【手続補正書】
【提出日】平成15年1月21日(2003.1.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ａ）データ記録を受信するステップであり、前記データ記録の内の少なくとも一つの記録が非定常的データを含むステップと；
ｂ）前記データ記録の内の少なくとも一部と関連する所定のパターンを獲得するステップと；
ｃ）前記受信されたデータ記録の少なくともサブ集合から特定の情報を抽出するステップであり、前記特定の情報が、前記データ記録の内の少なくとも一部に対する前記特定のパターンを示すステップと；
ｄ）前記特定のパターンが期待しなかったパターンであるかどうか、前記獲得された所定のパターンに基づいて判定するステップと；
を含む、特定のパターンの特徴を判定する方法。
【請求項２】
前記データ記録の内の少なくとも一つの記録が、一時的データを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記所定のパターンの内の少なくとも一つが、一時的モーダル演算子を利用する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記所定のパターンの内の少なくとも一つが、論理連結記号を利用する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記所定のパターンの内の少なくとも一つが、コンピュータプログラムによって生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記期待しなかったパターンが、前記所定のパターン中の興味尺度を示す、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記データ記録が入力シーケンスを含み、ステップ（ｄ）が、前記入力シーケンス中の少なくとも一つの事象の興味尺度を判定するために、前記入力シーケンスを走査するサブステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
ステップ（ｄ）が：
ｉ．前記入力シーケンスの全ての事象を内部に挿入することによってパターンリストを初期化するサブステップと；
ｉｉ．前記パターンリスト中の全てのパターンから、最大の興味尺度を有する第１のパターンを選択するサブステップと；
を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記データ記録が最大許容長値を含み、ステップ（ｄ）が：
ｉｉｉ．前記第１のパターンを拡大して第２のパターンとするサブステップと；
ｉｖ．前記第２のパターンの長さが前記最大許容値より大きい場合、前記第２のパターンを前記パターンリストに追加するサブステップと；
ｖ．前記第２のパターンの長さが前記最大許容値以下である場合、前記第１のパターンを前記パターンリストから除外するサブステップと；
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
ステップ（ｄ）が、前記パターンリストが空になるまで、サブステップ（ｉｉ）から（ｖ）を繰り返す、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
ｅ）前記興味尺度を含む前記特定のパターンを出力するステップを；
さらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
ステップ（ｄ）が：
ｉ．前記入力シーケンスの全ての事象を内部に挿入することによってパターンリストを初期化するサブステップと；
ｉｉ．少なくとも一つの接尾辞を初期化するサブステップと；
ｉｉｉ．前記入力シーケンスの特定のパターンのロケーションを計算するサブステップと；
ｉｖ．以前に発見されたパターンを、前記計算されたロケーションに基づいて更新するサブステップと；
ｖ．前記特定のパターンを用いて前記少なくとも一つの接尾辞を更新するサブステップと；
を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
前記データ記録が最大許容長値を含み、ステップ（ｄ）が：
ｖｉ．前記第２のパターンの長さが前記最大許容値以上の場合、サブステップ（ｉｉｉ）から（ｖ）を繰り返すサブステップを；
含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
ａ）データ記録を受信するステップと；
ｂ）前記データ記録の少なくとも一部と関連する所定のパターンを獲得するステップであり、前記獲得ステップが、しきい値を割り当てるステップと、前記しきい値の関数として前記データ記録をパターンの集合中に相関させるステップと、を含むステップと；
ｃ）前記受信されたデータ記録の少なくともサブ集合から特定の情報を抽出するステップであり、前記特定の情報が前記データ記録の前記少なくとも一部に対する前記特定のパターンを示すステップと；
ｄ）前記特定のパターンが期待しなかったパターンであるかどうか、前記獲得された所定のパターンに基づいて判定するステップと；
を含む、特定のパターンの特徴を判定する方法。
【請求項１５】
ステップ（ｄ）が、前記特定のパターンが前記パターンの集合の少なくとも一つのパターンに対応するかどうか判定する、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記特定のパターンが前記パターンの集合中のどのパターンにも対応しない場合に、前記期待しなかったパターンが成立する、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
ａ）データ記録を受信するステップと；
ｂ）前記データ記録の少なくとも一部と関連する所定のパターンを獲得するステップと；
ｃ）前記受信されたデータ記録の少なくともサブ集合から特定の情報を抽出するステップであり、前記特定の情報が前記データ記録の少なくとも一部に対する前記特定のパターンを示すステップと；
ｄ）前記特定のパターンが期待しなかったパターンであるかどうか、前記獲得された所定のパターンに基づいて判定し、ステップ（ｄ）が、追加特徴を含むように前記データ記録を修正することによってさらなる記録を生成させるサブステップを含むステップと；
を含む、特定のパターンの特徴を判定する方法。
【請求項１８】
ｅ）前記さらなる記録を用いて関数モデルを生成させるステップを；
さらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記生成するサブステップが、前記さらなる記録の複数の集合を生成させるサブステップを含み、ステップ（ｅ）が、前記さらなる記録の各集合に対して実行される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
ステップ（ｅ）が、前記さらなる記録の前記それぞれの集合の各関数モデルに基づいて一つのモデルを生成するサブステップを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
ａ）データ記録を受信するステップと；
ｂ）前記データ記録の少なくとも一部と関連する所定のパターンを獲得するステップと；
ｃ）前記受信されたデータ記録の少なくともサブ集合から特定の情報を抽出するステップであり、前記特定の情報が前記データ記録の少なくとも一部に対する前記特定のパターンを示すステップと；
ｄ）前記特定のパターンが期待しなかったパターンであるかどうか、前記獲得された所定のパターンに基づいて判定するステップと；
ｅ）ステップ（ｄ）の後で、自身と関連する前記期待しなかったパターンを有する前記データ記録を分類するステップと；
ｆ）前記分類されたデータ記録の関数として予測モデルを生成させるステップと；
を含む、特定のパターンの特徴を判定する方法。
【請求項２２】
ステップ（ｇ）が、多変量適応回帰スプライン技法を用いて実行される、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
ｇ）前記分類されたデータ記録のデータとパラメータの内の少なくとも一方を収縮させるステップを；
さらに含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
ステップ（ｇ）が、前記データと前記パラメータの内の前記少なくとも一方の平均を判定するサブステップを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
ステップ（ｇ）が、シュタインの推定量ルール技法を用いて実行される、請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
ａ）データ記録を受信し、前記データ記録の内の少なくとも一つが非定常的データを含み；
ｂ）前記データ記録の内の少なくとも一部と関連する所定のパターンを獲得し；
ｃ）前記受信されたデータ記録の少なくともサブ集合から特定の情報を抽出し、前記特定の情報が、前記データ記録の内の少なくとも一部に対する前記特定のパターンを示し；
ｄ）前記特定のパターンが期待しなかったパターンであるかどうか、前記獲得された所定のパターンに基づいて判定する；
ようにプログラムされた処理装置を備える、特定のパターンの特徴を判定するシステム。
【請求項２７】
前記データ記録の内の少なくとも一つの記録が、一時的データを含む、請求項２６に記載のシステム。
【請求項２８】
前記期待しなかったパターンが、前記所定のパターン中の興味尺度を示す、請求項２６に記載のシステム。
【請求項２９】
前記データ記録が入力シーケンスを含み、ステップ（ｄ）において、前記処理装置が、前記入力シーケンスを走査して、前記入力シーケンス中の少なくとも一つの事象の興味尺度を判定するようにプログラムされる、請求項２６に記載のシステム。
【請求項３０】
ステップ（ｄ）において、前記処理プログラムが：
ｉ．前記入力シーケンスの全ての事象を内部に挿入することによってパターンリストを初期化し；
ｉｉ．前記パターンリスト中の全てのパターンから、最大の興味尺度を有する第１のパターンを選択する；
ようにプログラムされる、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３１】
前記データ記録が最大許容長値を含み、ステップ（ｄ）において、前記処理装置が：
ｉｉｉ．前記第１のパターンを拡大して第２のパターンとし；
ｉｖ．前記第２のパターンの長さが前記最大許容値より大きい場合、前記第２のパターンを前記パターンリストに追加し；
ｖ．前記第２のパターンが前記最大許容値以下である場合、前記第１のパターンを前記パターンリストから除外する；
ようにプログラムされる、請求項３０に記載のシステム。
【請求項３２】
ステップ（ｄ）において、前記パターンリストが空になるまで、前記処理装置がサブステップ（ｉｉ）から（ｖ）を繰り返す、請求項３１に記載のシステム。
【請求項３３】
前記処理装置が：
ｅ）前記興味尺度を含む前記特定のパターンを出力する；
ようにさらにプログラムされる、請求項３２に記載のシステム。
【請求項３４】
ステップ（ｄ）において、前記処理装置が：
ｉ．前記入力シーケンスの全ての事象を内部に挿入することによってパターンリストを初期化し；
ｉｉ．少なくとも一つの接尾辞を初期化し；
ｉｉｉ．前記入力シーケンスの特定のパターンのロケーションを計算し；
ｉｖ．以前に発見されたパターンを、前記計算されたロケーションに基づいて更新し；
ｖ．前記特定のパターンを用いて前記少なくとも一つの接尾辞を更新する；
ようにプログラムされる、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３５】
前記データ記録が最大許容長値を含み、ステップ（ｄ）において、前記処理装置が：
ｖｉ．前記第２のパターンの長さが前記最大許容値以上である、サブステップ（ｉｉｉ）から（ｖ）を繰り返す；
ようにプログラムされる、請求項３４に記載のシステム。
【請求項３６】
前記所定のパターンの内の少なくとも一つが、一時的モーダル演算子を利用する、請求項２６に記載のシステム。
【請求項３７】
前記所定のパターンの内の少なくとも一つが、論理連結記号を利用する、請求項２６に記載のシステム。
【請求項３８】
前記所定のパターンの内の少なくとも一つが、コンピュータプログラムによって生成される、請求項２６に記載のシステム。
【請求項３９】
ａ）データ記録を受信し；
ｂ）前記データ記録の少なくとも一部と関連する所定のパターンを；
ｉ．しきい値を割り当て；
ｉｉ．前記しきい値の関数として前記データ記録をパターンの集合中に相関させる；
ことによって獲得し；
ｃ）前記受信されたデータ記録の少なくともサブ集合から特定の情報を抽出し、前記特定の情報が、前記データ記録の少なくとも一部に対する特定のパターンを示し；
ｄ）前記特定のパターンが期待しなかったパターンであるかどうか、前記獲得された所定のパターンに基づいて判定する；
ようにプログラムされた処理装置を備える、特定のパターンの特徴を判定するシステム。
【請求項４０】
ステップ（ｄ）において、前記処理装置が、前記特定のパターンが前記パターンの集合の少なくとも一つのパターンに対応するかどうか判定するようにプログラムされる、請求項３９に記載のシステム。
【請求項４１】
前記特定のパターンが前記パターンの集合のどのパターンにも対応しない場合に、前記期待しなかったパターンが成立する、請求項４０に記載のシステム。
【請求項４２】
ａ）データ記録を受信し；
ｂ）前記データ記録の少なくとも一部と関連する所定のパターンを獲得し；
ｃ）前記受信されたデータ記録の少なくともサブ集合から特定の情報を抽出し、前記特定の情報が前記データ記録の少なくとも一部に対する前記特定のパターンを示し；
ｄ）前記特定のパターンが期待しなかったパターンであるかどうか、前記データ記録を追加の特徴を含むように修正することによってさらなる記録を生成させて、前記獲得された所定のパターンに基づいて判定する；
ようにプログラムされた処理装置を備える、特定のパターンの特徴を判定するシステム。
【請求項４３】
前記データ記録が修正されると、前記処理装置は、前記さらなる記録の複数の集合を生成するようにプログラムされ、また、前記処理装置は、前記さらなる記録の各集合に対して前記記録を修正するようにプログラムされる、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４４】
ステップ（ｄ）において、前記処理装置が、前記さらなる記録の前記それぞれの集合の各関数モデルに基づいて一つのモデルを生成するようにプログラムされる、請求項４３に記載のシステム。
【請求項４５】
ａ）データ記録を受信し；
ｂ）前記データ記録の少なくとも一部と関連する所定のパターンを獲得し；
ｃ）前記受信されたデータ記録の少なくともサブ集合から特定の情報を抽出し、前記特定の情報が前記データ記録の少なくとも一部に対する前記特定のパターンを示し；
ｄ）前記特定のパターンが期待しなかったパターンであるかどうか、前記獲得された所定のパターンに基づいて判定し；
ｅ）ステップ（ｄ）の後で、自身と関連する前記期待しなかったパターンを有する前記データ記録を分類し；
ｆ）前記分類されたデータ記録の関数として予測モデルを生成させる；
ようにプログラムされた処理装置を備える、特定のパターンの特徴を判定するシステム。
【請求項４６】
前記処理装置が、多変量適応回帰スプライン技法を用いてステップ（ｅ）を実行するようにプログラムされる、請求項４５に記載のシステム。
【請求項４７】
前記処理装置が：
ｇ）前記分類されたデータ記録のデータとパラメータの内の少なくとも一方を収縮させる；
ようにさらにプログラムされる、請求項４５に記載のシステム。
【請求項４８】
ステップ（ｇ）において、前記処理装置が、前記データと前記パラメータの内の前記少なくとも一方の平均を判定するようにプログラムされる、請求項４７に記載のシステム。
【請求項４９】
前記処理装置が、シュタインの推定量ルール技法を用いてステップ（ｇ）を実行するようにプログラムされる、請求項４７に記載のシステム。
【請求項５０】
ａ）データ記録を受信するステップと；
ｂ）少なくとも一つの特定のパターンを有する前記データ記録を分類するステップであり、前記データ記録が多変量適応回帰スプライン技法を用いて分類されるステップと；
ｃ）シュタインの推定量ルール技法を用いて、前記分類されたデータ記録のデータ及びパラメータの内の少なくとも一方を収縮させるステップと；
を含む、データ記録中に与えられたデータとパラメータの内の少なくとも一方を分類して減少させる方法。
【請求項５１】
ｄ）前記データ記録の少なくとも一部と関連する所定のパターンを獲得するステップと；
ｅ）前記受信されたデータ記録の少なくともサブ集合から特定の情報を抽出するステップであり、前記特定の情報が、前記データ記録の少なくとも一部における前記少なくとも一つの特定のパターンを示す、ステップと；
ｆ）前記少なくとも一つの特定のパターンが期待しなかったパターンであるかどうか、前記獲得された所定のパターンに基づいて判定するステップと；
をさらに含む、請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
ａ）データ記録を受信し；
ｂ）少なくとも一つの特定のパターンを有する前記データ記録を分類し、前記データ記録が多変量適応回帰スプライン技法を用いて分類され；
ｃ）シュタインの推定量ルール技法を用いて、前記分類されたデータ記録のデータ及びパラメータの内の少なくとも一方を収縮させる；
ようにプログラムされた処理装置を備える、データ記録中に与えられているデータとパラメータの内の少なくとも一方を分類して減少させるシステム。
【請求項５３】
ｄ）前記データ記録の少なくとも一部と関連する所定のパターンを獲得し；
ｅ）前記受信されたデータ記録の少なくともサブ集合から特定の情報を抽出し、前記特定の情報が、前記データ記録の少なくとも一部における前記少なくとも一つの特定のパターンを示し、；
ｆ）前記少なくとも一つの特定のパターンが期待しなかったパターンであるかどうか、前記獲得された所定のパターンに基づいて判定する；
ように、前記処理装置がさらにプログラムされる、請求項５２に記載のシステム。
【請求項５４】
特定のパターンの特徴を判定する論理装置であり、前記論理装置が処理装置によって実行される場合、プログラム装置が：
ａ）データ記録を受信するステップであり、前記データ記録の内の少なくとも一つが非定常的データを含むステップと；
ｂ）前記データ記録の内の少なくとも一部と関連する所定のパターンを獲得するステップと；
ｃ）前記受信されたデータ記録の少なくともサブ集合から特定の情報を抽出するステップであり、前記特定の情報が、前記データ記録の内の少なくとも一部に対する前記特定のパターンを示すステップと；
ｄ）前記特定のパターンが期待しなかったパターンであるかどうか、前記獲得された所定のパターンに基づいて判定するステップと；
を実行するように構成される、論理装置。
【請求項５５】
特定のパターンの特徴を判定する論理装置であり、前記論理装置が処理装置によって実行される場合、プログラム装置が：
ａ）データ記録を受信するステップと；
ｂ）前記データ記録の内の少なくとも一部と関連する所定のパターンを獲得するステップであり、前記獲得ステップが、しきい値を割り当てるステップと、前記しきい値の関数として前記データ記録をパターンの集合中に相関させるステップを含むステップと；
ｃ）前記受信されたデータ記録の少なくともサブ集合から特定の情報を抽出するステップであり、前記特定の情報が、前記データ記録の内の少なくとも一部に対する前記特定のパターンを示すステップと；
ｄ）前記特定のパターンが期待しなかったパターンであるかどうか、前記獲得された所定のパターンに基づいて判定するステップと；
を実行するように構成される、論理装置。
【請求項５６】
特定のパターンの特徴を判定する論理装置であり、前記論理装置が処理装置によって実行される場合、プログラム装置が：
ａ）データ記録を受信するステップと；
ｂ）前記データ記録の内の少なくとも一部と関連する所定のパターンを獲得するステップと；
ｃ）前記受信されたデータ記録の少なくともサブ集合から特定の情報を抽出するステップであり、前記特定の情報が、前記データ記録の内の少なくとも一部に対する前記特定のパターンを示すステップと；
ｄ）前記特定のパターンが期待しなかったパターンであるかどうか、前記獲得された所定のパターンに基づいて判定するステップであり、ステップ（ｄ）が、追加の特徴を含むように前記データ記録を修正することによってさらなる記録を生成させるサブステップを含むステップと；
を実行するように構成される、論理装置。
【請求項５７】
特定のパターンの特徴を判定する論理装置であり、前記論理装置が処理装置によって実行される場合、プログラム装置が：
ａ）データ記録を受信するステップと；
ｂ）前記データ記録の内の少なくとも一部と関連する所定のパターンを獲得するステップと；
ｃ）前記受信されたデータ記録の少なくともサブ集合から特定の情報を抽出するステップであり、前記特定の情報が、前記データ記録の内の少なくとも一部に対する前記特定のパターンを示すステップと；
ｄ）前記特定のパターンが期待しなかったパターンであるかどうか、前記獲得された所定のパターンに基づいて判定するステップと；
ｅ）ステップ（ｄ）の後で、自身と関連する前記期待しなかったパターンを有する前記データ記録を分類するステップと；
ｆ）前記分類されたデータ記録の関数として予測モデルを生成させるステップと；
を実行するように構成される、論理装置。
【請求項５８】
データ記録中に与えられているデータとパラメータの内の少なくとも一方を分類して減少させる論理装置であり、前記論理装置が処理装置のよって実行される場合、プログラム装置が：
ａ）データ記録を受信するステップと；
ｂ）少なくとも一つの特定のパターンを有する前記データ記録を分類するステップであり、前記データ記録が、多変量適応回帰スプライン技法を用いて分類されるステップと；
ｃ）前記分類されたデータ記録のデータとパラメータの内の少なくとも一方をシュタインの推定量ルール技法を用いて収縮させるステップと；
を実行するように構成される、論理装置。