| 研究概要 |
1.反応設計支援システムの基本的手法
エキスパートシステムにおける最大の問題は知識の獲得である。本研究は反応データベースから知識を自動抽出することによる方法を基本としている。反データは個別の外延データと、包括的,内包データのレベルが複雑に階層化されているので、データベースの設計が従来の方法では困難であった。本研究ではこのような識別レベルの変動に耐えられるとともに、システムがデータを管理できるために次のような構成とした。データ記述は操作し易い関係形式を拡張して入れ子関係を許すものとする。関係間および属性間の意味的関係はフレームとして記述する。概念および用語とその定義はオブジェクトとして扱うことにした。
2.進化型データモデルの設計と実現
上記の考え方にもとづくモデルを進化型データモデルと名づけ、PC9801上のTLC-LISPでプログラムすることでシステムの設計を行い実装、テストを行った。データの表現,記憶,問合せに関しては外部仕様としては従来型関係形式のもので実現できた。データ構造、属性継承を含む意味関係および推論操作はフレームによって実現できた。関係の持つ属性値のみでなく、属性名のチェックとか、関係の集合、フレームの集合、各種の操作に対応するメッセージなどはオブジェクトとして実現できた。
3.反応設計支援システムの評価と課題
現在のシステムはパーソナルコンピュータに実現したが機能的には設計通りのものが実現できたが、容量と速度は実用には程遠いので、大型システムへの移植を検討中である。また実用システムとしては、データの集積と、自動抽出された知識ベースが必要であるがこの点についても課題を明らかにし、一応の見通しが得られた。
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