DE3918789A1

DE3918789A1 - Adaptives kenntnisfolgerungsverfahren und -system

Info

Publication number: DE3918789A1
Application number: DE3918789A
Authority: DE
Inventors: Motohisa Funabashi; Tohru Otokita
Original assignee: Hitachi Ltd; Hitachi Control Systems Inc
Current assignee: Hitachi Ltd; Hitachi Information and Control Systems Inc
Priority date: 1988-06-08
Filing date: 1989-06-08
Publication date: 1989-12-21
Anticipated expiration: 2009-06-09
Also published as: JPH01309101A; DE3918789C2; US5208898A

Description

Die Erfindung bezieht sich auf ein adaptives Kenntnisent scheidungssystem in einem Kenntnisbasissystem, und insbe sondere auf ein adaptives Kenntnisfolgerungsverfahren und ein Kenntnisverarbeitungssystem zur Durchführung dieses Verfahrens zwecks Kenntnisabschätzung, das adaptiv bezüg lich der Folgerung in einem Fall ist, bei dem sich existie rende Regeln auf Primärereignisse beziehen, die nicht mit Bestimmungsmitteln erfaßt werden können oder bei dem ver schiedene Kenntnisposten, die verschiedene und auf ein Ob jekt bezogene Ereignisse und Regeln einschließen, existie ren, wobei sich Kenntnisse überlagern und kontinuierlich bezüglich der Zeit verändern können.

Eine unscharfe Folgerung, unscharfe Teilmengen von zu mes senden Ereignissen und Anwendungen unscharfer Algorithmen wurden bereits im einzelnen in den Artikeln von z. B. L. A. Zadeh, "Outline of a New Approach to the Analysis of Com plex Systems and Decision Processes, IEEE Trans., Vol. SMC-3, Nr. 1, Jan. 1973, Seiten 28 bis 44 und E.H. Mamdani et al., "Application of Fuzzy Algorithms for Control of Simple Dynamic Plant", PROC, IEE, Vol. 121, Nr. 12, Dez. 1974, Seiten 1585 bis 1588 beschrieben.

Beim konventionellen Kenntnisbasissystem erscheinen voll ständig vage primäre Ereignisse, für die keine Bestimmungs mittel wie z. B. Meßeinrichtungen und dergleichen, vorhan den sind, so daß in einem Fall, in welchem eine Regel exi stiert, die auf diese primären Ereignisse verweist, auf grund der Tatsache, daß eine Folgerungsoperation durch An wendung des Wissens hierüber nicht durchgeführt werden kann, die Ausführung der Kenntnisverarbeitung vermieden, übersprungen oder weggelassen wird, um weiterhin eine Fol gerung zu ermöglichen. Alternativ wird zur Abschätzung eine unterschiedliche Kenntnis gebildet, um durch Ausführung der Kenntnisverarbeitung die primären Ereignisse vorherzusagen. Die Ereignisse sind daher adaptiv im Hinblick auf die Fol gerung.

Auch in einem Fall, bei dem eine Mehrzahl von verschiedenen Kenntnisposten in Verbindung mit einem Objekt existiert und es notwendig ist, geeignete Kenntnisposten zur Anwendung im Folgerungsverfahren zu bestimmen, ist es übliche Praxis, daß die Kenntnisposten im voraus eindeutig klassifiziert werden, und zwar aufgrund von Situationen und Fällen, die ähnlich den zuvor beschriebenen sind, und daß eine unter schiedliche Kenntnis gebildet wird, um geeignete Kenntnis posten zur Adaption im Hinblick auf die Folgerung zu beur teilen, um dadurch die adaptive Kenntnis über die Folgerung bestimmen bzw. vorhersagen zu können. Als ein Beispiel, bei dem die Kenntnis nicht klar klassifiziert werden kann und daher die Adaption durch erlaubte Überlappung der Kenntnis durchgeführt wird, sei der Artikel von P. Jackson, "Intro duction to Expert System", Addison Wesley, 1986, Chapter 6, MYCIN: Medical Diagnosis using Production Rules, Seiten 93 bis 106, genannt. Beim MYCIN wird für individuelle Ereig nisse und Regeln, die jeweils als Kenntnis beschrieben wer den, ein Grad oder Anteil eingeführt, der die Unbestimmt heit repräsentiert und der im Bereich von -1,0 bis 1,0 liegt, so daß die Kenntnis im Hinblick auf die Folgerung adaptiert werden kann. Aufgrund des Grades sind sich über lappende Teile zwischen jeweiligen Ereignissen und Regeln erlaubt, die jeweils eine willkürliche Unbestimmtheit auf weisen. Zur Durchführung der Folgerung bezieht sich die Folgerungsmaschine (oder ein geeigneter Mechanismus) auf den Grad eines jeden Ereignisses und einer jeden Regel, so daß Ereignisse, verbunden mit derselben Schlußfolgerung, über eine arithmetische Regel miteinander kombiniert wer den, die vom genannten Grad beeinflußt ist. Es ist damit also auch nach der Folgerung möglich, daß die Ereignisse und Regeln an die Folgerung angepaßt werden, und zwar in einem Zustand, bei dem die Überlappung zwischen den Ereig nissen und Regeln existiert.

Beim Stand der Technik wird aufgrund des Vorhandenseins nur vager primärer Ereignisse, für die keine Bestimmungsmittel vorhanden sind, die Ausführung einer Folgerung aufgrund nicht vorhandener Kenntnis über diese Ereignisse vermieden, wie bereits oben beschrieben. Das bedeutet, daß ein Teil der Kenntnis verloren ist, was zu dem Problem führt, daß der Anwendungsbereich der Kenntnis begrenzt ist, da insbe sondere die Kenntnis unvollständig ist. Andererseits ist es in einem Fall, bei dem eine verschiedene Kenntnis einge führt wird, unerläßlich, eine neue Kenntnis zu konstruie ren. Andererseits sind Überlegungen erforderlich im Hin blick auf die Angemessenheit bzw. Zulänglichkeit der jewei ligen Kenntnisposten, im Hinblick auf die Vollständigkeit sowie im Hinblick auf die Konsistenz der Kenntnis als Ganzes, so daß ein Benutzer eine große Aufgabe zu bewerk stelligen hat. Ist die so eingeführte Kenntnis heterogen für die existierende Kenntnis, wie es z. B. bei einem ma thematischen Modell für eine Regel der Fall ist, so ent steht das Problem, daß die Integrität der Kenntnis verloren geht und diese Operation ungeeignet ist. In einem Fall, bei dem aufgrund der Existenz verschiedener Kenntnisposten, verbunden mit Ereignissen und Regeln eines Objekts, die Kenntnisposten so klassifiziert sind, daß eine adaptive Kenntnis auf der Grundlage der Beurteilung der so erhalte nen Kenntnis vorhergesagt werden kann, tritt ebenfalls ein dem obigen Problem ähnliches Problem auf, wonach z. B. eine verschiedene Kenntnis für die Beurteilung erforderlich ist. Läßt sich andererseits die Kenntnis eine Objekts nicht klar klassifizieren, so ist eine Adaption bzw. Anpassung der Kenntnis unmöglich. Insbesondere in einem Fall, bei dem die Eigenschaften eines Objekts nicht hinreichend bestimmt sind, erscheinen eine Unklarheit und Unbestimmtheit inner halb der Gesamtkenntnis. Sie läßt sich daher nicht klar klassifizieren, so daß sich in vielen Fällen adaptive Kennt nisposten einander überlappen. Darüber hinaus ist die abge schätzte Kenntnis mit einer Verschwommenheit im gewöhnli chen Fall behaftet. In Übereinstimmung mit dem oben be schriebenen MYCIN-Verfahren ist trotz der Existenz der Überlappung als Ergebnis der Einführung des die Unbestimmt heit repräsentierenden Grades der Grad, bezogen auf die Re gel, ein statischer Wert, der ihm zuvor zugeteilt worden ist, so daß er nicht dynamisch verändert werden kann. Für einen Fall, bei dem sich z. B. ein Zustand eines Objekts bezüglich der Zeit in kontinuierlicher Weise ändert, können mehrere daran anzupassende Regeln existieren, wobei sich Werte für die Grade, mit denen die Regeln beaufschlagt wer den, dynamisch und kontinuierlich ändern. In diesem Fall ist jedoch an einem Zwischenpunkt einer Folgerung für den Grad selbst eine Folgerung aufgrund einer externen Eingabe und aufgrund einer verschiedenen Kenntnis erforderlich, so daß es unmöglich ist, die aufeinanderfolgende Akquisition und Erneuerung für die Folgerung aufgrund der eigenen Kenntnis durchzuführen. Die konventionellen Verfahren ein schließlich des MYCIN-Verfahrens sind mit einer Folgerungs maschine oder einem geeigneten Mechanismus ausgestattet, so daß Modifikationen und Rekonstruktionen davon zwecks Gestal tung einer gewünschten Methode nur unter Schwierigkeiten durchführbar sind. Für einen Benutzer ist es insbesondere erforderlich, ein Kenntnisbasissystem aufzusuchen und aus zuwählen, das die Anforderungen erfüllt oder eine derartige Kenntnisbasis zu konstruieren, was einen beträchtlichen Ar beitsaufwand erfordert.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zu schaffen, das in einem Fall angewendet wird, bei dem primä re Ereignisse existieren, für die keine Bestimmungsmittel vorhanden sind, und bei dem eine in Form von Regeln vorhan dene Kenntnis auf die primären Ereignisse Bezug nimmt, um die Ereignisse abzuschätzen und vorherzusagen, und zwar un ter Verwendung derselben Kenntnis, so daß es möglich ist, die Kenntnis an die Folgerung anzupassen.

Bin anderes Ziel der Erfindung besteht in der Schaffung ei nes Verfahrens, das in einem Fall angewendet wird, in dem eine Mehrzahl von verschiedenen Kenntnisposten in Verbin dung mit Ereignissen und Regeln für jeweils eine Aufgabe der Folgerung existieren, derart, daß sich die Kenntnispo sten bei ihrer Adaption an die Folgerung einander überlap pen und sich die angepaßte Kenntnis kontinuierlich bezüg lich der Zeit verändert, um eine angepaßte Kenntnis abzu schätzen oder vorherzusagen.

Weiterhin ist es ein Ziel der Erfindung, ein Kenntnisvor hersagesystem zu schaffen, bei dem es möglich ist, auch wenn primäre und unabhängige Ereignisse existieren, für die keine Bestimmungsmittel vorhanden sind, die Gesamtheit der Kenntnis zu stützen, ohne Verwendung unterschiedlicher Kenntnis zur Abschätzung der Ereignisse, um solche primären Ereignisse und die Regeln zu vermeiden bzw. wegzulassen und um ferner die Angemessenheit, Konsistenz und Integrität der Kenntnis durch Verwendung der Kenntnis zu stützen, die übernommen ist für eine gewöhnliche Folgerung.

Eine andere Aufgabe der Erfindung besteht darin, ein Un schärfefolgerungssystem (fuzzy inference system) zu schaf fen, das den Aufbau eines Kenntnisverarbeitungssystems er leichtert oder in einem Fall zum Einsatz kommt, bei dem ein Objekt On-line und in Echtzeit bearbeitet werden muß, wofür gemessene Werte der Reihe nach in Abhängigkeit der Zeit er halten werden und bei dem sich ein Zustand ebenfalls än dert.

Sodann ist es Ziel der Erfindung, ein Folgerungssystem zu schaffen, bei dem ein Folgerungsteil in einem Kenntnisba sissystem als Objekt und unter Verwendung desselben kon struiert ist, wobei das Kenntnisbasissystem selbst nicht aufgebaut und modifiziert zu werden braucht, das selten ir gendwelche Arbeiten für den Aufbau und für die Modifikation daran erfordert, wobei seine Modifikation und Rekonstruk tion leicht durchzuführen ist, wenn das Kenntnisbasissystem erst einmal kreiert ist.

Die oben genannten Aufgaben werden durch die nachfolgenden technologischen Einrichtungen gelöst.

Ereignisse, die Kenntnis über ein Objekt repräsentieren, werden mit Regeln, die ebenfalls Kenntnis repräsentieren, kombiniert, um eine Kombinationsbeziehung aufzustellen. Zu sätzlich lassen sich der Inhalt und der Wert eines jeden Ereignisses durch einen beliebigen bzw. willkürlichen Grad ausdrücken, ähnlich wie im Fall des MYCIN-Verfahrens. Bei einer gewöhnlichen Folgerung, z. B. in einem Fall, bei dem Ausgänge abzuleiten sind, wenn alle Eingänge anliegen, wird eine Folgerung sequentiell durchgeführt in Übereinstimmung mit den Inhalten der Eingänge, der mit ihnen verbundenen Regeln und der zwischen ihnen vorhandenen Kombinationsbe ziehungen, so daß ein Endresultat ausgegeben wird. Für eine Folgerung bezüglich eines primären Ereignisses, für das keine Bestimmungsmittel vorhanden sind, sowie für eine Fol gerung adaptiver bzw. anpassungsfähiger Regeln ist es üb lich, dieselben Kenntnisse und Beziehungen zu verwenden. Existieren also Ereignisse und Regeln, so bedeutet dies, daß es nur erforderlich ist, Kombinationsbeziehungen zwi schen ihnen in einer umgekehrten Weise zu verwenden und ei nen Vergleich durchzuführen, und zwar zwischen dem Grad, der den Inhalt repräsentiert, und dem Wert des momentanen Zustands eines jeden Ereignisses und einer jeden Regel. In einem Fall, bei dem eine Abschätzung für ein primäres Er eignis durchgeführt wird, das unbekannt ist, jedoch voraus gesetzt bzw. angenommen wird und für das keine Bestimmungs mittel vorhanden sind, wird ein Grad eines anderen bestimm ten Ereignisses der Regel zugeteilt, die einen Bezug zum Ereignis hat, wohingegen dann, wenn eine adaptive Regel vorhergesagt werden soll, die Grade aller betroffenen Er eignisse den Regeln zugeteilt werden. Ein Vergleich erfolgt zwischen den Kombinationsbeziehungen der Regeln und der Grade der Inhalte der momentanen Zustände der Ereignisse, um einen Zustand zu beurteilen, der in Abhängigkeit der Kombinationsbeziehung zwischen einem vorhergesagten Ereig nis und einem anderen Ereignis oder den Kombinationsbezie hungen bezüglich der Regeln, die mit allen Ereignissen ver bunden sind, bestimmt worden ist, so daß sich auf diese Weise der Inhalt, der adaptive Zustand oder der Grad eines jeden Ereignisses abschätzen lassen. Sind Felder oder Be reiche für die Zustände der abgeschätzten Kenntnis und der Grade vorher bekannt, so ist es möglich, die Angemessenheit bzw. Zulänglichkeit zu beurteilen, was bedeutet, daß ein Vergleich mit diesen Feldern oder Bereichen durchgeführt wird, um eine Aussage zu treffen, ob die Felder oder Berei che überschritten werden. Bei Durchführung der oben be schriebenen Operation zu den entsprechenden Zeitpunkten läßt sich die adaptive Kenntnis an dem zugehörigen Punkt vorhersagen. Die obigen technologischen Mittel lassen sich durch Verwendung derselben Mittel erhalten, wenn Über einstimmungen zwischen den adaptiven Zuständen der Regeln und einem primären Ereignis vorhanden sind, das die Wahr scheinlichkeit der Regel repräsentiert, oder für das keine weitere beliebige Bestimmungseinrichtung vorhanden ist. Durch Implementierung der obigen Mittel in einem Kenntnis basissystem als Objekt unter Verwendung des Systems selbst ist es ferner möglich, die Mittel zum System hinzuzufügen, das diese Mittel nicht aufweist, so daß sich auf diese Wei se ein gewünschtes Kenntnisverarbeitungssystem konstruieren läßt.

Die Betriebsweise dieses Systems wird nachfolgend beschrie ben. Soll eine adaptive Kenntnis zu einem beliebigen bzw. willkürlichen Zeitpunkt abgeschätzt werden, so sei angenom men, daß Ereignisse existieren, die jeweils Werte und In halte aufweisen, die durch Meßeinrichtungen oder durch Fol gerungen bzw. Schlußfolgerungen bestimmt worden sind, der art, daß jeder Inhalt konvertiert bzw. umgewandelt oder übersetzt ist, so daß er als ein willkürlicher bzw. belie biger Grad ausgedrückt wird. Andererseits existieren für Regeln, in denen Bedingungen und Schlußfolgerungen auf der Grundlage der jeweiligen Ereignisse beschrieben werden, Kombinationsrelationen, die zuvor zwischen ihnen aufge stellt worden sind. Existiert z. B. in einem Fall die Be dingung "IF Ereignisse A, B, und C sowie Ereignisse A und B gültig, THEN Ereignis C gültig", so existiert eine Bezie hung zwischen A, B und C sowie eine Beziehung zwischen B und C. Sind die Inhalte der Ereignisse A und B bekannt, so wird gewöhnlich der Inhalt des Ereignisses C abgeleitet. Ist in dieser Situation A ein primäres Ereignis, für das keine Bestimmungsmittel vorhanden sind, und ist der Grad für jeden der Inhalte von B und C bekannt, so sind die Wer te der Grade den Relationen zugeteilt, die mit den Regeln verbunden sind, um somit einen Vergleich zwischen den Kom binationsbeziehungen der Regeln zu realisieren. Das bedeu tet, daß eine Folgerung ausgeführt wird durch Bestimmung des Grads von A für die Werte der Grade von B und C und für die Kombinationsrelationen der Regeln, derart, daß der Grad von A bewirkt, daß die Kombinationsrelationen zwischen dem Grad eines jeden Ereignisses und den Regeln befriedigt sind. Umgekehrt gilt dies ebenso für den Fall, bei dem B ein primäres Ereignis ist, für das keine Bestimmungsmittel vorhanden sind. Weiterhin gilt dies auch für die Abschät zung einer Regel, wenn Übereinstimmungen zwischen Ereignis sen, die einen Bezug zum Grad der Adaption der Regeln auf weisen, und einem abzuschätzenden Problem vorhanden sind.

Im folgenden werden die mathematischen Ausdrücke im einzel nen beschrieben, die dem obigen Betrieb zugrundeliegen. Da bei sei angenommen, daß eine Regel "IF A und B THEN C" für die Ereignisse A, B und C existiert und daß B und D als B′ und C′ bekannt sind. Dann wird A wie folgt abgeschätzt:.

In Übereinstimmung mit dem Artikel "Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Processes" (IEEE Irons. on SMC, Vol. SMC-3, Nr. 1, Jan. 1973, Seiten 28 bis 44), geschrieben von L.A. Zadeh, läßt sich die Regel "IF A und B THEN C" wie folgt darstellen:

Hierbei steht μ _x (x) für eine Gradfunktion eines Ereignisses X. Dieser Ausdruck repräsentiert Beziehungen zwischen A, B und C und kann daher wie folgt geschrieben werden:

Wird angenommen, daß die Ereignisse A und B als A′ und B′ bekannt sind, so ist die Schlußfolgerung ein Ereignis C, das als C′ bezeichnet wird. Die Folgerung wird in der nach stehenden Weise ausgeführt:

Das Problem in diesem Fall liegt darin, den Wert A′ für ge gebene Werte von B′ und C′ zu erhalten, was bedeutet, daß die Gleichung dieses Typs gelöst werden muß.

Zum Aufstellen eines Verfahrens zum Lösen der durch den Ausdruck (3) bestimmten Gleichung wird nachfolgend eine Lö sung der Basisgleichung betrachtet. Anhand der folgenden Gleichung soll der Ausdruck X′ ermittelt werden, und zwar bei gegebenem Y′ und gegebenem R(X : Y).

Zu diesem Zweck wird ein Operatur α benutzt, der wie folgt definiert ist:

Mit Hilfe dieses Operators wird dann eine Funktion defi niert.

Unter Verwendung dieser Beziehung läßt sich ein Ausdruck ′ durch die folgende Gleichung definieren:

Dabei befriedigen der Ausdruck

sowie der Ausdruck ′ den Ausdruck

Dabei ist X′ der größte Wert von ′, der die Gleichung X′ _∘ R(X:Y) = Y′ befriedigt. Für die Gleichung (4) existiert ein Fall, bei dem keine Lösung erhalten werden kann. In einer solchen Situation wird entsprechend der Definition gemäß Gleichung (5) der Wert 1 (Eins) zugeteilt, so daß ′ für den größten Wert X′ steht, wie dies der Ausdruck (8) fordert. Obwohl also ein unlösbarer Fall vorhanden ist, de finiert durch den Ausdruck (7), kann doch die Gleichung (4) mit einer Lösung versehen werden. In der Konsequenz läßt sich somit annehmen, daß ′ gleich dem Wert X′ ist (abge schätzter Wert), der in umgekehrter Weise von Y′ erhalten worden ist.

Unter Bezugnahme auf das Verfahren zur Lösung der Gleichung wird nachfolgend eine Lösung der Gleichung repräsentiert, die durch den Ausdruck (3) gegeben ist. Für den Ausdruck (3) läßt sich der folgende Ausdruck in Übereinstimmung mit der Notation des Ausdrucks (1) sowie in Verbindung mit der Gradrelation erhalten:

Hierbei ist μ _A′ _∘ _R(A:C) mit Hilfe des Operators α abge schätzt, um den folgenden Ausdruck zu erhalten:

Durch Verwendung von

liefert das folgende Ergebnis

den abgeschätzten Wert für m _A′ _∘ _R(A:C). Dies ist der Wert

Es ist somit möglich, den abgeschätzten Wert Â′ von A′ zu berechnen, und zwar anhand gegebener Werte von B′ und C′.

In einem Fall, bei dem quantitative Werte für die abge schätzten Ereignisse erforderlich sind, wie in einem Fall, bei dem der Grad anhand der Werte berechnet wird, ist es nur erforderlich, Werte vom Grad zu gewinnen. Liegen zu sätzlich der Grad und die quantitativen Werte jenseits ei nes vorbestimmten Bereichs oder einer Region, die vorher eingestellt worden sind, so werden eine Warnung oder ein Hinweis ausgegeben, etwa unter Verwendung einer Mitteilung, so daß erforderlichenfalls eine Beurteilung angefordert wird, um die Angemessenheit bzw. Zulänglichkeit in Betracht zu ziehen.

Unter Berücksichtigung der obigen Maßnahmen lassen sich die gewöhnliche Folgerung und Abschätzung durch Verwendung der Kenntnis durchführen. Es ist daher möglich, die Unvollstän digkeit der Kenntnis zu verhindern, die ansonsten durch Nichtberücksichtigung oder Auslassen von Kenntnis entstehen würde. Darüber hinaus braucht sich der Benutzer nicht um die Angemessenheit bzw. Zulänglichkeit, die Vollständigkeit und eine Konsistenz der Kenntnis in Verbindung mit der Ein führung einer verschiedenen Kenntnis zu kümmern, so daß die Arbeit des Benutzers relativ einfach ist. Die Integrität bzw. Vollständigkeit der Kenntnis (knowledge) wird davon nicht betroffen. Darüber hinaus ist das Verfahren, das zur Abschätzung eines Ereignisses verwendet wird, auch anwend bar für die Abschätzung adaptiver Regeln. Das Folgern von Ereignissen und Regeln läßt sich in einfacher Weise durch führen, und zwar mit vollständig ähnlichen technologischen Mitteln, wie oben beschrieben, und insbesondere in ähnli cher Situation, und zwar durch eine auf die Kenntnis (know ledge) bezogene Folgerung bzw. Schlußfolgerung (inference). Da die oben beschriebene Technologie in einem existierenden Kenntnisbasissystem vorhanden ist, läßt sich das gewünschte System in einfacher Weise konstruieren, und zwar unter ver minderter Arbeitsbelastung des Benutzers.

Die Erfindung wird nachfolgend unter Bezugnahme auf die Zeichnung näher beschrieben. Es zeigen:

Fig. 1 eine schematische Darstellung eines Gesamtaufbaus eines Ausführungsbeispiels nach der Erfindung,

Fig. 2 eine schematische Darstellung eines Kenntnisbasis systems,

Fig. 3 ein Objektdatenformat,

Fig. 4 ein Regelformat,

Fig. 5 bis 7 graphische Darstellungen von Funktionen für das Ausführungsbeispiel,

Fig. 8 eine Regeltabelle für das Ausführungsbeispiel,

Fig. 9 eine Regeltabelle, die mit Fig. 8 assoziiert ist,

Fig. 10 und 11 Diagramme mit Objektdaten für gemessene Da ten beim vorherigen Betrieb,

Fig. 12 bis 14 Diagramne mit Objektdaten für gemessene Da ten beim gegenwärtigen Betrieb,

Fig. 15 ein Beispiel von Abschätzregeln,

Fig. 16 eine Regeltabelle, die nach der Abschätzung erhal ten worden ist,

Fig. 17 ein Diagramm mit objektiven Daten des gegenwärti gen konservierten Volumens nach der Abschätzung,

Fig. 18 Abschätzregeln,

Fig. 19 eine Regeltabelle nach der Abschätzung,

Fig. 20 ein schematisches Diagramm mit Abschätzobjektdaten nach der Abschätzung,

Fig. 21 eine graphische Darstellung einer Konzentrations funktion für die Umwandlung zwecks Erhaltung eines festen Werts, und

Fig. 22 Abschätzwert-Objektdaten nach der Umwandlung.

Unter Bezugnahme auf die Zeichnung wird nun ein Ausfüh rungsbeispiel der Erfindung im einzelnen beschrieben.

Gegenstand dieses Ausführungsbeispiels ist ein Kenntnisver arbeitungssystem, bei dem dann, wenn ein Material durch ein Leiterrohr mit einer willkürlichen Länge hindurchströmt, die Menge des Flusses oder eine Flußrate, eine Geschwindig keit des Flusses im Leiter und eine Konzentration des flie ßenden bzw. strömenden Materials gemessen werden, um eine Konzentration vorherzusagen, die sich in der Zukunft ein stellen soll. Die Fig. 1 zeigt den Gesamtaufbau dieses Sy stems, das ein Kenntnisverarbeitungssystem für dieses Bei spiel, Sensoren 2, 3 und 4 zur Messung von Objekten dieses Beispiels, insbesondere einen Flußvolumensensor 2, einen Flußgeschwindigkeitssensor 3 und einen Konzentrationssensor 4 sowie ferner einen Leiter 5 enthält. Diese Sensoren 2 bis 4 führen Messungen im Online-Betrieb durch, und zwar bei einem vorbestimmten Zeitintervall.

Die Fig. 2 zeigt einen Aufbau eines Kenntnisbasissystems für dieses Beispiel, das einen Folgerungsmechanismus oder eine Folgerungsmaschine 21 innerhalb des Systems enthält. Die Folgerungsmaschine 21 weist ein Folgerungsverhalten vom Vorrück- oder Voreil-Typ (proceed or advance type) auf, wo bei ein Ereignis durch Objektdaten repräsentiert wird, wäh rend eine Regel in Form von IF . . . THEN . . . ausgedrückt wird, derart, daß ein Zustand des IF-Teils mit den Objekt daten kollationiert wird, um eine Schlußfolgerung des THEN- Teils auszuführen. Die Bezugszeichen 22, 23 und 24 stehen jeweils für eine Gruppe von Objektdaten, eine Gruppe von Regeln und eine Gruppe von Prozeduren für die Umwandlung bzw. Konvertierung eines gemessenen Wertes, um die resul tierenden Werte zu den Objektdaten zu setzen.

Die Fig. 3 und 4 zeigen Formate zum Ausdrücken von Objekt daten und Regeln im Kenntnisbasissystem nach diesem Bei spiel. Ein Objektdatenname gibt einen individuellen Namen an, der ein willkürliches Ereignis repräsentiert. Im nach folgenden werden Attribute und Posten (Items), die durch eine Gerade und ihre Werte bestimmt sind, durch Verwendung einer Kombination aus einem Spaltennamen und einem Spalten wert repräsentiert. Eine Regel besitzt ebenfalls einen in dividuellen Regelnamen. In einem IF-Teil wird eine Bedin gung in einem mit den Objektdaten übereinstimmenden Format beschrieben, derart, daß ein Spaltenname und ein Spalten wert durch Verwendung eines Relationsoperators (=, <, <) miteinander verbunden sind. In einem THEN-Teil werden ein Operator und/oder eine Prozedur als eine Schlußfolgerung beschrieben, die ausgeführt wird, wenn die Bedingung er füllt ist, so daß verschiedene Prozeduren als Funktionsna men in der Gruppe der Prozeduren 24 in Fig. 2 gehalten bzw. zurückgehalten werden. Auf der Grundlage des obigen Aufbaus wird nachfolgend der Betrieb dieses Beispiels im einzelnen beschrieben.

Zunächst wird das Problem dieses Beispiels genauer erläu tert. Dabei sei angenommen, daß die Flußmenge Q, die durch den Leiter 5 zu einem beliebigen Zeitpunkt hindurchtritt, durch Q(t), die Flußgeschwindigkeit oder Geschwindigkeit V des fließenden Materials, das durch den Leiter hindurchbe wegt wird oder durch diesen hindurch diffundiert, durch V(t) und eine Konzentration C des strömenden Materials an einem beliebigen Punkt des Leiters durch C(t) repräsentiert werden, und daß diese Größen während eines vorbestimmten Zeitintervalls gemessen werden. Eine Konzentration C(t+1) im nächsten Zeitpunkt soll sequentiell vorhergesagt werden, und zwar in Übereinstimmung mit Regeln, die Beziehungen zwischen Q, V und C als Einzelpunkt-Informationsposten re präsentieren. Der Wert wird unter Berücksichtigung seiner Ungenauigkeit und Unbestimmtheit in einem Grad umgewandelt, der mit der Zustandsmenge verbunden ist, und zwar mit Hilfe von Funktionen, die in den Fig. 5 bis 7 gezeigt sind.

Die Fig. 5 zeigt Beziehungen von großen und kleinen Werten des Flußvolumens Q, während die Fig. 6 ein Graph zur Dar stellung der Beziehung hoher (großer) und niedriger (klei ner) Werte der Flußgeschwindigkeit V ist. Dagegen zeigt die Fig. 7 eine Beziehung von großen, mittleren und kleinen Werten der Konzentration C. In diesen Darstellungen reprä sentiert jeweils die Abszisse die gemessenen Werte, während auf der jeweiligen Ordinate der Grad dargestellt ist, aus gedrückt durch reelle Zahlen im Bereich von 0,0 bis 1,0, so daß ein Wert auf der Ordinate, bei dem der gemessene Wert die zugehörige Funktion schneidet, einen Grad repräsen tiert. Zunächst lassen sich die Beziehungen zwischen Q, V und C, die unter den obigen Bedingungen bestimmt worden sind, durch mehrere Regeltabellen ausdrücken, die mit einem Zustand des Objekts in diesem Ausführungsbeispiel verknüpft sind, wie die Fig. 8 zeigt. Beispielsweise gibt die oberste Zeile in Fig. 8 an, daß dann, wenn Q und V zu einem belie bigen Zeitpunkt groß sind, C zum nächsten Zeitpunkt eben falls groß ist. Sind also Q(t) und V(t) jeweils groß, so ist auch C(t+1) groß. Die Folgerung von C auf der Grundlage der obigen Ereignisse und Regeln wird in üblicher Weise in Übereinstimmung mit den Beziehungen zwischen Q, V und C wie folgt vorgenommen. Es sei angenommen, daß die Grade der je weiligen Ereignisse durch repräsentiert wer den. Dann ergibt sich die folgende Beziehung:

μ _C = min (μ _Q, μ _V) (12)

Existiert dasselbe Ergebnis insbesondere für n Grade von C, so wird

μ _C = max (μ _{C 1}, μ _{C 2}, μ _{C 3}, . . ., μ _Cn) (13)

erhalten. Bei der Folgerung nach diesem Ausführungsbeispiel sind jedoch, wie oben beschrieben, Q, V und C jeweils Ein zelpunkt-Informationsposten, die mit einer Ungenauigkeit und Unbestimmtheit behaftet sind, wobei die gemessenen Er eignisse an einem beliebigen Punkt erhalten werden und in der Anzahl klein sind, so daß insbesondere nur drei Ereig nisse gehandhabt werden können. Demzufolge können die Re geln nach Fig. 8 möglicherweise angepaßt werden, und zwar durch eine zwischen ihnen vorhandene Überlappung, die von den Zuständen der Ereignisse abhängt, die nacheinander mit der Zeit variieren. Es ist daher erforderlich, die angepaß ten Regeln abzuleiten, und zwar unter Verwendung der Regel tabelle nach Fig. 8. Die Notwendigkeit der Verwendung adap tiver Regeln in diesem Beispiel ergibt sich aufgrund der Tatsache, daß interne Zustände, wie z. B. der Zustand des Objekts und das verbleibende Volumen oder die Menge des fließenden Materials im Leiter, durch Messung der Ereignis se nicht hinreichend erkannt werden können. Im Hinblick darauf sind bei diesem Beispiel Übereinstimmungen zwischen den Graden der adaptiven Regeln und den primären, unabhän gigen Ereignissen hergestellt worden, für die es keine Be stimmungsmittel gibt, um interne Zustände zu repräsentie ren. Ein Ereignis wird hier ausgedrückt als Konzept des Vo lumens oder der Menge an konserviertem Flußmaterial. Durch Verwendung des konservierten Volumens Q _r läßt sich die Re geltabelle nach Fig. 8 in diejenige nach Fig. 9 ändern. Im Ergebnis wird die Folgerung der adaptiven Regeln identisch zu derjenigen des Ereignisses Q _r. Für die Folgerung von Q _r ist es nur erforderlich, die Regeltabelle nach Fig. 9 und die auf diese Weise gemessenen Werte Q, V und C zu verwen den. An diesem Punkt sind Q(t-1) und V(t-1) zu einem belie bigen Zeitpunkt t-1 bekannt. Unter dieser Bedingung läßt sich Q _r (t) aufgrund des gemessenen Wertes von C, insbeson dere aufgrund des tatsächlichen Wertes C(t), mit Hilfe der Werte von Q(t-1) und V(t-1), die für die Abschätzung am Zeitpunkt t-1 verwendet worden sind, sowie mit Hilfe der Regeltabelle von Fig. 8 vorhersagen. Durch die Abschätzung von Q _r (t) werden die adaptiven Regeln unter Verwendung der Regeltabelle nach Fig. 8 ebenfalls vorhergesagt, so daß auch C(t-1) zum Zeitpunkt t+1, also die abgeschätzte Kon zentration des strömenden Materials, ebenfalls abgeleitet werden kann unter Verwendung von Q _r (t), das über die Ab schätzung von Q(t) und V(t) zum Zeitpunkt t vorhergesagt worden ist. Im nachfolgenden wird ein Folgerungsverfahren näher beschrieben, das mit den Beziehungen zwischen C und Q _r, Q und V verknüpft ist, und zwar durch Entwicklung der Gleichungen (1) und (2). Es sei angenommen, daß der Grad von Q _r der Ausdruck µ _Qr sein soll, so daß dann erhalten werden:

μ _C = min (μ _Qr, μ _Q, μ _V) (12′)

μ _C = max (μ _{C 1}, μ _{C 2}, μ _{C 3}, . . ., μ _Cn) (13′)

Für die Folgerung von Q _r ist es daher nur erforderlich, die zu den obigen Relationen umgekehrten Relationen zu verwenden, um μ _Qr zu erhalten, so daß sich ergibt:

Der Wert von Q(t-1) und V(t-1) zum vorherigen Zeitpunkt t-1 wurde jeweils zu 6 g/cm³ und 4 cm/s gemessen. Diese Werte wurden unter Verwendung der Funktionen von Fig. 6 konver tiert, um als Objektdatenposten in den Fig. 10 und 11 ge speichert werden zu können. In ähnlicher Weise wurden die Werte von Q(t), V(t) und C(t) zum nächsten Zeitpunkt t (mo mentaner Zeitpunkt) jeweils zu 4 g/cm³, 4,0 cm/s und 70,0% gemessen, die als Objektdaten in den Fig. 12, 13 und 14 aufgelistet sind. In dieser Situation kann Q _r (t) unter Ver wendung von Q(t-1) und V(t-1) aus den Fig. 10 und 11, C(t) aus Fig. 14, der Regeltabelle nach Fig. 9 und der Ausdrücke (14) und (15) vorhergesagt werden. In der Fig. 15 ist eine Regel dargestellt, die zur Abschätzung von Q _r verwendet wird und die mit der obersten Zeile in Fig. 9 über die Gleichungen (14) und (15) verknüpft ist. Diese Regel bedeu tet, daß dann, wenn dem großen Wert der momentanen Konzen tration der Ausdruck ?Grad 1 zugeteilt ist, das gegenwärti ge konservierte Volumen einzustellen ist, wenn jeder der Grade der großen Werte des vorherigen Flußvolumens, der vorherigen Flußgeschwindigkeit und des momentanen konser vierten Volumens größer sind als der obige Grad. Die ande ren Regeln werden ebenfalls in ähnlicher Weise eingeschätzt bzw. angewandt. Die Ergebnisse von Q _r nach der Abschätzung werden in die Regeltabelle eingesetzt, wie in Fig. 16 ge zeigt ist. Die Objektdaten von Q _r nach der Abschätzung sind in Fig. 17 gezeigt. In diesem Beispiel wird unter Berück sichtigung des Folgerungsverfahrens nach Gleichung (14) ein Bereich von Q _r mit Werten kleiner als 1,0 als ein geeigne ter Bereich angesehen, so daß Werte jenseits dieses Be reichs für die Adaption als unzuverlässig eingestuft werden und eine Warnung erfolgt. Eine Folgerung von C(t+1) zum Zeitpunkt t+1 läßt sich unter Verwendung des auf diese Wei se abgeschätzten Werts Q _r erreichen. Die Fig. 18 zeigt ein Beispiel einer Regel zur Abschätzung der Konzentration C verbunden mit der obersten Zeile in Fig. 9 unter Verwendung der Ausdrücke (12) und (13). Die Regel gibt an, daß dann, wenn ?Grad 1 dem Fall des großen Werts für das momentane, konservierte Volumen zugeteilt ist, wenn ?Grad 2 in ähnli cher Weise dem Fall des großen Werts für das gegenwärtige Flußvolumen und wenn ?Grad 3 dem Fall des großen Werts für die gegenwärtige Flußgeschwindigkeit zugeteilt sind, die abgeschätzte Konzentration auf ihren Minimumwert einzustel len ist, wenn der mit dem großen Wert verbundene Grad der abgeschätzten Konzentration kleiner ist als die obigen Gradwerte. Die Fig. 19 zeigt eine Regeltabelle, in die die Ergebnisse der Abschätzung, durchgeführt durch die ähnliche Regel, eingesetzt sind. Dagegen zeigt die Fig. 20 auf diese Weise abgeschätzte Objektdaten von C(t+1). Zum Beispiel sei als Maximumwert (max) der Werte 0,5 und 0,0 der Konzentra tion der Wert 0,5 angenommen, der in Fig. 20 markiert ist. Bei diesem Ausführungsbeispiel wird anschließend auf der Grundlage der Objektdaten von Fig. 20 eine Umwandlung bzw. Konversion der Grade in quantitative Werte durchgeführt. Die Umwandlung erfolgt so, daß Teile des Graphen der Funk tion von Fig. 7, die die jeweiligen Grade von Fig. 20 über schreiten, entfernt werden, so daß auf diese Weise der mit einem Pfeil bezeichnete Schwerpunkt des verbleibenden Teils (Fig. 21) bestimmt werden kann. Die Fig. 22 zeigt Objektda ten abgeschätzter Werte nach der Abschätzung. Das obige Verfahren wird für jeden beliebigen bzw. willkürlichen Zeitpunkt durchgeführt. Im Ergebnis erfolgt eine Abschät zung, um aus einer Mehrzahl von Kenntnisposten adaptive Kenntnisposten auszuwählen, wie z. B. adaptive Regeln, die sich dynamisch und kontinuierlich mit der Zeit verändern, oder primäre Ereignisse, beispielsweise ein konserviertes Volumen, für das keine Bestimmungseinrichtung vorhanden ist, so daß sich eine für jeden Zeitpunkt geeignete Folge rung durchführen läßt.

In Übereinstimmung mit dem obigen Ausführungsbeispiel kön nen irgendwelche Ereignisse (events) in beliebige Grade um gewandelt bzw. konvertiert und durch diese repräsentiert werden, die mit deren Unschärfe bzw. Unbestimmtheit behaf tet sind, so daß sich eine beliebige Folgerung durch Ver wendung dieser Grade durchführen läßt, um eine Abschätzung und Vorhersage zu ermöglichen. Die Abschätzung und die Vor hersage sind notwendigerweise mit der Unschärfe und Unbe stimmtheit verbunden. Diese Technologie ist jedoch für ei nen Fall geeignet, bei dem der Eingangsinformationsposten unzureichend ist, z. B. wenn es sich um einen Einzelpunkt- Informationsposten handelt. Darüber hinaus können quantita tive Information und qualitative Information zur selben Zeit bearbeitet werden. Im Hinblick auf die zu verwendende Kenntnis lassen sich eine Folgerung und eine Abschätzung konstruieren, die qualitative Information verwenden, bei spielsweise eine vage Kausalität, die zwischen Ereignissen existiert, so daß ein menschlicheres Verfahren möglich wird.

Claims

1. Kenntnisverarbeitungssystem, dadurch gekennzeichnet, daß bei ihm jede Regel in Form eines Paares mit einem Be dingungsteil und einem Wirkungsteil vorhanden ist, um eine Folgerung auszuführen, und daß ferner folgende Mittel vor handen sind:

- Mittel (22) für eine Gruppe von Objektdaten zur Lieferung von Objektdaten,
- Mittel (23) für eine Gruppe von Regeln zur Lieferung von Regeln (5), die jeweils ein Paar mit einem Bedingungs teil, bezogen auf ein zu messendes Ereignis, und einem Wirkungsteil aufweisen, der eine Verarbeitung in Verbin dung mit einem Grad spezifiziert, der eine Stärke, bei der das Ereignis befriedigt ist, repräsentiert,
- Mittel (24) für eine Gruppe von Prozeduren zur Durchfüh rung einer Prozedurverarbeitung auf der Grundlage eines Ergebnisses von den Regelgruppenmitteln (23) in Abhängig keit von Objektdaten und
- Regelabschätzmittel (Fig. 15) zur Lieferung einer eine Abschätzung repräsentierenden Regel in Verbindung mit ei nem Ereignis, das nicht gemessen werden kann.

2. Kenntnisverarbeitungssystem nach Anspruch 1, gekenn zeichnet durch Regelvorhersagemittel (Fig. 18) zur Liefe rung einer Vorhersage-Regel, bezogen auf ein zu messendes Ereignis in Abhängigkeit eines von den Regelabschätzmitteln gelieferten Ergebnisses.

3. Kenntnisverarbeitungssystem nach Anspruch 2, gekenn zeichnet durch Warnmittel zur Ausgabe einer Warnung für den Fall, daß ein vorhergesagter Datenwert, welcher durch eine Ausführung einer Folgerung auf der Grundlage der von den Regelvorhersagemitteln gelieferten Regel erhalten wird, jenseits eines vorbestimmten Bereichs liegt.

4. Kenntnisverarbeitungssystem nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Regelabschätzmittel Mittel zum Ver gleich eines Grades, der eine Stärke repräsentiert, bei der eine Bedingung, bezogen auf ein zu messendes Ereignis, be friedigt ist, mit einer Relation einer Kombination von Re geln enthalten, um einen Grad zu erzeugen, der eine Stärke repräsentiert, bei der ein Ereignis, das nicht gemessen werden kann, befriedigt ist.

5. Kenntnisverarbeitungssystem nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, daß die Regelvorhersagemittel Mittel zur Erzeugung eines beliebigen Vorhersagewerts des zu messenden Ereignisses in Abhängigkeit eines Ergebnisses, das von den Regelabschätzmitteln geliefert wird, und in Abhängigkeit eines Ergebnisses, das durch die Regelgruppenmittel gelie fert wird, aufweisen.

6. Adaptives Kenntnisfolgerungsverfahren zur Durchfüh rung in einem Kenntnisverarbeitungssystem, dadurch gekenn zeichnet, daß für eine Gruppe von Ereignissen Regeln vor handen sind, die jeweils als eine Einheit ein Paar mit ei nem Bedingungsteil und einem Wirkungsteil aufweisen, wobei der Bedingungsteil durch logische, arithmetische Ausdrücke einschließlich solcher für eine Unschärfelogik repräsen tiert wird, während der Schlußfolgerungsteil eine Schluß folgerung, bezogen auf Grade, liefert, die Stärken reprä sentieren, bei denen eine Mehrzahl von Ereignissen jeweils befriedigt oder nicht befriedigt sind und/oder einen Befehl zur Ausführung einer Mehrzahl von Prozedurverarbeitungen ausgibt, derart, daß eine Kenntnis in Verbindung mit einem Objekt- bzw. Aufgabenproblem repräsentiert und unter Ver wendung einer Mehrzahl von Regeln beschrieben wird, und daß eine Folgerung durch wiederholtes Anwenden der Regeln in Abhängigkeit des Grades der Befriedigung der jeweiligen Er eignisse ausgeführt wird, um schließlich einen Grad der Be friedigung von einem oder mehreren Ereignissen zu erhalten und/oder eine Schlußfolgerung zu erzeugen, um schließlich eine oder mehrere Prozedurverarbeitungen auszuführen, der art, daß beim Ziehen einer endgültigen Schlußfolgerung durch Aufstellen von Übereinstimmungen zwischen Zuständen eines externen Feldes des Systems und Ereignissen in einem Fall, bei dem zwischen den Zuständen des externen Feldes des Systems, für die Übereinstimmungen mit den als Kenntnis beschriebenen Ereignissen aufgestellt worden sind, Zustände existieren, die nicht tatsächlich gemessen werden können, ein die Stärke repräsentierender Grad, bei der ein Ereignis entsprechend einem unmeßbaren Zustand befriedigt ist, aus den beschriebenen Regeln abgeleitet wird, und zwar anhand von Graden, die jeweils die Stärke repräsentieren, bei de nen Ereignisse von meßbaren Zuständen jeweils befriedigt sind, um eine endgültige Schlußfolgerung unter Verwendung eines Ergebnisses der Folgerung zu ziehen.

7. Adaptives Kenntnisfolgerungsverfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß beim Ziehen der endgültigen Schlußfolgerung durch Aufstellung von Übereinstimmungen zwischen gemessenen Werten von Zuständen und Ereignissen in einem externen Feld des Systems in einem Fall, bei dem eine falsche endgültige Schlußfolgerung in Abhängigkeit der Zu stände des externen Feldes des Systems letztendlich gezogen werden könnte, ein angenommenes Ereignis gesetzt wird, um Regeln, die mit dem angenommenen Ereignis verbunden sind, so hinzuzuaddieren, daß ein Grad der Befriedigung für das angenommene Ereignis anhand der Grade der Befriedigung der Ereignisse abgeleitet wird, die in Verbindung mit den meß baren Zuständen des externen Feldes des Systems bestimmt worden sind, und zwar durch Verwendung aller oder eines Teils der beschriebenen Regeln, um die endgültige Schluß folgerung durch Verwendung eines Ergebnisses der Folgerung zu ziehen.

8. Adaptives Kenntnisfolgerungsverfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß dann, wenn die Regeln eine kausale Kenntnis, bezogen auf die Zeit, enthalten und eine Vorhersage eines Grads der Befriedigung eines Ereignisses innerhalb eines Teils einer endgültig zu ziehenden Schluß folgerung vorhanden ist, eine Vorhersageregel aufgestellt wird, die die kausale Kenntnis, bezogen auf die Zeit, für ein unmeßbares Ereignis entsprechend einem unmeßbaren Zu stand von Anspruch 6 und/oder für das angenommene Ereignis beschreibt, derart, daß auf der Grundlage von Graden der Befriedigung von Ereignissen, die durch die meßbaren Zu stände bis herauf zum gegenwärtigen Zeitpunkt bestimmt wor den sind, gegenwärtige Werte von Graden der Befriedigung des unmeßbaren Ereignisses und des angenommenen Ereignisses abgeleitet werden, und zwar durch Verwendung aller oder ei nes Teils der beschriebenen Regeln, und daß auf der Grund lage eines Ergebnisses der Folgerung und der vorhergesagten Kenntnis der Grad der Befriedigung des angenommenen Ereig nisses vorhergesagt und abgeleitet wird, um einen vorherge sagten Wert eines Grads der Befriedigung eines endgültigen Schlußfolgerungsereignisses durch Verwendung eines Ergeb nisses der Vorhersage und der Folgerung sowie der Grade der Befriedigung des Ereignisses zu erhalten, das durch den meßbaren Zustand bis herauf zum gegenwärtigen Zeitpunkt be stimmt worden ist.

9. Adaptives Kenntnisfolgerungsverfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß für einen Teil oder für alle Ereignisse, für die Grade der Befriedigung durch Adaption der Regeln erhalten werden können, quantitative Werte für Zustände des externen Feldes des Systems abgeschätzt wer den, und zwar auf der Grundlage der Grade der Befriedigung des Ereignisses, und daß ferner eine Folgerungsverarbeitung unter Verwendung eines Ergebnisses der Abschätzung erfolgt.

10. Adaptives Kenntnisfolgerungsverfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß in einem Fall, in dem eine Folgerung für einen Grad eines unmeßbaren Ereignisses oder für ein angenommenes Ereignis durchgeführt wird, oder in dem ein quantitativer Wert für einen Zustand eines externen Feldes des Systems entsprechend dem Ereignis erhalten wird, eine Warnung oder ein Hinweis zu einem Benutzer des Systems ausgegeben oder/und eine anschließende Folgerung kontinu ierlich unter Verwendung eines vorbestimmten Standardwerts ausgeführt werden, wenn der abgeleitete Grad der Befriedi gung oder der quantitative Wert jenseits eines vorbestimm ten Bereichs von Werten liegen oder von einem vorbestimmten Wert verschieden sind.

11. Adaptives Kenntnisfolgerungsverfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß Prozedurverarbeitung durch Kenntnis-Regeln beschrieben ist, die zum Kenntnisverarbei tungssystem geliefert werden.