113

ニューラルネットワークによる過渡事象の診断
Study of a Transient Incident Identification System Using a Neural Network
倉田敏一(Toshikazu Kurata)*

白崎秀和(Hidekazu Shirosaki)†

増田次郎

通明Ohtake)‡清水勝

大嶽(Michiaki笠井小林雅夫(Masao修二(Shuji Kobayashi)*(JiroMasuda)‡(MasaruSimizu)‡Kasai)§

要約 本論文は，PWR プラントに発生した異常過渡事象をニューラルネットワークにより同定する新しい方法について述べたものである．
ニューラルネットワークで過渡事象を同定するには，それぞれの過渡事象発生時における各種プラントパラメータの時系列変化の特徴を見極め，適切な特徴量を定義し入力しなければならない．このため，事象が発生した時のプラントパラメータの動き（以下 変化パターンと言う）をテンプレートで表現する方法を考案した．この方法は予め設定した関数を用いて，プラントパラメータの時系列データを最小二乗法でフィッテイングし，関数の特性定数の符号を特徴量としてニューラルネットワークに入力し事象の同定に用いたものである．
ニューラルネットワークによる同定は学習と診断の２過程から成り立っている．即ち，まず，学習課程において学習用入力に対して正しい診断結果が出力されるようにニューラルネットワークの構成を設定する．診断過程においては診断用入力に対して正しい診断結果が得られたかどうか試験する．多数の例について試験を行った結果，階層構成型ネットワークにより良好な診断結果が得られた．
プラントにおける実機診断には，過渡事象発生中の任意の時刻に診断できるようにするため，フィッティング処理速度の早いテンプレート（関数の特性定数の数を少なくしたテンプレート）が一番適していることがわかった．
キーワード

ニューラルネットワーク，過渡事象，ＰＷＲプラント，プラントパラメータ，テンプレート，最小二乗法，階層構成型ネットワーク

Abstract
This paper describes a new technique for identifying abnormal transient eventsoccurring in a PWR plant. On-site identification is achieved by means of a hierarchical system ofneural networks. The system consists of a discriminator and two subsections, each of them being aneural network.
The transient sometimes causes reactor trip. Transients that result in reactor trip are differentiatedfrom non-trip events by the discriminator and diagnosed by the trip-subnetwork, while the non-trip
events are processed by the non-trip subnetwork.
Input to the system is a set of values which characterize the transient behaviors of the plant(process)parameters. For determining the set of characteristic values, three different types of template functions
have been prepared. Each of the functions are represented by a small number of characteristic
constants. The characteristic constants are estimated by using the least-squares fitting of one of thefunctions to the transient. The values of the constants thus determined are used as the inputs data tothe system.
The output layer consists of a set of items which are respectively assigned to the events to beidentified. The hidden layer of each neural network is adjusted and optimized by "learning" so that
correct output is provided for the corresponding "learning" input.
Performing tests on a large number of examples, favorable diagnostic results were obtained. Quick onsite diagnosis during the course of transient incidents occurring in a plant has been achieved by*（株）原子力安全システム研究所 技術システム研究所†（株）原子力安全システム研究所 技術システム研究所
現 関西電力（株）本店 原子力発電課‡三菱重工業（株）神戸造船所

炉心安全設計部§三菱重工業（株）原子力技術センター新型炉・燃料サイクル技術部

114

choosing the most suitable template function.
Keywords

neural network, transient event, PWR plant, plant parameters, template, least-squares fitting,hierarchical network

1.

事象をニューラルネットワークを用いて識別できる

はじめに（1）（2）かどうか検討を行った．

原子力発電プラントの通常運転中に発生する異常ニューラルネットワークを用いた過渡事象診断は事象を運転中に識別し，運転員に必要な情報を提供

既に報告されているが（3）（4）（5），本論文ではプラントするモニタリングシステムの開発は，安全性・信頼パラメータの動きをテンプレートで表現する方法を性の観点からも重要である．異常事象を識別する方考案し，その特性定数をニューラルネットワークに法として，AI 手法に基づく方法や物理的なモデル入力することにより事象の同定を行った．

を使用する方法が考えられるが，原子力プラントのように複雑なシステムでは，広範な知識の構築やシ2.

システム成立性の評価（予備検討）ステム全体のモデリングが困難である．これらに対して，ニューラルネットワークは AI 手法における2.1

対象事象知識の構築に該当する部分を，観測データに基づく「学習」によって行うことが可能であり，また内挿ニューラルネットワークを用いて，プラントに発能力にも優れているため簡単に診断できるのが特徴

生した異常事象の識別が可能か原理の検証を行うたである．

め，簡易シミュレータのデータを用いて診断した．

このため，本研究では，PWR プラントの異常事象の識別にニューラルネットワークを適用し，異常No.
q

対象

対象事象として安全評価において重要な表１の10 事象 14 ケースを選定した．

表1

対象事象（出力層）

事

象

試験ケース

制御棒クラスタバンクの異常な引抜きw

制御棒クラスタバンクの落下

er

1 次冷却材中のほう素濃度の異常な希釈
1 次冷却材流量の部分喪失

t

蒸気負荷の急増y

SG への過剰給水u

SG への主給水喪失

io!0

1 次冷却材系統の異常な減圧
負荷の喪失
2 次系の異常な減圧

100ppm/2s（＊）
25ppm/2s（＊）

電気出力 100 → 105 ％
電気出力 100 → 110 ％
主給水弁 A,B 同時 120 ％開主給水弁 A のみ 120 ％開
FWP 1 台トリップ
主給水弁 A 開固着

ケースq
ケースw− 1ケースw− 2ケースeケースrケースt− 1ケースt− 2
ケースy− 1ケースy− 2ケースu− 1ケースu− 2
ケースi
ケースoケース!0診 断
学習 試験◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯（＊）ホウ素濃度の濃縮により事象模擬115

ニューラルネットワークへ入力するパラメータ表2

入力パラメータ

は，それぞれの事象の特徴をうまく表さなければ良好な診断結果が得られないため，次の３種類のパラ項メータ群を選び診断した．
①簡易シミュレーから採取できる全18 パラメータ②専門家が選定した８パラメータ③相関行列から求めた相関の強い６パラメータ

2.2

ネットワークの構造

ネットワークの構造を図１に示す．出力層ユニット数は，診断対象の 10 個に，また，入力層ユニット数については，各プラントパラメータの変化パターンを 8 箇所の時系列データ点で表現したため［8 ×プラントパラメータ数］とした．

制の御棒異
ク
ラ常スな
タ
バ引ン
ク抜

二次系の異
常な
減圧

制
御棒落
下
出力層

No.01
No.02
No.03
No.04
No.05
No.06
No.07
No.08
No.09
No.10
No.11
No.12
No.13
No.14
No.15
No.16
No.17
No.18

2.3目

パラメータ数
1886

原子炉出力
◯
発電機出力
◯ループ流量 A◯
ループ流量 B◯SG − A 流量（蒸気）◯SG − A 流量（給水）◯SG − B 流量（蒸気）◯SG − B 流量（給水）◯加圧器（圧力）◯加圧器（水位）◯A ループ温度（高温側） ◯A ループ温度（低温側） ◯B ループ温度（高温側） ◯B ループ温度（低温側） ◯SG 圧力 A◯
SG 圧力 B◯SG 水位 A◯
SG 水位 B
◯

◯

◯

◯
◯◯
◯
◯
◯◯
◯

◯
◯

◯

◯

試験システムシステム成立性の評価を行うため，診断に用いる
プラントパラメータ数やそのデータのサンプリング期間を変え，表３に示す５つのシステムを作成した．
学習及び試験ケースは表１に示すように，14 ケースの内 10 ケースを学習ケースとし，残りの４ケ中間層ース（事象の大きさを変えたケースの内，事象の程度の小さなケース）を試験ケースとした．
又，データのサンプル期間として，トリップに至った事象についてはトリップまで，トリップに至らなかった事象については①一定期間までのデータ

入力層②安定状態に落ちつくまでのデータの２種類とした．

2.4 診断結果
過度パラメータ

診断に用いるパラメータ数，データのサンプリン
グ期間を変えたニューラルネットワークで診断性能

図1

ニューラルネットワークの構造を評価した．学習したケースは全て正しく診断でき116

たが試験ケースについては，プラントパラメータ数，異常発生後トリップを待たずに異常事象を随時診断

データのサンプリング期間の取り方により診断性能することができる．

は異なるが，ニューラルネットワークを使用して過渡事象を診断できることがわかった．

パラメータの変化パターンを表現する方法として，次の３つのテンプレートを考案した．

3.1
表３

テンプレート（Ⅰ）

原理検証の診断結果
過渡時のプラント・パラメータの変化パターン

シ データのサンプリング期間
診 断 結 果パラメータス
テ トリップ数
非トリップ学習試験
ム事象
事象
ケース ケース
異常発生から 一定期間
18100%25%
1 トリップに至データ
異常発生から 一定期間
6100%75%
2 トリップに至データ
異常発生から 一定期間
8100%0%
3 トリップに至データ
異常発生から 定常状態に落
18100%
50%
4 トリップに至 ちつくまで
データ
異常発生から 定常状態に落6100% 100%
5 トリップに至 ちつくまで
データ

は，概略次の７つのパターンに分類される．
①単調増加②増加−安定（一定）③増加−減少④一定（変化なし）⑤単調減少⑥減少−安定（一定）⑦減少−増加これらの７つのパターンは，図２に示す７つの曲線で表され，これらの曲線は下記に示す３つの関数式によって近似できる．
テンプレート関数（1）：f(t) ＝ A･(1 − exp(−λ t))3.

テンプレート法による入力処理
方法の検討

テンプレート関数（2）：f(t) ＝ A･(1 − exp(−λ t))＋ B･t

ニューラルネットワークへ時系列データを入力する方法では，過渡事象発生から事象が落ちつくまでの時系列長を規格化する必要があるため，この方法(a)では事象が収束するかトリップした後でしか診断ができない．又，トリップまでの時間が長くなればデ(b)ータ数も多くなってくる．
ニューラルネットワークで過渡事象を同定するに

(c)
(d)

は，それぞれの過渡事象発生時における各種プラントパラメータの時系列変化の特徴を見極め，適切な(g)特徴量を定義し入力しなければならない．このため，事象が発生した時のプラントパラメータの動きをテ(f)ンプレートで表現する方法を考案した．この方法は予め設定した関数を用いて，プラントパラメータの(e)時系列データを最小二乗法でフィッテイングし，関数の特性定数の符号を特徴量としてニューラルネットワークに入力し事象の同定に用いたものである．
本手法では時系列長を規格化する必要がないため，

図2

テンプレート（1）変化パターン

117

テンプレート関数（3）：3.2

テンプレート（Ⅱ）f(t) ＝ A
テンプレート（Ⅰ）より複雑な時系列の変化パタ
図２の曲線（ａ）〜（ｇ）は，テンプレート関数ーンを表現できるようにするためテンプレート（Ⅱ）（1），（2）および（3）で下記のように表現される．

を考案した．テンプレート（Ⅱ）の関数は次のよう曲線（ａ）：関数（１）において，Ａ＜０，λ＜０に表せる．の場合曲線（ｂ）：関数（１）および関数（２）において，Ａ＞０，λ＞０の場合（｜Ｂ｜≒０）曲線（ｃ）：関数（２）において，Ａ＞０，λ＞０，Ｂ＜０の場合
曲線（ｄ）：関数（３）の場合，即ち，変化なし

テンプレート関数（1）：f(t) ＝A･exp(−λ1t)･{1 − exp(−λ2t)}
テンプレート関数（2）：f(t) ＝ A･exp(−λ1t)sin{2 πω exp(−λ2t)･t}
テンプレート関数（3）：f(t) ＝ A曲線（ｅ）：関数（1）において，Ａ＞０，λ＜０の場合
曲線（ｆ）：関数（1）および関数（2）において，Ａ＜０，λ＞０の場合（｜Ｂ｜≒０）曲線（ｇ）：関数（2）において，Ａ＜０，λ＞０，Ｂ＞０の場合

関数（1）と（2）が，λ 1 ，λ 2 ，あるいはλ 1 ，ω，λ 2 によりどの様な変化パターンを表現することができるか図３に示す．テンプレート（Ⅱ）では，表現できる変化パターンの幅が広いことがわかる．
なお，変化が負の方向に振れている場合には，係数Ａを負にすることで表現することができる．

ニューラルネットワークへの入力データとしてはニューラルネットワークへの入力データとしては次の情報を入力する．

次の情報を入力する．

①各テンプレート関数とデータとの２乗誤差（３変①各テンプレート関数とデータとの２乗誤差（３変量）量）

３種類のテンプレート関数と実データとの２乗誤

３種類のテンプレート関数と実データとの２乗誤差を計算する．最も大きな２乗誤差を１に規格化した時の各関数の値を入力する．
②テンプレート関数に現れるパラメータの正負の情報（４変量）（a）λ1＞0，2＜e・λ2/ω＜4（a）λ1＝0

テンプレート関数のパラメータの符号を導入する
ことにより，関数形のみでは表せないプラント・パラメータの変化パターンを表現する．ここで，パラメータ「Ｂ」については，関数（２）にしか現れて（b）λ1＜0（b）λ1＞0いないため，その符号を取り上げる必要はない．従（c）λ1＝0って，パラメータ「Ａ」と「λ」についてのみ符号情報を利用する．ここでは，符号が正の場合に１を，負の場合に０を入力することとした．

（c）λ1＜0，2λ1＋λ2＞0（d）λ1＜0，2λ1＋λ2≦0以上により，ニューラルネットワークの入力層ユ（d）λ1＞0

ニット数は「７×プラントパラメータ数」となる．

図３

テンプレート（Ⅱ）変化パターン

118

差を計算する．最も大きな２乗誤差を１に規格化しの偏差を求め，その偏差が正か負かという情報をニた時の各関数の値を入力する．

ュラルネットワークに入力するものである．

② 係数Ａの符号（３変量）
３種類のテンプレート関数に現れる係数Ａの符号により，下記のようにニューラルネットワークへのテンプレート（Ⅲ）へのフィティングから得られる情報は１つのパラメータ当たり１つとなる．
なお，本関数の演算処理に要する時間は，無視し得る程小さい．

入力値を設定する．
Ａ＞０の場合：入力値＝ 1.0
Ａ＝０の場合：入力値＝ 0.5

4.

ニューラルネットワークによる診断

Ａ＜０の場合：入力値＝ 0.0③テンプレート関数のパラメータ間の関係（２変量）

4.1

対象事象

テンプレート関数（1）および（2）に現れるλ 1 は，その符号により時系列データが発散するか収束する

診断の対象とする異常事象としては，設置許可申かの判定に用いることができる．一方，λ2 ，ωを事象請書添付十に記載された「異常な過渡変化」と「事進展の速さを現すパラメータと考え，λ 2 ｔあるいは故」を対象とした．但し，事故発生後数秒でトリッωｔをＴとおくと，λ1 はλ1 Ｔ／λ2 あるいはλ1 Ｔ／ω

プに至る事象については，診断システムが起動すると書き換えられる．従って，λ1 ／λ2 あるいはλ 1 ／ωの前に事象が収束すること，故障機器の警報から事象比を取り，シグモイド関数を用い，この比をニューラの識別が可能なことから対象外とした．この結果

ルネットワークへの入力値として設定する．

「異常な過渡変化」は９事象，「事故」は５事象を対象とした．

以上により，ニューラルネットワークの入力層ユ

過渡事象時のプラントパラメータについては，実ニット数は「８×プラントパラメータ数」となる．

機プラントに近いデータを採取するため，発電所に設置されているエンジニアリングシミュレータを用

3.3

テンプレート（Ⅲ）

い，故障機器・外乱等を変えて過渡事象を発生させた時の 136 ケースのデータを採取した．これらの過テンプレート関数（Ⅰ）（Ⅱ）を用いた方法は，渡事象の内，88 ケースを学習データに，48 ケースそれぞれ３つの関数にフィッティングする処理を行を試験データにし，ニューラルネットワークによりい，そのフィッティング情報をニューラルネットワ診断を行った．

ークに入力するものであり，フィッティングのための演算処理に長時間を要する．これは，実機適用時

4.2

入力層と出力層において，非常に大きな制約となる．従って，より高速に処理でき，かつ診断においてテンプレート

ニューラルネットワークの診断性能は，一般的に（Ⅰ）（Ⅱ）と同程度の認識性能を与え得るテンプレ

ネットワークが小さい方が性能が良いとされていート（Ⅲ）を考案した．

る．このため，各事象の識別に有効なプラントパラ

テンプレート（Ⅲ）は，定常時と異常発生時の値メータが選定できれば入力層の数が少なくなるためネットワークの性能が向上する．

正A＞00
負

それぞれの事象の特徴を最も良く表しているパラ
メータは事象毎に異なるため，種々のプラントパラメータ間の相関と制御系の関係から，各事象に共通A＞0として有効なパラメータを検討し次の 13 のパラメータを選定した．

図4

テンプレート（Ⅲ）変化パターン

No.01

充てん水流量No.02

１次冷却材流量

119分とらえていれば，単純で良いネットワークである．

No.03

蒸気発生器主給水流量No.04

蒸気発生器主蒸気流量No.05

体積制御タンク水位

No.06

加圧器水位

No.07

蒸気発生器水位ったので図 5 に示す階層構成型ネットワークを考案した．

② 階層構成型ネットワーク
単一ネットワークでは良い診断性能が得られなか

No.08

出力領域平均中性子束

No.09

タービン第１段後圧力

No.10

加圧器圧力

いて，入力された特徴量からトリップに至る事象か

No.11

主蒸気圧力至らない事象かを判断し，トリップに至ると判断さ

No.12

１次冷却材平均温度れた場合にはトリップ事象診断用のサブ・ネットワ

No.13

格納容器圧力ークが起動され，特徴量から事象が何であるかが診

本ネットワークでは，メイン・ネットワークにお断される．一方，トリップに至らないと判断された
出力層はニューラルネットワーク上で類似の事象と見なされるものについては，同一の出力層として場合には，非トリップ事象診断用のサブ・ネットワークが起動され，何の事象かが診断される．

診断するようにしたため，次の 13 事象を出力層とした．
No.01

過度事象診断出力

過度事象診断出力

トリップ事象診断用
サブ・ネットワーク

非トリップ事象診断用
サブ・ネットワーク

出力運転中の制御棒の異常な引き抜き（含む，制御棒飛び出し）

No.02

制御棒の落下及び不整合

No.03

原子炉冷却材中のほう素の異常な希釈

No.04

原子炉冷却材流量の部分喪失

No.05

蒸気負荷の異常な増加（含む，主蒸トリップ／非トリップ出力

気管破断(ＣＶ外））
No.06

蒸気発生器への過剰給水

No.07

主給水流量喪失（含む，主給水管破メイン・ネットワーク
トリップ／非トリップ診断

断(ＣＶ外））
No.08

原子炉冷却系の異常な減圧

No.09

負荷の喪失

No.10

原子炉冷却材喪失

No.11

主給水管破断（ＣＶ内）

No.12

主蒸気管破断（ＣＶ内）

No.13

蒸気発生器伝熱管破損

4.3

ネットワークの構成

次の２種類のネットワークを作成した．

入力データ

図5

4.4

階層構成型ネットワーク

診断結果

テンプレート（Ⅰ）（ Ⅱ）（ Ⅲ）の評価を行うため，各テンプレートについて単一，階層構成型のネット① 単一ネットワーク
入力パラメータから直接過渡事象を出力するネットワークで，入力パラメータが過渡事象の特徴を十ワークをそれぞれ作成し診断試験をした．試験結果を次に示す．

120

相対的に減少する結果となり，診断性能が低下する（1） テンプレート（Ⅰ）を用いた診断と考えられる．

単一ネットワークを用いた診断では，学習デー
タ・試験データ共診断性能は 50%以下であった．

テンプレート（Ⅲ）を用いる場合，テンプレート

しかし，階層構成型ネットワークでは，トリッ（Ⅱ）を用いた場合に比べ，フィッティングに要すプ・非トリップに分けることにより過渡事象の変化る時間は格段に短縮されることとなり，過渡事象発パターンをうまくとらえることができたため，診断生中の任意時刻での診断が可能となる．

性能は試験データで 84.4 ％まで上げることができた．

5.

（2）テンプレート（Ⅱ）を用いた診断

本手法を実機プラント適用にあたっては，異常の実機システム構成の検討

単一ネットワークを用いた診断は，テンプレート発生時点を，早くかつ正確に判定する必要がある．

関数を変え表現できる過渡変化状況を増やしたが，この方法としては，日常データにより通常状態の統診断性能は悪く 50%以下であった．

計的平均値と過渡事象発生時の値を比較する事によ

しかし，階層構成型ネットワークにするとトリッり，異常の発生点が判定できる．その時点から診断

プ・非トリップに分けることにより変化パターンを用のデータを採取する．

うまくとらえることができるようになったと共に，事前に各過渡事象毎に１分間，３分間，５分間他表現できる過渡変化状況を増やすことができたたの定められた時間長のデータで学習しておく．そしめ，診断性能はテンプレート（Ⅰ）より良くなった．て過渡事象が発生した場合，事前に学習した時間長と同じ時間長のデータをニューラルネットワークに（3）テンプレート（Ⅲ）を用いた診断入力し，過渡事象の診断を行う．

テンプレート（Ⅲ）を用いた場合､テンプレート

なお，事前学習にはできる限り多くの時間長で行（Ⅱ）階層構成型ネットワークと同程度の診断性能った学習データを用意しておき，事象発生時には，が得られた．

まず最も近い時間長の学習データで診断を行い､そテンプレート（Ⅲ）を使用した場合，テンプレート（Ⅱ）とは逆に単一ネットワークの方が階層構成型ネの後，定められた時間長のデータを適宜採取し診断するようにする｡

ットワークより，診断性能が優れた結果となった．
これは，テンプレート（Ⅲ）の場合，各プラント6.

まとめ

パラメータの変化方向を表す１つの変量のみをネットワークへの入力情報としている．従って，トリッニューラルネットワークの過渡事象診断への適用

プ，非トリップにグループ分けして診断することのに関して，本研究での診断システムの大きな特徴

メリットはなく，逆に，分けたことによって各グルは､ニューラルネットワークへの入力データ処理にープ内での学習ケースが単一ネットワークに比べてテンプレートを導入したことである．診断試験のた

表4

各テンプレートの診断性能結果

テンプレート（1）＊テンプレート（2）＊テンプレート（3）単一ネットワーク

階層構成型
ネットワーク

単一ネットワーク

階層構成型
ネットワーク

単一ネットワーク

階層構成型
ネットワーク

学習データ

47.2 ％

97.2 ％

47.2 ％

98.6 ％

98.9 ％

98.9 ％

試験データ

31.3 ％

84.4 ％

31.3 ％

87.5 ％

93.8 ％

85.4 ％＊

12 パラメータ（C ／ V 圧力除く）

121

3分

5分

事象発生時点からの経過時間（推定時間）

事象発生

常時監視：一定時間の過去のデータの蓄積／更新パラメータの変化

トリップ時
通常時の平均値
標準偏差値

トリップ情報異状時のデータ学
習
テンプレート用データ収集 データ
テンプレート処理

事象の判定（一定間隔のデータ使用）
事象発生時間の推定

逐次診断結果ニューラル
ネットワーク

プラントパラメータ
情報発生ループの判別

図6

実機システム概念図

め 3 種類のテンプレートを開発し，これら３種類のが非常に高速で､実プラントにおいて過渡事象発生

テンプレートを使って診断した結果以下のことが言中の任意の時刻に診断できる方法として，適したもえる．のであると言える．

（1）入力データ処理方法としては，時系列データ法に比較してテンプレート法が優れている．
（2）テンプレート（Ⅱ）はテンプレート（Ⅰ）よ

なお，これまでの検討を踏まえ､このテンプレート（Ⅲ）を前提とした，システム全体の概念図を図６に示す｡

り優れている｡（3）テンプレート（Ⅱ）の場合，単一ニューラル

参考文献

ネットワークでは診断性能は低く，階層構成型（トリップ／非トリップ診断と事象診断）にすることにより優れた性能が得られた．
（4）テンプレート（Ⅲ）を用いた場合，階層構成（1）石原義尚

白崎秀和

他，PWR プラント異常事象の自動認識システムの検討，日本原子力学会「1994 年秋の大会」予稿集，C39

型ネットワークでは，テンプレート（Ⅱ）と（2）Y.Ishihara and T.Kurata et al., Study of a同等の性能が得られた｡ また，単一ネットワー

Transient Identification System Using a Neural

クでは，同等以上の性能が得られた｡

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以上より､入力データ処理法としてテンプレート（3）Y.OhgaandH.Seki,AbnormalEvent（Ⅲ）を用いた診断の性能が優れていることが確認

Identification in Nuclear Plants Using a Neural

されたと同時に，テンプレート（Ⅲ）は，演算処理

Network and Knowledge Processing, Nuclear

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