深い知識に基づく知識コンパイラの評価
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概要
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筆者らはタスクドメインを機械の故障診断に限定して,ドメインモデルに相当する4種類の深い知識(対象知識,物理原理,解釈知識,制御知識)と,タスク(故障)モデルに相当する深い知識(故障メカニズム用汎化知識)を整理することにより,これら5種類の深い知識から複合起因事象(一つの起因事象から始まった事故シーケンスによって,他の起因事象が誘起されるケース)まで取り扱える故障木を自動生成する知識コンパイラ([1]の知識コンパイラと区別するために以下KCIIと略記する)を開発してきた。本稿ではKCIIが自動生成した故障木と専門家の作成した故障木を比較することによりKCIIの評価を行い,その有意性と限界について検討すると共に,KCIIの推論停止条件と故障対策案の提示との関連について考察する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1988-09-12
著者
-
溝口 理一郎
大阪大学産業科学研究所
-
野村 康雄
関西大学システム理工学部
-
山口 高平
大阪大学産業科学研究所
-
角所 収
大阪大学産業科学研究所
-
野村 康雄
関西大学工学部
-
小澤 稔弘
NTTデータ通信(株)
-
小澤 稔弘
関西大学工学部
-
野村 康雄
関西大学 工学部
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