本研究の目的は, 企業における「戦略的決定のための知的支援システム」開発のための概念的フレームワークを構築することである.本論はまず意思決定支援システムとエキスパート・システムについて検討し, 決定支援システム設計の考え方と人工知能研究の技法を本システムの開発の基本的柱とした.次にシステム化の対象である戦略的決定の特色を整理し, その決定における本システムの基本的役割を検討した.次に本システム設計の場合の戦略的決定の人工知能的な捉え方を展開した.次いで本システムに要求される諸機能について分析し, 意思決定のプロセス, 学習のプロセス, プロダクション・システムの構成を基本軸とする本システムの概念的フレームワークを構築した.最後に本システムをインプリメントすると・システムの具体的モデルを提示した.

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Recently, the number of HPHT (high pressure & high temperature) wells has been increasing due to development of deep oil & gas reservoir, and annular pressure build-up (APB) caused by heat transmission from wellbore to tubing or casing annulus and pressure increase during production is concerned to damage production casings. To manage APB especially in subsea well, four kinds of management were picked up and selected rupture disks expected to be most effective to prevent APB. This paper shows the process to select most effective management for APB, and well design to install rupture disks.

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MRA,NNおよびFNNを用いてコーヒーの機器分析値から官能評価値を推定するモデルを構築した.構築された三つのモデルの入力項目,推定精度について比較した.その結果,MRAモデルはいくつかの官能評価項目に対しあまり高い推定精度を示さなかつたが,NNおよびFNNモデルはH財団法人堀情報科学振興財団の援助を受けましard以外のすべての項目に対し高推定精度を示した.また,構築したFNNモデルからは定性的に理解しやすいメンバーシップ関数とプロダクションルールが抽出でき,品質設計などに利用できると考えられた.

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