建築物安全度査定システムSPERIL-IIとその推論制御
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概要
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SPERIL-II is an expert system for damage assessment of existing structures. It was proposed to assess general damage of existing structures from inspection data following human expert's method. There are three problems in developing an expert system for damage assessment of existing structure, and SPERIL-II gives us solutions for them. The frst problem is that there exist situations where the available information is inexact or imprecise in the structural engineering practice. Fuzzy sets as developed by Zadeh and others may be used to represent such imprecise data, and are often convenient to represent the intuition of human expert. The second problem is concerned with the certainty factors introduced in the inference rules. Therefore, an inexact reasoning is necessary to treat the fuzzy sets with certainty, factors. The inexact reasoning in SPERIL-II uses Dempster and Shafer's theory to combine the fuzzy information. The last problem is that the process of damage assessment is often complex. There are the fllowing subgoals in the damage assessment : causes of damage, damageabilities of the structural elements, global damageability and the safety of the entire structure. Many factors for the structure such as material, condition and purpose of the structure should be used. Many inference rules have to be prepared corresponding to the subgoals and all the factors, which may be grouped accordingly. To select the suitable inference rule groups, metarules are used in SPERIL-II. Both the inference rules and the metarules are represented in logic form like Prolog in which certainty factors may be used. To represent explicitly the inference control in the metarules, both the predicates for tests and the functions for actions are described in the premise like the recursive transition network (RTN). This enables us to represent the order of goals achieved. The additional ability of the metarules in SPERIL-II is the selection of inference method. This makes it possible to construct flexibly a suitable rule-based system, and to make a hierarchy of rule groups for contextual inference.
- 社団法人人工知能学会の論文
- 1986-09-01
著者
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