(57)【要約】【課題】  複数の不良データに対して非画一的な推定値を算出することができるようにする。【解決手段】  本発明の推定値算出方法は、相互関係を有する複数成分からなる観測多次元データ群における健全データ（すべての成分が正常値であるデータをいう。）群の情報に基づいて不良データ（一部の成分が不具合値であるデータをいう。）における不具合値に対する推定値を算出するものであり、区間変更変換処理過程(S1020、S1100)と、付加情報作成処理過程(S1030)と、健全データグループ分け処理過程(S1070)と、不良データ用グループ代表組情報初期設定処理過程(S1080、S1090)と、不良データ補完推定処理過程(S1110)と、不良データ書換処理過程(S1120)とを含んでいる。【選択図】      図２
2014016905.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
相互関係を有する複数成分からなる観測多次元データ群Ｙi0(観測多次元データの識別子をi0で表す。)（式（１）参照。）における健全データ（すべての成分が正常値であるデータをいう。）群の情報に基づいて不良データ（一部の成分が不具合値であるデータをいう。）における不具合値に対する推定値を算出する推定値算出方法であって、
すべての前記健全データのすべての成分の値、及び、すべての前記不良データの不具合値ではない成分の値に対して、各成分の区間変更を行う変換（恒等変換を含む。）に基づく区間変更関数ｆi1（成分の識別子をi1で表す。）（式（２）参照。）を用いてｆi1（ｙi1[i0]）による区間変更後データＸi0を生成する区間変更変換処理過程と、
すべての前記健全データに対して、付加情報Ｚi0（式（３）参照。）を生成する付加情報作成処理過程と、
すべての前記健全データに基づくデータの組の群（Ｘi0,Ｚi0）(式（６）参照。)によるデータ群をクラスタリングすることにより、該各健全データをその属するグループに分ける健全データグループ分け処理過程と、
前記健全データグループ分け処理過程によりグループ分けされた各グループ(グループの識別子をi3で表す。)に対して、各グループの代表の組（ＧＸi3，ＧＺi3）（式（７）参照。）の初期情報（ＧＸ'i3，ＧＺ'i3）（式（８）参照。）を設定する不良データ用グループ代表組情報初期設定処理過程と、
前記各不良データに対して、当該不良データを各グループの代表の組（ＧＸi3，ＧＺi3）の情報を利用して、各グループのうちのいずれかのグループi3’に割り当てるとともに、当該割り当てられたグループi3’の代表の組（ＧＸi3’，ＧＺi3’）の情報を利用して、当該不良データの不具合値の成分に対応する区間変更後データの成分の推定値（xi1[i0]）estを算出する不良データ補完推定処理過程と、
前記区間変更関数の逆関数（式（２）参照。）を用いて、区間変更後データの推定値に対して変換（式（９）参照。）を行う不良データ書換処理過程とを含み、
前記不良データ補完推定処理過程における前記不良データの前記グループへの割り当てでは、不良データにおける不具合値ではない成分のみによる成分を用いて、式（１０）で示される関数により、Ψ6（ｙi1[i0],ｆi1(ｙi1[i0])）の値と、Ψ6（ｙi1[i0],ｘｇi1[i3]）の値に基づく距離値d1(i0,i3)が最小となるグループに当該不良データを割り当てるようにした推定値算出方法。
【数１】
2014016905.tif 000013
【数２】
2014016905.tif 000014
【数３】
2014016905.tif 000015
【数４】
2014016905.tif 000016
【数５】
2014016905.tif 000017
【数６】
2014016905.tif 000018
【数７】
2014016905.tif 000019
【請求項２】
前記不良データ補完推定処理過程の結果、前記推定値が算出されなかった不良データが発生したときは、
グループ化された健全データ群の情報と、
グループに割り当てられ、かつ、前記推定値が算出された不良データ群の情報と
を用いて各グループの代表の組（ＧＸi3,ＧＺi3）を算出し直し、その算出し直された代表の組を用いて、前記推定値が算出されなかった不良データに対して前記不良データ補完推定処理過程を再実行するようにした請求項１記載の推定値算出方法。
【請求項３】
前記不良データ補完推定処理過程の再実行時に、算出し直された各グループの代表の組に代えて、グループの代表の組（ＧＸi3，ＧＺi3）の初期情報（ＧＸ'i3，ＧＺ'i3）（式（８）参照。）を利用して、前記不良データの不具合値の成分に対応する区間変更後データの成分の推定値（xi1[i0]）estを算出するようにした請求項２記載の推定値算出方法。
【請求項４】
前記不良データ補完推定処理過程における前記不良データの前記グループの割り当て時に、前記距離値d1(i0,i3)が最小となるグループの数が２以上になったときは、前記距離値が最小となる当該グループ群に関して、式（１１）の値と、Ψ6（ｙi1[i0],ｚｇi1[i3]）／Σi4Ψ6（ｙi4[i0],ｚｇi4[i3]）の値に基づく距離値d2(i0,i3)が最小となるグループに割り当てるようにした請求項１〜３のいずれか一項に記載の推定値算出方法。
【数８】
2014016905.tif 000020
【請求項５】
前記不良データ補完推定処理過程における前記推定値の算出に際しては、式（１２）の値又は式（１３）の値に基づく値により前記推定値（xi1[i0]）estを算出する請求項１〜４のいずれか一項に記載の推定値算出方法。
【数９】
2014016905.tif 000021
【数１０】
2014016905.tif 000022
【請求項６】
前記不良データ補完推定処理過程における前記推定値の算出に際しては、ｘｇ'i1[i3']の値又はｘｇi1[i3']の値により前記推定値（xi1[i0]）estを算出する請求項１〜５のいずれか一項に記載の推定値算出方法。
【請求項７】
前記不良データ補完推定処理過程における前記推定値の算出に際しては、ｙi1[i0]の正常値の取り得る範囲の上限又は下限に基づくものに対応する値によるものを前記推定値（xi1[i0]）estとする請求項１〜６のいずれか一項に記載の推定値算出方法。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法の前記過程を行うのに適合された手段を備えるシステム。
【請求項９】
コンピュータ上で実行されると、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法の前記過程を行う命令を備えるコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、相互関係を有する複数成分からなる観測多次元データ群における健全データ（すべての成分が正常値であるデータをいう。）群の情報に基づいて不良データ（一部の成分が不具合値であるデータをいう。）における不具合値に対する推定値を算出する推定値算出方法、システム及びコンピュータ・プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
社会の急速な情報化に伴い、扱うデータが膨大化、かつ、複雑化してきている。また、様々なデータの融合手法が検討されている。例えば、栗田ら(非特許文献１)や洲濱(非特許文献２)やDjamji et al.(非特許文献７)の報告がある。
【０００３】
しかしながら、観測機器の故障や外界環境の異常等により、データが欠損したり、異常値を示したりすることがある。そして、このような不良データにおける不具合値のための推定値を推定するためには、適用フィルタリング等の手法が用いられることがある。具体的には、推定値を推定するために解析者がモデル(先験的知識)を導入し解決する方法(松岡ら、非特許文献６)や、テンプレートを用いて解決する方法(土屋ら、非特許文献４)等がある。先験的知識等がある場合、当該情報を利用することが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３６５４１９３号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】栗田英介、小林祐一、郷古学著、「観測範囲に制限のあるセンサ同士の統合によるロボットの行動生成法」計測自動制御学会論文集 vol.47 no.4、2011年、p.191-199
【非特許文献２】洲濱智幸著、「ウィーナーフィルタを用いたハイパースペクトル生成手法に関する研究」、写真測量とリモートセンシング vol.50 no.1、2011年、p.27-33
【非特許文献３】高木幹雄、下田陽久（監修）、「画像解析ハンドブック」東京大学出版会、東京、1991年、pp.641-688.
【非特許文献４】土屋創太、斉藤文彦著、「ブロック領域判定処理に基づく隠ぺいに頑強なテンプレート分割型画像照合手法」画像電子学会誌 vol.40 no.2、2011年、p.355-360
【非特許文献５】平岡透、桃嵜真悟、越智達郎、井上光平著、「ヒストグラムインタセクションを用いたクラスタリングによるマルチスペクトル画像の土地被覆分類」写真測量とリモートセンシング vol.49 no.5、2010年、p.320-325
【非特許文献６】松岡真如、建石隆太郎著、「時系列モデルを用いたAVHRRデータにおける反射率の補正に関する研究」、写真測量とリモートセンシング vol.37 no.2、1998年、p.4-14
【非特許文献７】J.P.Djamji, A.Bijaoui, andR.Maniere著、「Geometrical Registration of Images: The Multiresolution Approach」PhotogrammetricEngineering & Remote Sensing vol.59 no.5、1993年、p.645-653
【非特許文献８】K. Arai著、「Learningprocesses of image clustering method with density maps derived fromSelf-Organizing Mapping(SOM)」写真測量とリモートセンシング vol.43 no.5、2004年、 p.62-67
【非特許文献９】K. Arai著、「Non-linear mergeand split method for image clustering」写真測量とリモートセンシング vol.43 no.5、2004年、p.68-73
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、先験的知識等がない場合、または、先験的知識等があっても当該情報を利用することが妥当と判断されない場合（妥当性を判断できない場合等を含む）、非不良データの情報のみからコンピュータによる何らかの学習を用いて、不良データの不具合値に対する推定値を算出する必要が発生する。例えば、特許文献１がある。
まず、熟練の解析者（作業者）の手作業による解決方法は、多大な労力を作業者に負担させることになる。
一方、実観測（測定）データからの学習手法としてのクラスタリング（非特許文献３参照）に関する報告として、平岡ら（非特許文献５）、Arai（非特許文献８、非特許文献９）等がある。なお、クラスタリング手法自体は、不良データが存在しないことを前提としている。したがって、不良データに対処する方法の確立が問題となる。
熟練の解析者（作業者）の手作業による場合、当該作業者の主観に基づくものとなる可能性がある。
一般に、典型的な値や平均値等の画一的な値を不良データの不具合値に代入することは、健全データが保持する情報を歪め、結果として解析品質を低下させる原因となる。
したがって、健全データが保持する情報を最大限に利用し、画一的ではない「不良データの不具合値に対する推定値」を算出する手法が必要である。
【０００７】
本発明は、健全データが保持する情報をコンピュータが自動抽出し、その抽出結果を用いて不良データの不具合値に対する推定値をコンピュータが自動算出するものであり、同一グループに割り当てられたデータであっても非画一的な推定値を算出することができる手法を提供することを目的とする。併せて、作業者の労力を極力削減することができる手法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記課題を解決するために、本発明では、以下に示す付加情報を導入することにより非画一的な推定値を算出するようにしている。なお、本発明は、非画一的な推定値を算出することが主目的である。
一方、この付加情報を未導入のものは、推定値算出の際にこの付加情報自体が存在しない理由により、観測多次元データの成分間の相互関係を把握するための「具体的情報」を有さないため、各成分の推定値の結果は画一的なものになる可能性が高い。また、この付加情報を未導入のものは、健全データによる学習の際にこの付加情報自体が存在しない理由により、この付加情報の起因の健全データによる学習効果を図ること自体が不可能である。
さらに、先験的知識等がある場合においても、”最初から当該先験的知識等がなかったもの”と見なして、本発明を適用することが可能である。
【０００９】
第１の発明の推定値算出方法は、
相互関係を有する複数成分からなる観測多次元データ群Ｙi0(観測多次元データの識別子をi0で表す。)（式（１）参照。）における健全データ（すべての成分が正常値であるデータをいう。）群の情報に基づいて不良データ（一部の成分が不具合値であるデータをいう。）における不具合値に対する推定値を算出する推定値算出方法であって、
すべての前記健全データのすべての成分の値、及び、すべての前記不良データの不具合値ではない成分の値に対して、各成分の区間変更を行う変換（恒等変換を含む。）に基づく区間変更関数ｆi1（成分の識別子をi1で表す。）（式（２）参照。）を用いてｆi1（ｙi1[i0]）による区間変更後データＸi0を生成する区間変更変換処理過程と、
すべての前記健全データに対して、付加情報Ｚi0（式（３）参照。）を生成する付加情報作成処理過程と、
すべての前記健全データに基づくデータの組の群（Ｘi0,Ｚi0）(式（６）参照。)によるデータ群をクラスタリングすることにより、該各健全データをその属するグループに分ける健全データグループ分け処理過程と、
前記健全データグループ分け処理過程によりグループ分けされた各グループ(グループの識別子をi3で表す。)に対して、各グループの代表の組（ＧＸi3，ＧＺi3）（式（７）参照。）の初期情報（ＧＸ'i3，ＧＺ'i3）（式（８）参照。）を設定する不良データ用グループ代表組情報初期設定処理過程と、
前記各不良データに対して、当該不良データを各グループの代表の組（ＧＸi3，ＧＺi3）の情報を利用して、各グループのうちのいずれかのグループi3’に割り当てるとともに、当該割り当てられたグループi3’の代表の組（ＧＸi3’，ＧＺi3’）の情報を利用して、当該不良データの不具合値の成分に対応する区間変更後データの成分の推定値（xi1[i0]）estを算出する不良データ補完推定処理過程と、
前記区間変更関数の逆関数（式（２）参照。）を用いて、区間変更後データの推定値に対して変換（式（９）参照。）を行う不良データ書換処理過程とを含み、
前記不良データ補完推定処理過程における前記不良データの前記グループへの割り当てでは、不良データにおける不具合値ではない成分のみによる成分を用いて、式（１０）で示される関数により、Ψ6（ｙi1[i0],ｆi1(ｙi1[i0])）の値と、Ψ6（ｙi1[i0],ｘｇi1[i3]）の値に基づく距離値d1(i0,i3)が最小となるグループに当該不良データを割り当てるようにした。
【数１】
2014016905.tif 000003
【数２】
2014016905.tif 000004
【数３】
2014016905.tif 000005
【数４】
2014016905.tif 000006
【数５】
2014016905.tif 000007
【数６】
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【数７】
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【００１０】
ここで、不具合値とは、例えば欠損値や異常値等が含まれる。
式（１）において、任意のi0及び任意のi1に対して、yi1[i0]>0である（不具合値を除く）ことが望ましい。これは、単位変換（例えば、摂氏温度から絶対温度への変換）や対象値を正向きに平行移動する処理等を事前に施すこと等により実現されることが考えられる。なお、値の平行移動を行う処理は可逆なものである。
前記相互関係とは、例えば、相関関係、因果関係、分光特性、スペクトル特性、物理化学的特性等の関係を指す。相互関係があれば、センサ（測定器や検出器等を含む）又はセンサ群からの電気的信号等でも対応可能である。（物理量のみのデータではない。）
各センサ群は、それぞれ、解析装置とは遠隔な場所にそれぞれ存在することもある。１例として、人工衛星のセンサと解析装置との関係がこれに相当する。（人工衛星の一種に地球観測衛星がある。）
例えば、”複数センサ”を搭載した地球観測衛星からの電気的信号をもとに物理量（例えば、温度、水蒸気量、海上風速等）のデータ（高度分布等を含む）を取得できる。さらに、太陽同期準回帰軌道等により全地球的広範囲な観測が可能となる。
また、複数センサを搭載した地球観測衛星からの電気的信号を対象観測多次元データとすることも考えられるし、その電気的信号からの各物理量を対象観測多次元データとすることも考えられる。
人工衛星に限らず、各種センサ（測定器や検出器等を含む）からの情報から取得された観測多次元データを対象とすることができる。
なお、ここでは通信手段（有線・無線又は通信方式等）は問題としない。（データ受信後のもののみを考えることにより本発明の本質を検討できる。）ただし、実際面において、システムとしてセンサとのデータ通信の存在自体は無視できない。
前記観測多次元データとしては、特に限定されないが、次のような２次元空間静止多重分光データや、それをバンド方向に拡張したデータを例示する。
（１）２次元空間静止多重分光データとは、例えば、ＲＧＢカラー静止画像等が含まれる。観測波長帯数（または分光数）はセンサの種類の数と考えることもできる。すなわち、２次元空間静止多重分光データを特徴空間（非特許文献３参照）にマッピングすれば良い。
（２）２次元空間静止多重分光データをバンド方向に拡張したデータとしては、例えば、次のものがある。
（２−１）同バンド方向を高度方向とみなせば３次元空間への適用となる（同様に３次元静止画像への適用となる）。
（２−２）同バンド方向を時刻方向とみなせば２次元空間静止データの時系列データ（動画像等）への適用となる。
（２−３）同バンド方向を物理量の種類（例えば、気温・気圧・湿度等）とみなせば多変量空間への適用となる。
（２−４）同バンド方向を物理量の種類（例えば、気温・気圧・湿度等）、横方向を観測位置の種類、縦方向を時刻方向とみなせば多変量時空間への適用となる。
前記区間変更変換処理過程は、すべての前記健全データのすべての成分の値の処理とすべての前記不良データの不具合値ではない成分の値の処理に分割されることがある。その例を後述する発明を実施するための形態の図２に示す。図２は、Ｓ１０２０とＳ１１００に処理が分割されているものの例である。
前記健全データグループ分け処理過程では、クラスタリングに前記付加情報を利用することもできる。
前記区間変更関数としては、一例として正規化関数があるが、これに限定されない。さらに、前記区間変更関数（恒等変換含む）は、単調増加関数にも限定されない。ただし、当該関数の定義域（ｙi1[i0]の正常値の取り得る範囲）においては単調であることが望ましい。これらは、対象の観測多次元データの物理的特性等を考慮するためのものである。後述する発明を実施するための形態では、説明の簡素化のため、正規化関数（一次関数）を用いて説明する。恒等変換とは、値の変換を行わないものも含む。
前記付加情報は、区間変更前データ（すなわち観測多次元データ）Ｙi0又は区間変更後データＸi0から算出することができる。前記付加情報は健全データからの情報が少なくとも意味のある値（情報）となる。
距離値d1(i0,i3)の算出に関しては距離に基づくものであれば良く、ユークリッド距離に基づくものに限定されない。後述する発明を実施するための形態では、説明の簡素化のため、ユークリッド距離に基づくものを用いて説明する。なお、距離に関しては、例えば、非特許文献３等に記載されているもの等が考えられる。
式（５）のΩ１７は、２種類の判別ができれば十分であり、値がそれぞれ０又は１である必要はない。すなわち、説明の簡素化のため、例として、０と１を用いるものである。
一般に、代表の選定方法には様々なものがあることは周知である。例えば、セントロイドに基づくものやメディアンに基づくものやモード（最頻値）に基づくもの等がある。後述する発明を実施するための形態では、説明の簡素化のため、セントロイドに基づくものを基に１例として記載がなされているものである。
また、各グループの代表が複数の場合も考えられる。後述する発明を実施するための形態では、各グループの代表が複数の場合の処理の１例を示している。
すなわち、図３の補完フェーズ１ステップ（S2030）と補完フェーズ２ステップ(S2050)の関連又は補完フェーズ３ステップ（S2100）と補完フェーズ４ステップ(S2120)の関連がその例である。これは、各グループの代表が複数あっても良いことを意味する。しかしながら、各グループの代表が複数でなければならないということではない。例えば、図７は各グループの代表が複数ではない場合の例を示しているとも考えられる。
【００１１】
この方法によれば、次の作用効果を得ることができる。
（ａ）前記付加情報を導入したことが理由で、各グループの代表が該付加情報を含んだ複合的な情報になることにより、前記付加情報を未導入のものに比べ、健全データのグループ分けの結果が異なることにより、推定値が画一的になることを抑制できる。すなわち、
グループの代表を単一性の強いものから複合的なものとすることに起因するものである。
（ｂ）成分ごとに不具合値に対する推定値の推定方法が異なるようにすることもでき、そうすれば、各成分の物理的特性を反映した推定値を算出することができる。（場合により、従属請求項との組み合わせを考慮して実現できるものでもある。）
（ｃ）推定値を算出すると共に、不良データのグループ割り当て機能を有するという特徴を持つ。すなわち、推定値の算出を目的とせず、この副次的効果としての、不良データのグループ割り当て機能のみを利用することもできる。
（ｄ）成分ごとに区間変更関数を異なるものにもでき、そうすれば、成分間の正常値の取り得る範囲（レンジ）の差異を調整することもできる。後述する発明を実施するための形態では、説明の簡素化のため、すべての成分の正常値の取り得る範囲（レンジ）に対して開区間（０,１）に調整するように区間変更関数を成分ごとに異なるものに設定した１例である。なお、区間変更関数が正規化関数に限定されないことは前述の通りである。
（ｅ）距離値d1(i0,i3)が最小になるものが１つにならなかったときにグループへの未割り当てを許容することにより、意図しないグループに属することを抑制することも考えられる。（ルーレット方式等により強制的にグループに属するようにする場合もある。）
【００１２】
第２の発明の推定値算出方法としては、前記第１の発明において、
前記不良データ補完推定処理過程の結果、前記推定値が算出されなかった不良データが発生したときは、
グループ化された健全データ群の情報と、
グループに割り当てられ、かつ、前記推定値が算出された不良データ群の情報と
を用いて各グループの代表の組（ＧＸi3,ＧＺi3）を算出し直し、その算出し直された代表の組を用いて、前記推定値が算出されなかった不良データに対して前記不良データ補完推定処理過程を再実行するようにした態様を例示する。
【００１３】
この方法によれば、前記不良データ補完推定処理過程を再実行することで、前記推定値が算出されなかった不良データのレコード数を“本プログラムの再実行を行わずとも”削減できる可能性がある。すなわち、健全データを用いた学習の処理を再度行わなくても良いことになる。
前記不良データ補完推定処理過程における不良データのグループ割り当ての際の各グループの代表の付加情報の更新には健全データの付加情報のデータを用いた更新となる。
【００１４】
第３の発明の推定値算出方法としては、前記第２の発明において、
前記不良データ補完推定処理過程の再実行時に、算出し直された各グループの代表の組に代えて、グループの代表の組（ＧＸi3，ＧＺi3）の初期情報（ＧＸ'i3，ＧＺ'i3）（式（８）参照。）を利用して、前記不良データの不具合値の成分に対応する区間変更後データの成分の推定値（xi1[i0]）estを算出するようにした態様を例示する。
【００１５】
この方法によれば、不良データのグループ割り当てを行い、当該グループの代表の更新を行うと、グループの分布形状が大幅に変動する可能性があるので、グループの代表の初期状態情報を保持している。当該初期状態情報を用いて前記推定値（xi1[i0]）estを算出すれば、グループの分布形状が大幅に変動したことが起因となる大幅に意図しない推定値が算出されることを抑制できる。
【００１６】
第４の発明の推定値算出方法としては、前記第１〜３のいずれかの発明において、
前記不良データ補完推定処理過程における前記不良データの前記グループの割り当て時に、前記距離値d1(i0,i3)が最小となるグループの数が２以上になったときは、前記距離値が最小となる当該グループ群に関して、式（１１）の値と、Ψ6（ｙi1[i0],ｚｇi1[i3]）／Σi4Ψ6（ｙi4[i0],ｚｇi4[i3]）の値に基づく距離値d2(i0,i3)が最小となるグループに割り当てるようにした態様を例示する。
【数８】
2014016905.tif 000010
【００１７】
この方法によれば、いずれのグループに属せばよいか不明な不良データの数を削減する
機能を有する。また、未割り当てを許容することにより、意図しないグループに属することを抑制することも考えられる。（ルーレット方式等により強制的にグループに属するようにする場合もある。）
距離値d2(i0,i3)の算出に関しては距離に基づくものであれば良く、ユークリッド距離に基づくものに限定されない。後述する発明を実施するための形態では、説明の簡素化のため、ユークリッド距離に基づくものを用いて説明する。なお、距離に関しては、例えば、非特許文献３等に記載されているもの等が考えられる。
【００１８】
第５の発明の推定値算出方法としては、前記第１〜４のいずれかの発明において、
前記不良データ補完推定処理過程における前記推定値の算出に際しては、式（１２）の値又は式（１３）の値に基づく値により前記推定値（xi1[i0]）estを算出する態様を例示する。
【数９】
2014016905.tif 000011
【数１０】
2014016905.tif 000012
【００１９】
この方法によれば、前記付加情報を導入したことが理由で、各グループの代表が該付加情報を含んだ複合的な情報になることにより、同一グループに割り当てられた不良データであっても非画一的な推定値を算出することができる。すなわち、前記付加情報を未導入の手法では、同一グループに割り当てられた不良データに対する推定値がそのグループの代表（該付加情報を含まない単一のもの）に基づく単一の値となってしまうが、本発明の方法では、バリエーションに富む推定値を算出することができるのである。
【００２０】
第６の発明の推定値算出方法としては、前記第１〜５のいずれかの発明において、
前記不良データ補完推定処理過程における前記推定値の算出に際しては、ｘｇ'i1[i3']の値又はｘｇi1[i3']の値により前記推定値（xi1[i0]）estを算出する態様を例示する。
【００２１】
この方法によれば、各成分の正常値の取り得る範囲外の値が推定値として算出された場合、ｘｇ'i1[i3']の値又はｘｇi1[i3']の値に基づく値に改変することにより、推定値として明らかに欠陥のある値を改変することも可能とする。
【００２２】
第７の発明の推定値算出方法としては、前記第１〜６のいずれかの発明において、
前記不良データ補完推定処理過程における前記推定値の算出に際しては、ｙi1[i0]の正常値の取り得る範囲の上限又は下限に基づくものに対応する値によるものを前記推定値（xi1[i0]）estとする態様を例示する。
【００２３】
この方法によれば、各成分の正常値の取り得る範囲外の値が推定値として算出された場合、その上限・下限の値に基づく値に改変することにより、推定値として明らかに欠陥のある値を改変することも可能とする。
【００２４】
また、第８の発明のシステムは、前記いずれかの方法の前記過程を行うのに適合された手段を備えている。
【００２５】
このシステムによっても、前記いずれかの方法と同様の効果を得ることができる。
【００２６】
また、第９の発明のコンピュータ・プログラムは、
コンピュータ上で実行されると、前記いずれかの方法の前記過程を行う命令を備えている。
【００２７】
このコンピュータ・プログラムによっても、前記いずれかの方法と同様の効果を得ることができる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明に係る推定値算出方法、システム及びコンピュータ・プログラムによれば、複数の不良データに対して非画一的な推定値を算出することができるという優れた効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明を具体化した一実施形態に係る推定値算出システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】同推定値算出システムにおいて実行されるコンピュータ・プログラムのメインルーチンのフローチャートである。
【図３】同コンピュータ・プログラムにおける不良データ補完推定ステップのフローチャートである。
【図４】同コンピュータ・プログラムにおける補完フェーズ１ステップ又は補完フェーズ３ステップのフローチャートである。
【図５】同コンピュータ・プログラムにおける補完フェーズ２ステップ又は補完フェーズ４ステップのフローチャートである。
【図６】同コンピュータ・プログラムにおける不良データ補完推定ステップ（変更例１）のフローチャートである。
【図７】同コンピュータ・プログラムにおける不良データ補完推定ステップ（変更例２）のフローチャートである。
【図８】同コンピュータ・プログラムで使用される各記憶手段の構成を示す図である。
【図９】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるデータ記憶手段の一状態を示す図である。
【図１０】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるデータ記憶手段の一状態を示す図である。
【図１１】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるデータ記憶手段の一状態を示す図である。
【図１２】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるグループ代表値記憶手段の一状態を示す図である。
【図１３】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるグループ代表値記憶手段の一状態を示す図である。
【図１４】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるデータ記憶手段の一状態を示す図である。
【図１５】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるグループ代表値記憶手段の一状態を示す図である。
【図１６】同コンピュータ・プログラムの実行中における推定データ記憶手段の一状態を示す図である。
【図１７】同コンピュータ・プログラムの実行中における推定データ記憶手段の一状態を示す図である。
【図１８】同コンピュータ・プログラムの実行中における推定データ記憶手段の一状態を示す図である。
【図１９】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるデータ記憶手段の一状態を示す図である。
【図２０】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるデータ記憶手段の一状態を示す図である。
【図２１】同コンピュータ・プログラムの実行中における推定データ記憶手段の一状態を示す図である。
【図２２】同コンピュータ・プログラムの実行中における推定データ記憶手段の一状態を示す図である。
【図２３】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるグループ代表値距離データ記憶手段の一状態を示す図である。
【図２４】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるグループ代表値距離データ記憶手段の一状態を示す図である。
【図２５】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるグループ代表値距離データ記憶手段の一状態を示す図である。
【図２６】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるグループ代表値距離データ記憶手段の一状態を示す図である。
【図２７】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるグループ代表値距離データ記憶手段の一状態を示す図である。
【図２８】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるグループ代表値距離データ記憶手段の一状態を示す図である。
【図２９】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるグループ代表値距離データ記憶手段の一状態を示す図である。
【図３０】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるデータ記憶手段の一状態を示す図である。
【図３１】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるデータ記憶手段の一状態を示す図である。
【図３２】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるデータ記憶手段の一状態を示す図である。
【図３３】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるグループ代表値距離データ記憶手段の一状態を示す図である。
【図３４】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるデータ記憶手段の一状態を示す図である。
【図３５】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるデータ記憶手段の一状態を示す図である。
【図３６】同コンピュータ・プログラムの実行中における推定データ記憶手段の一状態を示す図である。
【図３７】同コンピュータ・プログラムの実行中における推定データ記憶手段の一状態を示す図である。
【図３８】同コンピュータ・プログラムの実行中における推定データ記憶手段の一状態を示す図である。
【図３９】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるデータ記憶手段の一状態を示す図である。
【図４０】同コンピュータ・プログラムの実行中におけるデータ記憶手段の一状態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、本発明を推定値算出システムに具体化した実施形態について、同システムで実行されるコンピュータ・プログラム、及び、同システムを使用して実施する推定値算出方法とともに、図１〜図４０を参照して説明する。なお、説明の簡素化の目的のため、識別子や分岐条件や判別（又は識別）を行うもの等（カウンタ等含む）に対して数値等を用いて表現されることがあるが、当該数値等が本発明に対して制限を行うものではないことは言うまでもない。同様に、各記憶手段の各構造が本発明に対して制限を行うものではないことは言うまでもない。
図１は、一実施形態の本発明の推定値算出システムとしての推定値算出装置（本装置）１１のハードウエア構成を示す概略ブロック図である。図１を参照して、一実施形態の本装置１１のハードウエア構成について説明する。ここでは、本装置１１は、延べ複数地点における、観測ノイズを伴う、外界（自然界）の測定データの不具合値に対して推定値を算出する装置及びグループ割り当て（グループ分けを含む）を行う装置であり、詳述すれば、各地点において毎日正午に測定された相対湿度（単位％）、絶対温度（単位Ｋ）及び気圧（単位Ｐａ）のデータに異常（または欠損）があるとき、その異常（または欠損）に対して推定値を算出するための装置及びグループ割り当て（グループ分けを含む）を行う装置である。すなわち、本装置１１は、推定値を算出する過程において、グループ割り当て（グループ分けを含む）を行うことも可能であるという副次的技術特徴を有する装置である。なお、不具合には、異常と欠損とがある。本実施形態では、相対湿度（単位％）、絶対温度（単位Ｋ）及び気圧（単位Ｐａ）の３成分の測定データに限定して説明するが、本実施形態を拡張することにより３成分のデータに限定されない実施形態があることは言うまでもない。また、地点のデータとは、緯度・経度・高度・時刻等によるデータである場合も考えられる。
本実施形態では、本装置１１は、コンピュータ・プログラムを内蔵させたコンピュータによって構成されており、本装置１１には、ハードディスク１９が接続されている。
本装置１１は、演算処理を行うＣＰＵ１１ａ、ＣＰＵ１１ａの作業領域等となるＲＡＭ１１ｂ、制御プログラム等を記録するＲＯＭ１１ｃ、ハードディスク１９と情報のやり取りを行うためのインターフェース１１ｄとを有する。なお、図１には図示していないがこれ以外にも、本装置１１へデータを入力するためのキーボード、本装置１１から情報を表示するためのディスプレイ、そして、本装置１１から情報を印刷するためのプリンタ等がインターフェース１１ｄを介して本装置１１に接続されている。また、ここでは前記プログラム等はＲＯＭ１１ｃに記憶されているが、ハードディスク１９に記憶するようにしてよいことは言うまでもない。
【００３１】
図２に図１のハードウエアと主としてＲＯＭ１１ｃに記憶されているプログラムにより実現される本装置１１の大まかなフローチャートを示す。図３は、主として、図２内の、不良データ補完推定ステップの大まかなフローチャートを示す。図４は、主として、図３内の、補完フェーズ１ステップまたは補完フェーズ３ステップの大まかなフローチャートを示す。図５は、主として、図３内の、補完フェーズ２ステップまたは補完フェーズ４ステップの大まかなフローチャートを示す。
当該フローチャート群を参照して、本装置１１の基本動作について説明する。本装置１１のハードディスク１９には、原データ記憶手段２１、上下限記憶手段２３、初期グループ代表値記憶手段２５、データ記憶手段２７、グループ代表値記憶手段２９、各条件記憶手段３０、グループ代表値距離データ記憶手段３１及び推定データ記憶手段３２それぞれの記憶領域が形成されている。
図８から、原データ記憶手段２１には原データＩＤ書き込み欄と原データ書き込み欄と不具合書き込み欄の各書き込み欄が存在し、上下限記憶手段２３には成分ＩＤ書き込み欄と最小値書き込み欄と最大値書き込み欄と成分名書き込み欄の各書き込み欄が存在し、初期グループ代表値記憶手段２５にはグループＩＤ書き込み欄と初期グループ代表値書き込み欄の各書き込み欄が存在し、データ記憶手段２７には原データＩＤ書き込み欄と原データ書き込み欄と良否データ書き込み欄と正規化データ書き込み欄と付加情報書き込み欄とグループＩＤ書き込み欄と割り当て回数書き込み欄の各書き込み欄が存在し、グループ代表値記憶手段２９にはグループＩＤ書き込み欄とグループ正規化旧データ書き込み欄とグループ付加旧情報書き込み欄とグループ正規化新データ書き込み欄とグループ付加新情報書き込み欄と削除フラグ書き込み欄の各書き込み欄が存在し、各条件記憶手段３０には条件ＩＤ書き込み欄と条件内容書き込み欄の各書き込み欄が存在し、グループ代表値距離データ記憶手段３１にはグループＩＤ書き込み欄と距離データ書き込み欄と第１最小フラグ書き込み欄と第２最小フラグ書き込み欄の各書き込み欄が存在し、推定データ記憶手段３２にはグループＩＤ書き込み欄と構成要素有無書き込み欄と作業用正規化データ書き込み欄と作業用付加情報書き込み欄と代表正規化データ書き込み欄と代表付加情報書き込み欄と確定正規化データ書き込み欄と確定付加情報書き込み欄の各書き込み欄が存在することがわかる。
図９以降の各記憶手段に関する図示において、各書き込み欄について”書き込み欄”という文字列は便宜上省略して示すものとする。また、図９以降の各記憶手段に関する図示において、各書き込み欄の情報が空欄であることを明示するために、”−”を用いて示すことがある。さらに、レコードとは、”データベースのテーブルにおけるレコードに相当するもの”であるが、必ずしもデータベースを備えているとは限らない。すなわち、説明の簡素化のために”レコード”という表現を行うことがあるということである。
【００３２】
原データ記憶手段２１、上下限記憶手段２３、初期グループ代表値記憶手段２５及び各条件記憶手段３０の記憶内容は、本装置１１が動作を開始する際に予め記憶しているものである。
原データ記憶手段２１の原データ書き込み欄には、各観測延べ地点Ｎ１〜Ｎｎ（観測延べ地点は１〜ｎのｎ延べ地点数が存在する）にて測定された相対湿度Ｈ（単位％）、絶対温度Ｔ（単位Ｋ）及び気圧Ｐ（単位Ｐａ）の測定データの組（例えば、観測地点Ｎ２の測定データ組はＮ２（Ｈ２、Ｔ２、Ｐ２）である（前記第１の発明における前記式（１）参照）。実際には、Ｈ２、Ｔ２、Ｐ２それぞれには具体的な測定値が記憶されている。）が書き込まれ記憶されている。なお、各測定データの値が零以下の値とならないように実際の値を成分ごとに正向きに平行移動する処理を施した後の値を記憶されているものとする。（単位変換も平行移動処理の１種である。例えば、摂氏温度から絶対温度に変換する等がこれに相当する。）すなわち、記憶されている値は零を超えるもののみであるということである(ただし、欠損値を除く)。値の平行移動処理は可逆な処理である。また、本装置１１に処理を要求するデータの各観測地点Ｎ１〜Ｎｎのデータの組のみが格納されている。（換言すると、装置１１に処理を要求されないデータは、原データ記憶手段２１の原データ書き込み欄には格納されない。）
原データ記憶手段２１の不具合書き込み欄には、Ｎ１（Ｈ１、Ｔ１、Ｐ１）からＮｎ（Ｈｎ、Ｔｎ、Ｐｎ）までのデータに対して解析者(作業者)が（ａ）相対湿度Ｈに関して異常値であるか、（ｂ）絶対温度Ｔに関して異常値であるか、（ｃ）気圧Ｐに関して異常値であるか、の判断を行った結果が書き込まれ記憶されている。ここで、原データ記憶手段２１の不具合書き込み欄の先頭文字以外の文字列を「＊＊＊」とする（＊は、０または１のいずれかの文字とする）。そして、少なくとも（ａ）相対湿度Ｈに関して異常値と判断すれば、「１＊＊」となり、少なくとも（ｂ）絶対温度Ｔに関して異常値と判断すれば、「＊１＊」となり、少なくとも（ｃ）気圧Ｐに関して異常値と判断すれば、「＊＊１」となるように原データ記憶手段２１の不具合書き込み欄の先頭文字以外の文字列はなっている。原データ記憶手段２１の不具合書き込み欄の先頭文字以外の文字列が「０００」である場合、原データ記憶手段２１の不具合書き込み欄の先頭文字は必ず「Ｇ」である。原データ記憶手段２１の不具合書き込み欄の先頭文字以外の文字列が「０００」でない場合、原データ記憶手段２１の不具合書き込み欄の先頭文字は必ず「Ｂ」である。すなわち、原データ記憶手段２１の不具合書き込み欄は「Ｂ００１」〜「Ｂ１１１」または「Ｇ０００」のいずれかが記憶されている。解析者(作業者)が異常値を発見できなかった等の場合は、「Ｇ０００」が記憶されている。原データ記憶手段２１の不具合書き込み欄の先頭文字以外の文字列が３桁である理由は、相対湿度・絶対温度・気圧の３成分を扱うからである。
上下限記憶手段２３には、相対湿度Ｈ（単位％）、絶対温度Ｔ（単位Ｋ）及び気圧Ｐ（単位Ｐａ）のそれぞれの具体的な上限値及び下限値が書き込まれ記憶されている。ここでは、相対湿度Ｈの下限値を最小Ｈと表し、相対湿度Ｈの上限値を最大Ｈと表し、絶対温度Ｔの下限値を最小Ｔと表し、絶対温度Ｔの上限値を最大Ｔと表し、気圧Ｐの下限値を最小Ｐと表し、気圧Ｐの上限値を最大Ｐと表す。なお、原データ記憶手段２１における平行移動処理を考慮した上限値及び下限値が、上下限記憶手段２３には、書き込まれ記憶されているものとする。
すなわち、最小Ｈ、最大Ｈ、最小Ｔ、最大Ｔ、最小Ｐ及び最大Ｐは、原データ記憶手段２１に記憶されている、観測地点Ｎ１〜Ｎｎにおける相対湿度Ｈ（欠損値を除く）が最小Ｈから最大Ｈの開区間の値であり、観測地点Ｎ１〜Ｎｎにおける絶対温度Ｔ（欠損値を除く）が最小Ｔから最大Ｔの開区間の値であり、観測地点Ｎ１〜Ｎｎにおける気圧Ｐ（欠損値を除く）が最小Ｐから最大Ｐの開区間の値であるように、書き込まれ記憶されているものを正常値であるものとするためのものである。一方、観測地点Ｎ１〜Ｎｎにおける相対湿度Ｈが最小Ｈ以下または最大Ｈ以上の値の場合は異常値とし、観測地点Ｎ１〜Ｎｎにおける絶対温度Ｔが最小Ｔ以下または最大Ｔ以上の値の場合は異常値とし、観測地点Ｎ１〜Ｎｎにおける気圧Ｐが最小Ｐ以下または最大Ｐ以上の値の場合は異常値とするものとする。したがって、最小Ｈと最大Ｈの区間幅、最小Ｔと最大Ｔの区間幅及び最小Ｐと最大Ｐの区間幅は、それぞれ少し大き目に設定しておくことが望ましい（正常値であるにもかかわらず異常値と判定されてしまうことを防ぐためである）。すなわち、正常値であれば、当該開区間の範囲内の値である。なお、欠損値に関しては当該測定値自体が存在しない（または非数が記憶されている）ので、当該成分の開区間の範囲に値があることはない。
初期グループ代表値記憶手段２５には、観測地点Ｎ１〜Ｎｎが分類されると想定される各グループＧ１〜Ｇｍ（グループは１〜ｍのｍ個が初期段階として存在する）それぞれにおいて測定され得る代表的な相対湿度Ｈ（単位％）、絶対温度Ｔ（単位Ｋ）及び気圧Ｐ（単位Ｐａ）が書き込まれ記憶されている。例えば、グループＧ２に属するものにおいて測定され得る平均的な相対湿度Ｈ（単位％）、絶対温度Ｔ（単位Ｋ）及び気圧Ｐ（単位Ｐａ）として、相対湿度ＨＧ２（単位％）、絶対温度ＴＧ２（単位Ｋ）及び気圧ＰＧ２（単位Ｐａ）が記憶されている。（相対湿度ＨＧ２（単位％）、絶対温度ＴＧ２（単位Ｋ）及び気圧ＰＧ２（単位Ｐａ）には、具体的な数値が記憶されている。）
各条件記憶手段３０には、各種の条件の情報が記憶されている。当該情報により、条件分岐を行うこと等が可能となる。各条件記憶手段３０の条件ＩＤ書き込み欄には、「条件００」、「条件０２」、「条件０８」〜「条件１９」、「条件２１」〜「条件２６」が各レコードに記憶されている。
ここで、各条件記憶手段３０に関して、例えば、”「条件１８」情報”とは、”各条件記憶手段３０の条件ＩＤ書き込み欄の内容が「条件１８」であるレコードに対応する条件内容書き込み欄の内容”のことを意味するものとする。
”「条件００」情報”には、測定データの種類数が記憶されている。本実施形態では、相対湿度（単位％）、絶対温度（単位Ｋ）及び気圧（単位Ｐａ）の測定データのみを扱う理由により、”３”が記憶されている。すなわち、測定（観測）成分数が記憶されている。
”「条件０２」情報”には、各グループの新代表値の算出方法の種類が記憶されている。当該種類は２種類（”１”または”２”が記憶されている）あり、処理方法の詳細は適宜個別に後述する。基本的には、付加情報（後述）の新規値の算出を算術平均で行うかどうかにより分類されるものである。
”「条件０８」情報”には、グループ代表値決定ステップ（後述）の前処理として、データ記憶手段２７のものを用いて処理を行うかどうかの情報を記憶している。換言すると、グループ代表値決定準備ステップ（後述）の処理を行うかどうかの情報を記憶している。
”「条件０９」情報”には、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄から推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄を作成する方法の種類が記憶されている。当該種類は、
（１）作業用正規化データ書き込み欄の内容を代表正規化データ書き込み欄にコピーし、作業用付加情報書き込み欄の内容を代表付加情報書き込み欄にコピーするもの、
（２）推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤに関して、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤが同一のもので、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄の内容とデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の内容との距離が最も近いデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の内容を推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄にコピーし、データ記憶手段２７の付加情報書き込み欄の内容を推定データ記憶手段３２の代表付加情報書き込み欄にコピーするもの、
の２種類である。
”「条件１０」情報”には、不良データグループ割り当て処理３ステップ（後述）または不良データグループ割り当て処理４ステップ（後述）の際に、付加情報（後述）を使用するかどうかの情報が記憶されている。
”「条件１１」情報”には、不良データグループ割り当て処理３ステップ（後述）または不良データグループ割り当て処理４ステップ（後述）の際に、”未割り当て”を許可するかどうかの情報が記憶されている。なお、”未割り当て”を許可しない場合はルーレット方式にて強制的に割り当てを行う。
”「条件１２」情報”には、不具合値に対する推定値の算出方法の種類が記憶されている。種類は２種類（”１”または”２”が記憶されている）あり、処理方法の詳細は適宜個別に後述する。基本的には、付加情報（後述）の比率を加工したものを用いて行うかどうかにより分類されるものである。なお、成分ごと（相対湿度、絶対温度、気圧）に当該種類を変更できるように組の情報として記憶されている。
”「条件１３」情報”には、指定区間の上限値または下限値に対する正の微小変動値（正の実数）の情報が記憶されている。
”「条件１４」情報”には、不具合値に対する推定値が指定区間外の値となった場合の対処の種類が記憶されている。当該種類は、（１）指定区間の上限値または下限値に正の微小変動値（”「条件１３」情報”）を加減して、その結果の値を用いるもの、（２）推定データ記憶手段３２の確定正規化データ書き込み欄または代表正規化データ書き込み欄または作業用正規化データ書き込み欄の情報を用いるもの、
の２種類である。なお、成分ごと（相対湿度、絶対温度、気圧）に当該種類を変更できるように組の情報として記憶されている。処理方法の詳細は適宜個別に後述する。
”「条件１５」情報”には、不具合値に対する推定値算出の際に、推定データ記憶手段３２の確定正規化データ書き込み欄及び確定付加情報書き込み欄以外の欄の情報を使用することを許可するかどうかの情報が記憶されている。
”「条件１６」情報”には、ループ完了判断カウンタの最大値（正の整数）が記憶されている。
”「条件１７」情報”には、データ記憶手段２７の付加情報書き込み欄の記憶情報の種類を記憶している。当該種類は、（１）データ記憶手段２７の原データ書き込み欄の情報（または正規化前のデータの情報）を用いるもの、（２）データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の情報（または正規化後のデータの情報）を用いるもの、
の２種類である。
”「条件１８」情報”には、健全データ（後述）のレコード数が一定数以下の場合には本装置の動作を終了させるための、当該一定数の値（非負の整数）が記憶されている。
”「条件１９」情報”には、フェーズスキップするかどうかの情報が記憶されている。
”「条件２１」情報”には、ループ完了判断１ステップ（後述）の後の処理として、推定データ記憶手段記憶内容更新１ステップ（後述）を行うかどうかの情報が記憶されている。
”「条件２２」情報”には、”「条件１５」情報”が”使用することを許可する”という内容であった場合における、推定データ記憶手段３２の確定正規化データ書き込み欄または確定付加情報書き込み欄の情報を使用することができる不良データ割り当て用ループカウンタ（後述）の最大値（非負の整数）が記憶されている。
”「条件２３」情報”には、健全データグループ分けステップ（後述）におけるクラスタリング手法がグループ代表値記憶手段２９のグループ正規化旧データ書き込み欄やグループ付加旧情報書き込み欄の情報を必要とするかどうかの情報が記憶されている。なお、グループ代表値記憶手段２９のグループ正規化旧データ書き込み欄とグループ付加旧情報書き込み欄の情報のいずれか一方でも必要であれば、必要なものとする。
”「条件２４」情報”には、健全データグループ分けステップ（後述）におけるクラスタリングのための、初期グループの数（正の整数）が記憶されている。
”「条件２５」情報”には、健全データグループ分けステップ（後述）におけるクラスタリングのための、対象データ群の取り扱い方法の種類が記憶されている。当該種類は、（１）データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄（健全データ（後述）のみ）のみのデータ群を対象データ群として用いてクラスタリングするもの、（２）データ記憶手段２７の付加情報書き込み欄（健全データ（後述）のみ）のみのデータ群を対象データ群として用いてクラスタリングするもの、（３）データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄と付加情報書き込み欄（健全データ（後述）のみ）の両方のデータ群を対象データ群として用いてクラスタリングするもの、
の３種類である。
”「条件２６」情報”には、健全データグループ分けステップ（後述）における、クラスタリングを行うために必要な当該クラスタリング手法固有のパラメータの組の情報が記憶されている。なお、クラスタリング手法には様々なものがある。
このようなデータが初期値として、原データ記憶手段２１、上下限記憶手段２３、初期グループ代表値記憶手段２５及び各条件記憶手段３０に予め記憶している。
以下、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄に「Ｇ０００」が書き込まれているデータを「健全データ」と定義し、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄に「Ｂ００１」〜「Ｂ１１１」のいずれかが書き込まれているデータを「不良データ」と定義する。
【００３３】
（図２のフローチャートの説明）
再び、前述のフローチャート（図２）を参照して、本装置１１の動作について説明する。
良否判断ステップ(S1010)は、原データ記憶手段２１、上下限記憶手段２３、データ記憶手段２７、及び各条件記憶手段３０にアクセスし、原データ記憶手段２１の各レコードに対して良否判断を行い、データ記憶手段２７に当該判断結果を記憶させる。
まず、原データ記憶手段２１の原データＩＤ書き込み欄のレコード毎に、原データ記憶手段２１の原データＩＤ書き込み欄のデータをデータ記憶手段２７の原データＩＤ書き込み欄に書き込み、原データ記憶手段２１の原データ書き込み欄のデータをデータ記憶手段２７の原データ書き込み欄に書き込み、原データ記憶手段２１の不具合書き込み欄のデータをデータ記憶手段２７の良否データ書き込み欄に書き込む。
次に、上下限記憶手段２３から最小Ｈ、最大Ｈ、最小Ｔ、最大Ｔ、最小Ｐ及び最大Ｐを取得する。
次に、データ記憶手段２７の原データ書き込み欄のＮ１（Ｈ１、Ｔ１、Ｐ１）からＮｎ（Ｈｎ、Ｔｎ、Ｐｎ）までのデータを順次読み出し、（ａ）相対湿度Ｈに関してＨｉが開区間（最小Ｈ、最大Ｈ）の範囲内の値であるか、（ｂ）絶対温度Ｔに関してＴｉが開区間（最小Ｔ、最大Ｔ）の範囲内の値であるか、（ｃ）気圧Ｐに関してＰｉが開区間（最小Ｐ、最大Ｐ）の範囲内の値であるか、の判断を行う。ここで、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字以外の文字列を「＊＊＊」とする（＊は、０または１のいずれかの文字とする）。そして、少なくとも（ａ）が満たされていないと判断すれば、「１＊＊」となり、少なくとも（ｂ）が満たされていないと判断すれば、「＊１＊」となり、少なくとも（ｃ）が満たされていないと判断すれば、「＊＊１」となるようにデータ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字以外の文字列を書き換える。
次に、データ記憶手段２７のレコードを順次読み出し、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字以外の文字列が「０００」でなく、かつ、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字が「Ｂ」でない場合、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字を「Ｂ」に書き換える。（なお、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字以外の文字列が「０００」である場合は、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字は「Ｇ」のみである。）
さらに、欠損に関しては当該値自体が存在しない（または非数が記憶されている）ので、当該各成分の開区間の範囲に値があることはない理由により、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄には「Ｂ００１」〜「Ｂ１１１」のいずれかが書き込まれることになる。
図９は、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄を書き換えた後のデータ記憶手段２７の記憶内容を模式的に示す。
その後、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄に「Ｇ０００」が書き込まれているレコード数を取得し、そのレコード数が一定数以下の場合、出力ステップに処理を進める（当該一定数の値は、”「条件１８」情報”に記憶されている）。それ以外の場合、正規化データ作成ステップに処理を進める。
【００３４】
正規化データ作成ステップ(S1020)は、前記第１の発明における区間変更変換処理過程に対応するものであり、上下限記憶手段２３、データ記憶手段２７にアクセスし、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄に「Ｇ０００」が書き込まれたレコードの、データ記憶手段２７の原データ書き込み欄のデータを正規化し、その正規化後のデータをデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄に書き込む。
正規化のための変換式は、一次関数である。なお、一次関数は可逆な関数である（前記第１の発明における前記式（２）参照）。
上下限記憶手段２３から最小Ｈ、最大Ｈ、最小Ｔ、最大Ｔ、最小Ｐ及び最大Ｐを取得するものとする。
相対湿度Ｈに関しては、横軸にＨをとり縦軸に正規化後のＨであるＨＲをとり、（Ｈ、ＨＲ）＝（最小Ｈ、０）と（Ｈ、ＨＲ）＝（最大Ｈ、１）との両点を通過する一次関数（以下、「Ｈ正規化関数」という）である。
絶対温度Ｔに関しては、横軸にＴをとり縦軸に正規化後のＴであるＴＲをとり、（Ｔ、ＴＲ）＝（最小Ｔ、０）と（Ｔ、ＴＲ）＝（最大Ｔ、１）との両点を通過する一次関数（以下、「Ｔ正規化関数」という）である。
気圧Ｐに関しては、横軸にＰをとり縦軸に正規化後のＰであるＰＲをとり、（Ｐ、ＰＲ）＝（最小Ｐ、０）と（Ｐ、ＰＲ）＝（最大Ｐ、１）との両点を通過する一次関数（以下、「Ｐ正規化関数」という）である。
すなわち、Ｎｉ（Ｈｉ、Ｔｉ、Ｐｉ）に関して得られた正規化データＲｉ（ＨＲｉ、ＴＲｉ、ＰＲｉ）がデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄に書き込まれる。なお、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄に「Ｇ０００」以外のものが書き込まれているレコードの正規化データ書き込み欄は何も書き込まれていない。
図１０は、正規化後のデータをデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄に書き込んだ後のデータ記憶手段２７の記憶内容を模式的に示す。
その後、付加情報作成ステップに処理を進める。
【００３５】
付加情報作成ステップ(S1030)は、前記第１の発明における付加情報作成処理過程に対応するものであり、データ記憶手段２７及び各条件記憶手段３０にアクセスし、データ記憶手段２７の原データ書き込み欄のＮ１（Ｈ１、Ｔ１、Ｐ１）からＮｎ（Ｈｎ、Ｔｎ、Ｐｎ）までのデータのうち、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄に「Ｇ０００」が書き込まれたデータの付加情報Ｚｉ（ＨＺｉ、ＴＺｉ、ＰＺｉ）を作成する。そして、その作成された付加情報のデータをデータ記憶手段２７の付加情報書き込み欄に書き込む。
具体的算出方法は２種類あり、データ記憶手段２７の原データ書き込み欄の情報を用いるものとデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の情報を用いるものとがある。前者（前記第１の発明における前記式（３）のΩ１７＝0の場合のものに基づくものを本実施形態に適用したものである。）は、ＨＺｉ＝Ｈｉ／（Ｈｉ＋Ｔｉ＋Ｐｉ）、ＴＺｉ＝Ｔｉ／（Ｈｉ＋Ｔｉ＋Ｐｉ）、ＰＺｉ＝Ｐｉ／（Ｈｉ＋Ｔｉ＋Ｐｉ）としてＺｉ（ＨＺｉ、ＴＺｉ、ＰＺｉ）を算出する。後者（前記第１の発明における前記式（３）のΩ１７＝1の場合のものに基づくものを本実施形態に適用したものである。）は、ＨＺｉ＝ＨＲｉ／（ＨＲｉ＋ＴＲｉ＋ＰＲｉ）、ＴＺｉ＝ＴＲｉ／（ＨＲｉ＋ＴＲｉ＋ＰＲｉ）、ＰＺｉ＝ＰＲｉ／（ＨＲｉ＋ＴＲｉ＋ＰＲｉ）としてＺｉ（ＨＺｉ、ＴＺｉ、ＰＺｉ）を算出する。前者と後者のいずれを用いるかは、”「条件１７」情報”に記憶されている。
なお、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄に「Ｇ０００」以外のものが書き込まれているレコードの付加情報書き込み欄は何も書き込まれていない。
図１１は、付加情報のデータをデータ記憶手段２７の付加情報書き込み欄に書き込んだ後のデータ記憶手段２７の記憶内容（前記第１の発明における前記式（６）に対応するデータが格納された状態）を模式的に示す。
その後、初期グループ代表値使用判断ステップに処理を進める。
【００３６】
初期グループ代表値使用判断ステップ(S1040)は、各条件記憶手段３０にアクセスし、健全データグループ分けステップが初期グループ代表値記憶手段２５の情報を必要とするかどうかを判断する。
”「条件２３」情報”が初期グループ代表値を必要とする場合は初期グループ代表値正規化ステップに処理を進め、それ以外の場合は健全データグループ分けステップに処理を進める。
【００３７】
初期グループ代表値正規化ステップ(S1050)は、上下限記憶手段２３、初期グループ代表値記憶手段２５、及びグループ代表値記憶手段２９にアクセスし、初期グループ代表値記憶手段２５の初期グループ代表値書き込み欄のデータからグループ代表値記憶手段２９のグループ正規化旧データ書き込み欄のデータを作成する。
まず、上下限記憶手段２３から最小Ｈ、最大Ｈ、最小Ｔ、最大Ｔ、最小Ｐ及び最大Ｐを取得し、初期グループ代表値記憶手段２５の初期グループ代表値書き込み欄のデータＧｊ（ＨＧｊ、ＴＧｊ、ＰＧｊ）（ただし、ｊは１〜ｍの整数）がすべての成分において開区間の範囲内の値であるか確認し、範囲外のものがある場合、出力ステップに処理を移動する。
それ以外の場合、以下を行う。
初期グループ代表値記憶手段２５の初期グループ代表値書き込み欄のデータＧｊ（ＨＧｊ、ＴＧｊ、ＰＧｊ）（ただし、ｊは１〜ｍの整数）を正規化し、その結果をグループ代表値記憶手段２９のグループ正規化旧データ書き込み欄に書き込む。グループ代表値記憶手段２９のグループ正規化旧データ書き込み欄への書き込みの際、初期グループ代表値記憶手段２５のグループＩＤ書き込み欄の内容をグループ代表値記憶手段２９のグループＩＤ書き込み欄に書き込む。さらに、グループ代表値記憶手段２９の削除フラグ書き込み欄に「０」を書き込む。
ところで、正規化に際しては、Ｈ正規化関数、Ｔ正規化関数及びＰ正規化関数を用いて成分ごとに正規化を行う。
すなわち、初期グループ代表値記憶手段２５の初期グループ代表値書き込み欄のデータＧｊ（ＨＧｊ、ＴＧｊ、ＰＧｊ）に関して得られた正規化後のデータＥｊ［０］（ＨＲＧｊ［０］、ＴＲＧｊ［０］、ＰＲＧｊ［０］）をグループ代表値記憶手段２９のグループ正規化旧データ書き込み欄に書き込むものである。
図１２は、初期グループ代表値記憶手段２５の初期グループ代表値書き込み欄のデータＧｊ（ＨＧｊ、ＴＧｊ、ＰＧｊ）に関して得られた正規化後のデータＥｊ［０］（ＨＲＧｊ［０］、ＴＲＧｊ［０］、ＰＲＧｊ［０］）をグループ代表値記憶手段２９のグループ正規化旧データ書き込み欄に書き込んだ後のグループ代表値記憶手段２９の記憶内容を模式的に示す。
その後、初期グループ代表値付加情報作成ステップに処理を進める。
【００３８】
初期グループ代表値付加情報作成ステップ(S1060)は、グループ代表値記憶手段２９及び各条件記憶手段３０にアクセスし、グループ代表値記憶手段２９のグループ付加旧情報書き込み欄のデータを作成する。
具体的算出方法は２種類あり、初期グループ代表値記憶手段２５の初期グループ代表値書き込み欄の情報を用いるものとグループ代表値記憶手段２９のグループ正規化旧データ書き込み欄の情報を用いるものとがある。前者と後者のいずれを用いるかは、”「条件１７」情報”に記憶されている。
前者（前記第１の発明における前記式（３）のΩ１７＝0の場合のものに基づくものを本実施形態に適用したものである。）は、ＨＺＧｊ［０］＝ＨＧｊ／（ＨＧｊ＋ＴＧｊ＋ＰＧｊ）、ＴＺＧｊ［０］＝ＴＧｊ／（ＨＧｊ＋ＴＧｊ＋ＰＧｊ）、ＰＺＧｊ［０］＝ＰＧｊ／（ＨＧｊ＋ＴＧｊ＋ＰＧｊ）としてＦｊ［０］（ＨＺＧｊ［０］、ＴＺＧｊ［０］、ＰＺＧｊ［０］）を算出する。後者（前記第１の発明における前記式（３）のΩ１７＝1の場合のものに基づくものを本実施形態に適用したものである。）は、ＨＺＧｊ［０］＝ＨＲＧｊ［０］／（ＨＲＧｊ［０］＋ＴＲＧｊ［０］＋ＰＲＧｊ［０］）、ＴＺＧｊ［０］＝ＴＲＧｊ［０］／（ＨＲＧｊ［０］＋ＴＲＧｊ［０］＋ＰＲＧｊ［０］）、ＰＺＧｊ［０］＝ＰＲＧｊ［０］／（ＨＲＧｊ［０］＋ＴＲＧｊ［０］＋ＰＲＧｊ［０］）としてＦｊ［０］（ＨＺＧｊ［０］、ＴＺＧｊ［０］、ＰＺＧｊ［０］）を算出する。
グループ代表値記憶手段２９のグループＩＤに関して、算出されたＦｊ［０］（ＨＺＧｊ［０］、ＴＺＧｊ［０］、ＰＺＧｊ［０］）をグループ代表値記憶手段２９のグループ付加旧情報書き込み欄に書き込む。
図１３は、算出されたＦｊ［０］（ＨＺＧｊ［０］、ＴＺＧｊ［０］、ＰＺＧｊ［０］）をグループ代表値記憶手段２９のグループ付加旧情報書き込み欄に書き込んだ後のグループ代表値記憶手段２９の記憶内容を模式的に示す。
その後、健全データグループ分けステップに処理を進める。
【００３９】
健全データグループ分けステップ(S1070)は、前記第１の発明における健全データグループ分け処理過程に対応するものであり、データ記憶手段２７、グループ代表値記憶手段２９、及び各条件記憶手段３０にアクセスし、健全データに対して、グループ分けを行う。
具体的には、健全データのグループ分けはクラスタリングを用いる。
クラスタリングの入力に関して、「十分条件」として、
（１）データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄と付加情報書き込み欄（健全データのみ）
（２）グループ代表値記憶手段２９のグループ正規化旧データ書き込み欄とグループ付加旧情報書き込み欄
（３）”「条件２３」情報”
（４）”「条件２４」情報”
（５）”「条件２５」情報”
（６）”「条件２６」情報”
の情報を用いて、クラスタリングを行う。ここで、「十分条件」とは、上記のクラスタリングの入力情報の項目の全てを必要とするとは限らない場合があるということである。
クラスタリングの出力結果に関して、
（１）データ記憶手段２７のグループ書き込み欄に１以上の整数値によりグループ分けを識別するようにする（健全データのレコードのみ）
（２）グループ代表値記憶手段２９のグループ正規化新データ書き込み欄とグループ付加新情報書き込み欄にクラスタリング結果の各グループの代表値を成分毎に記憶するようにすることが望ましい
（３）クラスタリング過程にて消滅したクラスタ（グループ）はグループ代表値記憶手段２９の削除フラグ書き込み欄に「１」が書き込まれるようにする（非消滅クラスタ（グループ）は、当該欄に「０」が書き込まれるようにする）
となるようにする。ここで、”消滅したクラスタ（グループ）”とは、クラスタ（グループ）の構成要素数が零となったクラスタ（グループ）のことである。なお、各クラスタ（グループ）の代表値をクラスタリング過程において必要としない等のクラスタリングも存在するので、グループ代表値記憶手段２９に結果情報を書き込むことができない場合がある。さらに、クラスタリングには”未分類”を持つもの等も存在し、この場合、データ記憶手段２７の当該レコードのグループ書き込み欄は空欄とするようにする。また、クラスタリングに失敗の場合、データ記憶手段２７の全レコードのグループ書き込み欄は空欄とするようにする。すなわち、データ記憶手段２７の健全データのレコードのグループ書き込み欄が空欄となる可能性がある。
結果情報は、少なくとも、データ記憶手段２７のグループグループＩＤ書き込み欄に識別情報の１以上の整数値が記憶されるものとする（空欄の場合を除く）。さらに、少なくとも、グループ代表値記憶手段２９の削除フラグ書き込み欄に「０」または「１」が書き込まれるようにするものとする。
重要なこととして、グループ代表値記憶手段２９に結果情報を書き込むことができないクラスタリングを用いる場合、”「条件０８」情報”には、少なくとも、”データ記憶手段２７のものを用いて処理を行うもの”であるという情報が記憶されていなければならない。
クラスタリングとして採用されるものは、外界の観測ノイズを伴う測定データ（多変量・多レコード）に対応可能なものであることが大前提である。（センサ数が多い場合等も考慮する必要がある。）
クラスタリングには様々な手法が存在する。その手法の説明は、例えば、”画像解析ハンドブック”（高木幹雄／下田陽久  監修、東京大学出版会（１９９１年））に詳述されている。また、クラスタリングとして採用されるものは、物理特性を考慮されたものが望ましい。
健全データグループ分けステップの処理終了の後、グループ代表値決定準備ステップに処理を進める。なお、健全データグループ分けステップの処理終了直後における、グループ代表値記憶手段２９にも結果を出力されるクラスタリングを用いた場合の、データ記憶手段２７の記憶内容を図１４に模式的に示し、グループ代表値記憶手段２９の記憶内容を図１５に模式的に示す。
【００４０】
グループ代表値決定準備ステップ(S1080)は、後述するS1090とともに前記第１の発明における不良データ用グループ代表組情報初期設定処理過程に対応するものであり、データ記憶手段２７、グループ代表値記憶手段２９、及び各条件記憶手段３０にアクセスし、グループ代表値記憶手段２９のグループ正規化新データ書き込み欄及びグループ付加新情報書き込み欄のデータを作成する。
ただし、”「条件０８」情報”が”データ記憶手段２７のものを用いて処理を行わないもの”である場合、グループ代表値決定準備ステップの下記の処理を行わずにグループ代表値決定ステップに処理を進める。
すなわち、”「条件０８」情報”が”データ記憶手段２７のものを用いて処理を行わないもの”ではない場合のみ以下を行う。
まず、グループ代表値記憶手段２９のレコード数を零にする。次に、変数MAX＝０と初期設定する。
次に、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄が「Ｇ０００」となっているレコードのデータ記憶手段２７のグループグループＩＤ書き込み欄の情報の最大値を変数MAXに格納する。
次に、変数MAXBACKUPに変数MAXの値を格納する。次に、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄が「Ｇ０００」となっているレコードのデータ記憶手段２７のグループグループＩＤ書き込み欄に空欄がある場合、順次、変数MAXをMAX=MAX+1の処理をして、変数MAXの値をデータ記憶手段２７のグループグループＩＤ書き込み欄に書き込む。なお、データ記憶手段２７のグループグループＩＤ書き込み欄には、１以上の整数が書き込まれている。
次に、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄が「Ｇ０００」となっているレコードでデータ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄の値が変数MAXBACKUPの値を超えるものに関して、データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄と付加情報書き込み欄の組について、データ記憶手段２７のレコード間で当該組の値が全て完全一致した場合、それらのデータ記憶手段２７のレコード群のデータ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄の値は、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄の値の最小のものに書き換える。すなわち、同一のデータに関しては、同一のグループＩＤが割り当てられるということである。
次に、データ記憶手段２７のグループグループＩＤ書き込み欄の情報を重複をせずに昇順にレコード群を取得し、グループ代表値記憶手段２９のグループＩＤ書き込み欄に順次書き込む。
次に、グループ代表値記憶手段２９のグループＩＤ書き込み欄を順次取り出しデータ記憶手段２７のグループグループＩＤ書き込み欄と一致するデータ記憶手段２７のレコード群を取り出す。そして、取り出されたデータ記憶手段２７のレコード群のうち、データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の各成分の算術平均の結果をグループ代表値記憶手段２９のグループ正規化新データ書き込み欄に書き込む。そして、”「条件０２」情報”により、グループ代表値記憶手段２９のグループ付加新情報書き込み欄への書き込みに関して２種類ある。１つ目は、取り出されたデータ記憶手段２７のレコード群のうち、グループ代表値記憶手段２９のグループ正規化新データ書き込み欄と当該データ記憶手段２７のレコード群のデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄とが最も近いデータ記憶手段２７の付加情報書き込み欄をグループ代表値記憶手段２９のグループ付加新情報書き込み欄に書き込む。２つ目は、取り出されたデータ記憶手段２７のレコード群のうち、データ記憶手段２７の付加情報書き込み欄の各成分の算術平均の結果をグループ代表値記憶手段２９のグループ付加新情報書き込み欄に書き込む。
次に、グループ代表値記憶手段２９の削除フラグ書き込み欄の全レコードに「０」を書き込む。
その後、グループ代表値決定ステップに処理を進める。
【００４１】
グループ代表値決定ステップ(S1090)は、データ記憶手段２７、グループ代表値記憶手段２９、各条件記憶手段３０及び推定データ記憶手段３２にアクセスし、推定データ記憶手段３２の内容を初期設定することを行う。
まず、グループ代表値記憶手段２９のグループＩＤ書き込み欄の情報を推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄に書き込み、グループ代表値記憶手段２９のグループ正規化新データ書き込み欄の情報を推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄に書き込み、グループ代表値記憶手段２９のグループ付加新情報書き込み欄の情報を推定データ記憶手段３２の作業用付加情報書き込み欄に書き込み、グループ代表値記憶手段２９の削除フラグ書き込み欄の情報を推定データ記憶手段３２の構成要素有無書き込み欄に書き込む。
次に、推定データ記憶手段３２の構成要素有無書き込み欄の内容が「０」なっている推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄の内容とデータ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄の内容とを比べ、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄に存在しない推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄の内容に対して、推定データ記憶手段３２の構成要素有無書き込み欄の内容を「２」に書き換える。
グループ代表値決定ステップがグループ代表値記憶手段２９の内容を推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄、構成要素有無書き込み欄、作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄にコピーし、グループ代表値記憶手段２９の構成要素有無書き込み欄の内容を書き換えた後の推定データ記憶手段３２の記憶内容を図１６に模式的に示す。
そして、”「条件０９」情報”を取得する。”「条件０９」情報”は、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄から推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄を作成する方法が記憶されている。当該方法は２種類ある。
１つ目は、作業用正規化データ書き込み欄の内容を代表正規化データ書き込み欄に、作業用付加情報書き込み欄の内容を代表付加情報書き込み欄にコピーするものである。
２つ目は、推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤに関して、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤが同一のもので、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄の内容とデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の内容との距離が最も近いデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の内容を推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄にコピーし、データ記憶手段２７の付加情報書き込み欄の内容を推定データ記憶手段３２の代表付加情報書き込み欄にコピーするものである。
その後、推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄を推定データ記憶手段３２の確定正規化データ書き込み欄にコピーし、推定データ記憶手段３２の代表付加情報書き込み欄を推定データ記憶手段３２の確定付加情報書き込み欄にコピーする。
グループ代表値決定ステップが推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄の内容を書き込み、推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄から推定データ記憶手段３２の確定正規化データ書き込み欄及び確定付加情報書き込み欄にコピーした後の推定データ記憶手段３２の記憶内容を図１７に模式的に示す。なお、図１８は、図１７の確定正規化データ書き込み欄及び確定付加情報書き込み欄の内容の文字表記を便宜上変更したものである（本例は、代表が複数の場合の事例であり、同図中における作業用正規化データ及び作業用付加情報が前記第１の発明における前記式（７）のＧＸi3及びＧＺi3にそれぞれ対応し、代表正規化データ及び代表付加情報が同式（７）のＧＸi3及びＧＺi3にそれぞれ対応し、確定正規化データ及び確定付加情報が同式（８）のＧＸ'i3及びＧＺ'i3にそれぞれ対応している。）。
さらに、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の内容が「Ｇ０００」となっているデータ記憶手段２７の割り当て回数書き込み欄に「−１」を書き込む。グループ代表値決定ステップがデータ記憶手段２７の割り当て回数書き込み欄に「−１」を書き込んだ後のデータ記憶手段２７の記憶内容を図１９に模式的に示す。
その後、不良データ正規化データ作成ステップに処理を進める。
【００４２】
不良データ正規化データ作成ステップ(S1100)は、前記第１の発明における区間変更変換処理過程に対応するものであり、上下限記憶手段２３及びデータ記憶手段２７にアクセスし、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字が「Ｇ」以外のレコードのうち、不具合ではない成分の値の正規化を行う。
まず、上下限記憶手段２３の内容から、Ｈ正規化関数、Ｔ正規化関数及びＰ正規化関数をそれぞれ作成する。
次に、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字が「Ｇ」以外のレコードのうち、不具合ではない成分に対応する各正規化関数による変換を施し、データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の対応する成分の領域に当該正規化関数の戻り値を書き込む。
データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字が「Ｇ」以外のレコードのうち、不具合ではない成分に対応する各正規化関数による変換を施し、データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の対応する成分の領域に当該正規化関数の戻り値を書き込んだ後のデータ記憶手段２７の記憶内容を図２０に模式的に示す。
その後、不良データ補完推定ステップに処理を進める。
【００４３】
不良データ補完推定ステップ(S1110)は、前記第１の発明における不良データ補完推定処理過程に対応するものであり、図３のフローチャートに記載された処理を行う。図３のフローチャートの説明は後述する。不良データ補完推定ステップの処理開始直前における、推定データ記憶手段３２の記憶内容を図２１に模式的に示す。なお、図３のフローチャートの最初の処理は、ループ完了判断カウンタ等初期化ステップである。
その後、不良データ書換ステップに処理を進める。なお、不良データ補完推定ステップの処理終了直後のデータ記憶手段２７の記憶内容を図３９に模式的に示す。
【００４４】
不良データ書換ステップ(S1120)は、前記第１の発明における不良データ書換処理過程に対応するものであり、上下限記憶手段２３及びデータ記憶手段２７にアクセスし、データ記憶手段２７の原データ書き込み欄の内容を変更することを行う。
まず、上下限記憶手段２３の内容から、Ｈ正規化関数の逆関数、Ｔ正規化関数の逆関数及びＰ正規化関数の逆関数をそれぞれ作成する。
次に、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字が「Ｓ」のレコードに対して以下の処理を行う。データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字以外の文字列及びデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の内容を取り出し、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字以外の文字列のうち「１」となっているものに対応するデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の内容の成分に対して、当該成分に対応する、作成された逆関数を用いて変換を行う。そして、当該変換後の値を、データ記憶手段２７の原データ書き込み欄の対応する成分に書き込む（前記第１の発明における前記式（９）参照）。
例えば、Ｎ２（Ｈ２、Ｔ２、Ｐ２）のレコードの良否データ書き込み欄は「Ｓ０１０」となっているので、Ｔ２に相当する値が不具合であり、データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄のＴＲ２の値に対してＴ正規化関数の逆関数を施し、当該逆関数の戻り値をデータ記憶手段２７の原データ書き込み欄のＴ２の領域に書き込む。
不良データ書換ステップにより、データ記憶手段２７の原データ書き込み欄の内容を変更した後のデータ記憶手段２７の記憶内容を図４０に模式的に示す。
その後、出力ステップに処理を進める。
【００４５】
出力ステップ(S1130)は、原データ記憶手段２１、上下限記憶手段２３、データ記憶手段２７、各条件記憶手段３０及び推定データ記憶手段３２にアクセスし、当該全内容を出力することを行う。
なお、不良データ書換ステップ以外から処理を受けた場合、エラーである旨の情報も出力することが望ましい。
【００４６】
（図３のフローチャートの説明）
図３は、主として、図２内の不良データ補完推定ステップの大まかなフローチャートを示す。図３のフローチャートを参照して、不良データ補完推定ステップの基本動作(サブルーチンの基本動作)について説明する。
【００４７】
ループ完了判断カウンタ等初期化ステップ(S2010)は、各条件記憶手段３０にアクセスし、各種の変数を設定する。
まず、”「条件１５」情報”を取得する。”「条件１５」情報”は不具合値に対する推定値算出の際に、推定データ記憶手段３２の確定正規化データ書き込み欄及び確定付加情報書き込み欄以外の欄の情報を使用することを許可するかどうかの情報である。許可する場合は変数FLAG＝TRUEとし、不許可の場合は変数FLAG＝FALSEとする。
次に、”「条件２２」情報”を取得する。その取得情報を変数GFIXLOOPMAXに格納する(変数GFIXLOOPMAXの値は非負の整数値となる)。
次に、ループ完了判断カウンタS＝０に設定する。
その後、不良データ割り当て用ループカウンタ初期化ステップに処理を進める。
【００４８】
不良データ割り当て用ループカウンタ初期化ステップ(S2020)は、不良データ割り当て用ループカウンタL＝０に設定する。
不良データ割り当て用ループカウンタL＝０の処理の後における、推定データ記憶手段３２の記憶内容を図２２に模式的に示す。図２２は、図２１に対して不良データ割り当て用ループカウンタLを用いて示したものである。
その後、補完フェーズ１ステップに処理を進める。
【００４９】
補完フェーズ１ステップ(S2030)は、図４のフローチャートに記載された処理を行う。図４のフローチャートの説明は後述する。なお、図４のフローチャートの最初の処理は、不良データ読み込み用ループカウンタ初期化３ステップである。
その後、グループ代表値決定方法判断１ステップに処理を進める。
【００５０】
グループ代表値決定方法判断１ステップ(S2040)は、各条件記憶手段３０及びデータ記憶手段２７にアクセスし、処理分岐判断を行う。
”「条件０９」情報”、及び、”「条件１９」情報”を取得する。”「条件０９」情報”は、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄から推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄を作成する方法が記憶されている。当該方法は２種類ある。１つ目は、作業用正規化データ書き込み欄の内容を代表正規化データ書き込み欄に、作業用付加情報書き込み欄の内容を代表付加情報書き込み欄にコピーするものである。２つ目は、推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤに関して、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤが同一のもので、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄の内容とデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の内容との距離が最も近いデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の内容を推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄にコピーし、データ記憶手段２７の付加情報書き込み欄の内容を推定データ記憶手段３２の代表付加情報書き込み欄にコピーするものである。
【００５１】
”「条件０９」情報”が作業用正規化データ書き込み欄の内容を代表正規化データ書き込み欄に、作業用付加情報書き込み欄の内容を代表付加情報書き込み欄にコピーするものである場合、または、”「条件１９」情報”がフェーズスキップするものである場合、ループ完了判断１ステップに処理を進める。
【００５２】
”「条件０９」情報”が作業用正規化データ書き込み欄の内容を代表正規化データ書き込み欄に、作業用付加情報書き込み欄の内容を代表付加情報書き込み欄にコピーするものでない場合、かつ、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字が「Ｂ」となっているレコード数（ただし、「Ｂ１１１」のものを除く）が零の場合、ループ完了判断１ステップに処理を進める。それ以外の場合、補完フェーズ２ステップに処理を進める。
【００５３】
補完フェーズ２ステップ(S2050)は、図５のフローチャートに記載された処理を行う。図５のフローチャートの説明は後述する。なお、図５のフローチャートの最初の処理は、不良データ読み込み用ループカウンタ初期化４ステップである。
その後、ループ完了判断１ステップに処理を進める。
【００５４】
ループ完了判断１ステップ(S2060)は、データ記憶手段２７、及び各条件記憶手段３０にアクセスし、処理分岐判断を行う。
データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字が「Ｂ」のレコード数（ただし、「Ｂ１１１」のものを除く）が零の場合、または、”「条件２１」情報”が”推定データ記憶手段記憶内容更新１ステップを行わない”の場合、本サブルーチンに対する呼び出し元に戻る。
それ以外の場合、推定データ記憶手段記憶内容更新１ステップに処理を進める。
【００５５】
推定データ記憶手段記憶内容更新１ステップ(S2070)は、データ記憶手段２７、各条件記憶手段３０、及び推定データ記憶手段３２にアクセスし、推定データ記憶手段３２の更新を行う。
まず、”「条件０２」情報”及び”「条件０９」情報”を取得する。
”「条件０２」情報”は、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄の内容を更新する方法が記憶されている。当該方法は２種類がある。
１つ目は、当該グループのうち、相対湿度、絶対温度、気圧に関する算術平均値に最も近傍のものの付加情報を作業用付加情報書き込み欄に書き込み、相対湿度、温度、気圧に関する算術平均値を作業用正規化データ書き込み欄に書き込むものである。
２つ目は、当該グループの算術平均を全てに適用し、代表値とすることにより、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄に書き込むものである。
”「条件０９」情報”は、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄から推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄を作成する方法が記憶されている。当該方法は２種類ある。
１つ目は、作業用正規化データ書き込み欄の内容を代表正規化データ書き込み欄に、作業用付加情報書き込み欄の内容を代表付加情報書き込み欄にコピーするものである。
２つ目は、推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤに関して、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤが同一のもので、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄の内容とデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の内容との距離が最も近いデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の内容を推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄にコピーし、データ記憶手段２７の付加情報書き込み欄の内容を推定データ記憶手段３２の代表付加情報書き込み欄にコピーするものである。
次に、”「条件０２」情報”の内容に基づき、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄を更新する。
具体的には、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄と割り当て回数書き込み欄からデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の算術平均を算出し、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄に書き込む。ところで、算術平均の方法として、ある集合（要素数α）の算術平均がUαのとき、さらに要素ξα＋１を追加した後の算術平均Uα+1は、Uα+1=(α／(α+1))Uα+ξα＋１／(α+1)であることを利用することもできる。（上記の算術平均算出法によらない方法でも良い。）データ記憶手段２７の割り当て回数書き込み欄と推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄の情報から上記の算術平均の算出が可能となる（不良データ割り当て用ループカウンタ参照）。
推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄を更新した後の推定データ記憶手段３２の記憶内容を図３６に模式的に示す。
次に、”「条件０２」情報”の内容に基づき、データ記憶手段２７のレコードが「Ｇ０００」のもののみを用いたものに関して、推定データ記憶手段３２の作業用付加情報書き込み欄を更新する。(データ記憶手段２７の付加情報書き込み欄（「Ｇ０００」の以外のレコードのもの）は常に空欄である。)
推定データ記憶手段３２の作業用付加情報書き込み欄を更新した後の推定データ記憶手段３２の記憶内容を図３７に模式的に示す。
その後、”「条件０９」情報”の内容に基づき、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄から推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄を更新する。
推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄を更新した後の推定データ記憶手段３２の記憶内容を図３８に模式的に示す。
その後、不良データ割り当て用ループカウンタ加算１ステップに処理を進める。
【００５６】
不良データ割り当て用ループカウンタ加算１ステップ(S2080)は、不良データ割り当て用ループカウンタL＝L＋１の更新を行う。
その後、不良データ数取得１ステップに処理を進める。
【００５７】
不良データ数取得１ステップ(S2090)は、データ記憶手段２７にアクセスし、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字が「Ｂ」であるレコード数(ただし、「Ｂ１１１」のものを除く)を取得し、変数ｑ１に当該値を設定する。
その後、補完フェーズ３ステップに処理を進める。
【００５８】
補完フェーズ３ステップ(S2100)は、図４のフローチャートに記載された処理を行う。図４のフローチャートの説明は後述する。なお、図４のフローチャートの最初の処理は、不良データ読み込み用ループカウンタ初期化３ステップである。
その後、グループ代表値決定方法判断２ステップに処理を進める。
【００５９】
グループ代表値決定方法判断２ステップ(S2110)は、各条件記憶手段３０及びデータ記憶手段２７にアクセスし、処理分岐判断を行う。
”「条件０９」情報”、及び、”「条件１９」情報”を取得する。”「条件０９」情報”は、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄から推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄を作成する方法が記憶されている。当該方法は２種類ある。
１つ目は、作業用正規化データ書き込み欄の内容を代表正規化データ書き込み欄に、作業用付加情報書き込み欄の内容を代表付加情報書き込み欄にコピーするものである。
２つ目は、推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤに関して、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤが同一のもので、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄の内容とデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の内容との距離が最も近いデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の内容を推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄にコピーし、データ記憶手段２７の付加情報書き込み欄の内容を推定データ記憶手段３２の代表付加情報書き込み欄にコピーするものである。
【００６０】
”「条件０９」情報”が作業用正規化データ書き込み欄の内容を代表正規化データ書き込み欄に、作業用付加情報書き込み欄の内容を代表付加情報書き込み欄にコピーするものである場合、または、”「条件１９」情報”がフェーズスキップするものである場合、不良データ数取得２ステップに処理を進める。
【００６１】
”「条件０９」情報”が作業用正規化データ書き込み欄の内容を代表正規化データ書き込み欄に、作業用付加情報書き込み欄の内容を代表付加情報書き込み欄にコピーするものでない場合、かつ、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字が「Ｂ」となっているレコード数(ただし、「Ｂ１１１」のものを除く)が零の場合、不良データ数取得２ステップに処理を進める。それ以外の場合、補完フェーズ４ステップに処理を進める。
【００６２】
補完フェーズ４ステップ(S2120)は、図５のフローチャートに記載された処理を行う。図５のフローチャートの説明は後述する。なお、図５のフローチャートの最初の処理は、不良データ読み込み用ループカウンタ初期化４ステップである。
その後、不良データ数取得２ステップに処理を進める。
【００６３】
不良データ数取得２ステップ(S2130)は、データ記憶手段２７にアクセスし、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字が「Ｂ」であるレコード数(ただし、「Ｂ１１１」のものを除く)を取得し、変数ｑ２に当該値を設定する。
その後、ループ完了判断２ステップに処理を進める。
【００６４】
ループ完了判断２ステップ(S2140)は、データ記憶手段２７及び各条件記憶手段３０にアクセスし、処理分岐判断を行う。
”「条件１６」情報”を取得する。”「条件１６」情報”はループ完了判断カウンタの最大値（正の整数）の情報である。
データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字が「Ｂ」のレコード数（ただし、「Ｂ１１１」のものを除く）が零の場合、本サブルーチンに対する呼び出し元に戻る。
【００６５】
それ以外の場合、変数ｑ１と変数ｑ２の値が等しい場合、ループ完了判断カウンタS＝S+1とし、変数ｑ１と変数ｑ２の値が等しくない場合、ループ完了判断カウンタS＝０とし、その後、ループ完了判断カウンタSの値と”「条件１６」情報”の値とを比較し、ループ完了判断カウンタSの値が”「条件１６」情報”の値を越えていた場合、本サブルーチンに対する呼び出し元に戻る。
さらに、ループ完了判断カウンタSの値が”「条件１６」情報”の値を越えていなかった場合、推定データ記憶手段記憶内容更新２ステップに処理を進める。
【００６６】
推定データ記憶手段記憶内容更新２ステップ(S2150)は、データ記憶手段２７、各条件記憶手段３０、及び推定データ記憶手段３２にアクセスし、推定データ記憶手段３２の更新を行う。
まず、”「条件０２」情報”、及び、”「条件０９」情報”を取得する。
”「条件０２」情報”は、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄の内容を更新する方法が記憶されている。当該方法は２種類がある。
１つ目は、当該グループのうち、相対湿度、絶対温度、気圧に関する算術平均値に最も近傍のものの付加情報を作業用付加情報書き込み欄に書き込み、相対湿度、温度、気圧に関する算術平均値を作業用正規化データ書き込み欄に書き込むものである。
２つ目は、当該グループの算術平均を全てに適用し、代表値とすることにより、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄に書き込むものである。
”「条件０９」情報”は、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄から推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄を作成する方法が記憶されている。当該方法は２種類ある。
１つ目は、作業用正規化データ書き込み欄の内容を代表正規化データ書き込み欄に、作業用付加情報書き込み欄の内容を代表付加情報書き込み欄にコピーするものである。
２つ目は、推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤに関して、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤが同一のもので、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄の内容とデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の内容との距離が最も近いデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の内容を推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄にコピーし、データ記憶手段２７の付加情報書き込み欄の内容を推定データ記憶手段３２の代表付加情報書き込み欄にコピーするものである。
次に、”「条件０２」情報”に基づき、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄を更新する。
具体的には、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄と割り当て回数書き込み欄からデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の算術平均を算出し、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄に書き込む。ところで、算術平均の方法として、ある集合（要素数α）の算術平均がUαのとき、さらに要素ξα＋１を追加した後の算術平均Uα+1は、Uα+1=(α／(α+1))Uα+ξα＋１／(α+1)であることを利用することもできる。（上記の算術平均算出法によらない方法でも良い。）データ記憶手段２７の割り当て回数書き込み欄と推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄の情報から上記の算術平均の算出が可能となる（不良データ割り当て用ループカウンタ参照）。
推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄を更新した後の推定データ記憶手段３２の記憶内容を図３６に模式的に示す。
次に、”「条件０２」情報”に基づき、データ記憶手段２７のレコードが「Ｇ０００」のもののみを用いたものに関して、推定データ記憶手段３２の作業用付加情報書き込み欄を更新する。(データ記憶手段２７の付加情報書き込み欄（「Ｇ０００」の以外のレコードのもの）は常に空欄である。)
推定データ記憶手段３２の作業用付加情報書き込み欄を更新した後の推定データ記憶手段３２の記憶内容を図３７に模式的に示す。
その後、”「条件０９」情報”に基づき、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄から推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄を更新する。
推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄を更新した後の推定データ記憶手段３２の記憶内容を図３８に模式的に示す。
その後、不良データ割り当て用ループカウンタ加算２ステップに処理を進める。
【００６７】
不良データ割り当て用ループカウンタ加算２ステップ(S2160)は、不良データ割り当て用ループカウンタL＝L＋１の更新を行う。
その後、不良データ数取得１ステップに処理を進める。
なお、以上において、ステップ(S2070〜S2160)が前記第２及び３の発明に対応している。
【００６８】
（図４のフローチャートの説明）
図４は、主として、図３内の、補完フェーズ１ステップまたは補完フェーズ３ステップの大まかなフローチャートを示す。図４のフローチャートを参照して、補完フェーズ１ステップまたは補完フェーズ３ステップの基本動作(サブルーチンの基本動作)について説明する。
【００６９】
不良データ読み込み用ループカウンタ初期化３ステップ(S3010)は、不良データ読み込み用ループカウンタｉ＝１に再設定する。
その後、不良データグループ割り当て処理３ステップに処理を進める。
【００７０】
不良データグループ割り当て処理３ステップ(S3020)は、データ記憶手段２７、各条件記憶手段３０、グループ代表値距離データ記憶手段３１及び推定データ記憶手段３２にアクセスし、不良データ読み込み用ループカウンタの値とデータ記憶手段２７の原データＩＤ書き込み欄の値が同一かつデータ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の値の先頭文字が「Ｂ」であるレコード（ただし、良否データ書き込み欄の値が「Ｂ１１１」のレコードを除く）に対して、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄及びデータ記憶手段２７の割り当て回数書き込み欄の内容を書き込む。
グループ代表値距離データ記憶手段３１のレコード数を零にする(図２３参照)。
推定データ記憶手段３２の構成要素有無書き込み欄の内容が「０」となっている推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄の内容をグループ代表値距離データ記憶手段３１のグループＩＤ書き込み欄にコピーする(図２４参照)。
”「条件１０」情報”、”「条件１１」情報”、及び、”「条件１７」情報”を取得する。”「条件１０」情報”は、不良データに対するグループ割り当ての際に、付加情報を使用するかどうかの情報である。”「条件１１」情報”は、不良データに対するグループ割り当ての際に、”未割り当て”を許可するかどうかの情報である。
データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄が「Ｂ０１０」となっているデータ記憶手段２７の原データ書き込み欄がＮ２（Ｈ２、Ｔ２、Ｐ２）のレコードを例として説明する。Ｎ２（Ｈ２、Ｔ２、Ｐ２）の場合、Ｔ２が不具合値であることがわかる。データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の情報と推定データ記憶手段３２の構成要素有無書き込み欄の内容が「０」となっている推定データ記憶手段３２の”代表正規化データ書き込み欄”の情報との距離をそれぞれ算出し、グループ代表値距離データ記憶手段３１のグループＩＤ書き込み欄に対応するグループ代表値距離データ記憶手段３１の距離データ書き込み欄に当該値をそれぞれ書き込む(図２５参照)。距離の算出方法（前記第１の発明のd1(i0,i3)をユークリッド距離に基づくもの（１例）として本実施形態に適用したものである。）は、Ｎ２（Ｈ２、Ｔ２、Ｐ２）の場合、各グループｊに対して、ｄｊ＿Ｎ２＝（ＨＲ２−ＨＣＧｊ［Ｌ］）2+（ＰＲ２−ＰＣＧｊ［Ｌ］）2である。すなわち、不具合値でない成分のみを用いて算出する（前記第１の発明における前記式（１０）参照）。
グループ代表値距離データ記憶手段３１の距離データ書き込み欄の値の中で最小のレコードに対して、グループ代表値距離データ記憶手段３１の第１最小フラグ書き込み欄に「１」を書き込む(図２６参照)。
【００７１】
”「条件１０」情報”が付加情報を使用しない場合、グループ代表値距離データ記憶手段３１の第１最小フラグ書き込み欄に「１」となるレコード数が複数ならば、”「条件１１」情報”により割り当て方法が決定する。すなわち、”未割り当て”を許可しない場合、いずれかのグループに強制的に割り当て、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄に当該グループＩＤを書き込み(図３０参照)、データ記憶手段２７の割り当て回数書き込み欄に不良データ割り当て用ループカウンタLの値を書き込み(図３１参照)、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字「Ｂ」を「Ｓ」に変更する(図３２参照)。（”未割り当て”を許可する場合、割り当てを行わない。）
また、グループ代表値距離データ記憶手段３１の第１最小フラグ書き込み欄に「１」となるレコード数が唯一ならば、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄に当該グループＩＤを書き込み(図３０参照)、データ記憶手段２７の割り当て回数書き込み欄に不良データ割り当て用ループカウンタLの値を書き込み(図３１参照)、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字「Ｂ」を「Ｓ」に変更する(図３２参照)。
【００７２】
”「条件１０」情報”が付加情報を使用する場合、グループ代表値距離データ記憶手段３１の第１最小フラグ書き込み欄に「１」となるレコード数が複数ならば、グループ代表値距離データ記憶手段３１の距離データ書き込み欄を空欄の状態にし(図２７参照)、グループ代表値距離データ記憶手段３１の第１最小フラグ書き込み欄が「１」となっているレコードのグループＩＤに関して、データ記憶手段２７の付加情報書き込み欄の情報と推定データ記憶手段３２の構成要素有無書き込み欄の内容が「０」となっている推定データ記憶手段３２の”代表付加情報書き込み欄”の情報との距離をそれぞれ算出し、グループ代表値距離データ記憶手段３１のグループＩＤ書き込み欄に対応するグループ代表値距離データ記憶手段３１の距離データ書き込み欄に当該値をそれぞれ書き込む(図２８参照)。
距離の算出方法（前記第４の発明のd2(i0,i3)（前記式（１１）参照）をユークリッド距離に基づくもの（１例）として本実施形態に適用したものである。）は、”「条件１７」情報”により２種類ある。
１つ目は、Ｎ２（Ｈ２、Ｔ２、Ｐ２）の場合、各グループｊに対して、ｄｊ’＿Ｎ２＝（(Ｈ２／（Ｈ２＋Ｐ２）)−（ＨＤＧｊ［Ｌ］／（ＨＤＧｊ［Ｌ］＋ＰＤＧｊ［Ｌ］）））2+（（Ｐ２／（Ｈ２＋Ｐ２））−（ＰＤＧｊ［Ｌ］／（ＨＤＧｊ［Ｌ］＋ＰＤＧｊ［Ｌ］）））2である。ここで、「(Ｈ２／（Ｈ２＋Ｐ２）)」及び「（Ｐ２／（Ｈ２＋Ｐ２））」の部分は、それぞれ前記第４の発明における前記式（１１）のΩ１７＝０の場合のものに基づくものを本実施形態に適用したものである。
２つ目は、Ｎ２（Ｈ２、Ｔ２、Ｐ２）の場合、各グループｊに対して、ｄｊ’＿Ｎ２＝（(ＨＲ２／（ＨＲ２＋ＰＲ２）)−（ＨＤＧｊ［Ｌ］／（ＨＤＧｊ［Ｌ］＋ＰＤＧｊ［Ｌ］）））2+（（ＰＲ２／（ＨＲ２＋ＰＲ２））−（ＰＤＧｊ［Ｌ］／（ＨＤＧｊ［Ｌ］＋ＰＤＧｊ［Ｌ］）））2である。ここで、「(ＨＲ２／（ＨＲ２＋ＰＲ２）)」及び「（ＰＲ２／（ＨＲ２＋ＰＲ２））」の部分は、それぞれ前記第４の発明における前記式（１１）のΩ１７＝１の場合のものに基づくものを本実施形態に適用したものである。
すなわち、不具合値でない成分の比率のみを用いて算出する（前記第１の発明における前記式（１０）参照）。
グループ代表値距離データ記憶手段３１の距離データ書き込み欄の値の中で最小のレコードに対して、グループ代表値距離データ記憶手段３１の第２最小フラグ書き込み欄に「１」を書き込む(図２９参照)。なおも、グループ代表値距離データ記憶手段３１の第２最小フラグ書き込み欄に「１」となるレコード数が複数ならば、”「条件１１」情報”により割り当て方法が決定する。すなわち、”未割り当て”を許可しない場合、いずれかのグループに強制的に割り当て、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄に当該グループＩＤを書き込み(図３０参照)、データ記憶手段２７の割り当て回数書き込み欄に不良データ割り当て用ループカウンタLの値を書き込み(図３１参照)、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字「Ｂ」を「Ｓ」に変更する(図３２参照)。（”未割り当て”を許可する場合、割り当てを行わない。）一方、グループ代表値距離データ記憶手段３１の第２最小フラグ書き込み欄に「１」となるレコード数が唯一ならば、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄に当該グループＩＤを書き込み(図３０参照)、データ記憶手段２７の割り当て回数書き込み欄に不良データ割り当て用ループカウンタLの値を書き込み(図３１参照)、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字「Ｂ」を「Ｓ」に変更する(図３２参照)。
また、グループ代表値距離データ記憶手段３１の第１最小フラグ書き込み欄に「１」となるレコード数が唯一ならば、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄に当該グループＩＤを書き込み(図３０参照)、データ記憶手段２７の割り当て回数書き込み欄に不良データ割り当て用ループカウンタLの値を書き込み(図３１参照)、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字「Ｂ」を「Ｓ」に変更する(図３２参照)。
【００７３】
そして、グループ代表値距離データ記憶手段３１のレコード数を零にする(図３３参照)。
その後、未割り当て判断３ステップに処理を進める。
【００７４】
未割り当て判断３ステップ(S3030)は、データ記憶手段２７にアクセスし、不良データ読み込み用ループカウンタの値とデータ記憶手段２７の原データＩＤ書き込み欄の値が同一のレコードのデータ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字を判断する。
データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字が「Ｂ」であれば、不良データ読み込み用ループ完了判断３ステップに処理を進める。
それ以外の場合であれば、不良データ推定値算出３ステップに処理を進める。
【００７５】
不良データ推定値算出３ステップ(S3040)は、上下限記憶手段２３、データ記憶手段２７、各条件記憶手段３０、及び推定データ記憶手段３２にアクセスし不良データの各成分をそれぞれ算出し、データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の各成分に書き込む。
”「条件１２」情報”を取得する。”「条件１２」情報”、及び、変数FLAGの内容の組み合わせにより４種類ある。１つ目は推定データ記憶手段３２の”確定正規化データ書き込み欄”の内容の対応する成分のみを代入するものであり、２つ目は推定データ記憶手段３２の”確定付加情報書き込み欄”の内容の比率を加工して代入するものであり、３つ目は推定データ記憶手段３２の”代表正規化データ書き込み欄”の内容の対応する成分のみを代入するものであり、４つ目は推定データ記憶手段３２の”代表付加情報書き込み欄”の内容の比率を加工して代入するものである。データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の成分ごとにそれぞれ異なる方法を用いることができる。
ただし、変数FLAG＝TRUE、かつ、不良データ割り当て用ループカウンタLの値が変数GFIXLOOPMAXの値以下の場合、１つ目の推定データ記憶手段３２の”確定正規化データ書き込み欄”の内容の対応する成分のみを代入するものか、２つ目の推定データ記憶手段３２の”確定付加情報書き込み欄”の内容の比率を加工して代入するものを用いるようにする（”「条件１２」情報”によりいずれを用いるかが決定される）。
データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄が「Ｓ０１０」となっているデータ記憶手段２７の原データ書き込み欄がＮ２（Ｈ２、Ｔ２、Ｐ２）のレコードを例として説明する。データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤと推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤと一致する、推定データ記憶手段３２のレコードを用いて推定値を算出する。当該グループＩＤをｊとすると、
１つ目はＴＶＧｊの値（前記第６の発明の記載に基づくものを本実施形態に適用したものである。）をデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の対応する成分の領域に書き込むものであり、
２つ目は”「条件１７」情報”によりさらに２種類に分岐され、
（１）ＴＷＧｊ×（（Ｈ２＋Ｐ２）／（ＨＷＧｊ＋ＰＷＧｊ））の値（前記第５の発明における前記式（１２）のΩ１７＝0の場合のものに基づくものを本実施形態に適用したものである。）
に対する正規化関数（この場合、Ｔ正規化関数）の戻り値をデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の対応する成分の領域に書き込むものであり、
（２）ＴＷＧｊ×（（ＨＲ２＋ＰＲ２）／（ＨＷＧｊ＋ＰＷＧｊ））の値（前記第５の発明における前記式（１２）のΩ１７＝1の場合のものに基づくものを本実施形態に適用したものである。）
をデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の対応する成分の領域に書き込むものであり、
３つ目はＴＣＧｊ［Ｌ］の値（前記第６の発明の記載に基づくものを本実施形態に適用したものである。）をデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の対応する成分の領域に書き込むものであり、
４つ目は”「条件１７」情報”によりさらに２種類に分岐され、
（１）ＴＤＧｊ［Ｌ］×（（Ｈ２＋Ｐ２）／（ＨＤＧｊ［Ｌ］＋ＰＤＧｊ［Ｌ］））の値（前記第５の発明における前記式（１３）のΩ１７＝0の場合のものに基づくものを本実施形態に適用したものである。）に対する正規化関数（この場合、Ｔ正規化関数）の戻り値をデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の対応する成分の領域に書き込むものであり、
（２）ＴＤＧｊ［Ｌ］×（（ＨＲ２＋ＰＲ２）／（ＨＤＧｊ［Ｌ］＋ＰＤＧｊ［Ｌ］））の値（前記第５の発明における前記式（１３）のΩ１７＝1の場合のものに基づくものを本実施形態に適用したものである。）をデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の対応する成分の領域に書き込むものである。
データ記憶手段２７の原データ書き込み欄がＮ２（Ｈ２、Ｔ２、Ｐ２）のレコードの正規化データ書き込み欄の絶対温度成分に推定値を書き込んだ後のデータ記憶手段２７の記憶内容を図３４に模式的に示す。
その後、推定算出値良否判断３ステップに処理を進める。
【００７６】
推定算出値良否判断３ステップ(S3050)は、データ記憶手段２７及び上下限記憶手段２３にアクセスしデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の各成分の値が開区間（０,１）の範囲の値であるかどうかを判断する。
データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の全成分の値が開区間（０,１）の範囲の値である場合、不良データ読み込み用ループ完了判断３ステップに処理を進める。
それ以外の場合、推定算出値改変３ステップに処理を進める。
【００７７】
推定算出値改変３ステップ(S3060)は、上下限記憶手段２３、データ記憶手段２７、各条件記憶手段３０、及び推定データ記憶手段３２にアクセスし、データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の各成分が０以下、または、１以上となった推定値を改変する。
”「条件１３」情報”、及び、”「条件１４」情報”を取得する。”「条件１３」情報”は上下限値に対する正の微小変動値の情報であり、”「条件１４」情報”は改変方法の情報である。改変方法は、”「条件１４」情報”と変数FLAGの内容の組み合わせにより３種類ある。（”「条件１４」情報”が上下限値付近の値に置き換えるものであった場合は、”「条件１４」情報”の判断を優先させる。）
１つ目は、０以下になっていた場合には（０＋微小変動値）で改変し、１以上になっていた場合には（１−微小変動値）で改変するものである（前記第７の発明の記載に基づくものを本実施形態に適用したものである。）。
２つ目は、推定データ記憶手段３２の”確定正規化データ書き込み欄”の内容の対応する成分を代入することで改変するものである（前記第６の発明の記載に基づくものを本実施形態に適用したものである。）。
３つ目は、推定データ記憶手段３２の”代表正規化データ書き込み欄”の内容の対応する成分を代入することで改変するものである（前記第６の発明の記載に基づくものを本実施形態に適用したものである。）。データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の成分ごとにそれぞれ異なる方法を用いることができる。
ただし、”「条件１４」情報”が上下限値付近の値に置き換えるもの以外のものであり、かつ、変数FLAG＝TRUE、かつ、不良データ割り当て用ループカウンタLの値が変数GFIXLOOPMAXの値以下の場合、２つ目の推定データ記憶手段３２の”確定正規化データ書き込み欄”の内容の対応する成分を代入することで改変するものを用いるようにする（なお、データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の成分ごとにそれぞれ異なる方法を用いることができる）。
データ記憶手段２７の原データ書き込み欄がＮ２（Ｈ２、Ｔ２、Ｐ２）のレコードの正規化データ書き込み欄の絶対温度成分に推定値の改変した値を書き込んだ後のデータ記憶手段２７の記憶内容を図３５に模式的に示す。
その後、不良データ読み込み用ループ完了判断３ステップに処理を進める。
【００７８】
不良データ読み込み用ループ完了判断３ステップ(S3070)は、データ記憶手段２７にアクセスし、完了判断を行う。
不良データ読み込み用ループカウンタがデータ記憶手段２７のレコードを１巡した場合、本サブルーチンに対する呼び出し元に戻る。
それ以外の場合、不良データ読み込み用ループカウンタを増加させ（増加量はデータ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の内容が「Ｇ０００」または「Ｂ１１１」または先頭文字が「Ｓ」のレコードの場合、順次１加算していく）、不良データグループ割り当て処理３ステップに処理を進める。
【００７９】
（図５のフローチャートの説明）
図５は、主として、図３内の、補完フェーズ２ステップまたは補完フェーズ４ステップの大まかなフローチャートを示す。図５のフローチャートを参照して、補完フェーズ２ステップまたは補完フェーズ４ステップの基本動作(サブルーチンの基本動作)について説明する。
【００８０】
不良データ読み込み用ループカウンタ初期化４ステップ(S4010)は、不良データ読み込み用ループカウンタｉ＝１に再設定する。
その後、不良データグループ割り当て処理４ステップに処理を進める。
【００８１】
不良データグループ割り当て処理４ステップ(S4020)は、データ記憶手段２７、各条件記憶手段３０、グループ代表値距離データ記憶手段３１及び推定データ記憶手段３２にアクセスし、不良データ読み込み用ループカウンタの値とデータ記憶手段２７の原データＩＤ書き込み欄の値が同一かつデータ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の値の先頭文字が「Ｂ」であるレコード（ただし、良否データ書き込み欄の値が「Ｂ１１１」のレコードを除く）に対して、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄及びデータ記憶手段２７の割り当て回数書き込み欄の内容を書き込む。
グループ代表値距離データ記憶手段３１のレコード数を零にする。
推定データ記憶手段３２の構成要素有無書き込み欄の内容が「０」となっている推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄の内容をグループ代表値距離データ記憶手段３１のグループＩＤ書き込み欄にコピーする。
”「条件１０」情報”、及び、”「条件１１」情報”を取得する。”「条件１０」情報”は、不良データに対するグループ割り当ての際に、付加情報を使用するかどうかの情報である。”「条件１１」情報”は、不良データに対するグループ割り当ての際に、”未割り当て”を許可するかどうかの情報である。
データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄が「Ｂ０１０」となっているデータ記憶手段２７の原データ書き込み欄がＮ４（Ｈ４、Ｔ４、Ｐ４）のレコードを例として説明する。Ｎ４（Ｈ４、Ｔ４、Ｐ４）の場合、Ｔ４が不具合値であることがわかる。
データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の情報と推定データ記憶手段３２の構成要素有無書き込み欄の内容が「０」となっている推定データ記憶手段３２の”作業用正規化データ書き込み欄”の情報との距離をそれぞれ算出し、グループ代表値距離データ記憶手段３１のグループＩＤ書き込み欄に対応するグループ代表値距離データ記憶手段３１の距離データ書き込み欄に当該値をそれぞれ書き込む。距離の算出方法（前記第１の発明におけるd1(i0,i3)をユークリッド距離に基づくもの（１例）として本実施形態に適用したものである。）は、Ｎ４（Ｈ４、Ｔ４、Ｐ４）の場合、各グループｊに対して、ｄｊ＿Ｎ４＝（ＨＲ４−ＨＡＧｊ［Ｌ］）2+（ＰＲ４−ＰＡＧｊ［Ｌ］）2である。すなわち、不具合値でない成分のみを用いて算出する（前記第１の発明における前記式（１０）参照）。
グループ代表値距離データ記憶手段３１の距離データ書き込み欄の値の中で最小のレコードに対して、グループ代表値距離データ記憶手段３１の第１最小フラグ書き込み欄に「１」を書き込む。
【００８２】
”「条件１０」情報”が付加情報を使用しない場合、グループ代表値距離データ記憶手段３１の第１最小フラグ書き込み欄に「１」となるレコード数が複数ならば、”「条件１１」情報”により割り当て方法が決定する。すなわち、”未割り当て”を許可しない場合、いずれかのグループに強制的に割り当て、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄に当該グループＩＤを書き込み、データ記憶手段２７の割り当て回数書き込み欄に不良データ割り当て用ループカウンタLの値を書き込み、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字「Ｂ」を「Ｓ」に変更する。（”未割り当て”を許可する場合、割り当てを行わない。）
また、グループ代表値距離データ記憶手段３１の第１最小フラグ書き込み欄に「１」となるレコード数が唯一ならば、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄に当該グループＩＤを書き込み、データ記憶手段２７の割り当て回数書き込み欄に不良データ割り当て用ループカウンタLの値を書き込み、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字「Ｂ」を「Ｓ」に変更する。
【００８３】
”「条件１０」情報”が付加情報を使用する場合、グループ代表値距離データ記憶手段３１の第１最小フラグ書き込み欄に「１」となるレコード数が複数ならば、グループ代表値距離データ記憶手段３１の距離データ書き込み欄を空欄の状態にし、グループ代表値距離データ記憶手段３１の第１最小フラグ書き込み欄が「１」となっているレコードのグループＩＤに関して、データ記憶手段２７の付加情報書き込み欄の情報と推定データ記憶手段３２の構成要素有無書き込み欄の内容が「０」となっている推定データ記憶手段３２の”作業用付加情報書き込み欄”の情報との距離をそれぞれ算出し、グループ代表値距離データ記憶手段３１のグループＩＤ書き込み欄に対応するグループ代表値距離データ記憶手段３１の距離データ書き込み欄に当該値をそれぞれ書き込む。
距離の算出方法（前記第４の発明におけるd2(i0,i3)（前記式（１１）参照）をユークリッド距離に基づくもの（１例）として本実施形態に適用したものである。）は、”「条件１７」情報”により２種類ある。
１つ目は、Ｎ４（Ｈ４、Ｔ４、Ｐ４）の場合、各グループｊに対して、ｄｊ’＿Ｎ４＝（(Ｈ４／（Ｈ４＋Ｐ４）)−（ＨＢＧｊ［Ｌ］／（ＨＢＧｊ［Ｌ］＋ＰＢＧｊ［Ｌ］）））2+（（Ｐ４／（Ｈ４＋Ｐ４））−（ＰＢＧｊ［Ｌ］／（ＨＢＧｊ［Ｌ］＋ＰＢＧｊ［Ｌ］）））2である。ここで、「(Ｈ４／（Ｈ４＋Ｐ４）)」及び「（Ｐ４／（Ｈ４＋Ｐ４））」の部分は、それぞれ前記第４の発明における前記式（１１）のΩ１７＝０の場合のものに基づくものを本実施形態に適用したものである。
２つ目は、Ｎ４（Ｈ４、Ｔ４、Ｐ４）の場合、各グループｊに対して、ｄｊ’＿Ｎ４＝（(ＨＲ４／（ＨＲ４＋ＰＲ４）)−（ＨＢＧｊ［Ｌ］／（ＨＢＧｊ［Ｌ］＋ＰＢＧｊ［Ｌ］）））2+（（ＰＲ４／（ＨＲ４＋ＰＲ４））−（ＰＢＧｊ［Ｌ］／（ＨＢＧｊ［Ｌ］＋ＰＢＧｊ［Ｌ］）））2である。ここで、「(ＨＲ４／（ＨＲ４＋ＰＲ４）)」及び「（ＰＲ４／（ＨＲ４＋ＰＲ４））」の部分は、それぞれ前記第４の発明における前記式（１１）のΩ１７＝１の場合のものに基づくものを本実施形態に適用したものである。
すなわち、不具合値でない成分の比率のみを用いて算出する（前記第１の発明における前記式（１０）参照）。
グループ代表値距離データ記憶手段３１の距離データ書き込み欄の値の中で最小のレコードに対して、グループ代表値距離データ記憶手段３１の第２最小フラグ書き込み欄に「１」を書き込む。なおも、グループ代表値距離データ記憶手段３１の第２最小フラグ書き込み欄に「１」となるレコード数が複数ならば、”「条件１１」情報”により割り当て方法が決定する。すなわち、”未割り当て”を許可しない場合、いずれかのグループに強制的に割り当て、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄に当該グループＩＤを書き込み、データ記憶手段２７の割り当て回数書き込み欄に不良データ割り当て用ループカウンタLの値を書き込み、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字「Ｂ」を「Ｓ」に変更する。（”未割り当て”を許可する場合、割り当てを行わない。）一方、グループ代表値距離データ記憶手段３１の第２最小フラグ書き込み欄に「１」となるレコード数が唯一ならば、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄に当該グループＩＤを書き込み、データ記憶手段２７の割り当て回数書き込み欄に不良データ割り当て用ループカウンタLの値を書き込み、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字「Ｂ」を「Ｓ」に変更する。
また、グループ代表値距離データ記憶手段３１の第１最小フラグ書き込み欄に「１」となるレコード数が唯一ならば、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄に当該グループＩＤを書き込み、データ記憶手段２７の割り当て回数書き込み欄に不良データ割り当て用ループカウンタLの値を書き込み、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字「Ｂ」を「Ｓ」に変更する。
【００８４】
そして、グループ代表値距離データ記憶手段３１のレコード数を零にする。
その後、未割り当て判断４ステップに処理を進める。
【００８５】
未割り当て判断４ステップ(S4030)は、データ記憶手段２７にアクセスし、不良データ読み込み用ループカウンタの値とデータ記憶手段２７の原データＩＤ書き込み欄の値が同一のレコードのデータ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字を判断する。
データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の先頭文字が「Ｂ」であれば、不良データ読み込み用ループ完了判断４ステップに処理を進める。
それ以外の場合であれば、不良データ推定値算出４ステップに処理を進める。
【００８６】
不良データ推定値算出４ステップ(S4040)は、上下限記憶手段２３、データ記憶手段２７、各条件記憶手段３０、及び推定データ記憶手段３２にアクセスし不良データの各成分をそれぞれ算出し、データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の各成分に書き込む。
”「条件１２」情報”、及び、”「条件１７」情報”を取得する。”「条件１２」情報”、及び、変数FLAGの内容の組み合わせにより４種類ある。１つ目は推定データ記憶手段３２の”確定正規化データ書き込み欄”の内容の対応する成分のみを代入するものであり、２つ目は推定データ記憶手段３２の”確定付加情報書き込み欄”の内容の比率を加工して代入するものであり、３つ目は推定データ記憶手段３２の”作業用正規化データ書き込み欄”の内容の対応する成分のみを代入するものであり、４つ目は推定データ記憶手段３２の”作業用付加情報書き込み欄”の内容の比率を加工して代入するものである。データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の成分ごとにそれぞれ異なる方法を用いることができる。
ただし、変数FLAG＝TRUE、かつ、不良データ割り当て用ループカウンタLの値が変数GFIXLOOPMAXの値以下の場合、１つ目の推定データ記憶手段３２の”確定正規化データ書き込み欄”の内容の対応する成分のみを代入するものか、２つ目の推定データ記憶手段３２の”確定付加情報書き込み欄”の内容の比率を加工して代入するものを用いるようにする（”「条件１２」情報”によりいずれを用いるかが決定される）。
データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄が「Ｓ０１０」となっているデータ記憶手段２７の原データ書き込み欄がＮ４（Ｈ４、Ｔ４、Ｐ４）のレコードを例として説明する。データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤと推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤと一致する、推定データ記憶手段３２のレコードを用いて推定値を算出する。当該グループＩＤをｊとすると、
１つ目はＴＶＧｊの値（前記第６の発明の記載に基づくものを本実施形態に適用したものである。）をデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の対応する成分の領域に書き込むものであり、
２つ目は”「条件１７」情報”によりさらに２種類に分岐され、
（１）ＴＷＧｊ×（（Ｈ４＋Ｐ４）／（ＨＷＧｊ＋ＰＷＧｊ））の値（前記第５の発明における前記式（１２）のΩ１７＝0の場合のものに基づくものを本実施形態に適用したものである。）
に対する正規化関数（この場合、Ｔ正規化関数）の戻り値をデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の対応する成分の領域に書き込むものであり、
（２）ＴＷＧｊ×（（ＨＲ４＋ＰＲ４）／（ＨＷＧｊ＋ＰＷＧｊ））の値（前記第５の発明における前記式（１２）のΩ１７＝1の場合のものに基づくものを本実施形態に適用したものである。）
をデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の対応する成分の領域に書き込むものであり、
３つ目はＴＡＧｊ［Ｌ］の値（前記第６の発明の記載に基づくものを本実施形態に適用したものである。）をデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の対応する成分の領域に書き込むものであり、
４つ目は”「条件１７」情報”によりさらに２種類に分岐され、
（１）ＴＢＧｊ［Ｌ］×（（Ｈ４＋Ｐ４）／（ＨＢＧｊ［Ｌ］＋ＰＢＧｊ［Ｌ］））の値（前記第５の発明における前記式（１３）のΩ１７＝0の場合のものに基づくものを本実施形態に適用したものである。）に対する正規化関数（この場合、Ｔ正規化関数）の戻り値をデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の対応する成分の領域に書き込むものであり、
（２）ＴＢＧｊ［Ｌ］×（（ＨＲ４＋ＰＲ４）／（ＨＢＧｊ［Ｌ］＋ＰＢＧｊ［Ｌ］））の値（前記第５の発明における前記式（１３）のΩ１７＝1の場合のものに基づくものを本実施形態に適用したものである。）をデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の対応する成分の領域に書き込むものである。
その後、推定算出値良否判断４ステップに処理を進める。
【００８７】
推定算出値良否判断４ステップ(S4050)は、データ記憶手段２７及び上下限記憶手段２３にアクセスし不良データ推定値算出４ステップにて推定されたデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の各成分の値が開区間（０,１）の範囲の値であるかどうかを判断する。
データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の全成分の値が開区間（０,１）の範囲の値である場合、不良データ読み込み用ループ完了判断４ステップに処理を進める。
それ以外の場合、推定算出値改変４ステップに処理を進める。
【００８８】
推定算出値改変４ステップ(S4060)は、上下限記憶手段２３、データ記憶手段２７、各条件記憶手段３０、及び推定データ記憶手段３２にアクセスし、データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の各成分が０以下、または、１以上となった推定値を改変する。
”「条件１３」情報”、及び、”「条件１４」情報”を取得する。”「条件１３」情報”は上下限値に対する正の微小変動値の情報であり、”「条件１４」情報”は改変方法の情報である。改変方法は、”「条件１４」情報”と変数FLAGの内容の組み合わせにより３種類ある。（”「条件１４」情報”が上下限値付近の値に置き換えるものであった場合は、”「条件１４」情報”の判断を優先させる。）
１つ目は、０以下になっていた場合には（０＋微小変動値）で改変し、１以上になっていた場合には（１−微小変動値）で改変するものである（前記第７の発明の記載に基づくものを本実施形態に適用したものである。）。
２つ目は、推定データ記憶手段３２の”確定正規化データ書き込み欄”の内容の対応する成分を代入することで改変するものである（前記第６の発明の記載に基づくものを本実施形態に適用したものである。）。
３つ目は、推定データ記憶手段３２の”作業用正規化データ書き込み欄”の内容の対応する成分を代入することで改変するものである（前記第６の発明の記載に基づくものを本実施形態に適用したものである。）。データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の成分ごとにそれぞれ異なる方法を用いることができる。
ただし、”「条件１４」情報”が上下限値付近の値に置き換えるもの以外のものであり、かつ、変数FLAG＝TRUE、かつ、不良データ割り当て用ループカウンタLの値が変数GFIXLOOPMAXの値以下の場合、２つ目の推定データ記憶手段３２の”確定正規化データ書き込み欄”の内容の対応する成分を代入することで改変するものを用いるようにする（なお、データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の成分ごとにそれぞれ異なる方法を用いることができる）。
その後、不良データ読み込み用ループ完了判断４ステップに処理を進める。
【００８９】
不良データ読み込み用ループ完了判断４ステップ(S4070)は、データ記憶手段２７にアクセスし、完了判断を行う。
不良データ読み込み用ループカウンタがデータ記憶手段２７のレコードを１巡した場合、本サブルーチンに対する呼び出し元に戻る。
それ以外の場合、不良データ読み込み用ループカウンタを増加させ（増加量はデータ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の内容が「Ｇ０００」または「Ｂ１１１」または先頭文字が「Ｓ」のレコードの場合、順次１加算していく）、不良データグループ割り当て処理４ステップに処理を進める。
【００９０】
なお、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、例えば以下のように、発明の趣旨から逸脱しない範囲で適宜変更して具体化することもできる。
（１）本発明のプログラムが２台以上のコンピュータを含むコンピュータシステムで実行されるように構成すること。
（２）図３に示す不良データ補完推定ステップは、図６又は図７に示す変更例に置き換えることができる。すなわち、図６及び図７は、図３における繰り返し処理を行わないものに相当するものである。なお、図６のＳ５０１０〜Ｓ５０５０は、それぞれ図３のＳ２０１０〜Ｓ２０５０に対応している。また、図７のＳ６０１０〜Ｓ６０３０は、それぞれ図３のＳ２０１０〜Ｓ２０３０に対応している。
【符号の説明】
【００９１】
１１        推定値算出装置
１１ａ      ＣＰＵ
１１ｂ      ＲＡＭ
１１ｃ      ＲＯＭ
１１ｄ      インターフェース
１９        ハードディスク
２１        原データ記憶手段
２３        上下限記憶手段
２５        初期グループ代表値記憶手段
２７        データ記憶手段
２９        グループ代表値記憶手段
３０        各条件記憶手段
３１        グループ代表値距離データ記憶手段
３２        推定データ記憶手段
Ｓ１０００  メインルーチン
Ｓ２０００  不良データ補完推定ステップ
Ｓ３０００  補完フェーズ１ステップ又は補完フェーズ３ステップ
Ｓ４０００  補完フェーズ２ステップ又は補完フェーズ４ステップ
Ｓ５０００  不良データ補完推定ステップ（変更例１）
Ｓ６０００  不良データ補完推定ステップ（変更例２）
【図１】
2014016905.tif 000023
【図２】
2014016905.tif 000024
【図３】
2014016905.tif 000025
【図４】
2014016905.tif 000026
【図５】
2014016905.tif 000027
【図６】
2014016905.tif 000028
【図７】
2014016905.tif 000029
【図８】
2014016905.tif 000030
【図９】
2014016905.tif 000031
【図１０】
2014016905.tif 000032
【図１１】
2014016905.tif 000033
【図１２】
2014016905.tif 000034
【図１３】
2014016905.tif 000035
【図１４】
2014016905.tif 000036
【図１５】
2014016905.tif 000037
【図１６】
2014016905.tif 000038
【図１７】
2014016905.tif 000039
【図１８】
2014016905.tif 000040
【図１９】
2014016905.tif 000041
【図２０】
2014016905.tif 000042
【図２１】
2014016905.tif 000043
【図２２】
2014016905.tif 000044
【図２３】
2014016905.tif 000045
【図２４】
2014016905.tif 000046
【図２５】
2014016905.tif 000047
【図２６】
2014016905.tif 000048
【図２７】
2014016905.tif 000049
【図２８】
2014016905.tif 000050
【図２９】
2014016905.tif 000051
【図３０】
2014016905.tif 000052
【図３１】
2014016905.tif 000053
【図３２】
2014016905.tif 000054
【図３３】
2014016905.tif 000055
【図３４】
2014016905.tif 000056
【図３５】
2014016905.tif 000057
【図３６】
2014016905.tif 000058
【図３７】
2014016905.tif 000059
【図３８】
2014016905.tif 000060
【図３９】
2014016905.tif 000061
【図４０】
2014016905.tif 000062
【手続補正書】
【提出日】平成24年8月8日(2012.8.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
【非特許文献１】栗田英介、小林祐一、郷古学著、「観測範囲に制限のあるセンサ同士の統合によるロボットの行動生成法」、計測自動制御学会論文集 vol.47 no.4、2011年、pp.191-199
【非特許文献２】洲濱智幸著、「ウィーナーフィルタを用いたハイパースペクトル生成手法に関する研究」、写真測量とリモートセンシング vol.50 no.1、2011年、pp.27-33
【非特許文献３】高木幹雄、下田陽久（監修）、「画像解析ハンドブック」、東京大学出版会、東京、1991年、pp.641-688.
【非特許文献４】土屋創太、斉藤文彦著、「ブロック領域判定処理に基づく隠ぺいに頑強なテンプレート分割型画像照合手法」、画像電子学会誌 vol.40 no.2、2011年、pp.355-360
【非特許文献５】平岡透、桃嵜真悟、越智達郎、井上光平著、「ヒストグラムインタセクションを用いたクラスタリングによるマルチスペクトル画像の土地被覆分類」、写真測量とリモートセンシング vol.49 no.5、2010年、pp.320-325
【非特許文献６】松岡真如、建石隆太郎著、「時系列モデルを用いたAVHRRデータにおける反射率の補正に関する研究」、写真測量とリモートセンシング vol.37 no.2、1998年、pp.4-14
【非特許文献７】J.P.Djamji, A.Bijaoui, and R.Maniere著、「Geometrical Registration of Images: The Multiresolution Approach」、Photogrammetric Engineering & Remote Sensing vol.59 no.5、1993年、pp.645-653
【非特許文献８】K. Arai著、「Learning processes of image clustering method with density maps derived from Self-Organizing Mapping(SOM)」、写真測量とリモートセンシング vol.43 no.5、2004年、 pp.62-67
【非特許文献９】K. Arai著、「Non-linear merge and split method for image clustering」、写真測量とリモートセンシング vol.43 no.5、2004年、pp.68-73
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３９】
健全データグループ分けステップ(S1070)は、前記第１の発明における健全データグループ分け処理過程に対応するものであり、データ記憶手段２７、グループ代表値記憶手段２９、及び各条件記憶手段３０にアクセスし、健全データに対して、グループ分けを行う。
具体的には、健全データのグループ分けはクラスタリングを用いる。
クラスタリングの入力に関して、「十分条件」として、
（１）データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄と付加情報書き込み欄（健全データのみ）
（２）グループ代表値記憶手段２９のグループ正規化旧データ書き込み欄とグループ付加旧情報書き込み欄
（３）”「条件２３」情報”
（４）”「条件２４」情報”
（５）”「条件２５」情報”
（６）”「条件２６」情報”
の情報を用いて、クラスタリングを行う。ここで、「十分条件」とは、上記のクラスタリングの入力情報の項目の全てを必要とするとは限らない場合があるということである。
クラスタリングの出力結果に関して、
（１）データ記憶手段２７のグループ書き込み欄に１以上の整数値によりグループ分けを識別するようにする（健全データのレコードのみ）
（２）グループ代表値記憶手段２９のグループ正規化新データ書き込み欄とグループ付加新情報書き込み欄にクラスタリング結果の各グループの代表値を成分毎に記憶するようにすることが望ましい
（３）クラスタリング過程にて消滅したクラスタ（グループ）はグループ代表値記憶手段２９の削除フラグ書き込み欄に「１」が書き込まれるようにする（非消滅クラスタ（グループ）は、当該欄に「０」が書き込まれるようにする）
となるようにする。ここで、”消滅したクラスタ（グループ）”とは、クラスタ（グループ）の構成要素数が零となったクラスタ（グループ）のことである。なお、各クラスタ（グループ）の代表値をクラスタリング過程において必要としない等のクラスタリングも存在するので、グループ代表値記憶手段２９に結果情報を書き込むことができない場合がある。さらに、クラスタリングには”未分類”を持つもの等も存在し、この場合、データ記憶手段２７の当該レコードのグループ書き込み欄は空欄とするようにする。また、クラスタリングに失敗の場合、データ記憶手段２７の全レコードのグループ書き込み欄は空欄とするようにする。すなわち、データ記憶手段２７の健全データのレコードのグループ書き込み欄が空欄となる可能性がある。
結果情報は、少なくとも、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄に識別情報の１以上の整数値が記憶されるものとする（空欄の場合を除く）。さらに、少なくとも、グループ代表値記憶手段２９の削除フラグ書き込み欄に「０」または「１」が書き込まれるようにするものとする。
重要なこととして、グループ代表値記憶手段２９に結果情報を書き込むことができないクラスタリングを用いる場合、”「条件０８」情報”には、少なくとも、”データ記憶手段２７のものを用いて処理を行うもの”であるという情報が記憶されていなければならない。
クラスタリングとして採用されるものは、外界の観測ノイズを伴う測定データ（多変量・多レコード）に対応可能なものであることが大前提である。（センサ数が多い場合等も考慮する必要がある。）
クラスタリングには様々な手法が存在する。その手法の説明は、例えば、”画像解析ハンドブック”（高木幹雄／下田陽久  監修、東京大学出版会（１９９１年））に詳述されている。また、クラスタリングとして採用されるものは、物理特性を考慮されたものが望ましい。
健全データグループ分けステップの処理終了の後、グループ代表値決定準備ステップに処理を進める。なお、健全データグループ分けステップの処理終了直後における、グループ代表値記憶手段２９にも結果を出力されるクラスタリングを用いた場合の、データ記憶手段２７の記憶内容を図１４に模式的に示し、グループ代表値記憶手段２９の記憶内容を図１５に模式的に示す。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４０】
グループ代表値決定準備ステップ(S1080)は、後述するS1090とともに前記第１の発明における不良データ用グループ代表組情報初期設定処理過程に対応するものであり、データ記憶手段２７、グループ代表値記憶手段２９、及び各条件記憶手段３０にアクセスし、グループ代表値記憶手段２９のグループ正規化新データ書き込み欄及びグループ付加新情報書き込み欄のデータを作成する。
ただし、”「条件０８」情報”が”データ記憶手段２７のものを用いて処理を行わないもの”である場合、グループ代表値決定準備ステップの下記の処理を行わずにグループ代表値決定ステップに処理を進める。
すなわち、”「条件０８」情報”が”データ記憶手段２７のものを用いて処理を行わないもの”ではない場合のみ以下を行う。
まず、グループ代表値記憶手段２９のレコード数を零にする。次に、変数MAX＝０と初期設定する。
次に、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄が「Ｇ０００」となっているレコードのデータ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄の情報の最大値を変数MAXに格納する。
次に、変数MAXBACKUPに変数MAXの値を格納する。次に、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄が「Ｇ０００」となっているレコードのデータ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄に空欄がある場合、順次、変数MAXをMAX=MAX+1の処理をして、変数MAXの値をデータ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄に書き込む。なお、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄には、１以上の整数が書き込まれている。
次に、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄が「Ｇ０００」となっているレコードでデータ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄の値が変数MAXBACKUPの値を超えるものに関して、データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄と付加情報書き込み欄の組について、データ記憶手段２７のレコード間で当該組の値が全て完全一致した場合、それらのデータ記憶手段２７のレコード群のデータ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄の値は、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄の値の最小のものに書き換える。すなわち、同一のデータに関しては、同一のグループＩＤが割り当てられるということである。
次に、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄の情報を重複をせずに昇順にレコード群を取得し、グループ代表値記憶手段２９のグループＩＤ書き込み欄に順次書き込む。
次に、グループ代表値記憶手段２９のグループＩＤ書き込み欄を順次取り出しデータ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄と一致するデータ記憶手段２７のレコード群を取り出す。そして、取り出されたデータ記憶手段２７のレコード群のうち、データ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の各成分の算術平均の結果をグループ代表値記憶手段２９のグループ正規化新データ書き込み欄に書き込む。そして、”「条件０２」情報”により、グループ代表値記憶手段２９のグループ付加新情報書き込み欄への書き込みに関して２種類ある。１つ目は、取り出されたデータ記憶手段２７のレコード群のうち、グループ代表値記憶手段２９のグループ正規化新データ書き込み欄と当該データ記憶手段２７のレコード群のデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄とが最も近いデータ記憶手段２７の付加情報書き込み欄をグループ代表値記憶手段２９のグループ付加新情報書き込み欄に書き込む。２つ目は、取り出されたデータ記憶手段２７のレコード群のうち、データ記憶手段２７の付加情報書き込み欄の各成分の算術平均の結果をグループ代表値記憶手段２９のグループ付加新情報書き込み欄に書き込む。
次に、グループ代表値記憶手段２９の削除フラグ書き込み欄の全レコードに「０」を書き込む。
その後、グループ代表値決定ステップに処理を進める。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４１】
グループ代表値決定ステップ(S1090)は、データ記憶手段２７、グループ代表値記憶手段２９、各条件記憶手段３０及び推定データ記憶手段３２にアクセスし、推定データ記憶手段３２の内容を初期設定することを行う。
まず、グループ代表値記憶手段２９のグループＩＤ書き込み欄の情報を推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄に書き込み、グループ代表値記憶手段２９のグループ正規化新データ書き込み欄の情報を推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄に書き込み、グループ代表値記憶手段２９のグループ付加新情報書き込み欄の情報を推定データ記憶手段３２の作業用付加情報書き込み欄に書き込み、グループ代表値記憶手段２９の削除フラグ書き込み欄の情報を推定データ記憶手段３２の構成要素有無書き込み欄に書き込む。
次に、推定データ記憶手段３２の構成要素有無書き込み欄の内容が「０」となっている推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄の内容とデータ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄の内容とを比べ、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄に存在しない推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄の内容に対して、推定データ記憶手段３２の構成要素有無書き込み欄の内容を「２」に書き換える。
グループ代表値決定ステップがグループ代表値記憶手段２９の内容を推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄、構成要素有無書き込み欄、作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄にコピーし、グループ代表値記憶手段２９の構成要素有無書き込み欄の内容を書き換えた後の推定データ記憶手段３２の記憶内容を図１６に模式的に示す。
そして、”「条件０９」情報”を取得する。”「条件０９」情報”は、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄から推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄を作成する方法が記憶されている。当該方法は２種類ある。
１つ目は、作業用正規化データ書き込み欄の内容を代表正規化データ書き込み欄に、作業用付加情報書き込み欄の内容を代表付加情報書き込み欄にコピーするものである。
２つ目は、推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤに関して、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤが同一のもので、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄の内容とデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の内容との距離が最も近いデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の内容を推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄にコピーし、データ記憶手段２７の付加情報書き込み欄の内容を推定データ記憶手段３２の代表付加情報書き込み欄にコピーするものである。
その後、推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄を推定データ記憶手段３２の確定正規化データ書き込み欄にコピーし、推定データ記憶手段３２の代表付加情報書き込み欄を推定データ記憶手段３２の確定付加情報書き込み欄にコピーする。
グループ代表値決定ステップが推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄の内容を書き込み、推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄から推定データ記憶手段３２の確定正規化データ書き込み欄及び確定付加情報書き込み欄にコピーした後の推定データ記憶手段３２の記憶内容を図１７に模式的に示す。なお、図１８は、図１７の確定正規化データ書き込み欄及び確定付加情報書き込み欄の内容の文字表記を便宜上変更したものである（本例は、代表が複数の場合の事例であり、同図中における作業用正規化データ及び作業用付加情報が前記第１の発明における前記式（７）のＧＸi3及びＧＺi3にそれぞれ対応し、代表正規化データ及び代表付加情報が同式（７）のＧＸi3及びＧＺi3にそれぞれ対応し、確定正規化データ及び確定付加情報が同式（８）のＧＸ'i3及びＧＺ'i3にそれぞれ対応している。）。
さらに、データ記憶手段２７の良否データ書き込み欄の内容が「Ｇ０００」となっているデータ記憶手段２７の割り当て回数書き込み欄に「−１」を書き込む。グループ代表値決定ステップがデータ記憶手段２７の割り当て回数書き込み欄に「−１」を書き込んだ後のデータ記憶手段２７の記憶内容を図１９に模式的に示す。
その後、不良データ正規化データ作成ステップに処理を進める。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５５】
推定データ記憶手段記憶内容更新１ステップ(S2070)は、データ記憶手段２７、各条件記憶手段３０、及び推定データ記憶手段３２にアクセスし、推定データ記憶手段３２の更新を行う。
まず、”「条件０２」情報”及び”「条件０９」情報”を取得する。
”「条件０２」情報”は、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄の内容を更新する方法が記憶されている。当該方法は２種類がある。
１つ目は、当該グループのうち、相対湿度、絶対温度、気圧に関する算術平均値に最も近傍のものの付加情報を作業用付加情報書き込み欄に書き込み、相対湿度、絶対温度、気圧に関する算術平均値を作業用正規化データ書き込み欄に書き込むものである。
２つ目は、当該グループの算術平均を全てに適用し、代表値とすることにより、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄に書き込むものである。
”「条件０９」情報”は、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄から推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄を作成する方法が記憶されている。当該方法は２種類ある。
１つ目は、作業用正規化データ書き込み欄の内容を代表正規化データ書き込み欄に、作業用付加情報書き込み欄の内容を代表付加情報書き込み欄にコピーするものである。
２つ目は、推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤに関して、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤが同一のもので、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄の内容とデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の内容との距離が最も近いデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の内容を推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄にコピーし、データ記憶手段２７の付加情報書き込み欄の内容を推定データ記憶手段３２の代表付加情報書き込み欄にコピーするものである。
次に、”「条件０２」情報”の内容に基づき、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄を更新する。
具体的には、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄と割り当て回数書き込み欄からデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の算術平均を算出し、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄に書き込む。ところで、算術平均の方法として、ある集合（要素数α）の算術平均がUαのとき、さらに要素ξα＋１を追加した後の算術平均Uα+1は、Uα+1=(α／(α+1))Uα+ξα＋１／(α+1)であることを利用することもできる。（上記の算術平均算出法によらない方法でも良い。）データ記憶手段２７の割り当て回数書き込み欄と推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄の情報から上記の算術平均の算出が可能となる（不良データ割り当て用ループカウンタ参照）。
推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄を更新した後の推定データ記憶手段３２の記憶内容を図３６に模式的に示す。
次に、”「条件０２」情報”の内容に基づき、データ記憶手段２７のレコードが「Ｇ０００」のもののみを用いたものに関して、推定データ記憶手段３２の作業用付加情報書き込み欄を更新する。(データ記憶手段２７の付加情報書き込み欄（「Ｇ０００」の以外のレコードのもの）は常に空欄である。)
推定データ記憶手段３２の作業用付加情報書き込み欄を更新した後の推定データ記憶手段３２の記憶内容を図３７に模式的に示す。
その後、”「条件０９」情報”の内容に基づき、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄から推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄を更新する。
推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄を更新した後の推定データ記憶手段３２の記憶内容を図３８に模式的に示す。
その後、不良データ割り当て用ループカウンタ加算１ステップに処理を進める。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６６】
推定データ記憶手段記憶内容更新２ステップ(S2150)は、データ記憶手段２７、各条件記憶手段３０、及び推定データ記憶手段３２にアクセスし、推定データ記憶手段３２の更新を行う。
まず、”「条件０２」情報”、及び、”「条件０９」情報”を取得する。
”「条件０２」情報”は、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄の内容を更新する方法が記憶されている。当該方法は２種類がある。
１つ目は、当該グループのうち、相対湿度、絶対温度、気圧に関する算術平均値に最も近傍のものの付加情報を作業用付加情報書き込み欄に書き込み、相対湿度、絶対温度、気圧に関する算術平均値を作業用正規化データ書き込み欄に書き込むものである。
２つ目は、当該グループの算術平均を全てに適用し、代表値とすることにより、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄に書き込むものである。
”「条件０９」情報”は、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄から推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄を作成する方法が記憶されている。当該方法は２種類ある。
１つ目は、作業用正規化データ書き込み欄の内容を代表正規化データ書き込み欄に、作業用付加情報書き込み欄の内容を代表付加情報書き込み欄にコピーするものである。
２つ目は、推定データ記憶手段３２のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤに関して、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄のグループＩＤが同一のもので、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄の内容とデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の内容との距離が最も近いデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の内容を推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄にコピーし、データ記憶手段２７の付加情報書き込み欄の内容を推定データ記憶手段３２の代表付加情報書き込み欄にコピーするものである。
次に、”「条件０２」情報”に基づき、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄を更新する。
具体的には、データ記憶手段２７のグループＩＤ書き込み欄と割り当て回数書き込み欄からデータ記憶手段２７の正規化データ書き込み欄の算術平均を算出し、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄に書き込む。ところで、算術平均の方法として、ある集合（要素数α）の算術平均がUαのとき、さらに要素ξα＋１を追加した後の算術平均Uα+1は、Uα+1=(α／(α+1))Uα+ξα＋１／(α+1)であることを利用することもできる。（上記の算術平均算出法によらない方法でも良い。）データ記憶手段２７の割り当て回数書き込み欄と推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄の情報から上記の算術平均の算出が可能となる（不良データ割り当て用ループカウンタ参照）。
推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄を更新した後の推定データ記憶手段３２の記憶内容を図３６に模式的に示す。
次に、”「条件０２」情報”に基づき、データ記憶手段２７のレコードが「Ｇ０００」のもののみを用いたものに関して、推定データ記憶手段３２の作業用付加情報書き込み欄を更新する。(データ記憶手段２７の付加情報書き込み欄（「Ｇ０００」の以外のレコードのもの）は常に空欄である。)
推定データ記憶手段３２の作業用付加情報書き込み欄を更新した後の推定データ記憶手段３２の記憶内容を図３７に模式的に示す。
その後、”「条件０９」情報”に基づき、推定データ記憶手段３２の作業用正規化データ書き込み欄及び作業用付加情報書き込み欄から推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄を更新する。
推定データ記憶手段３２の代表正規化データ書き込み欄及び代表付加情報書き込み欄を更新した後の推定データ記憶手段３２の記憶内容を図３８に模式的に示す。
その後、不良データ割り当て用ループカウンタ加算２ステップに処理を進める。
【手続補正書】
【提出日】平成24年10月5日(2012.10.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
相互関係を有する複数成分からなる観測多次元データ群Ｙi0(観測多次元データの識別子をi0で表す。)（式（１）参照。）における健全データ（すべての成分が正常値であるデータをいう。）群の情報に基づいて不良データ（一部の成分が不具合値であるデータをいう。）における不具合値に対する推定値を、以下に示す各処理過程のすべてをコンピュータが実行することにより算出する推定値算出方法であって、
すべての前記健全データのすべての成分の値、及び、すべての前記不良データの不具合値ではない成分の値に対して、各成分の区間変更を行う変換（恒等変換を含む。）に基づく区間変更関数ｆi1（成分の識別子をi1で表す。）（式（２）参照。）を用いてｆi1（ｙi1[i0]）による区間変更後データＸi0を生成する区間変更変換処理過程と、
すべての前記健全データに対して、付加情報Ｚi0（式（３）参照。）を生成する付加情報作成処理過程と、
すべての前記健全データに基づくデータの組の群（Ｘi0,Ｚi0）(式（６）参照。)によるデータ群をクラスタリングすることにより、該各健全データをその属するグループに分ける健全データグループ分け処理過程と、
前記健全データグループ分け処理過程によりグループ分けされた各グループ(グループの識別子をi3で表す。)に対して、各グループの代表の組（ＧＸi3，ＧＺi3）（式（７）参照。）の初期情報（ＧＸ'i3，ＧＺ'i3）（式（８）参照。）を設定する不良データ用グループ代表組情報初期設定処理過程と、
前記各不良データに対して、当該不良データを各グループの代表の組（ＧＸi3，ＧＺi3）の情報を利用して、各グループのうちのいずれかのグループi3’に割り当てるとともに、当該割り当てられたグループi3’の代表の組（ＧＸi3’，ＧＺi3’）の情報を利用して、当該不良データの不具合値の成分に対応する区間変更後データの成分の推定値（xi1[i0]）estを算出する不良データ補完推定処理過程と、
前記区間変更関数の逆関数（式（２）参照。）を用いて、区間変更後データの推定値に対して変換（式（９）参照。）を行う不良データ書換処理過程とを含み、
前記不良データ補完推定処理過程における前記不良データの前記グループへの割り当てでは、不良データにおける不具合値ではない成分のみによる成分を用いて、式（１０）で示される関数により、Ψ6（ｙi1[i0],ｆi1(ｙi1[i0])）の値と、Ψ6（ｙi1[i0],ｘｇi1[i3]）の値に基づく距離値d1(i0,i3)が最小となるグループに当該不良データを割り当てるようにした推定値算出方法。
【数１】
2014016905.tif 000063
【数２】
2014016905.tif 000064
【数３】
2014016905.tif 000065
【数４】
2014016905.tif 000066
【数５】
2014016905.tif 000067
【数６】
2014016905.tif 000068
【数７】
2014016905.tif 000069
【請求項２】
前記不良データ補完推定処理過程の結果、前記推定値が算出されなかった不良データが発生したときは、
グループ化された健全データ群の情報と、
グループに割り当てられ、かつ、前記推定値が算出された不良データ群の情報と
を用いて各グループの代表の組（ＧＸi3,ＧＺi3）を算出し直し、その算出し直された代表の組を用いて、前記推定値が算出されなかった不良データに対して前記不良データ補完推定処理過程を再実行するようにした請求項１記載の推定値算出方法。
【請求項３】
前記不良データ補完推定処理過程の再実行時に、算出し直された各グループの代表の組に代えて、グループの代表の組（ＧＸi3，ＧＺi3）の初期情報（ＧＸ'i3，ＧＺ'i3）（式（８）参照。）を利用して、前記不良データの不具合値の成分に対応する区間変更後データの成分の推定値（xi1[i0]）estを算出するようにした請求項２記載の推定値算出方法。
【請求項４】
前記不良データ補完推定処理過程における前記不良データの前記グループの割り当て時に、前記距離値d1(i0,i3)が最小となるグループの数が２以上になったときは、前記距離値が最小となる当該グループ群に関して、式（１１）の値と、Ψ6（ｙi1[i0],ｚｇi1[i3]）／Σi4Ψ6（ｙi4[i0],ｚｇi4[i3]）の値に基づく距離値d2(i0,i3)が最小となるグループに割り当てるようにした請求項１〜３のいずれか一項に記載の推定値算出方法。
【数８】
2014016905.tif 000070
【請求項５】
前記不良データ補完推定処理過程における前記推定値の算出に際しては、式（１２）の値又は式（１３）の値に基づく値により前記推定値（xi1[i0]）estを算出する請求項１〜４のいずれか一項に記載の推定値算出方法。
【数９】
2014016905.tif 000071
【数１０】
2014016905.tif 000072
【請求項６】
前記不良データ補完推定処理過程における前記推定値の算出に際しては、ｘｇ'i1[i3']の値又はｘｇi1[i3']の値により前記推定値（xi1[i0]）estを算出する請求項１〜５のいずれか一項に記載の推定値算出方法。
【請求項７】
前記不良データ補完推定処理過程における前記推定値の算出に際しては、ｙi1[i0]の正常値の取り得る範囲の上限又は下限に基づくものに対応する値によるものを前記推定値（xi1[i0]）estとする請求項１〜６のいずれか一項に記載の推定値算出方法。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法の前記過程を行うのに適合された手段を備えるシステム。
【請求項９】
コンピュータ上で実行されると、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法の前記過程を行う命令を備えるコンピュータ・プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
第１の発明の推定値算出方法は、
相互関係を有する複数成分からなる観測多次元データ群Ｙi0(観測多次元データの識別子をi0で表す。)（式（１）参照。）における健全データ（すべての成分が正常値であるデータをいう。）群の情報に基づいて不良データ（一部の成分が不具合値であるデータをいう。）における不具合値に対する推定値を、以下に示す各処理過程のすべてをコンピュータが実行することにより算出する推定値算出方法であって、
すべての前記健全データのすべての成分の値、及び、すべての前記不良データの不具合値ではない成分の値に対して、各成分の区間変更を行う変換（恒等変換を含む。）に基づく区間変更関数ｆi1（成分の識別子をi1で表す。）（式（２）参照。）を用いてｆi1（ｙi1[i0]）による区間変更後データＸi0を生成する区間変更変換処理過程と、
すべての前記健全データに対して、付加情報Ｚi0（式（３）参照。）を生成する付加情報作成処理過程と、
すべての前記健全データに基づくデータの組の群（Ｘi0,Ｚi0）(式（６）参照。)によるデータ群をクラスタリングすることにより、該各健全データをその属するグループに分ける健全データグループ分け処理過程と、
前記健全データグループ分け処理過程によりグループ分けされた各グループ(グループの識別子をi3で表す。)に対して、各グループの代表の組（ＧＸi3，ＧＺi3）（式（７）参照。）の初期情報（ＧＸ'i3，ＧＺ'i3）（式（８）参照。）を設定する不良データ用グループ代表組情報初期設定処理過程と、
前記各不良データに対して、当該不良データを各グループの代表の組（ＧＸi3，ＧＺi3）の情報を利用して、各グループのうちのいずれかのグループi3’に割り当てるとともに、当該割り当てられたグループi3’の代表の組（ＧＸi3’，ＧＺi3’）の情報を利用して、当該不良データの不具合値の成分に対応する区間変更後データの成分の推定値（xi1[i0]）estを算出する不良データ補完推定処理過程と、
前記区間変更関数の逆関数（式（２）参照。）を用いて、区間変更後データの推定値に対して変換（式（９）参照。）を行う不良データ書換処理過程とを含み、
前記不良データ補完推定処理過程における前記不良データの前記グループへの割り当てでは、不良データにおける不具合値ではない成分のみによる成分を用いて、式（１０）で示される関数により、Ψ6（ｙi1[i0],ｆi1(ｙi1[i0])）の値と、Ψ6（ｙi1[i0],ｘｇi1[i3]）の値に基づく距離値d1(i0,i3)が最小となるグループに当該不良データを割り当てるようにした。
【数１】
2014016905.tif 000073
【数２】
2014016905.tif 000074
【数３】
2014016905.tif 000075
【数４】
2014016905.tif 000076
【数５】
2014016905.tif 000077
【数６】
2014016905.tif 000078
【数７】
2014016905.tif 000079