論理演算システムであって、記憶部と前記記憶部に記憶されたデータに対する演算を行う演算部とを備え、前記記憶部は、属性を含み、前記属性には、当該属性を一意に識別する属性識別子が対応づけられ、前記属性識別子には、当該属性を表す少なくとも一つのデータである同値基準データが対応づけられ、前記属性識別子と前記同値基準データとの対応づけは一種類であり、前記属性識別子は、属性を表す言葉ではなく、かつ、それ自体で意味を持たない記号で構成され、前記同値基準データは、特徴データまたは識別データであり、前記特徴データは、対応する属性の実態であり、前記識別データ対応する属性を識別するためのデータであり、前記属性は、前記同値基準データと前記属性識別子との対応づけに対応づけられた重みを含み、前記重みは、対応づけられた前記同値基準データと前記属性識別子の前記属性との間の関連性の程度を表し、前記演算部は、データが与えられると、前記与えられたデータが同値規準データと同じであるかどうかを判断し、同じであると判断されると、同じであると判断された前記同値基準データと対応づけられた属性識別子との間の重みを取得し、前記重みが取得されると、前記属性識別子について取得された重みを合計し、前記合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、前記属性識別子を選択する論理演算システム。論理演算システムであって、前記演算部は、データが与えられると、前記与えられたデータが同値規準データと同じであるかどうかを判断し、同じであると判断されると、同じであると判断された前記同値基準データと対応づけられた属性識別子との間の重みを取得し、前記重みが取得されると、前記属性識別子について取得された重みを合計し、前記合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、前記属性識別子を選択し、前記属性識別子が選択されると、さらに、前記選択された属性識別子に対応づけられた同値基準データのどれでも選択する請求項1に記載の論理演算システム。論理演算システムであって、さらに前記記憶部は、物を一意に識別する物識別子を含み、前記物が持つ少なくとも一つの属性であって、当該物識別子と対応づけられた属性を含み、前記物識別子と前記属性の属性識別子との対応づけは一種類であり、前記物識別子は、物を表す言葉ではなく、かつ、それ自体では意味を持たない記号で構成される請求項1に記載の論理演算システム。論理演算システムであって、さらに前記記憶部は、前記属性識別子と前記物識別子との対応づけに対応づけられた重みを含み、前記属性識別子と前記物識別子との対応づけに対応づけられた前記重みは、対応づけられた前記属性識別子と前記物識別子との間の関連性の程度を表し、前記演算部は、属性識別子が選択されると、前記属性識別子と対応づけられた物識別子との間の重みを取得し、前記重みが取得されると、前記物識別子について取得された重みを合計し、前記合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、前記物識別子を選択する請求項3に記載の論理演算システム。論理演算システムであって、前記演算部は、属性識別子が選択されると、前記属性識別子と対応づけられた物識別子との間の重みを取得し、前記重みが取得されると、前記物識別子について取得された重みを合計し、前記合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、前記物識別子を選択し、前記物識別子が選択されると、さらに、前記選択された物識別子に対応づけられた属性識別子のどれでも選択する請求項4に記載の論理演算システム。論理演算システムであって、1つの物識別子と他の物識別子とが対応づけられ、前記演算部は、前者の物識別子が選択されると、前者の物識別子に対応づけられた後者の物を選択する請求項3に記載の論理演算システム。論理演算システムであって、さらに前記記憶部は、対応づけられた1つの物識別子と他の物識別子との間の関連性の程度を表す重みを含み、前記演算部は、前者の物識別子が選択されると、前者の物識別子と対応づけられた後者の物識別子との間の重みを取得し、前者の物識別子と対応づけられた後者の物識別子との間の重みを取得すると、後者の物識別子について取得された重みを合計し、前記合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、後者の物識別子を選択する請求項6に記載の論理演算システム。論理演算システムであって、前記演算部は重みを変更する請求項1に記載の論理演算システム。論理演算方法であって、請求項1に記載の記憶部が備えるデータに対して、少なくとも請求項1~8のいずれか1項に記載の演算部による処理を行うステップを含む論理演算方法。請求項9に記載の論理演算方法に含まれるステップをコンピュータに実行させるプログラム。請求項10に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。請求項1に記載の記憶部に含まれるデータと、請求項10に記載のプログラムとが記録された記録媒体。演算部を備える集積回路で、前記集積回路の演算部が、少なくとも請求項1~8のいずれか1項に記載の演算部による処理を実行する集積回路。従来技術では、論理変数の対応づけ、事象の対応づけだけで、論理式が定まる。論理演算システムであって、記憶部と前記記憶部に記憶されたデータに対する演算を行う演算部とを備え、前記記憶部は、属性を含み、前記属性には、当該属性を一意に識別する属性識別子が対応づけられ、前記属性識別子には、当該属性を表す少なくとも一つのデータである同値基準データが対応づけられ、前記属性識別子と前記同値基準データとの対応づけは一種類であり、前記属性識別子は、属性を表す言葉ではなく、かつ、それ自体で意味を持たない記号で構成され、前記同値基準データは、特徴データまたは識別データであり、前記特徴データは、対応する属性の実態であり、前記識別データ対応する属性を識別するためのデータであり、前記属性は、前記同値基準データと前記属性識別子との対応づけに対応づけられた重みを含み、前記重みは、対応づけられた前記同値基準データと前記属性識別子の前記属性との間の関連性の程度を表し、前記演算部は、データが与えられると、前記与えられたデータが同値規準データと同じであるかどうかを判断し、同じであると判断されると、同じであると判断された前記同値基準データと対応づけられた属性識別子との間の重みを取得し、前記重みが取得されると、前記属性識別子について取得された重みを合計し、前記合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、前記属性識別子を選択する。これによると、取得された重みの合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、属性を選択できる。前記演算部は、データが与えられると、前記与えられたデータが同値規準データと同じであるかどうかを判断し、同じであると判断されると、同じであると判断された前記同値基準データと対応づけられた属性識別子との間の重みを取得し、前記重みが取得されると、前記属性識別子について取得された重みを合計し、前記合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、前記属性識別子を選択し、前記属性識別子が選択されると、さらに、前記選択された属性識別子に対応づけられた同値基準データのどれでも選択するとしてもよい。これによると、選択された属性に対応づけられた同値基準データのどれでも選択できる。さらに前記記憶部は、物を一意に識別する物識別子を含み、前記物が持つ少なくとも一つの属性であって、当該物識別子と対応づけられた属性を含み、前記物識別子と前記属性の属性識別子との対応づけは一種類であり、前記物識別子は、物を表す言葉ではなく、かつ、それ自体では意味を持たない記号で構成されるとしてもよい。これによると、物識別子と属性とが対応づけられる。さらに前記記憶部は、前記属性識別子と前記物識別子との対応づけに対応づけられた重みを含み、前記属性識別子と前記物識別子との対応づけに対応づけられた前記重みは、対応づけられた前記属性識別子と前記物識別子との間の関連性の程度を表し、前記演算部は、属性識別子が選択されると、前記属性識別子と対応づけられた物識別子との間の重みを取得し、前記重みが取得されると、前記物識別子について取得された重みを合計し、前記合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、前記物識別子を選択するとしてもよい。これによると、取得された重みの合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、物識別子が選択できる。前記演算部は、属性識別子が選択されると、前記属性識別子と対応づけられた物識別子との間の重みを取得し、前記重みが取得されると、前記物識別子について取得された重みを合計し、前記合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、前記物識別子を選択し、前記物識別子が選択されると、さらに、前記選択された物識別子に対応づけられた属性識別子のどれでも選択するとしてもよい。これによると、物識別子が選択されると、前記選択された物識別子に対応づけられた属性のどれでも選択できる。1つの物識別子と他の物識別子とが対応づけられ、前記演算部は、前者の物識別子が選択されると、前者の物識別子に対応づけられた後者の物を選択してもよい。これによると、選択された物に対応づけられた他の物を選択できる。さらに前記記憶部は、対応づけられた1つの物識別子と他の物識別子との間の関連性の程度を表す重みを含み、前記演算部は、前者の物識別子が選択されると、前者の物識別子と対応づけられた後者の物識別子との間の重みを取得し、前者の物識別子と対応づけられた後者の物識別子との間の重みを取得すると、後者の物識別子について取得された重みを合計し、前記合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、後者の物識別子を選択してもよい。これによると、後者の物について取得された重みの合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、後者の物を選択できる。さらに、演算部は重みを変更してもよい。これによると、同値基準データと属性との対応付けの重み、属性と物との対応付けの重み、またはある物と他の物との対応付けの重みを変更できる。なお、本発明は、論理演算システム、論理演算装置だけでなく、論理演算システムを含む、演算システム、演算装置、検索システム、検索装置、推論システム、推論装置、知識ベースシステムとして実施できる。たとえば、AANDB⇒Cは、AかつBが真ならばCであるという意味の論理演算式である。この論理演算式は、検索システムの検索条件にもなる。つまり、AかつBが真ならばCを選択するという検索を行う。また、この論理演算式は推論システムにおける推論の条件も表す。つまり、AかつBが真ならばCであるという推論を行う。このように、本願発明の論理演算システムは、検索システムおよび推論システムとしても実施できる。さらに、物が属性を持ちその属性が同値基準データに対応づけられる本願発明のデータ構造は、知識ベースとして使用することができる。本願発明の論理演算システムを用いて、この知識ベースの検索を行う知識ベースシステムとして実施できる。さらに、論理演算システムに含まれる特徴的な処理を行うステップを含む論理演算方法として実現する、あるいは、そのような特徴的なステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現することもできる。この論理演算方法は、検索方法および推論方法としても利用できる。そして、そのようなプログラムは、CD-ROM等の記録媒体及びインターネット等の伝送媒体を介して流通させることができるのはいうまでもない。本発明を使ったシステムおよび装置は、その一部を分離し、分離された部分と他の部分がネットワーク介して通信することにより実施してもよい。さらに、本発明は、このような論理演算システムの機能の一部または全部を実現する半導体集積回路LSIとしても実現できる。さらに、本願発明は、入力されたデータと同じ同値基準データを選択することにより、入力されたデータを認識する。入力されたデータが認識されると、同値基準データに対応づけられた属性が認識される。さらに、属性が認識されると、その属性に対応づけられた物が認識される。さらに、認識された物と対応づけられた別の物を選択することができる。問診データやX線写真の画像データを入力すると、可能性のある病名を出力する診断支援システム、診断システムとして実施できる。本発明の論理演算システムを備える情報システム、本発明の検索システムを備える情報機器、本発明の論理演算システムを使って入力データの認識や推論を行うロボット、本願発明の論理演算システムを用いて、複数の入力データを論理演算し、認識する制御システムとして実施してもよい。論理式そのものをコンピュータプログラムに組み込むより、容易に論理式を変更できる。ある属性について、取得された重みの値の合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、その属性を選択できる。図4は、本願発明の一実施例に関わる論理演算システムを実現するコンピュータシステムの構成を示すブロック図の一例である。コンピュータ20と、コンピュータ20に指示を与えるためのキーボード29及びマウス30と、コンピュータ20の演算結果などの情報を表示する表示装置28と、映像データをコンピュータ20に入力するカメラ31、音データをコンピュータ20に入力するマイク31、圧力温度香り味などの言葉に変換されていないデータを入力するセンサ33、データ及びコンピュータで実行されるプログラムを読み取るためのCD-ROM装置34とを含む。CD-ROM装置34は、データ及びプログラムが記録されている記憶媒体であるCD-ROM35からデータ及びプログラムを読み取る。カメラから入力された映像から操作者の動作などを読み取り、その動作に対応した指示を与えることもできる。マイクから入力された音声などの音を受け取り、その音に対応した指示を与えることもできる。図4には示していないが、CD-ROMCompactDiskReadOnlyMemory装置34以外に、フラッシュメモリのように電源を切っても記憶内容を失わない不揮発性メモリから、データやプログラムを読み出すこともある。コンピュータ20は、CPUCentralProcessingUnit22と、ROMReadOnlyMemory23と、RAMRandomAccessMemory24と、ハードディスク25と、通信装置26と、バス27とを含む。通信装置26は、ネットワーク21を介して図外のコンピュータ、通信装置などと通信する。ハードディスク25、CD-ROM装置34などの補助記憶装置に記録されているデータ及びプログラムは、主記憶装置であるRAM24に読み込まれる。ROM23は、コンピュータ20の動作に必要なプログラムやデータを記憶する。CPU22は、ハードディスク25またはCD-ROM装置34からRAM24にプログラムやデータを読み込む。CPU22は、RAM24に読み込まれたプログラムを実行する。CPU22は、RAM24に読み込まれたプログラムに指示された手順で、RAM24に読み込まれたデータを読み書きする。CPU22は、RAM24に読み込まれたプログラムに指示された手順で、RAM24に読み込まれたデータを演算する。バス27は、CPU22、ROM23、RAM24、ハードディスク25、通信装置26、表示装置28、キーボード29、マウス30、カメラ31、マイク32、センサ33、CD-ROM装置34を相互に接続する。上記装置を構成する構成要素の一部または全部は、ネットワークを介して接続されてもよい。いくつかのコンピュータ20をネットワーク21で接続し、複数のコンピュータ20を含む論理演算システムとしてもよい。このような構成にすると、図1の論理演算システムのデータを複数のコンピュータ20に分散して保持することも可能である。また、キーボード29、マウス39、表示装置28を含み、指示を出すコンピュータ20を含んでもよい。カメラ31、マイク32、またはセンサを含み、データを入力するコンピュータ20を含んでもよい。図1~3に示される論理演算システムのデータとプログラムは、ハードディスク25に格納される。論理演算システムの処理を行うプログラムは、RAM24に読み込まれCPU22によって実行される。複数のコンピュータ20で実施する場合、CPU22は、ネットワーク21を介して指示やデータを交換する。以下、図面を参照しながら、本発明の一実施形態を詳細に説明する。図1は、本願技術の一実施例におけるデータ構造を示す図である。属性ノードに直接対応づけられた識別データと特徴データが同値基準データである。図1には示されていないが、例外的に識別データまたは特徴データが、直接物ノードに対応づけられる場合もある。属性ノードは、同値基準データでも物ノードでもなく重みでもない。物ノードは同値基準データでも属性ノードでもなく重みでもない。属性ノードは同値基準データではない属性識別子だけで識別され、属性ノードと属性識別子とは1対1に対応する。属性ノードと属性識別子の対応づけは、一つの属性識別子について1種類だけである。属性識別子と同値基準データとの対応付け、つまり、属性と同値基準データとの対応付けは、ひとつの属性識別子つまりひとつの属性につき一種類だけである。属性ノードが属性を表す。物ノードは同値基準データではない物識別子だけで識別され、物ノードと物識別子は1対1に対応する。物ノードと物識別子の対応づけは、一つの物識別子について1種類だけである。物識別子と属性識別子との対応づけ、つまり、物識別子と属性との対応づけは、ひとつの物識別子つまりひとつの物につき、一種類だけである。物ノードが物を表す。属性ノード及び物ノードは、実装時に複数のノードに分割されることもある。しかし、概念的には1つの属性ノードおよび1つの物ノードである。実装上の制限として1つの属性ノードに対応づけられる同値基準データの数に上限がある場合、1つの物ノードに対応づけられる属性ノードの数に上限がある場合、その上限を超えて対応づけることが可能になる。対応づけられた属性ノードと同値基準データの組は一種類だけである。対応づけらた属性ノードと物ノードの組は一種類だけである。与えられたデータと比較される同値基準データが分割され、分割された同値基準データがそれぞれ属性ノードに対応づけられることはない。1つの属性ノード3は、属性識別子120を1つだけ持つ。識別データ1と属性ノード3との間の関連性の強さを表わす重み2を1つだけ持つ。重み2の値は1.0である。属性ノード3は、物ノード9とつながり、物ノード9と対応づけられている。物ノード9は、物識別子122を1つだけ持つ。属性ノード3と物ノード9との間の関連性の強さを表わす重み4を1つだけ持ってもよい。重み4の値は1である。特徴データは、概念の実体である。特徴データ5は、属性ノード7につながり、属性ノード7に対応づけられている。属性ノード7は、属性識別子121を1つだけ持つ。特徴データ5と属性ノード7との間の関連性の強さを表わす重み6を持つ。重み6の値は1.0である。属性ノード7は、物ノード9とつながり、物ノード9と対応づけられている。属性ノード7と物ノード9との関連性の強さを表わす重み8を1つ持ってもよい。重み8の値は1.0である。なお、重みは確率ではない。同じ属性ノードに対応づけられた同値基準データ同士は、依存関係を必要としない。同じ物ノードに対応づけられた属性ノード同士は、依存関係を必要としない。依存関係とは、たとえば、人口が増えると小学生の人数が増えるように、全体の人口の増加と小学生の人数の増加という二つの事象に関連性があることである。一種類の同値基準データと属性ノードとの対応づけにつき、重みが一つだけ対応づけられる。同様に、一種類の属性ノードと物ノードとの対応づけにつき、重みが一つだけ対応づけられる。一種類の物ノードと物ノードとの対応づけにつき、重みが一つだけ対応づけられる。属性ノードには、識別データ及び特徴データのうち少なくとも一方が同値基準データとして対応づけられる。属性識別子および物識別子は、同値基準データのように与えられたデータと比較されることはない。属性識別子および物識別子は、同値基準データと比較するためのデータとして使われない。属性識別子は属性ノード、つまり属性を識別するためだけに使われる。物識別子は、物ノード、つまり物を識別するためだけに使われる。属性ノードと属性識別子は1対1に対応し、物ノードは、物識別子と1対1に対応する。対応付けられた同値基準データと属性ノードは、他の識別データ、他の特徴データ、他の属性ノード、及び物ノードを介さずに対応づけられている。もちろん、それらを介して対応づけることも可能であるが、それらを介さないことに限定すると処理が単純になる。対応付けられた属性ノードと物ノードは、識別データ、特徴データ、他の属性ノード、及び他の物ノードを介さずに対応づけられている。もちろん、それらを介して対応づけることも可能であるが、それらを介さないことに限定すると処理が単純になる。直接対応付けられた物ノードと物ノードとは、識別データ、特徴データ、属性ノード、及び他の物ノードを介さずに対応づけられている。もちろん、それらを介して対応づけることも可能であるが、それらを介さないことに限定すると処理が単純になる。識別データは、言葉と対応づけられたデータである。たとえば、文字コードで表わされた言葉や話し言葉の音声データが、識別データの例である。文字コードは、コンピュータ内部で文字を表すデータである。音声データとは、たとえば、音声データを周波数帯ごとに分けて、分けられた周波数帯ごとに音の強さを数値で表わし、その数値をあらかじめ定められた順番に並べたパターンデータを作る。このパターンデータを言葉ごとに作る。言葉ごとにパターンデータを作ることによって、言葉と対応づける。あらかじめあるグループの要素である言葉に記号を対応づけることがある。たとえば、社員の名前と対応づけられた社員番号である。この社員番号は識別データである。また、記号の一部がグループを表す記号は、属性識別子および物識別子ではなく、分類コードである。分類コードに対応づけられた同値基準データは、分類コードが表す意味によって分類できる。属性識別子に対応づけられた同値基準データは属性識別子が表す意味によって分類されない。物識別子に対応づけられた属性ノードは、物識別子が表す意味によって分類されない。なぜなら物識別子及び属性識別子は共に持つという同じ関係だけを表すからである。特徴データは、言葉と対応づけられていないデータである。たとえば、画像データ、音データ、温度センサの温度データ、味覚センサの味覚データ、香りセンサの香りデータなどが特徴データの例である。たとえば画像データは次のようなデータとすることができる。撮像管やCCDなどの画像センサで撮影した画像は、電気信号に変換される。電気信号はアナログ信号でもデジタル信号でもよい。デジタル信号の場合、1つの画像はいくつかのマス目に分解される。分解されたマス目ごとに、画像は、明るさの程度や色の種類を数値として表わした電気信号に変換される。この数値をあらかじめ定めた順番に並べたパターンデータを、画像データとする。数値は、2進数を使うことが多い。しかし、数値の表わし方は、2進数以外の方法でもよい。たとえば音データは次のようなデータとすることができる。マイクで音を電気信号に変換し、電気信号に変換された音をあらかじめ決められた周波数帯ごとに分けて、分けた周波数帯ごとに音の強さを数値で表わす、その数値をあらかじめ定められた順番で並べたパターンデータを音データとする。数値は文字コードでもよいが、2進数を使うことが多い。数値の表わし方は、これら以外の方法でもよい。たとえば温度データは次のようなデータとすることができる。温度センサから得た情報を電気信号に変換し、文字コードや2進数などの数値データを、温度データとする。たとえば味覚データは次のようなデータとすることができる。味覚センサから、甘さ塩辛さ酸っぱさなどの味覚の要素ごとに、その強さを表わした数値をあらかじめ定めた順番に並べたパターンデータ生成する。そのパターンデータを味覚データとする。これら以外の、言葉と対応づけられていないデータについても同様である。図1および簡略化したフローチャートである図5を使って属性ノードの論理演算の例を説明する。文字コードで表わされたばらという言葉が入力される図5のS1。入力されたばらが識別データである。与えられた識別データばらと同じまたは類似と判断される同値基準データが、論理演算システム内にあるかどうかを調べる。なお、同じまたは類似であることを併せて、同じと判断する、と表現する。図1の場合、論理演算システム内にばらという同値基準である識別データ1があるので、与えられた識別データと同じと判断された同値基準データばら1が選択される図5のS2。与えられたデータと同じと判断され選択された同値基準データである識別データ1全体が属性ノード3と対応づけられている。同じと判断された同値基準データが細分化され、同値基準データの細分化された部分それぞれが属性ノードに対応づけられるのではない。同値基準データと属性ノードとの対応付けの重みは1つだけである。この対応づけの重みを取得する。この対応づけの重み2の値は1.0である図5のS3。属性ノード3について重みの合計を計算し、重みの合計が条件を満たすか判断する。重みの合計が1.0以上ならば属性ノードを選択するという条件があらかじめ定められているとする図5のS4。この場合、この条件を満たすので属性ノード3が選択される図5のS5。このように、一つの同値基準データだけで条件を満たしていてもよい。この場合、合計の処理を省略してもよい。なお、与えられたデータが同値基準データと同じでないと判断されると、その同値基準データと属性ノードとの重みを取得し合計する処理は行われない。重みの合計が条件を満たさない場合は、属性ノードは選択されない。同じと判断された場合だけ、その同値基準データと属性ノードとの重みを取得し、その属性ノードについて取得された重みだけを合計する。このとき、同値基準データと重みの積が合計されるのではない。重みだけを合計し、その合計が条件を満たすかどうかを判断する。同値基準データと重みの積の合計で、条件をみたすかどうかを判断しない。つまり、入力されたデータと属性ノードとは対応づけされない。入力されたデータと属性ノードとの間の重みは取得されない。入力データと属性ノードとの積を計算しない。フローチャート図5に記述されていないが、属性ノード3が選択されると、属性ノード3に対応づけられた同値基準データのどれでも取得できる。このように、与えられたデータにより属性を選択し、その属性に対応づけられた他の同値基準データを取得できる。取得された他の同値基準データの画像データや識別データである言葉を表示装置に表示することで、与えられたデータに関連する情報を表示できる。取得された他の同値基準データが音データであればスピーカーからその音を出すこともできる。物ノードを取得する場合も、同様の処理手順になる。属性ノード3に対応づけられた物ノード9が取得される。属性ノード3と物ノード9との対応づけの重み4の値が1.0である。選択された属性ノードのうち、物ノード9と対応づけられている属性ノードと物ノード9との対応づけの重み合計が1.0である。この重みの合計が、前述の条件を満たしているので物ノード9が選択される。このように、一つの属性だけで条件を満たしてもよい。重みを合計し、条件を満たすかどうかを判断する処理は、同値基準データと属性ノードの場合と同様である。重みの合計が条件を満たさない場合は、物ノードは選択されない。物ノード9が選択されると、物ノード9に対応づけられた属性ノードのどれでも選択できる。このように、与えられたデータにより物ノードを選択することにより、物を認識する。認識された物に対応づけられた他の属性ノード選択し、その属性ノードに対応づけられた同値基準データを表示装置に表示することもできる。なお、属性ノードあるいは属性を取得するとは、その属性ノードあるいは属性の属性識別子を取得することである。属性ノードあるいは属性を選択するとは、その属性ノードあるいは属性の属性識別子を選択することである。物ノードおよび物についても同様である。属性識別子および物識別子は、同値基準データと比較されない。属性識別子は、属性および属性ノードを一意に識別するだけである。物識別子は、物および物ノードを一意に識別するだけである。同値基準データは、同値基準データそのものであってもよいし、同値基準データへのポインタであってもよい。さらに、重みの使い方の例を説明する。属性ノード3に対応づけられる同値基準データである識別データ花言葉と属性3の関連性の強さを表わす重み以下重みと略記するは0.4である。情熱の重みは0.4である。赤の重みは0.4である。ばらの重みは1.0である。識別データ花言葉、赤、情熱だけが与えられたとする。これらの3つの識別データと同じ同値基準データである識別データが、属性ノード3に対応づけられているので、3つの同値基準データの重みを合計する。0.4と0.4と0.4を合計すると1.2になる。この重みの合計値が、前述の条件を満たす場合だけ、対応付けられた属性ノード13を選択する。合計値が1.2であり1以上なので、前述の条件を満たす。それで、属性ノード3を選択する。識別データ花言葉、赤だけが与えられた場合、重みの合計値は、0.8なので条件を満たさない。そのため、属性ノード3を選択しない。識別データばらだけが入力された場合、重みの合計は1である。前述の条件を満たすので、属性ノード3を選択する。属性ノード7に対応づけられた特徴データ5についても同様である。このように重みを利用すると、識別データまたは特徴データを属性ノードに対応付けるだけで、論理式を記述しないで論理式を表現し論理演算が行える。図1の論理式は、次のようになる。ばらOR花言葉AND赤AND情熱OR[ばらの画像データ]言い換えると、各属性ノードについて条件を満たす同値基準データの組み合わせのうち、その同値基準データの組み合わせからどの同値基準データを除いても条件を満たさなくなる組み合わせを選び出す。極小の組み合わせを選び出す。その極小の同値基準データの組をANDで連結し、ANDで連結された極小の同値基準データの組みを、ORで連結して論理式を生成する。もちろん、この論理式をブール代数で変形して別の論理式にすることもできる。このANDで連結された同値基準データ、たとえば花言葉と赤と情熱が選択されると、属性ノード3が選択できる。属性ノード3が選択されると、属性ノード3に対応づけられた同値基準データ全てを選択できる。前述の極小の同値基準データの組みの少なくとも一つが選択されると、対応づけられた属性ノードが選択できる。属性ノードが選択されるだけで、その属性ノードに対応づけられた全ての同値基準データを常に選択できる。属性ノードが選択されるだけで、その属性ノードに対応づけられた全ての同値基準データは常に真である。その属性ノードとその属性ノードに対応づけられた同値基準データの極小の組み合わせとは、同値である。同値基準データである識別データ赤と属性ノード3との対応づけの重みを0.6に変更したとする。すると、赤と属性ノード3の重みと情熱と属性ノード3の重みを合計すると1.0になり、前述の条件を満たす。同様に、赤と花言葉でも重みの合計が1.0になり、前述の条件を満たす。そのため、図1の論理式は、次のように変わる。ばらOR赤AND情花言葉OR赤AND情熱OR[ばらの画像データ重みを変えることによって表現している論理演算式を変えるだけでなく、個々の同値基準データが論理演算の結果に影響する度合いを、重みの変化によって変えることができる。ひとつの同値基準データ全体がひとつの論理変数であり、ひとつの同値基準データ全体がひとつの属性ノードに対応づけられている。同値基準データと属性ノードとの対応づけは一種類だけで、その対応づけに一種類の重みが対応づけられる。同値基準データと属性ノードとの対応づけが変わらなくても、重みを変更すると論理式が変わる。従来の記号論理は、赤であれば0赤でなければ1というように、ふたつの値しかない2値論理である。図1の例では、赤であれば重みが0.4であったり、0.6であったりする。ある属性ノードについて重みを合計し、同値基準データを総合的に判断してその属性ノードを選択するかどうかを決定する。ニューラルネットワークのように重みと同値基準データとの積を合計するのではない。図1は、同値基準データを総合的に判断する論理式を意味し、同値基準データを総合的に判断する論理演算、検索、および推論を行う。同値基準データと属性ノードとの対応づけについて説明したが、属性ノードと物ノードとの対応付け及び物ノードと物ノードとの対応付けについても同様である。このように対応づけられた同値基準データ、属性ノード、及び物ノードは、物がどのような属性を持ち、その属性がどのような同値基準データを持つかという情報を蓄積した知識ベースになる。本願発明の論理演算システムは、この知識ベースに対して、論理演算、検索、及び推論を行う。なお、重みは数値に限らない。アルファベットのような記号でもよい。しかし、数値であれば容易に合計できる。前述の条件は、閾値以上だけに限られない。あらかじめ定められた範囲に含まれるかどうかでもよいし、閾値未満、閾値以下などでもよい。これらに限定されない。合計という言葉を使ったが、単に数値の加算を意味するのではない。重みを総合して条件を満たすかどうか判断する。あるいは、重みを合わせて条件を満たすかどうか判断する。重みをそのまま使わずに、重みを変換してもよい。たとえば、指数関数や対数関数で変換してもよい。識別データの重みは1.5倍してから加算してもよい。重みを正の値に限定し、重みを掛け算して合計を求めてもよい。1より小さい重みがあると、重みを合計した結果は小さくなる。1より大きい重みがあると、重みを合計した結果は大きくなる。合計の方法はこれらに限定されない。前述のように、同値基準データ同士の依存関係の有無に関係なく、重みを合計する。属性ノード同士の依存関係の有無に関係なく重みを合計する。ベイジアンネットワークでは、依存関係がある事象同士についてだけ、それらの確率を合わせることができる。前述のように、与えられたデータと同値基準データとを比較し、同じと判断した場合だけ、その同値基準データと属性ノードとの対応づけの重みが、その属性ノードについて合計される。ニューラルネットワークでは、与えられたデータと同値基準データとの比較を行わないで、入力データの値と重みとの積が合計される。なお、複数の属性ノードが同時に選択されることもある。対応づけられた属性ノードと物ノードとの間の関連性の強さを表わす重みを持ってもよい。図2は、図1から特徴データと識別データを省略し、新たな属性ノード1、11を追加した図である。属性ノード3と物ノード9との関連性の強さを表わす重み4の値は、1.0である。属性ノード1と物ノード9との重み12の値は0.5である。属性ノード11と物ノード9との重み13の値は0.5である。属性ノード7と物ノード9との重み8の値は1.0である。たとえば、属性ノード1と11が選択されるとする。物ノード9について、それらの重みの合計は、1.0になる。閾値が1だとすると、閾値以上という条件を満たす。その場合、対応づけられた物ノード9が選択される。属性ノード3が選択されると、属性ノード3と物ノード9との重み4の値は、1.0である。重みが閾値以上なので物ノード9が選択される。このように、重みを利用すると、属性ノードと物ノードを対応付けるだけで、論理式を記述しないで論理演算が行える。上述の処理は、以下の論理式と同じ意味になる。属性ノード3OR属性ノード10AND属性ノード11OR属性ノード7識別データまたは特徴データと属性ノードとの対応づけで説明したのと同様に、属性ノードと物ノードの対応付けでも、2値論理より柔軟な論理演算が行える。重みを合計し、条件を満たすかどうかを判断する処理の流れは、同値基準データと属性ノードの場合と同様である。各物ノードについて条件を満たす属性ノードの組み合わせのうち、その属性ノードの組み合わせからどの属性ノードを除いても条件を満たさなくなる組み合わせを選び出す。条件を満たす極小の組み合わせを選び出す。その極小の属性ノードの組をANDで連結し、ANDで連結された極小の属性ノードの組みを、ORで連結して論理式を生成する。前述の極小の属性ノードの組の少なくとも一つが選択されると、その組に対応づけられた物ノードが選択される。さらに、物ノードが選択されるだけで、その物ノードに対応づけられた全ての属性ノードを常に選択できる。物ノードが選択されるだけで、その物ノードに対応づけられた全ての属性ノードは常に真である。対応づけられた属性ノードの極小の組と物ノードとは、同値である。なお、同時に複数の物ノードが選択されることもある。図3は、物ノードだけを示した図である。属性ノード、識別データ、及び特徴データは省略している。図3のように、ある物ノードと別の物ノードとを対応づけることができる。対応づけによってある物ノードと別の物ノードの間の関連性を表わすことができる。対応づけられたある物ノードと別の物ノード間の関連性の強さを表わす重みを持ってもよい。同値基準データである識別データまたは特徴データが属性ノードと対応づけられている場合のように、ある物ノードが他の物ノードと対応づけられている場合、重みを総合的に判断して、その物ノードを選択するかどうかを判断できる。物ノード9と物ノード14が選択されたとする。物ノード9と物ノード15との重みは、0.9である。物ノード14と物ノード15との重みは、0.7である。ふたつの重みを合計すると、1.6になる。物ノード15について、重みの合計が前述の条件を満たすので、物ノード15を選択する。重みを合計し、条件を満たすかどうかを判断する処理の流れは、同値基準データと属性ノードの場合と同様である。物ノード15と9との間の重み16の値は、0.9である。物ノード15と14との間の重み17の値は、0.7である。たとえば重みの値が最も大きい物ノードを選択する条件の場合、物ノード15から物ノード9を選択することになる。物ノードに対応づけられた属性ノードを取得する場合も、同様に重みを用いることができる。属性ノードに対応付けられた同値基準データである識別データまたは特徴データを取得する場合も、同様に重みを用いることができる。なお、重みの設定をしない場合、既定の値を自動的に設定してもよい。判断条件を満たす値を自動的に設定するようにしてもよい。重みが設定されていない場合、規定値が設定されていると見なしてもよい。条件を満たす値を規定値としてもよい。このようにすると、重みを設定しない場合は必ず条件を満たす。図6は、本発明の一実施例に係わる論理演算システムのデータ構造を示す図である。全ての属性ノードは、同値基準データを持つという同じ関係を表わしている。属性ノードによって異なる関係を表わさない。属性ノードが表す関係は、その属性ノードに対応づけられた同値基準データおよび属性ノードとは無関係である。全ての属性ノードは同じ関係を表すため、属性ノードが表す関係で同値識別データを区別しない。前記属性ノードの属性識別子と前記同値基準データとの対応づけは、一つの前記属性識別子について、1種類だけである。なお、物ノード及び属性ノードは、概念上のノードである。1つの物ノードに対応づけられる数に上限があり、その上限を超えて対応づけをする場合、物理的には、複数の物ノードが同じ物識別子を持ち、概念上の物ノードの対応づけを前記複数の物理的な物ノードで表す場合がある。この場合も、概念上、一つの物ノードとみなす。属性ノードについても同様である。全ての物ノードは、持つという同じ関係を表わしている。物ノードが表す関係は、その物ノードに対応づけられた属性ノードおよび同値基準データとは無関係である。全ての物ノードは同じ関係を表すため、物ノードが表す関係でその物ノードに対応づけられた属性ノード及び同値基準データを区別しない。物ノードと属性ノードとの対応づけは、一種類だけである。属性ノードと同値基準データとの対応づけは、1種類だけである。つまり、物識別子と属性識別子との対応づけは1種類だけであり、属性識別子と同値基準データとの対応づけは一種類だけである。同値基準データは、1つの属性ノードを介して物ノードに対応づけられている。そして、物ノード同士が直接対応づけられ、対応づけられた物と物の関係を表す。属性ノードは、概念あるいは意味の単位になる。属性ノードに対応づけられた同値基準データである特徴データが、意味または概念の実態である。または、属性ノードに対応づけられた同値基準データである識別データが、意味または概念を指し示す言葉になる。そして、属性ノードが物ノードに対応づけることによって、物ノードが持つ意味または概念が定まる。1つの属性ノードに対応づけられる同値基準データ同士は、依存関係を持たなくてよい。同値基準データ同士の依存関係の有無に関係なく重みを合計する。1つの物ノードに対応づけられる属性ノード同士は、依存関係がなくてもよい。属性ノード間の依存関係の有無に関係なく重みを合計する。1つの物ノードとその物ノードに対応づけられた属性ノードについて、前述の条件を満たす属性ノードの組が選択されるだけで、対応づけられた物ノードを選択できる。かつ、物ノードが選択されるだけで、対応づけられた属性ノードのどれでも無条件に選択できる。双方向の対応づけである。必ず双方向に選択できる。1つの方向に選択できれば、必ず逆方向にも選択できる。ある物ノードについて、属性ノードの重みの合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、その物ノードを選択できる。物ノードが選択されるだけで、常にその物ノードとその物ノードに対応づけられた全ての属性ノードが選択できる。1つの重みだけで前述の条件を満たす場合、重みを合計する処理、及びその合計が条件を満たすかどうかを判断処理は不要になる。