pdf無料ダウンロード    ---無料ダウンロード電子書籍

第2章プロダクションシステム

第２章プロダクションシステム

2.1 プロダクションシステムの構造

2.2 WHYとHOW

2.3 あいまい推論





プロダクションシステムの構造

推論エンジン

知識ベース

作業領域





・作業領域

データ(事実の集合，

仮説(目標などを格納する．





・知識ベース

ルールを蓄積する．

[ルールの形式]

If

条件文1

条件文2

．

Then実行文1

実行文2





・推論エンジン

知識ベース中のルールを用いて

作業領域へのデータの追加，

削除，修正を行い，最終的に

結論を得る．





前向き推論

（認識行動サイクル）

Step 1照合(matching

作業領域内のデータに満足される条件部を

もつルールの集合(競合集合を求める．

Step 2競合解消(conflict resolution

競合集合の中から選択基準に従って，

特定のルールを選択する．

Step 3実行(action

選択されたルールの結論部を実行し，

作業領域の内容を更新する．





ルールの例

R1 If (Xは体毛をもつ)

Then (Xはほ乳動物である)

R5 If (Xはほ乳動物である) ，

(Xは肉を食べる)

Then (Xは肉食動物である)





前向き推論の動作例

知識ベースの内容：教科書

pp.12‑13

作業領域の初期状態：教科書

p.12





推論ネット

どのように推論が行われたのかを

示すネットワーク





推論ネットの例

D1 太郎は体毛をもつ

D2 太郎は鋭い歯をもつ

D3 太郎は鋭い爪をもつ

D4 太郎の体の色は黄褐色である

D5 (太郎は黒い斑点をもつ

D6 太郎は哺乳動物である

D7 太郎は肉食動物である

D8 太郎はチータである

R1

R６

R９





後向き推論

Step 1照合(matching

仮説を結論部にもつルールの集合

(競合集合を求める．OR関係とする．

Step 2ルールの選択(rule selection

競合集合の中から選択基準に従って，

特定のルールを選択する．

Step 3検証(verification

選択されたルールの条件部が作業領域に

満足されれば，OK.されなければ仮説とする





後向き推論の動作例

知識ベースの内容：教科書pp.12‑13

作業領域の初期状態：教科書p.12





ルールベース演えきシステムの

説明機構

なぜ(WHY

どのように(HOW

事

実

結

論

︵

仮

説

︶





あいまい推論

確信度：ある事実に対して，

どれほど信頼性があるかを示すもの





条件部の確信度の計算方法

条件文の確信度のうち最小のもの

[例]

0.9

0.5

1.0

1.0

0.5





結論部の確信度の計算方法

条件部の確信度に減衰要素をかけ算

[例]

0.5

0.4

0.8





複数ルールからの結論の

確信度の統合方法（新）

C12＝C1＋C2－C1×C2

[例]

0.9

0.95

事実

0.5





あいまい推論の動作例

知識ベースの内容：教科書p.21 図2.6(a

確信度をもったルール

作業領域の初期状態：教科書p.21 図2.6(a

確信度をもったデータ

ウエッブサイト:-------http://www.pdffind.com/pdf/scpce/