| 研究課題/領域番号 |
62460082
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
臼井 英治 東京工業大学, 工学部, 教授 (20016299)
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| 研究分担者 |
笹原 弘之 東京工業大学, 工学部, 助手 (00205882)
松村 隆 東京工業大学, 工学部, 助手 (20199855)
帯川 利之 東京工業大学, 工学部, 助教授 (70134830)
井原 透 中央大学, 理工学部, 助教授 (80134831)
白樫 高洋 東京工業大学, 工学部, 教授 (50016440)
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| キーワード | エキスパ-トシステム / デ-タベ-ス / 知識ベ-ス / 学習機能 / 推論説明機能 |
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| 研究概要 |
本年度は最適切削条件選定のためのエキスパ-トシステム構築について、前年度までに開発したシステムの連結と稼動を実現し、デ-タベ-スと知識ベ-スの管理機能の充実を図った。具体的には数値デ-タと述語表現知識の新登録、変更、削除を自動的に行なう「学習機能」と、学習過程においてシステムの推論過程の妥当性検証を行なうための、「推論説明機能」の完備を行なった。もちろん、「推論説明機能」は上述の目的以外にシステム使用者に対して本システムの実行状況を提示し、システムの信頼性を示すものである。
「学習機能」については前年度で切削トラブル発生の判断について線形評価関数を作成したので、本年度は切削実験を行ない事例学習により評価関数の重み係数を自動修正する機能を付加した。述語表現知識については各知識に重み付けを行ない、各種加工事例について推論結果と実際の切削デ-タとの照合により、重み係数の修正を行なった。「推論説明機能」についてはシステムの推論過程において使用した知識とその時の判断、重み付けを逐次出力することができる。またこれらの判断に対し本研究では切削理論アルゴリズムを用いて解析的に切削トラブルを評価し、これにもとづいた推論を行なっているので、この時のシミュレ-ションもグラフィクスによって提示する。以上の機能を完備し種々の切削作業に対して自動学習機能を含めた全体システムを稼動させ、システムの実用性について評価した。その結果デ-タベ-スが充実し、線形評価関数、述語表現知識について学習が十分な場合、本システムの推論は良好に作動することが確められた。また線形評価関数の学習については、学習事例の数によってその効果が変化し、事例数が多いほど精度の高い予測と判断が実現できることを確認した。
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