A Proposal for Case-Based Transformation from Qual-itative to Quantitative Knowledge

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  • 事例に基づく定性的知識から定量的知識への変換手法の検討

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障害診断では、領域専門家の知識が「もし属性Xの値が大きく、属性Yの値が普通ならば、故障Aが考えられる」等のように、定性的に表現され蓄積されている場合が多い。この定性的知識を直接利用して診断を行なうためのシステムは、一般に図1に示す構成をとる。定量的知識は、診断対象からの定量値を定性値に変換する写像関数と、与えられた定性値から故障原因を出力する定性的知識とを直列に組み合わせて構成する。図1の構成の下で、診断事例に基づいて定量的知識を最適化する方式としては、以下の方式が考えられる。(1)写像関数を固定し、定性的知識を最適化する(2)定性的知識を固定し、写像関数を最適化する(1)は、観測値が定常確率過程となるプロセス診断のように、一旦適切な写像関数を求めた後はその修正の必要がない場合に適した方式であり、これに属する具体的手法としては、定性シミュレーションの結果と現実が合致するよう定性モデルを修正する手法等が提案されている.(2)は、観測値が非定常確率過程となる通信路の診断のように、一旦信頼性の高い定性的知識を得た後はその知識を修正する必要がない場合に適した方式である。しかし、定量値を定性的知識が必要とする粒度の定性値へ変換する写像関数を最適化するための具体的手法はこれまでほとんど検討されておらず、応用事例についても報告されていない。(2)の診断事例に基づく写像関数の最適化方式は、写像関数が診断事例に矛盾しないための制約条件を導出する問題と、導出した制約条件下での写像関数の最適設計問題とに分けることができる。本稿では、対象とする写像関数について述べ、写像関数の制約条件の導出問題を定式化する。次に、同制約条件の下で写像関数を設計するため、エントロピーを用いた評価関数を提案する。

Journal

  • 全国大会講演論文集

    全国大会講演論文集 第47回 (人工知能及び認知科学), 25-26, 1993-09-27

    情報処理学会

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