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WO1993007576A1 - Fuzzy retrieval unit and method therefor - Google Patents

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Publication number
WO1993007576A1
WO1993007576A1 PCT/JP1992/001275 JP9201275W WO9307576A1 WO 1993007576 A1 WO1993007576 A1 WO 1993007576A1 JP 9201275 W JP9201275 W JP 9201275W WO 9307576 A1 WO9307576 A1 WO 9307576A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
signal
fuzzy
attribute
fitness
signals
Prior art date
Application number
PCT/JP1992/001275
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Hiroshi Nakajima
Original Assignee
Omron Corporation
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Omron Corporation filed Critical Omron Corporation
Priority to KR1019940701082A priority Critical patent/KR0138694B1/ko
Priority to DE69223979T priority patent/DE69223979T2/de
Priority to EP92920905A priority patent/EP0606476B1/en
Priority to US08/204,336 priority patent/US5583966A/en
Publication of WO1993007576A1 publication Critical patent/WO1993007576A1/ja

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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24Querying
    • G06F16/245Query processing
    • G06F16/2458Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2468Fuzzy queries
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S706/00Data processing: artificial intelligence
    • Y10S706/90Fuzzy logic
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S706/00Data processing: artificial intelligence
    • Y10S706/902Application using ai with detail of the ai system
    • Y10S706/934Information retrieval or Information management

Definitions

  • the present invention relates to a technology for a fuzzy search device and method.
  • Fuzzy search is a search method that allows for the robustness of data stored in the database (fuzziness) and the robustness of search conditions.
  • the fan search in the conventional fuzzy search device is performed as follows.
  • a given search condition is expressed by a one-ship function.
  • the fitness to the loop function is calculated. Goodness-of-fit arithmetic processing is performed for all search conditions and for all data corresponding to the search conditions. MEAN operation to find their average value between degrees, MIN operation to choose their minimum value, or MA to choose their maximum value
  • the search results can differ greatly only by slightly different search conditions and membership functions. There was a problem that it was not possible to express the intention of the search accurately. In addition, the use of the MEAN operation has the problem of not being able to accurately represent the absolutely necessary conditions and at least the required conditions. .
  • search conditions that sufficiently reflect the user's search intention can be set, and fuzzy search can be performed in accordance with the set search conditions.
  • the fuzzy search device includes a database, in which a plurality of types of attribute signals for each item are registered in advance, and a plurality of types of attributes.
  • a fitness calculation means for generating a signal indicating the fitness indicating the degree to which the attribute signal is applied to the set preconditions, and a signal indicating the average value of a plurality of given fitness signals.
  • the MEAN calculation means for selecting and outputting the indicated signal, and the conformity signal obtained from the goodness-of-fit calculation means according to the set coupling conditions
  • the MEAN calculation means and the MIN calculation means And at least one of the MAX calculation means and a control means for outputting a signal indicating the degree of matching obtained from the last-stage calculation means. ing .
  • a signal is a concept that includes data.
  • the search condition setting means is an input means for inputting a search condition signal.
  • the search condition setting means includes means for storing a plurality of search condition signals in advance and some of the stored search condition signals.
  • the search condition is a means for selecting a signal.
  • the fitness calculating means generates a fitness signal for each item for all the set preconditions. Further, the control means controls the arithmetic means so that a matching degree signal is obtained for each item.
  • the MEAN operation means, the MIN operation means, and the MAX operation means are provided in a plurality of stages, and the control means is the MEAN operation means, the MIN operation means or the MIN operation means.
  • the control means is the MEAN operation means, the MIN operation means or the MIN operation means.
  • a means for generating a signal representing the weight of the goodness-of-fit signal is further provided, and the MEAN calculating means, the MIN calculating means and the MAX calculating means comprise a goodness-of-fit signal. Then, for the weight signals given to them, calculations corresponding to MEAN, MIN, and MAX are performed, respectively.
  • control means provides the weight signal together with the goodness-of-fit signal to at least one of the MEAN computing means, the MIN computing means and the MAX computing means, and provides the final signal.
  • a signal indicating the importance obtained from the arithmetic means of the stage is output together with the matching degree signal.
  • the weight signal generation means inputs a data base in which a signal indicating the likelihood of the attribute signal is registered together with the attribute signal, and inputs an importance signal for each attribute.
  • a multiplication means for multiplying the likelihood signal and the importance signal and outputting a weight signal.
  • the weight signal generation means is configured as a database in which an attribute signal and a weight signal indicating the likelihood of the attribute signal are registered.
  • the weight signal generation The means is realized as a means for inputting a weight signal that indicates the degree of importance for each attribute.
  • a plurality of types of attribute signals for the item are registered in advance in a data and a base.
  • a search consisting of a plurality of preconditions indicating desired conditions for at least some of the plurality of types of attribute signals, and a combination condition connecting the preconditions is performed.
  • a signal indicating the condition is set, a signal indicating the degree of relevance indicating the degree to which the attribute signal is applied to the set precondition is generated, and the relevance is determined according to the set coupling condition.
  • a MEAN operation is performed to generate a signal indicating the average value of the goodness-of-fit signals, and the minimum value is obtained from the goodness-of-fit signals.
  • MIN operation to select the signal, indicating the maximum value from the fitness signal.
  • the user in setting the search condition, sets the preconditions representing the desired conditions for the attribute signals of the database based on the MEAN operation, the MIN operation, and the MAX operation.
  • One or more operations can be combined arbitrarily. Therefore, it is possible to set search conditions that sufficiently reflect the user's intention.
  • the power fuzzy search based on the search condition set by the user is also required.
  • the search process is performed, and a search result that reflects the user's intention is obtained.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an electrical configuration of a fuzzy search device according to an embodiment of the present invention.
  • Fig. 2 is a functional block diagram of the main part of the fuzzy search device according to the embodiment.
  • Fig. 3 is a flow chart showing the process of creating a database.
  • Figure 4 shows an example of input information.
  • Fig. 5 shows an example of the contents of an overnight-based program.
  • Figure 6 shows an example of the contents of a fuzzy '' data dictionary.
  • Fig. 7 is a flow chart showing the calculation process of relevance and importance.
  • Fig. 8 is a graph showing an example of the member-ship function stored in the fuzzy data dictionary.
  • Fig. 9 is a graph showing how a membership function is created based on the fuzzy number ratio stored in the fuzzy data dictionary.
  • FIGS. 10 and 11 are graphs showing how the degree of conformity is determined.
  • Figure 12 shows an example of the obtained fitness.
  • Fig. 13 shows the 'importance' obtained from the likelihood and importance.
  • Fig. 14 is a flow chart showing the join operation processing.
  • Figure 15 shows the columns of columns prepared for the join operation
  • Figures 16a and 16b show the symbols used in the columns. .
  • FIG. 17 shows the LIF0 buffer.
  • Figure 18 shows a column prepared for another join operation.
  • Figures 19 and 20 show examples of matching and importance obtained from fitness and importance.
  • FIG. 21 is a block diagram showing a fuzzy search device composed of hardware.
  • Figure 22 shows the calculated contribution.
  • Fig. 1 shows an example of the overall configuration of a fuzzy search device.
  • the fuzzy search device can be realized by a computer system, and the data creation process and the fuzzy process described later will be described later.
  • the CPU 10 is connected to the ROM 11, RAM 12, hard disk ⁇ disk unit 13, keyboard 14, printer 15 and CRT display unit via a system.
  • Device 16 is connected.
  • R 0 M 11 stores a program for the CP No. 10 to execute a database creation process and a fuzzy search process in accordance with it.
  • RA No. 12 is used as a peak area and a buffer area for various operations in each of the above processes.
  • the disk device 13 stores a database and a fuzzy data dictionary.
  • the keyboard 14 is used to enter input information for creating a database and search conditions for fuzzy search.
  • the printer 15 and CRT display are used.
  • the device 16 outputs the fuzzy search results as visible information by printing them on paper and displaying them on a screen.
  • Fig. 2 shows the functions required to explain the database creation and fuzzy search processes extracted from the system configuration shown in Fig. 1. It is a thing.
  • the functions of CPU 10 can be divided into MEAN operation (calculation of average value) 25, MIN operation (selection of minimum value) 26 MAX operation (selection of maximum value) 27 and operation control 24 Wear .
  • the arithmetic and control unit 24 refers to the fuzzy ⁇ data dictionary 22 to create a database and refers to the data ⁇ base 21 and the Puzzy data dictionary 22
  • the fuzzy search process is performed using the MEAN operation 25, the MIN operation 26, and the MAX operation 27, respectively.
  • the database base 21 and the fuzzy data dictionary 22 are provided in a disk drive. It is provided in the device 13.
  • the preconditions and join conditions 23 are input from the keyboard 14 and stored in the RAM 12.
  • the search result 24 is output from the printer 15 or the CRT display device 16.
  • This section describes the process of creating a database.
  • FIG. 4 shows an example of information input to create a database.
  • the model name is called an item.
  • Information about an item is called an attribute.
  • the attributes include the device price of the device, the processing speed, the storage capacity, and the manufacturer name.
  • Information representing the attribute can be input in three forms in this embodiment.
  • the first is to input using clear numerical values.
  • the main unit price is "1.5 million yen” and the processing speed is "4 MIPS" (MIPS-Million Installations Pers. Second), storage capacity “16MB” and so on. This is called the number of scripts.
  • the second is to enter the approximate number using the term "about.”
  • the main unit price is about 2.5 million yen, and the processing speed is about 7 MIPSJ.
  • fuzzy numbers For example, the processing speed is “approximately machine A”, “very fast”, and the manufacturer name is “Company A”.
  • “Machine A level” and “ A fuzzy language expression such as "fast” is called a fuzzy label.
  • Fig. 6 shows an example of a fuzzy data dictionary.
  • the power of the fuzzy language expression is defined in advance.
  • a fuzzy label number and member function coordinates are defined for each of the fuzzy labels.
  • the member function coordinates will be described later.
  • the fuzzy data dictionary also has a fuzzy number ratio, which is already registered, and this will be described later.
  • Figure 3 shows the flow of the database creation process.
  • the input attribute information is a crisp number, a fuzzy number, or a fuzzy label (step 33). , 34, 35).
  • the main unit price is “1.5 million yen” and the processing information is “4 MIPS”, etc., it is the number of scripts, so the input attribute information and the attribute information are not included.
  • a code representing the “number of crisps” as the status information of the “registered in the database 21” (step 36).
  • fuzzy information such as the main unit price of “about 2.5 million yen” and the processing speed of “about 7 MIPS”, the fuzzy number power of “about 2.5 million yen”, “about 7 MIPS”, etc. The “approximate” power is removed and the fuzzy numbers are converted to crisp numbers.
  • the number of crisps converted in this way and the “fuzzy number” code as status information are stored in the corresponding locations in database 21. It is registered (step 37). If the input attribute information is a fuzzy label with a processing speed of “approximately machine A” or “very fast”, the fuzzy data overnight dictionary 22 is used. Referenced. The fuzzy label number representing the input fuzzy label is read out from the fuzzy data dictionary 22 (step 38). Then, the read-out fuzzy label number indicates the status information, and the “fuzzy label” code indicating the status information is used. The location is registered (step 39). Entering If the input attribute information is clear language information such as “Company A” or “Company B”, it is converted as it is or into an appropriate code. And stored in the corresponding location of the database 21 (step 40). These explicit linguistic information should be called crisp labels for fuzzy labels. Status of crisp label ⁇ Code may or may not be registered in database 21.
  • step Step 41 Every time a plurality of attribute information items are input for one item information (model name), the processing of the above steps 33 to 40 is repeated (step Step 41).
  • step 42 the process proceeds to the input and processing of the next item information (step 42).
  • step 42 the creation of the database ⁇ as shown in Fig. 5 is completed.
  • Figure 5 shows an example of a database with added confidence.
  • the degree of confidence is the degree of confidence in the day and night represented by a numerical value from 0 to L00.
  • Conventional In order to improve the reliability of the database, only data with a high degree of accuracy were registered in the database. However, new information may be required even if the accuracy of the information is slightly reduced. For such a case, in this embodiment, the attribute data is registered in the database with the likelihood added to the attribute data. This makes it possible to register new information in the database as early as possible. For example, the processing speed of "model zz""veryhigh”"reliability" is set to 30.
  • the fuzzy search process can be divided into a process of calculating the relevance and importance (Fig. 7) and a join calculation process (Fig. 14).
  • the search condition is composed of preconditions and join conditions.
  • the prerequisites describe the user's wishes or requirements for each attribute, generally using linguistic expressions.
  • the connection condition is a condition for connecting a plurality of preconditions, and in this embodiment, is selected from the MEAN operation, the MIN operation, and the MAX operation.
  • Prerequisite A Body price is low
  • MEAN ⁇ A, B, MAX (C, D) ⁇ Equation (2) These search conditions are input from the keypad 14. Alternatively, the user can determine what he or she wants from a large number of search conditions stored in the memory (hard disk device 13 or RAM 12). O You can choose
  • the above-mentioned search conditions are input or read from memory and stored in a buffer (step 51).
  • the user's degree of importance is set for each precondition in addition to the search conditions. It is entered (step 52).
  • the degree of importance refers to the degree to which the searcher places importance on the preconditions, and is expressed by a numerical value from 0 to 100. As a result, it is possible to make use of the information using the “Merihara”. That is, the preconditions are weighted. become . In this example, the prerequisites "low cost” are 80, the importance of "fast” is 90, and the importance of "memory capacity is 32MB or more” is 90. , The importance of “the manufacturer name is Company A” is set to 70 (see Fig. 13).
  • the process proceeds to the process of calculating the goodness of fit (steps 53 and 54).
  • the process of calculating the goodness-of-fit is represented by the forces expressed in the precondition force fuzzy language, (preconditions A and B), and the explicit script language. It depends on what power you have (preconditions C and D).
  • a loop function (MF) is created and stored in the buffer (RAM 12) (step 53).
  • fuzzy data dictionary 22 for each fuzzy label name, its fuzzy label number and member name are displayed.
  • Membership function coordinates are coordinate data that specifies the fuzzy Labenolle member function.
  • the membership function has a trapezoidal shape as shown in FIG. Fuzzy ⁇
  • the member name coordinates of the label "very fast" are 45, 50. Referring to Fig. 8, the "very fast" membership
  • the function has a grade of 0 value in the processing speed range of 0 to 45 1 to 5, linearly rises to the upper right at the position of 45 MIPS, and has a grade of 100 at 50 MIPS.
  • the grade of a membership function is defined in the range of 0 to 1, but in this embodiment, it is assumed that the grade has a value in the range of 0 to 100. The same).
  • “the slow-J's main-ship function coordinates are 15, 20.
  • This main-ship function has a grade of 100 in the range of 0 to 15 MIPS.
  • the coordinates of the "medium" meniscus function are 15, 20, 30, and 35, and the meniscus function is grouped in the range of 0 to i5 MIPS.
  • the member information representing the precondition (The fitness for the step function is calculated (step 53).
  • the method of calculating the degree of conformity depends on whether the attribute information is the number of scripts, the number of fuzzy numbers, or the power of the fuzzy label. Each is different.
  • the attribute information is the number of crisps
  • the attribute information is used as a variable, and the membership function value (grade) for the attribute information is determined. Degree is obtained.
  • Figure 10 shows the membership function that the body price is "cheap".
  • the actual price of the model name V V is 1.5 million yen in terms of the number of scripts.
  • the grade corresponding to 150,000 yen is 100, so the fitness is 100,000. Is required.
  • the main unit price of the model name XX is 30,000,000 yen in terms of the number of scripts, and the conformity is 20.
  • the attribute information is a fuzzy number
  • a member representing the fuzzy number using the fuzzy number ratio in the fuzzy data dictionary 22.
  • a loop function is created first, and then The degree of goodness of fit is determined by the MIN-MAX operation of the membership function of the number of azymes and the membership function representing the precondition.
  • the member function of the fuzzy number “approximately 2.5 million yen” and the search conditions “MIN — MAX operation In this case, the smaller intersection of the two member functions must be selected.
  • the MIN operation result of one of the member functions is indicated by a broken line surrounding the area indicated by hatching, and the maximum value (MAX) is selected.
  • the membership function that represents the processing speed of the same model W W “approximately 7 MIPS” is represented by the following three points Ro, Rn, and Rp.
  • the fuzzy number ratio of processing speed can be reduced to 10 0
  • the fuzzy data dictionary 22 is referred to, and the member data is represented by the member function coordinates corresponding to the fuzzy label name.
  • a member function with a processing speed of “machine A” is a fuzzy data dictionary. Obtained from 22. Membership function that expresses the prerequisite “processing speed is fast” (similarly obtained from the Faziji-De-Night Dictionary 22). . According to the result of the MIN-MAX operation of these two men's shipping functions, a goodness of fit is obtained as 43.
  • the calculation of the goodness of fit is simple. For example, for the prerequisite that the storage capacity is “32 MB or more”, the models WW, XX, and YY with a memory capacity of 32 MB or more have a conformity of 100 and the other models have a conformity of 0. It becomes. Similarly, the assumption that the manufacturer name is “Company A” is based on the assumption that the model VV whose manufacturer name is Company A has a conformity of 100 and the other models have the compatibility name of “Company A”. Becomes 0. If the prerequisite is a script number or script language, but the attribute data is a fuzzy number or a fuzzy label, the fuzzy ⁇ The data dictionary 22 is referenced.
  • the number of crisps or the crisp language is represented by a function whose grade rises vertically from 0 to 100, or which falls 100 degrees, and perpendicularly to 0.
  • the degree of fit is calculated by the MIN-MAX operation of the crisp function and the member function represented by the attribute data.
  • Figure 12 shows an example of the obtained fitness.
  • This goodness-of-fit table is output from an output device (printer 15 or display device IB) as necessary. The user can select the best fit from the output fitness table. You can also select a suitable model.
  • the search target item (model name) and attribute information (unit price) , Processing speed, storage capacity, and manufacturer name)
  • the importance is calculated by the following equation (Step 55).
  • Equation (il) The result of calculating the importance is shown in Fig. 13. Either the calculation of the conformity (steps 52, 53, 54) or the calculation of the importance (step 55) may be performed first.
  • the fitness and importance determined in this way are stored in memory (for example, RAM 12) (step 56).
  • memory for example, RAM 12
  • the method of calculating the degree of matching G and its importance W differs depending on the type of join operation. The following describes each type of join operation.
  • the minimum fitting degree is defined as the multiple fitting degrees that are the targets of MI ⁇ operation. Refers to the smallest object.
  • Matching degree G maximum relevance equation (16)
  • Importance W maximum relevance importance equation (17)
  • MEAN operation is adopted.
  • the MIN operation is used to search for one that satisfies all of the multiple prerequisites
  • the MAX operation is used to search for one that satisfies any of them. It is done.
  • the MIN operation is used when two or more preconditions are strongly connected or constrained
  • the MAX operation is used when they are loosely connected.
  • the MEAN operation combines several preconditions at an intermediate level. In any case, the join condition is determined by the intent of the user's search
  • Fig. 19 shows the calculated fitness A
  • Equation (12) the degree of matching G i and the degree of importance are calculated for the model name V V as follows.
  • Equation (19) 86.6 Equation (19)
  • the MIN operation is performed using Equations (14) and (15).
  • FIG. 20 shows the result of calculating the degree of matching G and the degree of importance W according to the joining condition represented by equation (2).
  • the operation results regarding the matching degree G and the importance degree W are output from the printer 15 or the CRT 16 as search results. Based on the search results, the user makes a decision.
  • FIG. 14 shows an example of a processing procedure of the CPU 10 for performing the above-described combination operation.
  • the given join condition is transformed into a form suitable for join operation processing and stored in the search condition buffer.
  • An example of a form suitable for the join operation processing is shown in FIG. 15 for equation (1).
  • a column of columns is formed in the search condition buffer. Each column is assigned a column No.
  • a flag is provided at the beginning of each column.
  • the flag for data is denoted by Va1
  • the flag for the operator is denoted by op.
  • Equation (1) is arranged in the order of the backward force, D, C, B, A, MEAN, and ⁇ I ⁇ .
  • D g to A g the conformity (D g to A g ) and importance (D w to A w ) of D, C, ⁇ , and ⁇ are calculated.
  • the operator code Since the MEAN operation operates on A, B, and C, the operator code is MEAN and the number of arguments is 3. Since the MIN operation operates on the MEAN operation result and D, the operator code is MIN and the number of arguments is 2.
  • one power is set to counter i indicating column N 0. (step 61).
  • the flag F i of the column No. designated by this counter i is read out, and the force F a that is the flag F a V a1, o
  • the force that is ⁇ e, the force is checked (step 62).
  • the flag F if the force is Va 1, the force that is the data, and so on.
  • Data VJ Push down to the LIF 0 buffer (Step 63) o Counter i Force increment (Step 64)
  • the process returns to the step 62 again, and the flag F of the column designated by the incremented counter i is set. Is read, and this check is performed. In this way, the data read from the column is stored in the LIF 0 buffer in the order in which they were read.
  • the number of arguments (N i) is read from the column and the number of arguments is counted. It is set to data n (step 65).
  • Steps 70, 72, 74 o
  • the flag ope of the force ram 'No.5' is read, the number of arguments (3) is changed to the count n. Set.
  • de _ data A g is LIF 0 server Tsu off ⁇ force, is al read.
  • a MEAN operation is performed between these data (step 74) (for example, the operations of equations (18) and (19)).
  • Step 77 The combined operation processing for the item (one model) ends.
  • force rams as shown in Fig. 15 or Fig. 18 are created, and joint operations are performed similarly.
  • FIG. 21 shows an example of a hardware configuration for performing the above-described calculation of the degree of fitness and importance, and the combining operation.
  • Search conditions preconditions and combination conditions
  • the importance for each attribute is input from the importance input device 112.
  • the search condition input from the search condition input device 111 is stored in a search condition storage device 118.
  • the search condition storage device 113 controls the function setting device 114 based on the preconditions among the stored search conditions, and also controls the combinational logic circuits 94, 95, 96, 104, 105 and 106 are controlled.
  • the function setting device 114 stores the preconditions A, B, C and D in the fitness calculation devices 81, 82, 83 and 84, respectively.
  • the attribute data body price, processing speed, storage capacity, and manufacturer name
  • the fitness calculators 81 to 84 calculate the fitness of the given attribute data with respect to the set function. Given a status code indicating that a given attribute data is a fuzzy number or a fuzzy label, it is described above. Thus, there is no other way to calculate a goodness-of-fit after creating a membership function based on attribute data.
  • the join condition can include multiple operators (MEAN, MAX, MIN), but here, as shown in equation (1) or (2), two operators are used. Children shall be included.
  • a set of MEAN, MAX, and MIN arithmetic units are cascaded in two stages to perform arithmetic operations on up to two operators included in the join condition. That is, they are the arithmetic units 91, 92, 93, 101, 102, 103.
  • the combinational logic circuits 94 to 93 are provided before the arithmetic units 91 to 93 and 101 to 103, respectively. 96, 10 to 106 are connected.
  • each of the combinational logic circuits 94 to 96 To each of the combinational logic circuits 94 to 96, the output of the fitness calculation device 81 to 84 (the calculated fitness) and the output of the multiplication circuit 85 to 88 (the calculated importance) are input. .
  • the combinational logic circuits 94 to 96 perform operations corresponding to the operators so as to perform an operation corresponding to the first operator of the join conditions stored in the search condition storage device 113. Select the device (any one of 91 to 93), and perform calculations on the selected computing device. Input data.
  • Each of the combinational logic circuits 104 to 106 is provided with the output of the fitness calculation device 81 to 84, the output of the multiplication circuit 85 to 88, and the output of the calculation device 91 to 93 (operation result).
  • the combinational logic circuits 104 to 106 execute an input operation in order to cause the arithmetic unit (one of 101 to 103) corresponding to the operator to execute a power operation for the next operator in the connection condition. Is selected and given to the arithmetic unit.
  • the final operation result obtained from any of the arithmetic units 101 to 103 is given to an output circuit 115, and the output circuit 115 outputs a predetermined influence (match current G and importance W). , Voltage, or binary data) output signal is output.
  • the outputs of the fitness operation units 81 to 83 and the outputs of the multiplication circuits 85 to 87 are given to the MEAN operation unit 91 via the combinational logic circuit 94.
  • the output of the MEAN arithmetic unit 91, the output of the goodness-of-fit arithmetic unit 84, and the output of the multiplication circuit 88 are input to the MIN arithmetic unit 102 via the combination logic circuit 105.
  • Each device and circuit shown in Fig. 21 can be realized by an electronic circuit having a dedicated hardware architecture, and the procedure described above has been used. It can also be realized by a micro computer that executes the processing.
  • N c (fitness X importance: about N) X 100
  • Equation (29) is obtained.
  • Equation (1) is MIN ⁇ MEA (A, B, C), D ⁇ .
  • MIN operation is performed first
  • the fitness D g of precondition D is 100 from Fig. 12. Therefore, the fitness G j ⁇ of MEAN (A, B, C) is smaller. From equation (28),
  • the conformity D g force is 0, so the contribution D ⁇ of precondition D is 100, and the contribution of preconditions A, B, and C is 0.
  • FIG. 22 shows the degree of contribution obtained in this way, together with the degree of match G and the degree of importance W, in a list.
  • the importance W is calculated for each attribute based on the importance determined as the product of the likelihood and the importance. Since the importance W is data representing the weight, it may be calculated based on the degree of confidence only, or may be calculated based only on the degree of importance. It is not necessary to calculate.
  • the fuzzy search device and the member function creation device are manufactured in the computer industry, and are used in all industries including the computer industry. It is used here.

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Description

明 細 フ ア ジ ィ 検索装置お よ び方法 技術分野
こ の発明 は, フ ア ジ ィ 検索装置お よ び方法 に関す る 技術
フ ァ ジ ィ 検索は, デー タ • ベ ー ス に格納 さ れ るデ一 夕 の あ い ま い 性 ( フ ア ジ ィ ネ ス ) , 検索条件の あ い ま い性を許す検索方法であ る
従来の フ ア ジ ィ 検索装置 に お け る フ ァ ン ィ 恢索は次 の よ う に実行 さ れ る 。 与え ら れた検索条件がメ ン ノく一 シ ッ プ関数で表現 さ れ る 。 デー タ • ベ一ス に格納 さ れ て い る デー タ の う ち検索条件に対応す る デー タ が読出 さ れ, こ の読出 さ れた デー タ の検索条件を表わす メ ン バ一 シ ッ プ関数に対す る 適合度が算出 さ れ る 。 適合度 演算処理はすべて の検索条件につ い て, お よ び検索条 件に対応す る すベての デー タ につ い て実行 さ れる o し の よ う に し て得 ら れた適合度の値の 間で , それ ら の平 均値を求め る M E A N演算 , それ ら の最小値を選択す る M I N 演算, ま た はそ れ ら の最大値を選択す る M A
X演算の いずれかが行な われ, そ の演算結果が合致度 と し て 出力 さ れ る し 力、 し な力 ら , M I N演算や M A X演算を用 い た場 合に は, 検索条件や メ ン バ 一 シ ッ プ関数が多少異な る だけで検索結果に大き な違いが表われ, ユー ザの検索 の意図を正確に表現す る こ と がで き な い と い う 問題が あ っ た。 ま た, M E A N演算を利用す る と , 絶対に必 要と される 条件ゃ少 く と も必要と される 条件を正確に 表現する こ と力 で き な い と い う 問題力《あ っ た。
すなわ ち, 従来の フ ア ジ ィ 検索装置ではユー ザの検 索意図 に沿つ た検索条件の設定が困難であ つ た。 発明の開示
こ の発明はユー ザの検索意図を充分に反呋 し た検索 条件が設定可能で, そ の よ う に し て設定さ れた検索条 件に し たが っ てフ ァ ジ ィ 検索を行なえ る 装置お よ び方 法を提供す る も のであ る 。
こ の発明 に よ る フ ア ジ ィ 検索装置は, 項目 ご と に, そ の項目 につ いての複数種類の属性信号があ ら か じ め 登録された デー タ · ベー ス , 複数種類の属性信号の少 く と も い く つかに関す る 所望の条件を示す複数の前提 条件と , これ ら の前提条件を結びつ け る 結合条件 と か ら な る検索条件を表わす信号を設定す る手段, 設定 さ れた前提条件に属性信号があ てはま る度合い を示す適 合度を表わす信号を生成す る適合度演算手段, 与え ら れた複数の適合度信号の平均的な値を示す信号を生成 し て出力す る M E A N 演算手段, 与え ら れた複数の適 合度信号か ら 最小値を示す信号を選択 し て 出力す る M I N 演算手段, 与え ら れた複数の適合度信号か ら最大 値を示す信号を選択 し て 出力す る M A X演算手段, な ら びに設定 さ れた結合条件に し たが っ て, 適合度演算 手段か ら 得 ら れ る 適合度信号を, M E A N 演算手段, M I N演算手段お よ び M A X 演算手段の少 く と も いず れか一つ に与え る と と も に, 最終段の演算手段か ら 得 ら れ る 合致度を表わす信号を出力す る 制御手段を備え て い る 。
こ こ に おい て, 信号 は デー タ を含む概念で あ る 。 こ の発明の一実施態様に お い て は, 上記検索条件設 定手段は検索条件信号を入力す る 入力手段であ る 。 他 の実施態様に お い て は, 上記検索条件設定手段は, あ ら か じ め複数の検索条件信号を記憶す る 手段 と , 記憶 さ れてい る 検索条件信号の中か ら い く つかの検索条件 信号を選択す る 手段 と か ら な る 。
上記適合度演算手段は設定 さ れた前提条件のすべて に つ い て項 目 ご と に適合度信号を生成す る 。 ま た , 上 記制御手段 は項 目 ご と に合致度信号が得 ら れ る よ う に 上記演算手段を制御す る 。
好ま し く は上記 M E A N 演算手段, M I N 演算手段 お よ び M A X演算手段が複数段に設け ら れ, 上記制御 手段は, 上記 M E A N 演算手段, M I N演算手段 ま た は M A X演算手段の 出力信号を, 設定 さ れた結合条件 に し たがっ て, M E A N演算手段, M I N演算手段ま たは M A X演算手段の少 く と も いずれか一つ に与え る さ ら に好ま し い実施態様におい ては, 適合度信号の 重みを表わす信号を生成す る手段がさ ら に設け ら れる そ して, 上記 M E A N演算手段, M I N演算手段およ び M A X演算手段は, 適合度信号と と も に与え ら れ る 重み信号につ いてそ れぞれ M E A N演算, M I N演算 およ び M A X演算に相当す る演算を行 う 。 ま た, 上記 制御手段は, 適合度信号 と と も に重み信号を M E A N 演算手段, M I N演算手段およ び M A X演算手段の少 な く と も いずれか一つ に与え る と と も に, 最終段の演 算手段か ら得 ら れる 重要度を表わす信号を合致度信号 と と も に出力す る 。
上記重み信号生成手段は, 一実施態様では, 属性信 号と と も に その属性信号の信び よ う 度を表わす信号を 登録 したデー タ · ベー ス, 属性 ごと に重視度信号を入 力する手段, およ び信び よ う 度信号と重視度信号と を 乗算 し て重み 信号 を 出 力 す る 乗算手段か ら 構成 さ れ る
他の実施態様では, 上記重み信号生成手段は, 属性 信号と と も に そ の属性信号の信び よ う 度を表わす重み 信号を登録 し た デー タ · ベー ス と し て構成 さ れる。
さ ら に他の実施態様に おい ては, 上記重み信号生成 手段は, 属性 ご と に そ の重視度を表わす重み信号.を入 力す る 手段 と し て実現 さ れ る 。
こ の発明 に よ る フ ア ジ ィ 検索方法 は, 項 目 ご と に , そ の項 目 につ い て の複数種類の属性信号を あ ら か じ め デー タ , ベ ー ス に登録 し てお き , 複数種類の属性信号 の少 く と も い く つ かに関す る 所望の条件を示す複数の 前提条件 と , こ れ ら の前提条件を結びつ け る 結合条件 と か ら な る 検索条件を表わす信号を設定 し , 設定 さ れ た前提条件に属性信号があ て は ま る 度合い を示す適合 度を表わす信号を生成 し , 設定 さ れた結合条件に し た が っ て, 適合度演算手段か ら 得 ら れ る 適合度信号につ い て, そ れ ら の適合度信号の平均的な値を示す信号を 生成す る M E A N演算, それ ら の適合度信号か ら最小 値を示す信号を選択す る M I N 演算, そ れ ら の適合度 信号か ら 最大値を示す信号を選択す る M A X演算の う ち の少な く と も いずれか一つ を実行 し , こ れに よ り 得 ら れ る 合致度を表わす信号を 出力す る も の であ る 。
こ の発明 に よ る と , ユー ザ は検索条件の設定 に お い て, デー タ · ベー ス の属性信号 につ い て所望の条件を 表わす前提条件を, M E A N 演算, M I N演算お よ び M A X演算の一つ ま た は複数を用 い て任意に結合 さ せ る こ と がで き る 。 し たが っ て, ユー ザの意図を充分に 反映 し た検索条件の設定が可能 と な る 。 し か も , ユ ー ザに よ っ て設定 さ れた検索条件 に し た力 ぅ フ ア ジ ィ 検 索処理が実行さ れ, ユーザの意図を反映 し た検索結果 力 得 ら れる 。 図面の簡単な説明
第 1 図 は こ の発明の実施例 に よ る フ ァ ジ ィ 検索装置 の電気的構成を示すブ 口 ッ ク 図であ る 。
第 2 図は実施例に よ る フ ァ ジ ィ 検索装置の主要部分 の機能プロ ッ ク 図であ
第 3 図はデー タ · ベー ス の作成処理を示すフ ロ ー · チ ヤ 一 ト であ る 。
第 4 図 は入力情報の—例を示す。
第 5 図 はデ一 夕 · ベー ス の 内容の一例を示す。
第 6 図 は フ ア ジ ィ ' ' デ ー タ 辞書の 内容の一例を示 す。
第 7 図は適合度と 重要度の演算処理を示すフ ロ ー · チ ヤ 一 ト であ る 。
第 8 図 はフ ア ジ ィ · デー タ 辞書に格納 さ れた メ ンバ ― シ ッ プ関数の一例を示すグラ フ であ る 。
第 9 図 はフ ア ジ ィ · デー タ 辞書に格納さ れた フ ァ ジ ィ 数比率に基づいてメ ンバー シ ッ プ関数が作成 され る 様子を示すダラ フ であ る o
第 1 0図およ び第 1 1図 は適合度を求め る様子をそれぞ れ示すグラ フ であ る 。
第 1 2図 は得 ら れた適合度の例を示す。 第 13図 は信び よ う 度 と 重視度 と か ら 得 ら れた '重要度 を示す。
第 14図 は結合演算処理を示す フ ロ ー ♦ ヤ ー ト であ o
第 15図 は結合演算処理の た め に準備 さ れた カ ラ ム列 を示 し , 第 16 a 図お よ び第 16 b 図 は カ ラ ム に お い て用 い ら れ る 記号を示す。
第 17図 は L I F 0 バ ッ フ ァ を示す。
第 18図 は他の結合演算処理の た め に準備 さ れた カ ラ ム列を示す。
第 19図お よ び第 20図 は適合度 と 重要度 と か ら 得 ら れ た合致度 と 重要度の例を示す。
第 21図はハ ー ド ウ ユ ア で構成 さ れた フ ァ ジ ィ 検索装 置を示す ブ ロ ッ ク 図であ る 。
第 22図 は算出 さ れた貢献度を示す。 発明を実施す る た めの最良の形態
第 1 図 は フ ァ ジ ィ 検索装置の全体的構成の一例を示 す ものであ る 。 フ ア ジ ィ 検索装置 は コ ン ピ ュ ー タ · シ ス テ ム に よ り 実現す る こ と がで き , 後 に詳述す る デ ー 夕 ♦ ベー ス作成処理お よ びフ ア ジ ィ 検索処理を実行す る C P U 10を含ん で い る 。 C P U 10に は シ ス テ ム · ス を介 し て R O M 11, R A M 12, ハー ド ♦ デ ィ ス ク 装 置 13, キー ボー ド 14, プ リ ン タ 15お よ び C R T 表示装 置 16が接続 さ れてい る 。 R 0 M 11は C P ϋ 10がそれに したがっ てデー タ · ベー ス作成処理お よ びフ ア ジ ィ 検 索処理を実行する た めの プ ロ グラ ム を格納 し て い る 。 R A Μ 12は上記の各処理におけ る 各種演算の た めの ヮ ー ク · エ リ ア およ びバ ッ フ ァ · エ リ ア と して用 い られ る 。 ド · デ ィ ス ク 装置 13に はデー タ · ベー ス お よ びフ ア ジ ィ ♦ デー タ辞書が格納 され る 。 キー ボー ド 14 はデー タ · ベー ス作成の ための入力情報およ びフ ア ジ ィ 検索の ための検索条件を入力す る ため に用 い ら れる , プ リ ン タ 15およ び C R T表示装置 16は フ ア ジ ィ 検索結 果を可視情報と してそれぞれ紙上に 印字す る こ と に よ り , およ び画面に表示す る こ と に よ り 出力す る 。
第 2 図 は, デー タ · ベー ス作成およ びフ ア ジ ィ 検索 の各処理を説明す る た め に必要な機能を, 第 1 図に示 す シ ス テム構成か ら 抽出 し て示す も の であ る 。 C P U 10の機能は, M E A N演算 (平均値の算出) 25, M l N演算 (最小値の選択) 26 M A X演算 (最大値の選 択) 27お よ び演算制御 24に分け る こ と がで き る 。 演算 制御 24は, フ ア ジ ィ ♦ デー タ 辞書 22を参照 し てデー タ • ベー ス の作成処理を, な ら びに デー タ ♦ ベー ス 21お よびプ ア ジ ィ · デー タ 辞書 22を参照 しかつ M E A N演 算 25 M I N演算 26お よ び M A X演算 27を利用 して フ ア ジ ィ 検索処理をそれぞれ行 う 。 デー タ · ベー ス 21お よ びフ ア ジ ィ · デー タ 辞書 22は, ド · デ ィ ス ク 装 置 13に設け ら れ る 。 前提条件お よ び結合条件 23はキー ボー ド 14か ら 入力 さ れ, R A M 12に記憶 さ れ る 。 検索 結果 24はプ リ ン タ 15ま た は C R T表示装置 16か ら 出力 さ れ る 。
デー タ · ベー ス の作成処理 につ い て説明す る 。
第 4 図 に デー タ · ベー ス 作成の た め に入力 さ れ る 情 報の一例が示 さ れてい る 。 こ こ で は, コ ン ピ ュ ー タ 機 器につ い て の デー タ · ベー ス を作成す る も の と す る 。 機種名 を項 目 と い う 。 項 目 に ま つ わ る 情報を属性 と い う 。 属性に は, こ の実施例で は, 機器の本体価格, 処 理速度, 記憶容量お よ びメ ー カ 名があ る 。
属性を表わす情報は こ の実施例では 3 種類の形態で 入力 す る こ と がで き る 。 そ の 1 は, 明確な 数値を用 い て入力す る こ と であ り , た と え ば本体価格 「 150 万 円」 , 処理速度 「 4 M I P S 」 ( M I P S - Mil lion I nst rut i ons Per Second) , 記憶容量 「 16M B 」 等で あ る 。 こ れを ク リ ス プ数 と い う 。 そ の 2 は, 「約」 と い う 用語を用 い ておお よ そ の数値を入力す る こ と であ る 。 た と え ば, 本体価格 「約 250 万円」 , 処理速度 「約 7 M I P S J 等であ る 。 こ れを フ ア ジ ィ 数 と い う 。 そ の 3 は, 言語表現に よ り 入力す る こ とであ る 。 た と え ば, 処理速度は 「マ シ ン A程度」 , 「 と て も速い」 , メ ー カ 名 は 「 A社」 等であ る 。 こ れ ら の言語表現 ( ま た は 言語情報 ) の う ち 「 マ シ ン A程度」 , 「 と て も 速い」 等の フ ア ジ ィ 言語表現を フ ア ジ ィ · ラ ベル と い ラ o
第 6 図はフ ア ジ ィ · デー タ 辞書の一例を示 し てい る あ ら 力、 じ め定め られた フ ア ジ ィ 言語表現力《あ り , こ れ ら の フ ア ジ ィ 言語表現 ( フ ア ジ ィ · ラ ベノレ名) の それ ぞれに対 し てフ ア ジ ィ · ラ ベル番号と メ ンバー シ ッ プ 関数座標 とが定め ら れてい る 。 デー タ · ベー ス作成の ため に属性を入力す る と き に用 い ら れ る フ ア ジ ィ 言語 表現, およ び後述する 検索条件を入力する と き に用 い られる フ ア ジ ィ 言語表現は, フ ア ジ ィ ♦ デー タ辞書に あ ら 力、 じ め登録されてい る も の に限 ら れ る の はい う ま で も ない。 メ ンバー シ ッ プ関数座標につ い ては後述す る 。 ま た プ ア ジ ィ · デー タ 辞書に はフ ア ジ ィ 数比率 も あ ら 力、 じ め登録さ れてい る 力 , こ れにつ い て も 後述す
Ό o
第 3 図はデー タ · ベー ス作成処理の流れを示 し てい
Ό ο
デー タ · ベー ス作成の た め に第 4 図に示す入力情報 が入力 さ れる も の と する 。 ま た, キーボー ド 14か ら は, 機種名, ク リ ス プ数, フ ア ジ ィ 数およ び言語情報 (フ ア ジ ィ · ラ ベルを含む) の入力が可能であ る。
項目 につ い ての情報 (機種名) が入力 さ れ る と , そ れカ《デー タ · ベー ス 2 1に登録さ れ る (ス テ ッ プ 3 1 ) 0 入力 さ れた機種名 に関 し て属性につ い ての情報 (本体 価格, 処理速度, 記憶容量, メ ー カ 名 ) が順次入力 さ れ, ノく ッ フ ァ に記憶 さ れ る (ス テ ッ プ 32 )
入力 さ れた属性情報が, ク リ ス プ数であ る か, フ ァ ジ ィ 数であ る か, フ ア ジ ィ · ラ ベルであ る かが判定 さ れ る ( ス テ ッ プ 33, 34, 35 ) 。 上述 し た よ う に本体価 格 「 150 万円」 , 処理情報 「 4 M I P S 」 等であ れば ク リ ス プ数であ る か ら , 入力 さ れた属性情報 と そ れに つ い て の ス テ ー タ ス情報 と し ての 「 ク リ ス プ数」 を表 わす コ 一 ドカ《デー タ · ベー ス 21に登録 さ れ る ( ス テ ツ プ 36) 。 本体価格 「約 250 万円」 , 処理速度 「約 7 M I P S 」 等 の フ ア ジ ィ 情報 の 場合 に は, 「約 250 万 円」 , 「約 7 M I P S 」 等の フ ア ジ ィ 数力、 ら 「約」 力' 削除 さ れ , フ ア ジ ィ 数は ク リ ス プ数に変換 され る 。 こ の よ う に し て変換 さ れた ク リ ス プ数 と , ス テ ー タ ス情 報 と し ての 「 フ ア ジ ィ 数」 コ ー ドがデー タ · ベー ス 21 の該当場所に登録 さ れ る ( ス テ ッ プ 37) 。 入力 さ れた 属性情報が処理速度は 「マ シ ン A程度」 , 「 と て も速 い」 等のフ ア ジ ィ · ラ ベルの場合に は, フ ア ジ ィ · デ 一 夕 辞書 22が参照 さ れ る。 フ ア ジ ィ · デー タ 辞書 22に お いて, 入力 さ れた フ ア ジ ィ · ラ ベルを表わすフ ア ジ ィ · ラ ベル番号が読出 さ れ る ( ス テ ッ プ 38 ) 。 そ し て, 読出 された フ ア ジ ィ · ラ ベル番号がス テ ー タ ス情報を 示す 「 フ ア ジ ィ ' ラ ベル」 の コ ー ド と と も に デー タ · ベ ー ス 21の該当場所 に登録 さ れ る ( ス テ ッ プ 39) 。 入 力 さ れた属性情報が 「 A社」 , 「 B 社」 等の よ う に明 確な言語情報であ る 場合に は, そ の ま ま , ま た は適当 な コ 一 ドに変換さ れてデー タ · ベー ス 2 1の該当場所に 記憶さ れる (ス テ ッ プ 4 0 ) 。 こ れ ら の 明確な言語情報 は, フ ア ジ ィ ' ラ ベルに対 し てク リ ス プ · ラ ベル と も い う べき も のであ る 。 ク リ ス プ ' ラ ベノレ と い う ス テ一 タ ス ♦ コ 一 ドをデー タ • ベ ー ス 2 1に登録 し て も よ い し 登録 し な く て も よ い。
—つ の項目情報 (機種名) につ い て複数の属性情報 の それぞれが入力 され る 毎に上述の ス テ ツ プ 3 3〜ス テ ッ プ 40の処理が操返さ れ る (ス テ ッ プ 41 ) 。 一つ の項 目情報につ い てすべての属性情報の入力 と デー タ · ベ ― ス 2 1への登録処理が終了する と , 次の項目 情報の入 力, 処理に進む (ス テ ッ プ 42 ) 。 すべての項目情報に 関する属性情報の入力 と デー タ · ベ ー ス 2 1への登録と が終了すれば, 第 5 図に示すよ う な デー タ ♦ ベー ス の 作成が完了す る 。
特に必要な場合に は , デー タ · ベ— ス を作成す る と き に, 項目 と属性情報に加えて, 属性情報の信ぴ よ う 度が入力 され, デー タ ♦ ベー ス に登録 され る 。 第 5 図 は信ぴ ょ う 度を加えた デー タ · ベ ー ス の一例を示す も の であ る 。
信ぴ よ う 度は, デー 夕 に対す る 信ぴ ょ う 性の度合い を 0 〜: L 0 0 の数値に よ つ て表わ し た も のであ る 。 従来 はデー タ · ベー ス の信頼性を高め る た め に, 確度.の高 い デー タ の みがデー タ · ベ ー ス に登録 さ れて い た。 し か し なが ら , 情報の確度を若干犧牲 に し てで も 情報の 新 し さ が要求 さ れ る 場合 も あ る 。 こ の よ う な場合の た め に, こ の実施例では, 属性デー タ に信ぴ よ う 度が付 加 さ れてデー タ · ベー ス に登録 さ れ る 。 こ れに よ り , 新 し い情報を早期 に デー タ · ベ ー ス に登録す る こ と 力 可能 と な る 。 例え ば, 「機種 z z 」 の処理速度 「 と て も速い」 の 「信ぴ よ う 度」 は 3 0に設定 さ れて い る 。
次に, フ ア ジ ィ 検索処理につ い て説明す る 。
フ ア ジ ィ 検索処理は, 適合度 と 重要度の演算処理 (第 7 図) と , 結合演算処理 (第 1 4図) と に分け ら れ 0
検索条件は前提条件 と 結合条件 と か ら 構成さ れ る 。 前提条件 は各属性につ い ての ユー ザの希望 ま た は要求 を, 一般に は言語表現を用 い て,. 記述 し た も のであ る。 結合条件は複数の前提条件を結びつ け る 条件であ っ て , こ の実施例では M E A N演算, M I N 演算お よ び M A X演算の 中か ら選択 さ れ る 。
こ の実施例では, 本体価格, 処理速度, 記憶容量お よ びメ ー カ 名 につ い て, 次の よ う な前提条件が設定 さ れてい る も の と す る 。
前提条件 A : 本体価格が安い
B : 処理速度が速い C : 記憶容量は 32M B 以上
D : メ ー カ名 は A社
結合条件の例 と し て は次の よ う な も のがあ る 。
M I N { M E A N ( A , B , C ) , D } 式 (1)
M E A N { A , B , M A X ( C , D ) } 式(2) これ ら の検索条件はキー ポー ド 14か ら入力 さ れ る。 ま た は, あ ら 力、 じ め メ モ リ (ハー ド · デ ィ ス ク 装置 13 ま た は R A M 12) に格納 されてい る 多数の検索条件の 中力、 ら ユーザが所望の も の を選択する よ う に し て も よ い o
第 7 図を参照 して, 第 5 図に示す信び よ う 度を含む デー タ · ベー ス の属性デー タ を用 いて, 与え ら れた前 提条件に し たがっ て適合度と 重要度を算出す る 処理に つ いて説明する 。
上述 し た検索条件が入力, ま た はメ モ リ か ら読出 さ れてバ ッ フ ァ に格納 さ れる (ス テ ッ プ 51 ) 0
ま た, 信び よ う 度が付加 された デー タ · ベ ー ス を用 い る場合に は, ユー ザが必要 と すれば, 検索条件に加 えて, 前提条件 ごと に, ユーザの重視度が入力 さ れる (ス テ ッ プ 52 ) 。
重視度と は, 検索者が前提条件を重視する 度合い を い い, 0 〜 100 の数値に よ っ て表わ さ れ る 。 こ れに よ り , 「め り は り 」 をつ けた情報活用 を行な う こ と がで き る。 すなわ ち, 前提条件に重み付けを し てい る こ と に な る 。 こ の例で は前提条件 「本体価格が安い」 .の重 視度が 8 0 , 「処理速度が速い」 の重視度が 9 0 , 「記憶 容量は 3 2 M B 以上」 の重視度が 9 0 , 「 メ ー カ 名 は A 社」 の重視度が 7 0に設定 さ れて い る (第 1 3図参照) 。
以上の入力処理が終了す る と , 適合度の算出処理 に 進む ( ス テ ッ プ 5 3 , 5 4 ) 。 適合度の算出処理は, 前提 条件力 フ ア ジ ィ 言語に よ っ て表現 さ れて い る 力、 (前提 条件 A , B ) , 明確な ク リ ス プ言語に よ っ て表現 さ れ て い る 力、 (前提条件 C , D ) に よ っ て異な る 。
前提条件が フ ァ ジ ィ 言語情報に よ つ て表わ さ れてい る 場合に は, フ ア ジ ィ · デー タ 辞書 2 2を参照 し て, そ の前提条件を表わす メ ン バ ー シ ッ プ関数 ( M F ) が作 成 さ れ, バ ッ フ ァ ( R A M 1 2 ) に記憶 さ れ る (ス テ ツ プ 5 3 ) 。
第 6 図 に示すフ ア ジ ィ · デー タ 辞書 2 2に お い て, フ ア ジ ィ · ラ ベル名 ご と に, そ の フ ア ジ ィ · ラ ベル番号 と メ ン バ 一 シ ッ プ関数座標 と があ ら か じ め記憶 さ れて い る 。 フ ア ジ ィ · ラ ベ ノレ に つ い て は上述 した。 メ ン バ 一 シ ッ プ関数座標は フ ア ジ ィ · ラ ベノレ の メ ンバー シ ッ プ関数を特定す る 座標デー タ であ る 。 こ の実施例で は, 簡単の た め に, 第 8 図 に示すよ う に メ ンバー シ ッ プ関 数は台形の形を し てい る 。 フ ア ジ ィ ♦ ラ ベル名 「 と て も速い」 の メ ンバー シ ッ プ関数座標は 4 5 , 5 0であ る 。 第 8 図を参照 し て, 「 と て も速い」 の メ ンバー シ ッ プ 関数は, 処理速度 0 〜45 1 ? 5 の範囲では 0 の.値の グ レー ドを も ち, 45M I P S の位置で右上 り に直線的 に立上 り , 50 M I P S でグ レー ド 100 と な り , 50 M I P S 以上の処理速度ではグ レ ー ド 1 Q 0 に保たれ る。 ― 般に メ ンバー シ ッ プ関数の グ レー ドは 0 〜 1 の範囲で 定め ら れる が, こ の実施例では 0 〜 100 の範囲の値を も つ も の とする (適合度につ い て も 同 じ) 。 ま た, 「遅い J の メ ン ノく'一 シ ッ プ関数座標は 15, 20であ る 。 こ の メ ン ノ 一 シ ッ プ関数は, 0 〜 15 M I P S の範囲で グ レ ー ド 100 , 15〜 20 M I P S の範囲でグ レ ー ド 100 か ら 0 に直線的に変化, 20 M I P S 以上の領域でダ レ ー ド 0 の も のであ る 。 さ ら に フ ア ジ ィ · ラ ベル名 「中 く ら い 」 の メ ン ノく一 シ ッ プ関数座標は 15 , 20, 30 , 35 であ り , こ の メ ン ノ 一 シ ッ プ関数は, 0 〜 i 5 M I P S の範囲でグ レ ー ド 0 , 15〜 20 M I P S で グ レ ー ド 0 力、 ら 100 に直線的に変化 し, グ レ ー ド 20〜 301^1 1 ? 5 の 範囲でグ レー ド 100 , グ レー ド 30〜 35 M I P S の範囲 でグ レ ー ド 100 力、 ら 0 に直線的に変化 し, 35 M I P S 以上の領域でグ レ ー ド 0 と な る も のであ る。 本体価格 に関する フ ア ジ ィ · ラベル 「 と て も高い」 , 「高い」 , 「中 く ら い」 等, 処理速度につ い ての 「マ シ ン A程度」 等につ い て も 同 じ よ う に メ ンバ ー シ ッ プ関数座標が定 め られてお り , こ の メ ンバ一 シ ッ プ関数座標に基づい てメ ン ノ 一 シ ッ プ関数が表現 さ れ る 。 ス テ ッ プ 53の処 理で は, 前提条件を表わす フ ア ジ ィ · ラ ベル名 の.メ ン バー シ ッ プ関数座標力 フ ア ジ ィ · デー タ 辞書 2 2か ら 読 出 さ れ, バ ッ フ ァ に転送 さ れれば足 り る 。
続い て, デー タ · ベー ス 2 1に格納 さ れて い る 属性情 報の う ち与え ら れた前提条件に関係す る も の につ い て, 前提条件 (を表わす メ ン バ ー シ ッ プ関数) に対す る 適 合度が算出 さ れ る ( ス テ ッ プ 5 3 ) 。 適合度の算出 の仕 方は, 属性情報が ク リ ス プ数であ る か, フ ア ジ ィ 数で あ る か, フ ア ジ ィ ♦ ラ ベルであ る 力、に よ っ てそ れぞれ 異な る 。
属性情報が ク リ ス プ数の場合 に は, 属性情報を変数 と し て, こ れに対す る メ ン バ ー シ ッ プ関数値 ( グ レ ー ド) を求め る こ と に よ り 適合度が得 ら れ る 。 本体価格 が 「安い」 と い う メ ン バ ー シ ッ プ関数が第 1 0図 に示 さ れてい る 。 デー タ . ベー ス 2 1に よ る と 機種名 V V の本 体価格は ク リ ス プ数で 1 5 0 万円であ る 。 本体価格が 「安い」 と い う メ ン ノく一 シ ッ プ関数に おい て, 1 5 0 万 円 に対応す る グ レ ー ド は 1 0 0 であ る か ら 適合度は 1 0 0 と し て求め ら れ る 。 同 じ よ う に機種名 X X の本体価格 は ク リ ス プ数で 3 0 Q 万円であ り , そ の適合度は 2 0と い う こ と に な る 。
属性情報がフ ア ジ ィ 数の場合に は, フ ア ジ ィ · デ一 夕 辞書 2 2に お け る フ ァ ジ ィ 数比率を用 い て フ ァ ジ ィ 数 を表わす メ ン バ ー シ ッ プ関数がま ず作成 さ れ, 次に フ ア ジ ィ 数の メ ンバ一 シ ッ プ関数 と前提条件を表わすメ ンバー シ ッ プ関数と の M I N — M A X演算 に よ り 適合 度が求め ら れる 。
フ ア ジ ィ 数を表わすメ ンバ一 シ ッ プ関数は原則的に 三角形に よ っ て表わ される。 こ の三角形の頂点の位置 (グ レー ド = 100 ) はフ ア ジ ィ 数力、 ら 「約」 を除い た 値 ( これを代表値 R o と い う ) に よ っ て表わ され, 2 つ の端点 (座標の両端) (グ レ ー ド = 0 ) の位置 ( こ れ ら を R n , R とする ) はそれぞれ次式か ら算出 さ
R n = R 0 X ( 1 — フ ア ジ ィ 数比率 + 100 ) 式 (3) R p = R 0 X ( 1 + フ ア ジ ィ 数比率 + 100 ) 式 ) た と えば, デー タ ♦ ベー ス 21におい て, 機種名 W W の本体価格は 「約 250 万円」 であ る。 ま た, フ ア ジ ィ
• デー タ辞書 22を参照す る と , 本体価格の フ ァ ジ ィ 数 比率は 20であ る 。 し たがっ て, こ の場合,
R 0 - 250 万円 式(5)
R n = 250 X ( 1 一 20+ 100 ) = 200 万円 式 (B)
R p - 250 X ( 1 + 20+ 100 ) = 300 万円 式 (7) と な る。 こ の メ ンバ ー シ ッ プ関数が第 9 図 に示さ れて い る
次に, 第 10図に示すよ う に, フ ア ジ ィ 数 「約 250 万 円」 の メ ンバー シ ッ プ関数と検索条件 「本体価格が安 い J の メ ンバー シ ッ プ関数と の M I N — M A X演算 ( 2 つ の メ ンバ ー シ ッ プ関数の交点の う ち の小さ い方 を選択す る こ と に な る ) に よ り 適合度 63が求め ら れ る 第 10図 に お い て, 2 つ の メ ンバー シ ッ プ関数の M I N 演算結果はハ ッ チ ン グで示 し た領域を囲む折線で表わ さ れ, そ の う ち の最大値 ( M A X ) が選択 さ れ る 。
同 じ 機種 W W の 処理速度 「約 7 M I P S 」 を表わ す メ ンバー シ ッ プ関数は, 次の 3 つ の点 R o , R n , R p で表わ さ れ る 。 処理速度の フ ア ジ ィ 数比率は 10で め る 0
R 0 = 7 M I P S 式 (8)
R n = 7 X ( 1 - 10 ÷ 100) = 6.3 M I P S 式 (9) R p = 7 X ( 1 + 10 ÷ 100) = 7.7 M I P S 式 (10) 属性情報がフ ア ジ ィ · ラ ベ ル の場合に は, フ ア ジ ィ • デー タ 辞書 22が参照 さ れ, そ の フ ア ジ ィ ♦ ラ ベル名 に対応す る メ ンバ ー シ ッ プ関数座標に よ っ て表わ さ れ る メ ン バー シ ッ プ関数 と , 前提条件を表わす メ ン バ ー シ ッ プ関数 ( こ れ も 上述の よ う に フ ア ジ ィ · デー タ 辞 書 22を参照 し て得 ら れ る ) と の M I N — M A X演算に よ り 適合度が求め ら れ る 。
た と えば, 第 11図を参照 し て, 機種 Y Y につ いて見 る と , そ の処理速度 「マ シ ン A 程度」 の メ ン バ ー シ ッ プ関数が フ ア ジ ィ · デー タ 辞書 22か ら 得 ら れ る 。 前提 条件の 「処理速度が速い」 を表わす メ ン バー シ ッ プ関 数力《 同 じ よ う に フ ア ジ ィ · デ 一 夕 辞書 22か ら 得 ら れ る 。 これ ら の 2つ の メ ンノく'一 シ ッ プ関数の M I N — M A X演算結果に よ り , 適合度が 43と し て得 ら れる こ と に な る 。
前提条件がク リ ス プ言語に よ っ て表わ されてい る 場 合に は適合度の算出 は簡単であ る 。 た と えば記憶容量 が 「 32 M B以上」 と い う 前提条件に対 し ては, 記憶容 量が 32M B 以上 の 機種 W W , X X , Y Yの適合度が 100 , 他の機種の適合度は 0 と な る 。 同 じ よ う に, メ — 力名 は 「 A社」 と い う 前提条件につ いては, メ ー カ 名が A社であ る機種 V Vの適合度が 100 , 他の機種に つ い ては 0 と い う こ と にな る 。 前提条件がク リ ス プ数 ま た は ク リ ス プ言語であ っ て も , 属性デー タ がフ ア ジ ィ 数ま た はフ ア ジ ィ · ラ ベルの場合に は, フ ア ジ ィ · デー タ辞書 22が参照 され る。 ク リ ス プ数ま た は ク リ ス プ 言語はグ レ ー ドが 0 か ら 100 に垂直に立上 る , ま た は 100 力、 ら 0 に垂直に立下 る 関数に よ っ て表現さ れ る 力、 ら , こ の ク リ ス プ関数 と属性デー タ に よ っ て表わ される メ ンバー シ ッ プ関数と の M I N — M A X演算に よ り 適合度が算出 さ れる 。
こ の よ う に して, 与え ら れた前提条件に対す る すべ ての属性情報の適合度が求め ら れ る。 第 12図は得 ら れ た適合度の例を示す も のであ る 。 こ の適合度表は, 必 要に応 じ て, 出力装置 (プ リ ン タ 15ま た は表示装置 IB) か ら 出力 さ れる 。 ユーザは出力 さ れた適合度表か ら最 適な機種を選択す る こ と も で き る 。
デー タ · ベ ー ス に登録 さ れ る デー タ に ス テ ー タ ス情 報を付加す る こ と に よ り , ク リ ス プ数の み な ら ず, フ ア ジ ィ 数ゃ フ ア ジ ィ 言語情報 も , ク リ ス プ数 と 一緒に デ ー タ · ベ ー ス に 格納す る こ と がで き , 力、っ フ ア ジ ィ 検索処理の デー タ · ベー ス と し て用 い る こ と がで き o
最後に, デー タ · ベー ス 21に登録 さ れてい る 信び よ う 度 と 入力 さ れた重視度 と を用 い て, 検索対象の項 目 (機種名) お よ び属性情報 (本体価格, 処理速度, 記 憶容量お よ びメ ー カ 名 ) ご と に重要度が次式 に よ り 算 出 さ れ る (ス テ ッ プ 55 ) 。
重要度
= (信び よ う 度 + 100 ) X (重視度 + 100 ) X 100
式(il) 重要度の算出結果が第 13図 に示 さ れて い る 。 適合度 の算出 (ス テ ッ プ 52, 53 , 54) と 重要度の算出 ( ス テ ッ プ 55 ) と は ど ち ら を先に行 っ て も よ い。
こ の よ う に し て求め ら れた適合度 と 重要度は メ モ リ (た と え ば R A M 12 ) に記憶 さ れ る (ス テ ッ プ 56 ) o 次に示す結合演算処理に お い て用 い る た め に適合度 と 重要度の記号を こ こ に ま と めてお く 。
本体価格の適合度 : A „
処理速度の適合度 : B „ 記憶容量の適合度 C
g
メ 一 力名 の適合度 D
g
本体価格の重要度 A
処理速度の重要度 B
記憶容量の重要度 C
メ 一 力名 の重要度 D v
結合演算処理におい ては, こ れ ら の属性デー タ の, それに対応す る 前提条件に対す る , 属性デー タ ご と の 適合度およ び属性デー タ (ま た は前提条件) の重要度 を用 いて, 属性デー タ の検索条件 (前提条件 と 結合条 件を含む) に対す る 項 目 (機種) ごと の合致度 G , お よ び合致度の重要度 Wが算出 さ れる 。
合致度 Gお よ びそ の重要度 Wの算出方法は結合演算 の種類に よ っ て異な る。 以下に, 各結合演算の種類 ご と に説明す る 。
M E A N演算の場合
合致度 G - ( ∑ 適合度 X 重要度) / ( ∑ 重要度)
式 (12) 重要度 G - ( ∑ 重要度) Z n 式 (13) こ こ で加算 ∑ は M E A N演算のすべての対象 (引数) につ いて行なわれる。 ま た n は M E A N演算の対象の 数 (引数個数) であ る 。 こ れ ら の こ と は他の演算につ い て も 同 じであ る 。
M I N演算の場合 合致度 G - 最小の適合度 式 (14) 重要度 W - 最小の適合度の重要度 式 (15) 最小の適合度 と は, M I Ν演算の対象 と な る 複数の 適合度の う ち の最小の も の を指す。
M A X演算の場合
合致度 G = 最大の適合度 式 (16) 重要度 W =最大の適合度の重要度 式 (17) 一般に複数の前提条件があ り , こ れ ら の前提条件に 対す る 対応す る デー タ の適合度の平均的な値を得た い 場合に は M E A N演算が採用 さ れ る 。 ま た, 複数の前 提条件のすべてを満た し た も の を検索す る 場合に は M I N演算が, いずれかを満た し た も の を検索す る 場合 に は M A X演算がそ れぞれ採用 さ れ る 。 別な表現でい えば, 複数の前提条件を強 く 結合な い し は拘束す る 場 合に は M I N演算が, 緩 ぐ ( connect ) す る 場合 に は M A X演算がそ れぞれ採用 さ れ る 。 M E A N演算 は複数の前提条件を中間的な レ ベルで結合 さ せ る も の と い え よ う 。 いずれに し て も 結合条件はュ— ザの検索 の意図 に し た力 つ て決定 さ れ る
具体的 に第 19図を参照 し て式 (1) に よ つ て表わ さ れ る 結合条件下に お い て適合度 G と 重要度 Wを算出 し て み よ ケ。 第 19図 は既に算出 さ れた適合度 A
D g と 重要度 A w 〜 D w , お よ び こ れ ら に基づい て式 ( 1 ) に よ っ て表わ さ れ る結合条件の下で算出 さ れた合致度 G と重要度 Wと を示 してい る 。
ま ず, M E A N ( A , B , C ) 力 算出 さ れ る 。 式 (12)およ び式 (13)を用 い て, 機種名 V V に関 し て次の よ う に合致度 G i と重要度 ェ が算出 さ れ る 。
合致度 G f
( A X A + B X B + C X c
g g g
/ ( A v + B v + C v
= ( 100 X 80 + 0 X 90 + 0 X 90)
/ ( 80 + 90 + 90 )
= 30.7 式 (18) 重要度 Wj_ - ( A w + B + C ,, ) Z 3
= ( 80 + 90 + 90) /
= 86.6 式 (19) 次に M I N演算が式 (14)およ び式(15)を用 い て行な われる 。
合致度 G M I N ( G i D
g
M I N ( 80.7 , 100 )
30.7 式 (20) 重要度 W G t の重要度
86.6 式 (21) 他の機種につ いて も 同様に算出 される。 機種 V V以 外の機種につ いては, 適合度 D g 力' 0 であ り , こ の適 合度 D„ が M I N演算の対象 と な っ てい る 力、 ら最終的 な適合度 G は 0 と な る 。 こ の よ う に M I N演算は M E A N ( A , B , C ) と D と の両方を満 たす も の.を選 択す る 場合に好都合でめ る 0
第 20図 は式 ( 2 ) に よ つ て表わ さ れ る 結合条件に し た が っ て合致度 G と 重要度 W と を演算 し た結果を示す。
機種 V V につ い て以下 に算出の過程 と 結果を示す。 ま ず, M A X ( C , D ) が式 ( 16 )お よ び式 ( 17 )に し た が つ て算出 さ れ る 。
適合度 G - M A X ( C D
= M A X ( 0 , 100 )
= 100 式 (22) 重要度 W D の重要度 D
= 60 式 (23) 次に, M E A N 演算が式 ( 12 )お よ び式 ( 13 )を用 い て 行な われ る o
合致度 G = ( A X
A w + B g X B w + G 2 X W 2
/ ( A W + B w + W 2 )
= ( 100 X 80 + 0 x 90 + 100 X 60 )
/ ( 80 + 90 + 60 )
= 60.8 式 (24) 重要度 W = B w + W 2 ) / 3
= 76.6 式 (25) 他の機種につ い て も 同様に合致度 G と 重要度 Wが算 出 さ れ る 。 式 (2) の結合演算に は M E A N 演算が含ま れて い る の で, 平均的な合致度 G と 重要度 Wが得 ら れ, 機種間におけ る 差が, 第 19図に示す式 (1) に し た.が う 演算锆果に比べて, 小 さ く な つ てい る 。 な お, 機種 Z
Z につ い ては, 適合度 C g , 力 と も に 0 であ る の で, M A X ( C, D ) の合致度は 0 , 重要度と し ては
C„ w = 90が用 い ら れてい る 。
こ の よ う な合致度 Gおよ び重要度 Wに関す る 演算結 果は検索結果と してプ リ ン タ 15ま た は C R T 16か ら 出 力 される。 こ の検索結果に基づいてユー ザは意志決定 を行 う こ と に な る 。
第 14図は上述 し た锆合演算を行 う C P U 10の処理手 順の一例を示す も のであ る 。
与え ら れた結合条件が結合演算処理に適 し た形態に 変形さ れて検索条件バ ッ フ ァ に記憶 さ れる 。 結合演算 処理に適 し た形態の一例が式(1) に つ い て第 15図に示 されてい る 。 検索条件バ ッ フ ァ に はカ ラ ム の並びが形 成される。 各カ ラ ム に は カ ラ ム N o.が割当て ら れる。 式(1) の演算式に し たが っ て, その後方の項か ら各力 ラ ム に順次デー タ ま た は演算子が格納 さ れ る 。
各カ ラ ム の先頭に は フ ラ グが設け ら れ る。 デー タ に つ い ての フ ラ グは V a 1 で, 演算子につ い ての フ ラ グ は o p e で示 さ れてい る 。
デー タ につ い ては, 各カ ラ ム に おいてフ ラ グの項に 適合度と重要度が格納 さ れ る 。 演算子につ い て は, 各 カ ラ ム におい て, 演算子コ ー ド と そ の引数個数 (演算 の 対象の 数) と が フ ラ グ の 次 に 格納 さ れ る 。
式 (1) は, そ の 後方力、 ら , D , C , B , A , M E A N , Μ I Ν の順 に 配列 さ れて い る 。 し た 力 つ て , カ ラ ム Ν ο. 1 〜 4 に つ い て は, D , C , Β お よ び Α の適合 度 ( D g 〜 A g ) と 重要度 ( D w 〜 A w ) が配列 さ れ る こ と に な る 。 M E A N 演算 は A と B と C と を演算対 象 と す る か ら , 演算子 コ ー ド は M E A N , 引 数個数 は 3 と な る 。 M I N 演算 は, M E A N 演算結果 と D と を 演算対象 と す る か ら , 演算子 コ ー ド は M I N , 引 数個 数 は 2 と い う こ と に な る 。
式 ( 2 ) の 演算 に適 し た カ ラ ム の並 びが第 18図 に 示 さ れて い る 。
第 14図 に 示す処理で は, カ ラ ム N 0.力《 i で, 各 カ ラ ム の フ ラ グが F i で, デー タ が V i (適合度 と 重要度) で, 演算子が 0 i で, 引 数個数が ( N i ) で そ れぞれ 表わ さ れて い る (第 16 a 図 お よ び第 16 b 図参照) 。 ま た , 第 17図 に 示す よ う に , L I F 0 ( last in first out ) バ ッ フ ァ 力《設 け ら れて い る 。
第 14図 を参照 し て, カ ラ ム N 0.を示す カ ウ ン タ i に 1 力 セ ッ ト さ れ る ( ス テ ッ プ 61 ) 。 こ の カ ウ ン タ i に よ っ て指定 さ れ る カ ラ ム N o.の フ ラ グ F i が読 出 さ れ, そ の フ ラ グ F 力 V a 1 で あ る 力、, o ρ e で あ る 力、力 チ ェ ッ ク さ れ る ( ス テ ッ プ 62 ) フ ラ グ F 力 V a 1 で あ れば デ ー タ で あ る 力、 ら , そ の カ ラ ム の デ ー タ V J 力 L I F 0 バ ッ フ ァ に プ ッ シ ュ · ダ ウ ン さ れ る ( ス テ ッ プ 63) o カ ウ ン タ i 力 イ ン ク レ メ ン ト さ れ ( ス テ ツ プ 64) , ス テ ッ プ 77を経て, 再びス テ ッ プ 62に戻 り , イ ン ク レ メ ン ト さ れた カ ウ ン タ i に よ っ て指定 さ れ る カ ラ ム の フ ラ グ F 丄 が読出 さ れ, こ の チ ェ ッ ク 力《行な われ る 。 こ の よ う に し て, カ ラ ム 力、 ら 読出 さ れ た デー タ は, 読出 さ れた順序で L I F 0 バ ッ フ ァ に格納 さ れ る o
カ ラ ム 力、 ら 読出 さ れた フ ラ グ F i 力《 o p e であ る 場 合に は, そ の カ ラ ム か ら 引 数個数 ( N i ) が読出 さ れ, 引数個数カ ウ ン タ n に セ ッ 卜 さ れ る (ス テ ッ プ 65) 。 L I F 0 バ ッ フ ァ 力、 ら デー タ 力 ポ ッ プ · ア ッ プ さ れ, ワ ー ク · エ リ ア (た と え ば R A M 12に設け ら れて い る ) に記億 さ れ る (ス テ ッ プ 67) 。 カ ウ ン タ η 力 デ ク レ メ ン ト さ れなが ら (ス テ ッ プ 68 ) , カ ウ ン タ η の値力《 0 に な る ま で L I F 0 ノ ッ フ ァ 力、 ら の デー タ の読出 し力 続行 さ れ る (ス テ ッ プ 66) 。
カ ウ ン タ η 力 0 に な る と , フ ラ グ F i が o p e で あ つ た カ ラ ム の演算子 O i T^' M A Xであ る か, M I N で あ る か, M E A Nで あ る か力《チ ェ ッ ク さ れ る ( ス テ ツ プ 69, 71, 73) 。 先に L I F 0 バ ッ フ ァ 力、 ら ポ ッ プ • ア ッ プ さ れかつ ワ ー ク · エ リ ア に記億 さ れた デー タ が こ の演算子 に し た力 つ て演算さ れ る (ス テ ツ プ 70, 72, 74) o た と え ば第 15図 に示す例 に お い て は, 力 ラ ム' N o.5 の フ ラ グ o p e が読出 さ れた と き に, 引数個数 (3) が カ ウ ン 夕 n に セ ッ ト さ れ る 。 し た力 つ て , デ _ タ A g が L I F 0バ ッ フ ァ 力、 ら読出 さ れ。 こ れ ら の デー タ の 間で M E A N 演算が行な われ る (ス テ ッ プ 74 ) (た と え ば式 (18), 式 (19)の演算) 。
こ の 演算結果 ( た と え ば式 ( 18 ) , 式 ( 19 )の G 1
W { ) はデー タ V r 二 し て L I F 0ノ ツ フ ァ に プ ッ シ ュ * ダウ ン さ れ る ( ス テ ッ プ 75) 。 こ の後, カ ウ ン タ i 力 イ ン ク レ メ ン ト さ れ (ス テ ッ プ 76) , ス テ ッ プ 77 に 民 る
第 15図 に示す例では, 再びフ ラ グ F = o p e 力《読 出 さ れ, L I F O バ ッ フ ァ 力、 ら 2 つ の デー タ V r
( G i ' W i ) と D g ( D w ) と が読出 さ れ, こ れ ら の 間で M I N 演算が実行 さ れ る ( ス テ ッ プ 72 ) (式 (20), 式 (21)の演算) 。
カ ウ ン タ i の値力く, カ ラ ム の総数 N u を超え る と
( ス テ ッ プ 77) , —項 目 (一機種) に つ い て の結合演 算処理が終了す る 。 他の機種につ い て も , 第 15図 ま た は第 18図 に示す よ う な 力 ラ ム が作成 さ れ , 同様 に結合 演算が行な われてい く 。
第 21図 は上述 し た適合度 と 重要度の演算お よ び結合 演算を行 う ハ ー ド ウ ユ ア構成の例を示 し て い る 。 検索条件 (前提条件およ び結合条件) は検索条件入 力装置 111 か ら入力 される。 ま た属性 ご と の重視度は 重視度入力装置 112 か ら入力 される 。 検索条件入力装 置 111 か ら 入力 さ れ た 検索条件 は検索条件記憶装置 118 に記億さ れる 。 検索条件記憶装置 113 は記憶 し て い る 検索条件の う ち , 前提条件 に基づ い て関数設定 装置 114 を制御す る と と も に, 結合条件に基づいて組 合せ論理回路 94, 95, 96, 104 , 105 , 106 を制御す る。
関数設定装置 114 は検索条件記憶装置 113 か ら前提 条件が与え ら れ る と , 適合度演算装置 81, 82, 83およ び 84に前提条件 A , B , C およ び D を それぞれ表わす メ ンバー シ ッ プ関数ま た は ク リ スプ関数を設定す る 。 —方, デー タ · ベー ス 21に記憶さ れてい る 項目 (機種) ごと の属性デー タ (本体価格, 処理速度, 記憶容量お よ びメ ー カ 名) が適合度演算装置 81, 82, 83およ び 84 に与え ら れる。 適合度演算装置 81〜 84は, 設定 された 関数に対する 与え られた属性デー タ の適合度を算出す る 。 与え ら れた属性デ一 タカ フ ア ジ ィ 数ま た は フ ア ジ ィ · ラ ベルであ る こ と を示すス テ一.タ ス · コ ー ドを含 むと き に は, 上述 し た よ う に, 属性デー タ に基づい て メ ンバ一 シ ッ プ関数を作成 し た上で適合度の算出が行 なわれ る の はい う ま で も ない。
一方, 重視度入力装置 112 か ら 入力 さ れた属性 ごと の重視度は乗算回路 85〜 88に そ れぞれ与え ら れ る 。 デ 一 夕 · ベー ス 21か ら 項 目 (機種) ご と に読出 さ れた信 び ょ う 度デー タ ( ま た は信号) も 乗算回路 85〜 88に与 え ら れ る 。 乗算回路 85〜 88に お い て は, 相互 に対応す る 重視度 と 信び よ う 度 と が乗算 さ れ る 結果, 重要度を 表わすデー タ が得 ら れ る 。
結合条件 に は複数個の演算子 ( M E A N , M A X , M I N ) を含む こ と がで き る が, こ こ では式 ( 1 ) ま た は式 ( 2 ) に示すよ う に, 2 個の演算子が含ま れ う る も の と す る 。 結合条件に 含 ま れ る 最大 2 個の演算子に し た力 う 演算の た め に, M E A N , M A X お よ び M I N 演算装置の組が 2 段に縦属接続 さ れて い る 。 すな わ ち , それ ら は演算装置 91, 92, 93, 101 , 102 , 103 で あ る 。 こ れ ら の演算装置 91〜 93, 101 〜 103 に入力 さ れ る べ き デ ー タ を 選択す る た め に , 演算装置 91〜 93, 101 〜 : 103 の前段に それぞれ組合せ論理回路 94〜 96, 10 〜 106 が接続 さ れて い る 。 組合せ論理回路 94〜 96 の それぞれに は, 適合度演算装置 81〜 84の 出力 (算出 さ れた適合度) お よ び乗算回路 85〜 88の 出力 (算出 さ れた重視度) が入力す る 。 組合せ論理回路 94〜 96は, 検索条件記憶装置 113 に記憶 さ れた結合条件の う ち の 最初の演算子に し た力 う 演算を行 う よ う に, そ の演算 子 に対応す る 演算装置 ( 91〜 93の う ち の いずれか) を 選択 し , かつ そ の選択 さ れた演算装置 に演算 ざれ る ベ き入力 デー タ を与え る 。 組合せ論理回路 104 〜 106 の それぞれに は, 適合度演算装置 81〜 84の 出力, 乗算回 路 85〜 88の 出力, お よ び演算装置 91〜 93の 出力 (演算 锆果) が与え られ る 。 組合せ論理回路 104 〜 106 は, 結合条件の う ち の次の演算子に し た力 う 演算を, そ の 演算子に対応する 演算装置 ( 101 〜 103 の いずれか) に実行させる ために, 入力を選択 し てそ の演算装置に 与え る。
演算装置 101 〜 103 の いずれかか ら得 ら れる 最終演 算結果は出力回路 115 に与え ら れ, こ の 出力回路 115 か ら合致度 G およ び重要度 Wを表わす所定の影響 (電 流, 電圧, ま た は 2 値デー タ ) の 出力信号が出力 され る O
た と えば, 式(1) に し たが う 結合演算の場合に は, 適合度演算装置 81〜 83の 出力 と 乗算回路 85〜 87の 出力 が組合せ論理回路 94を経て M E A N演算装置 91に与え られる 。 ま た, M E A N演算装置 91の 出力 と , 適合度 演算装置 84の 出 力 と , 乗算回路 88の 出力 と が, 組合 せ論理回路 105 を経て M I N 演算装置 102 に入力す 0
第 21図に示す各装置, 回路は専用 のハ ー ド ウ ア · ア ー キテ ク チ ャ を も つ電子回路に よ り 実現す る こ と も でき る し, 上述 し た手順に し たが う 処理を実行す る マ ィ ク ロ コ ン ピ ュ ー タ に よ っ て も 実現す る こ と 力《で き る
最後に貢献度に つ い て説明す る 。 貢献度 は, 与え ら れた結合条件に対 し て前提条件 ご と に求め ら れ る 。 前 提条件 N ( N = A , B , C , D ) の貢献度を N „ と す る
M E A N 演算の場合
N c = (適合度 X 重要度 : N に つ い て) X 100
/ ( ∑ 適合度 X 重要度) 式 (26)
∑ は対象 と な る すべての前提条件につ い て加算 さ れ る
た と え ば前提条件 A の貢献度 Α Λ は [ M E A N ( A B , C , D ) の場合 ]
A ( A g x A w ) x 100 /
( A „ x A + B „ x B + C „ x C
g v g w g w
+ D g X D w ) 式 (27) で与え られ る
M I N演算の場合
100 : N が最小の場合
N 0 N が最小でな い場合 式 (28) g
た と え ば , 前提条件 A の貢献度 A は
100 : A g が最小の場合
A
c 0 A „ が最小で な い場合 式 (29) と な る 。
M A X演算の場合 100 N が最大の場合
N c [ 0 N が最大でな い場合 式 (30) g
た と え ば, 前提条件 Aの貢献度 A は
f 100 A g が最大の場合
J
A c 0 A„ が最大でな い場合 式 (31) な る
—例 と し て, 式 (1) によ っ て表わ さ れた結合条件下 に お け る 貢献度を機種名 V V に 関 し て算出 し てみ よ ラ o
式(1) は, M I N { M E A ( A , B , C ) , D } であ る 。 貢献度に関 しては M I N演算が先に行な われ る
M E A N ( A , B , C ) の適合度 G j^ は式(18)よ り 30.7であ る 。
前提条件 D の適合度 D g は第 12図か ら 100 であ る。 し たがっ て, M E A N ( A , B , C ) の適合度 G j^ の方が小 さ い。 式 (28)か ら,
M E A N ( A , B , C ) の貢献度は 100 ,
前提条件 D の貢献度 D e は 0 と な る 。
こ こ で さ ら に , M E A N ( A , B , C ) の貢献度 100 が式 (26)を利用 して前提条件 A , B , C に分配 さ れ る。
A p =
し ( 100 X 80) X 100
/ ( 100 X 80 + 0 X 90 + 0 X 90) = 100 式( 32 ) 同様に B c = 0 , と な る 。
他の機種につ い て は, 適合度 D g 力 0 であ る か ら , 前提条件 D の貢献度 D „ が 100 , 前提条件 A , B , C の貢献度力 0 と な る 。
こ の よ う に し て得 ら れた貢献度を合致度 G , 重要度 W と と も に一覧表に し て示 し た のが第 22図であ る 。
上記実施例 に お い て は, 重要度 Wは, 属性 ご と に, 信び よ う 度 と 重視度の積 と し て求め ら れた重要度に基 づい て算出 さ れてい る 。 重要度 W は重み付け を表わす デー タ であ る か ら , 信び よ う 度の み に基づい て算出 し て も よ い し , 重視度の み に基づい て算出 し て も よ い し 必ず し も 算出 し な く て も よ い。 産業上の利用可能性
フ ア ジ ィ 検索装置お よ び メ ンバ ー シ ッ プ関数作成装 置 は コ ン ピ ュ ー タ 産業に お い て製造 さ れ, コ ン ビ ユ ー 夕 産業を含むあ ら ゆ る 産業に お い て使用 さ れ る 。

Claims

請求の範囲
1 . 項目 ごと に, そ の項目 につ い ての複数種類の属性 信号があ ら 力、 じ め登録さ れた デー タ · ベー ス ,
複数種類の属性信号の少 く と も い く つ かに関す る 所 望の条件を示す複数の前提条件 と, こ れ ら の前提条件 を結びつ け る結合条件 と か ら な る検索条件を表わす信 号を設定する手段,
設定さ れた前提条件に属性信号があ ては ま る 度合い を示す適合度を表わ す信号 を生成す る 適合度演算手 段,
与え られた複数の適合度信号の平均的な値を示す信 号を生成 し て出力す る M E A N演算手段,
与え られた複数の適合度信号か ら最小値を示す信号 を選択 して出力する M I N演算手段,
与え られた複数の適合度信号か ら最大値を示す信号を 選択 して出力する M A X演算手段, な ら びに
設定された結合条件に したがっ て, 適合度演算手段 か ら得 ら れ る適合度信号を, M E A N演算手段, M l N演算手段およ び M A X演算手段の少 く と も いずれか 一つ に与え る と と も に, 最終段の演算手段か ら得 ら れ る合致度を表わす信号を出力す る制御手段,
を備えた フ ア ジ ィ 検索装置。
2 . 上記検索条件設定手段が検索条件信号を入力す る 入力手段であ る , 請求の範囲第 1 項に記載の フ ア ジ ィ 検索装置。
3 . 上記検索条件設定手段が, あ ら か じ め複数の検索 条件信号を記憶す る 手段 と , 記憶 さ れて い る 検索条件 信号の 中か ら い く つ かの検索条件信号を選択す る 手段 と 力、 ら な る , 請求の範囲第 1 項に記載の フ ア ジ ィ 検索
4 . 上記適合度演算手段は設定 さ れた前提条件のすべ て に つ い て項 目 ご と に適合度信号を生成す る も の であ 上記制御手段は項 目 ご と に合致度信号が得 ら れ る よ う に上記演算手段を制御す る も の であ る ,
請求の範囲第 1 項に記載の フ ァ ジ ィ 検索装置。
5 . 上記制御手段は, 上記 M E A N演算手段, M I N 演算手段ま た は M A X演算手段の 出力信号を, 設定 さ れた結合条件に し た力 つ て, M E A N演算手段, M l N演算手段ま た は M A X演算手段の少 く と も いずれか —つ に与え る も のであ る , 請求の範囲第 1 項に記載の フ ア ジ ィ 検索装置。
6. 適合度信号の重み を表わす信号を生成す る 手段を さ ら に備え
上記 M E A N演算手段, M I N演算手段お よ び M A
X演算手段は, 適合度信号 と と も に与え ら れ る 重み信 号につ い て そ れぞれ M E A N演算, M I N演算お よ び M A X演算に相当す る 演算を行 う も の であ り , 上記制御手段は, 適合度信号と と も に重み信号を M E A N演算手段, M I N演算手段お よ び M A X演算手 段の少な く と も いずれか一つ に与え る と と も に, 最終 段の演算手段か ら得 ら れ る 重要度を表わす信号を合致 度信号と と も に出力する も のであ る ,
請求の範囲第 1 項に記載の フ ァ ジ ィ 検索装置。
7 . 上記重み信号生成手段が,
属性信号と と も に そ の属性信号の信び よ う 度を表わ す信号を登録 し たデー タ , ベー ス ,
属性 ごと に重視度信号を入力す る 手段, およ び 信び よ う 度信号と 重視度信号 と を乗算 し て重み信号 を出力する乗算手段,
か ら構成さ れる 請求の範囲第 1 項に記載の フ ァ ジ ィ 検索装置。
8 . 上記重み信号生成手段が, 属性信号 と と も に そ の 属性信号の信び よ う 度を表わす重み信号を登録 し た デ — タ · ベー スであ る , 請求の範囲第 1 項に記載の フ ァ ジ ィ 検索装置。
9 . 上記重み信号生成手段が, 属性 ごと に そ の重視度 を表わす重み信号を入力する 手段であ る , 請求の範囲 第 1 項に記載の フ ァ ジ ィ 検索装置。
1 0. 項目 ごと に, その項目 につ いての複数種類の属性 信号をあ ら か じ めデー タ ' ベー ス に登録 し てお き, 複数種類の属性信号の少 く と も い く つ かに関す る 所 望の条件を示す複数の前提条件 と , こ れ ら の前提条件 を結びつ け る 結合条件 と か ら な る 検索条件を表わす信 号を設定 し ,
設定 された前提条件に属性信号があ て は ま る 度合い を示す適合度を表わす信号を生成 し ,
設定 さ れた結合条件に し た が っ て, 適合度演算手段 か ら 得 ら れ る 適合度信号につ い て, そ れ ら の適合度信 号の平均的な値を示す信号を生成す る M E A N 演算, そ れ ら の適合度信号か ら最小値を示す信号を選択す る M I N演算, それ ら の適合度信号か ら 最大値を示す信 号を選択す る M A X演算の う ち の少な く と も いずれか —つ を実行 し,
こ れ に よ り 得 ら れ る 合致度 を 表 わ す信号を 出力す る ,
フ ア ジ ィ 検索方法。
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