| 研究概要 |
9.事例ベース推論方式は,経験的知識として過去の事例を蓄積し、現在の問題を解決するのに,その問題に一番似通った過去の事例を探してきて,それを用いて類推により問題を解く推論手法である。この事例ベース推論により、プラントの事故、故障事例に対する知的検索、推論システムを構築した。プラントの事故は、同じような原因で繰り返し起こっている。それは、過去に起こった同じような事故事例を解析することにより防止できる場合が多い。本研究で行った研究成果をまとめると次のようになる。
(1)まず類似事例を致序だてて蓄積整理するための事例ベースメモリを開発し,さらにその上で高速に類似事例を検索するアルゴリズムも提案した。(2)過去に起こったプラントの事故事例を解析し、そのフロー構造(物流、エネルギー流、情報、シグナル)をネットワーク表現し、また人間のオペレータの操作、誤操作もパターン化して表現する。そのフロー構造、操作パターンの代表的な型をテンプレート化し、それにより事例を類別した。計算機上で、そのテンプレートの類似性により、分類樹状に事例ベースを構築できるので,事例の整理や検索を効率的に行えるようになった。(3)上記の事例ベース診断システムを,プラントの故障シミュレータに対して用い,どの程度の診断性能が得られるかを調べた。また,診断性能を上げるためには,どのような事例を集めれば良いかの事例収集戦略もまとめることができた。(4)類似の診断事例を検索した後,その診断事例の診断プロセスを抽出し,現在の診断に応用するための,診断プロセス抽出,変形システムを構築した。また,どのような診断プロセスがあるか,その変形にはどのようなパターンがあるかを調べた。
本研究の目的は、単なるキーワードによる検索でなく問題構造の類似性により検索し、さらに類推を行うシステムを構築することにあったが、そのようなシステムを構築しその有用性を検証することができた。
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