焼却灰のテストピースを焼き締める作業について得られた決定木を示す表示画面である。
【図２６】エレメントの例外処理を行う前と行った後を示す表示画面である。
【図２７】日付のエレメントを例外とする前の決定木を示す表示画面の一部である。
【図２８】日付のエレメントを例外とした後の決定木を示す表示画面の一部である。
【図２９】展開連接が完了した後のスタイル編集パネルを示す表示画面である。
【図３０】詳細連接が完了した後のスタイル編集パネルを示す表示画面である。
【図３１】事例編集パネルにおいてコンサルティングを選択する場合を示す表示画面である。
【図３２】事例編集パネルにおいてターゲットエレメントを選択する場合を示す表示画面である。
【図３３】コンサルティングを行う場合の入力画面を示す図である。
【図３４】回収溶媒精製プラントの模式図である。
【符号の説明】
【００７８】
１…事例獲得手段
２…ルール生成手段
３…コンサルティング手段
【図１】
2005339529.tif 000007
【図２】
2005339529.tif 000008
【図３】
2005339529.tif 000009
【図４】
2005339529.tif 000010
【図５】
2005339529.tif 000011
【図６】
2005339529.tif 000012
【図７】
2005339529.tif 000013
【図８】
2005339529.tif 000014
【図９】
2005339529.tif 000015
【図１０】
2005339529.tif 000016
【図１１】
2005339529.tif 000017
【図１２】
2005339529.tif 000018
【図１３】
2005339529.tif 000019
【図１４】
2005339529.tif 000020
【図１５】
2005339529.tif 000021
【図１６】
2005339529.tif 000022
【図１７】
2005339529.tif 000023
【図１８】
2005339529.tif 000024
【図１９】
2005339529.tif 000025
【図２０】
2005339529.tif 000026
【図２２】
2005339529.tif 000027
【図２３】
2005339529.tif 000028
【図２５】
2005339529.tif 000029
【図２６】
2005339529.tif 000030
【図２７】
2005339529.tif 000031
【図２８】
2005339529.tif 000032
【図３４】
2005339529.tif 000033
【図２１】
2005339529.tif 000034
【図２４】
2005339529.tif 000035
【図２９】
2005339529.tif 000036
【図３０】
2005339529.tif 000037
【図３１】
2005339529.tif 000038
【図３２】
2005339529.tif 000039
【図３３】
2005339529.tif 000040