永続データをサポートする実時間推論シェル
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概要
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本論文では, 網管理等の分野でのエキスパートシステム(ES)への適用を目的として, 網から発生するアラーム等の外界の変化に実時間で応答可能で, かつデータベース上の大量のデータを用いて推論できる推論シェルの実装と評価について論じる.最良優先探索に基づくマッチングアルゴリズムLEAPSに外界の変化を実時間で取り込む拡張を行い, マッチングアルゴリズムとして組み込んだ.また, データをデータベース上に永続的に格納し, その永続データを主記憶上の非永続データと区別なく推論可能とした.評価の結果, 実時間で外界の変化が推論に反映でき, また永続的なデータに対する推論は, マッチング処理で非永続データの場合に比べて1/10〜1/50程度の性能で実現でき, 汎用のデータベース管理システム(DBMS)にデータを格納しESからSQL等でアクセスして推論する従来の方式と比較して, 数倍から数十倍高速であった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-04-01
著者
-
鈴木 健二
電気通信大学
-
小野 智弘
KDDI研究所
-
西山 智
KDDI研究所
-
小花 貞夫
Kddi株式会社
-
小花 貞夫
(株)kdd研究所
-
小花 貞夫
国際電信電話株式会社研究所
-
鈴木 健二
(株)アドバンスト・コミュニケーションズ
-
西山 智
(株)KDDI研究所
-
西山 智
(株)kdd研究所
-
西山 智
国際電信電話株式会社 上福岡研究所
-
小野 智弘
(株)KDDI研究所
-
鈴木 健二
電気通信大学大学院
-
鈴木 建二
(株)kdd研究所
-
小花 貞夫
国際電気通信基礎技術研究所:適応コミュニケーション研究所
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