【誤訳訂正書】
【提出日】平成22年11月25日(2010.11.25)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】特許請求の範囲
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】  製造、金融サービス、宣伝、マーケッテイング、分析プロセスまたは多数の測定可能なデータ集合を有する任意のシステムにおいて、予め規定されたしきい値を上回るグローバルな情報コンテントを有するフイーチャー集合を選択する、コンピューターにより実行される方法であって、該フイーチャー集合が測定可能な入力および出力を有するシステムへの入力に対応する入力の初期フイーチャー集合から選択され、該システムへの多数の入力データ点と該システムからの対応する出力データ点が取得されてデータ集合が規定され、該取得された入力及び出力データ点が記憶装置内に記憶される方法に於いて、
（ａ）複数のフイーチャー部分空間を創るが、各前記フイーチャー部分空間が該データ集合からのフイーチャー集合を含むように、該創る過程と、
（ｂ）該データ集合の該入力を量子化するが、該入力が値の範囲を有し、それは該値の範囲を部分範囲に分け、それにより前記フイーチャー部分空間を複数のセルに分けることによりするよう、該量子化する過程と、
（ｃ）少なくとも１つのローカルセルのニシのエントロピーＥを計算することによって、各フイーチャー部分空間の情報コンテントの該グローバルなレベルを決定して、ニシのエントロピーＥの補数としてローカルエントロピー加重Ｗ（Ｗ＝１−Ｅ）を規定する過程と、
（ｄ）予め規定されたしきい値を上回るグローバルな情報コンテントを有する少なくとも１つのフイーチャー集合を選択する過程とを具備する、方法。
【請求項２】  請求項１の方法に於いて、該データ集合の該入力の量子化の過程が各入力の値の該範囲を等しいサイズの部分範囲に分けることにより行われることを特徴とする方法。
【請求項３】  請求項１の方法に於いて、該データ集合の該入力を量子化する過程が、各部分範囲内のデータ点の母集団が該部分範囲の平均母集団を近似し、該平均母集団が部分範囲の数により割られた全体の選択されたデータ点の母集団の比として規定されるように、該入力の値の該範囲を該部分範囲に適合式に分けることにより行われることを特徴とする方法。
【請求項４】  請求項１の方法に於いて、複数のフイーチャー部分空間を創る過程（ａ）が適応度関数を使う遺伝的選択方法を使用して行われ、該適応度関数は該フイーチャー部分空間の情報コンテントのグローバルなレベルを使用し、該フイーチャー部分空間の情報コンテントの該グローバルなレベルは各部分空間用グローバルエントロピー加重に基づき、部分空間用の該グローバルエントロピー加重はローカルエントロピー加重Ｗの出力
状態母集団加重和により規定され、各出力状態母集団はその出力状態に対応するデータ点の総数に基づくことを特徴とする方法。
【請求項５】  請求項４の方法に於いて、各出力状態用グローバルエントロピー加重は該部分空間上の出力状態の母集団の分布に基づくことを特徴とする方法。
【請求項６】  請求項４の方法に於いて、部分空間用グローバルエントロピー加重は該部分空間内の各セル用のローカルエントロピー加重Ｗのセル母集団加重和に基づくことを特徴とする方法。
【請求項７】  請求項６の方法に於いて、該部分空間内の各セル用の該ローカルエントロピー加重Ｗは該セル上の該出力状態の該母集団の分布に基づくことを特徴とする方法。
【請求項８】  請求項６の方法に於いて、該部分空間内の各セル用の該ローカルエントロピー加重Ｗは該セル上の該出力状態の正規化された母集団の分布により規定され、各出力状態の該正規化された母集団は該セル上の出力状態の母集団の該全出力状態母集団に対する比により規定されることを特徴とする方法。
【請求項９】  請求項４の方法に於いて、部分空間用該グローバルエントロピー加重はローカルエントロピー加重Ｗのセル母集団加重和により規定され、各セル母集団は該セル内のデータ点の総数を表し、該ローカルエントロピー加重Ｗは該部分空間上での該セル母集団の分布により規定されることを特徴とする方法。
【請求項１０】  請求項１の方法が更に、過程（ａ）の前に、該前に取得されたデータに変換関数を適用することにより該前に所得されたデータを事前処理する過程を具備することを特徴とする方法。
【請求項１１】  請求項１の方法に於いて、過程（ａ）の前に、取得された入力および出力データ点が、該システムの入力と出力の対応する組み合わせを選択することによって少なくとも１つのトレーニングデータ集合と、少なくとも１つのテストデータ集合とにグループ化され、そして、少なくとも１つのフイーチャー集合を選択する該過程が複数のフイーチャー集合を選択する過程を備えており、該方法は更に、
（ｅ）テストデータ集合上のシステム入力からシステム出力を最も精確に予測するフイーチャー集合のグループを選択する過程を有することを特徴とする方法。
【請求項１２】  請求項１１の方法に於いて、フイーチャー集合のグループを選択する過程が適応度関数を使う遺伝的選択方法を使用して行われ、該遺伝的選択方法用の該適応度関数が該全体のテストデータ集合用の予測誤差パラメーターに基づくことを特徴とする方法。
【請求項１３】  請求項１２の方法に於いて、離散型出力を有するシステム用該予測誤差が該テストデータ集合内の正しく分類されたサンプルの部分であり、各データ点の該出力状態がそのデータ点用出力状態確率ベクトルの創生と解析により予測されることを特徴とする方法。
【請求項１４】  請求項１３の方法に於いて、該出力状態が該出力状態確率ベクトル内の最大確率を有する該状態により予測されることを特徴とする方法。
【請求項１５】  請求項１３の方法に於いて、該出力状態確率ベクトルが各起こり得る出力状態の確率の集合に基づき、各出力状態の該確率はその出力状態内にある確率の全てのフイーチャー部分空間上での加重和であり、そして、該加重和はローカルエントロピー加重Ｗとグローバルエントロピー加重とを使用して計算されることを特徴とする方法。
【請求項１６】  請求項１２の方法に於いて、定量的出力を有する、連続的システム用の該予測誤差は該テストデータ集合の該予測値と該実際の出力値との間の正規化された平均絶対差であることを特徴とする方法。
【請求項１７】  請求項１６の方法に於いて、該ローカルエントロピー加重Ｗ及びグローバルエントロピー加重の計算を容易化するために該出力値が離散出力状態の集合に人工的に量子化され、平均アナログ出力値が、全ての該人工的に量子化された出力状態上で該データ集合をバランス化させるためにデータ複製尺度係数を使用することにより計算されることを特徴とする方法。
【請求項１８】  請求項１７の方法に於いて、各データ点用該出力状態値が部分空間用セル内の平均アナログ出力値を計算することにより予測され、該平均アナログ出力値が全ての該部分空間上での該平均セルアナログ出力値の加重和として計算され、該加重和はローカルエントロピー加重Ｗとグローバルエントロピー加重とを使用して計算されることを特徴とする方法。
【請求項１９】  請求項１２の方法に於いて、定量的出力を有する連続的システム用該予測誤差は該テストデータ集合の該予測値と該実際の出力値との間の正規化された中間値の絶対差であることを特徴とする方法。
【請求項２０】  請求項１９の方法に於いて、該出力値は、該ローカルエントロピー加重Ｗ及びグローバルエントロピー加重の計算を容易化するために離散出力状態の集合に人工的に量子化され、中間値のアナログ出力値は全ての該人工的に量子化された出力状態上で該データ集合をバランス化させるためにデータ複製尺度係数を使用することにより計算されることを特徴とする方法。
【請求項２１】  請求項１９の方法に於いて、各データ点用該出力状態値は部分空間用のセル内の中間値のアナログ出力値を計算することにより予測され、該中間値のアナログ出力値が全ての該部分空間上で該中間値のセルアナログ出力値の加重和として計算され、該加重和はローカルエントロピー加重Ｗとグローバルエントロピー加重とを使用して計算されることを特徴とする方法。
【請求項２２】  請求項１の方法が更に、（ｅ）該選択されたフイーチャー集合内の各入力の発生頻度を表すヒストグラムを創る過程を具備することを特徴とする方法。
【請求項２３】  請求項２２の方法に於いて、該データ集合の次元数が該入力数であり、該方法が更に、
（ｆ）削減された次元数データ集合を規定するために該最も頻繁に発生する入力を保持する過程を具備しており、該削減された次元数は該データ集合の次元数より少ないか等しいことを特徴とする方法。
【請求項２４】  請求項２３の方法に於いて、該保持する過程（ｆ）が更に、削減された次元数データ集合を創るために該入力の部分集合を選択するよう該ヒストグラムを解析する過程を備えており、該部分集合のサイズは該入力数より少ないか等しく、該ヒストグラムを整列させることによって最も高い発生頻度を有する入力の集合が選択されることを特徴とする方法。
【請求項２５】  請求項２３の方法に於いて、該保持する過程（ｆ）が更に、該ヒストグラムの可視的表現を創る過程と該入力の部分集合を主観的に選択する過程とを有しており、該選択された部分集合のサイズは該入力数より少ないか等しいことを特徴とする方法。
【請求項２６】  請求項２３の方法に於いて、該保持する過程（ｆ）が更に、 該ヒストグラム内の各ピークを表すために１つ以上の入力を主観的に選択する過程を具備していることを特徴とする方法。
【請求項２７】  請求項２３の方法に於いて、過程（ａ）の前に、取得された入力および出力データ点が、該システムの入力と出力の対応する組み合わせを選択することによって少なくとも１つのトレーニングデータ集合と、少なくとも１つのテストデータ集合とにグループ化され、該方法が更に、
（ｇ）フイーチャー集合の削減された次元数のグループを規定するが、その組み合わせが、テストデータ集合上でシステム入力からシステム出力を最も精確に予測する様な、最適又は最適に近い次元数と最適又は最適に近い量子化条件とを決定するために、複数の量子化条件下で該削減された次元数データ集合の複数の部分集合上をエグゾースチブに探索することにより上記規定する、過程、
（ｈ）遺伝的選択方法を使用して、該データ集合上でシステム入力からシステム出力を最も精確に予測するフイーチャー集合の該削減された次元数グループからフイーチャー集合の最終のグループを選択する過程、
を有することを特徴とする方法。
【請求項２８】  製造、金融サービス、宣伝、マーケッテイング、分析プロセスまたは多数の測定可能なデータ集合を有する任意のシステムにおいて、システム入力からシステム出力を最も精確に予測するデータ集合から、測定可能な入力および出力を有するシステムのモデルを規定する、コンピューターにより実行される方法であって、該システムへの多数の入力データ点と該システムからの対応する出力データ点が取得され、該入力及び出力データ点が記憶装置内に記憶され、そして該システムの入力及び出力の対応する組み合わせを選択することにより、該取得された入力及び出力データ点が少なくとも１つのトレーニングデータ集合と、少なくとも１つのテストデータ集合とにグループ化される方法において、
（ａ）複数のフイーチャー部分空間を創るが、各前記フイーチャー部分空間は該トレーニングデータ集合からのフイーチャー集合を含み、各前記フイーチャー部分空間は次元を有し、該フイーチャー部分空間の次元は該組み合わせ内該入力数である、該創る過程と、
（ｂ）該トレーニングデータ集合の該入力を量子化するが、該入力が値の範囲を有し、それは該値の範囲を部分範囲に分け、それにより前記フイーチャー部分空間を複数のセルに分けることによりするよう、該量子化する過程と、
（ｃ）少なくとも１つのローカルセルのニシのエントロピーＥを計算することによって、各フイーチャー部分空間の情報コンテントの該グローバルなレベルを決定して、ニシのエントロピーＥの補数としてローカルエントロピー加重Ｗ（Ｗ＝１−Ｅ）を規定する過程と、
（ｄ）予め規定されたしきい値を上回るグローバルな情報コンテントを有する少なくとも１つのフイーチャー集合を選択する過程と、
（ｅ）組み合わせが該テストデータ集合上のシステム入力からシステム出力を最も精確に予測する様な、最適又は最適に近い次元数とセルの最適又は最適に近い量子化条件とを決定するために、過程（ｂ）−（ｄ）を繰り返すことによって複数の量子化条件下で該トレーニングデータ集合の複数のフイーチャー部分空間上をエグゾースチブに探索し、それによってモデルを規定する過程とを具備する、方法。
【請求項２９】  請求項２８の方法が更に、予め規定されたしきい値を上回る高いローカルのエントロピー加重Ｗを有する該セルの部分集合を該フイーチャー部分空間内に保持する過程を具備することを特徴とする方法。
【請求項３０】  請求項２９の方法に於いてセルの情報コンテントは該出力値、該ローカルなセルのエントロピー加重Ｗそして該セル母集団を含んでおり、該方法が更に、該出力値、該ローカルなセルのエントロピー加重Ｗそして該セル母集団をカラー空間内に写像することによりデイスプレー装置上にセルの該部分集合を表示する過程を具備することを特徴とする方法。
【請求項３１】  製造、金融サービス、宣伝、マーケッテイング、分析プロセスまたは多数の測定可能なデータ集合を有する任意のシステムにおいて、システム入力からシステム出力を最も精確に予測する測定可能な入力および出力を有するシステムのモデルのグループを選択することによりフレームワークを規定する、コンピューターにより実行される方法であって、該システムへの多数の入力データ点と該システムからの対応する出力データ点が取得され、該取得された入力及び出力データ点が記憶装置内に記憶され、そして該システムの入力及び出力の対応する組み合わせを選択することにより、該取得された入力および出力データ点が少なくとも１つのトレーニングデータ集合と、少なくとも１つのテストデータ集合とにグループ化される方法において、
（ａ）フイーチャー部分空間を１つ以上の入力の組み合わせとして規定するが、該フイーチャーの次元は該組み合わせ内該入力数である過程と、
（ｂ）予め規定されたしきい値を上回るグローバルな情報コンテントを有するフイーチャー部分空間の組み合わせを、
（ｉ）トレーニングデータ集合を選択することと、
（ii）該トレーニングデータ集合から複数のフイーチャー部分空間を創ることと、
（iii）各フイーチャー部分空間に関する該トレーニングデータ集合の該入力を量子化
するが、該入力が値の範囲を有し、それは該値の範囲を部分範囲に分け、それにより各フイーチャー部分空間を複数のセルに分け、各セルは、各セルを占めるトレーニング集合データ点の数として規定されるセル母集団を有しているように、前記範囲を有するよう、該量子化することと、
（iv）該部分空間内で各セルのローカルのニシの情報エントロピーＥを決定することと、
（ｖ）該ローカル情報エントロピー（Ｅ）を使用してニシのエントロピーＥの補数としてローカルエントロピー加重Ｗ（Ｗ＝１−Ｅ）を規定し、そして該ローカルエントロピー加重Ｗを使用して各フイーチャー部分空間のグローバル情報コンテントを決定することと、
（vi）予め規定されたしきい値を上回るグローバル情報コンテントを有するフイーチャー部分空間の集合を決定することとにより決定する過程と、
（ｃ）テストデータ集合上でシステム入力からシステム出力を最も精確に予測するフイーチャー部分空間の集合を含むモデルを選択する過程と、
（ｄ）モデルのグループを規定するために種々のトレーニング及びテストデータ集合上で過程（ａ）−（ｃ）を繰り返す過程と、
（ｅ）入力として個別モデル出力予測値をそして出力として実際の出力値を使用して新しいトレーニング及び新しいテストデータ集合を創る過程と、
（ｆ）該フレームワークを規定するために該新しいテストデータ集合上でシステム入力からシステム出力を最も精確に予測するモデルのグループから最適モデルの部分集合グループを選択する過程とを具備する、方法。
【請求項３２】  請求項３１の方法に於いて、該選択する過程（ｆ）は適応度関数を使う遺伝的選択方法を使用して行われ、該遺伝的選択方法用の適応度関数は過程（ｆ）の全体の新しいテストデータ集合用の予測誤差パラメーターにより規定されることを特徴とする方法。
【請求項３３】  請求項３１の方法に於いて、予め規定されたしきい値を上回るグローバル情報エントロピーを有するフイーチャー部分空間の集合を決定する該過程（ｂ）（vi）は適応度関数を使う遺伝的方法を使用して行われることを特徴とする方法。
【請求項３４】  製造、金融サービス、宣伝、マーケッテイング、分析プロセスまたは多数の測定可能なデータ集合を有する任意のシステムにおいて、システム入力からシステム出力を最も精確に予測するフレームワークのグループを選択することにより測定可能な入力および出力を有するシステムのスーパーフレームワークを規定する、コンピューターにより実行される方法であって、該システムへの多数の入力データ点と該システムからの対応する出力データ点が取得され、該取得された入力及び出力データ点が記憶装置内に記憶され、そして該システムの入力及び出力の対応する組み合わせを選択することにより、該取得された入力および出力データ点が少なくとも１つのトレーニングデータ集合と、少なくとも１つのテストデータ集合とにグループ化される方法において、
（ａ）フイーチャー部分空間を１つ以上の入力の組み合わせとして規定するが、該フイーチャー部分空間の次元は該組み合わせ内該入力数である過程と、
（ｂ）予め規定されたしきい値を上回るグローバルな情報コンテントのフイーチャー部分空間の組み合わせを、
（ｉ）トレーニングデータ集合を選択することと、
（ii）該トレーニングデータ集合からフイーチャーの初期集合を創ることと、
（iii）該トレーニングデータ集合の該入力を量子化するが、該入力が値の範囲を有し、それは該値の範囲を部分範囲に分け、それにより各フイーチャー部分空間を複数のセルに分け、該セルは入力の部分範囲の組み合わせにより規定されており、各セルは、各セルを占めるトレーニング集合データ点の数として規定されるセル母集団を有するよう該値の範囲を有するよう、該量子化することと、
（iv）該部分空間内で各セルのローカルのニシの情報エントロピーＥを決定することと、
（ｖ）該ローカル情報エントロピーＥを使用して、ニシのエントロピーＥの補数としてローカルエントロピー加重Ｗ（Ｗ＝１−Ｅ）を規定し、そして該ローカルエントロピー加重Ｗを使用して各フイーチャー部分空間のグローバル情報コンテントを決定することと、
（vi）予め規定されたしきい値を上回るグローバル情報コンテントを有するフイーチャー部分空間の集合を決定することとにより決定する過程と、
（ｃ）テストデータ集合上でシステム入力からシステム出力を最も精確に予測するフイーチャー部分空間の組み合わせを含むモデルを選択する過程と、
（ｄ）モデルのグループを規定するために種々のトレーニングデータ集合及びテストデータ集合上で過程（ａ）−（ｃ）を繰り返す過程と、
（ｅ）入力として個別モデル出力予測値をそして出力として実際の出力値を使用して新しいトレーニングデータ集合及び新しいテストデータ集合を創る過程と、
（ｆ）該新しいテストデータ集合上でシステム入力からシステム出力を最も精確に予測するモデルのグループから最適モデルの部分集合グループを選択することによりフレームワークを規定する過程と、
（ｇ）最適フレームワークのグループを規定するために種々のトレーニングデータ集合及びテストデータ集合上で過程（ａ）−（ｆ）を繰り返す過程と、
（ｈ）入力として個別フレームワーク出力予測値をそして出力として実際の出力値を使用して新しいトレーニングデータ集合及び新しいテストデータ集合を創る過程と、
（ｉ）該新しいテストデータ集合上でシステム入力からシステム出力を最も精確に予測する最適フレームワークのグループからフレームワークの部分集合グループを選択することによりスーパーフレームワークを規定する過程を具備する、方法。
【請求項３５】  請求項３４の方法に於いて、システム入力から最も精確にシステム出力を予測する該最適フレームワークのグループからフレームワークの該部分集合グループを選択する該過程（ｆ）が適応度関数を使う遺伝的選択方法を使用して行われ、該遺伝的選択方法用の該適応度関数は過程（ｉ）の全体の新しいテストデータ集合用の予測誤差パラメーターにより規定されることを特徴とする方法。
【請求項３６】  請求項３４の方法に於いて、高いグローバルな情報エントロピーを有するフイーチャー部分空間の集合を決定する該過程（ｂ）（vi）は適応度関数を使う遺伝的選択方法を使用して行われることを特徴とする方法。
【請求項３７】  製造、金融サービス、宣伝、マーケッテイング、分析プロセスまたは多数の測定可能なデータ集合を有する任意のシステムにおいて、測定可能な入力および出力を有するシステムから取得された実験型データ集合で入力と出力の間の数学的関係を発展させる、コンピューターにより実行される方法であって、該システムへの多数の入力データ点と該システムからの対応する出力データ点が取得され、該取得された入力及び出力データ点が記憶装置内に記憶され、そして該システムの入力及び出力の対応する組み合わせを選択することにより、該取得された入力および出力データ点が少なくとも１つのトレーニングデータ集合と、少なくとも１つのテストデータ集合とにグループ化される方法において、
（ａ）フイーチャー部分空間を１つ以上の入力の組み合わせとして規定するが、該フイーチャー部分空間の次元は該組み合わせ内該入力数である過程と、
（ｂ）予め規定されたしきい値を上回るグローバルな情報エントロピーを有するフイーチャー部分空間の組み合わせを、
（ｉ）トレーニングデータ集合を選択することと、
（ii）該トレーニングデータ集合からフイーチャー部分空間の初期集合を創ることと、
（iii）該トレーニングデータ集合の該入力を量子化するが、該入力が値の範囲を有し、それは該値の範囲を部分範囲に分け、それにより各フイーチャー部分空間を複数のセルに分け、各セルは、各セルを占めるトレーニング集合データ点の数として規定されるセル母集団を有することにより該値の範囲を有するよう、該量子化することと、
（iv）該部分集合の各出力に対する該部分空間内の各セルのローカルのニシの情報エントロピーＥを決定することと、
（ｖ）該ローカル情報エントロピーＥを使用して、ニシのエントロピーＥの補数としてローカルエントロピー加重Ｗ（Ｗ＝１−Ｅ）を規定し、そして該ローカルエントロピー加重Ｗを使用して各フイーチャー部分空間のグローバル情報エントロピーを決定することと、
（vi）予め規定されたしきい値を上回るグローバル情報エントロピーを有するフイーチャー部分空間の集合を選択することとにより決定する過程と、
（ｃ）該フイーチャーデータ集合から該最も高いグローバル情報エントロピーを有する該フイーチャー部分空間を選択する過程と、
（ｄ）該選択されたフイーチャー部分空間内に含まれる該データ集合からのそれら入力のみを選択することにより削減された次元数のデータ集合を創る過程と、
（ｅ）該削減された次元数のデータ集合の該入力と出力の間の数学的関係を発展させるために遺伝的プログラム方法を適用する過程とを具備する、方法。
【請求項３８】  請求項２８、３１、３４又は３７のいずれか１項に記載のモデル発生方法を使用して、測定可能な入力および出力を有するシステムから取得された実験データ集合の入力と出力との間の関係を発展させるハイブリッドの方法であって、
（ａ）データ集合から第１モデルを発生する過程と、
（ｂ）ｉ）該第１モデル発生過程と異なる複数のフイーチャー部分空間を創ること、または
ii）該第１モデル発生過程と異なる入力を量子化することによって該フイーチャー部分空間を異なる複数のセルに分けること、
のいずれかによって、同じモデリング方法を使用して第２モデルを発生する過程と、
（ｃ）該データ集合を部分集合に分けそして各部分集合内の各モデルのローカルな性能を決定する過程と、
（ｄ）各部分集合内で該第１及び第２モデルの該ローカルな性能に基づき加重関数を発生する過程と、そして
（ｅ）該加重関数を使用して該第１及び第２モデルを組み合わせ、それにより該モデルの各々のローカルな性能の利点を組み合わせる過程とを具備する、方法。
【請求項３９】  請求項１、４、１０、１１、１２、１６、２２、２５、２７、２８、３１、３４又は３７のいずれか１項に記載の方法によって生成されたデータを含む、機械可読記憶媒体。
【請求項４０】  請求項２８、３１、３４又は３７のいずれか１項に記載のモデル発生方法を使用して、測定可能な入力および出力を有するシステムから取得された実験データ集合の入力と出力との間の関係を発展させるハイブリッドの方法であって、
（ａ）データ集合から第１モデルを発生する過程と、
（ｂ）ｉ）該第１モデル発生過程と異なる複数のフイーチャー部分空間を創ること、または
ii）該第１モデル発生過程と異なる入力を量子化することによって該フイーチャー部分空間を異なる複数のセルに分けること、
のいずれかによって、同じモデリング方法を使用して第２モデルを発生する過程と、
（ｃ）該データ集合を２つ以上の部分集合に分けそして各部分集合内の該第１および第２モデルのローカルな性能に基づき加重関数を発生させる過程と、そして
（ｄ）該加重関数を使用して該第１及び第２モデルを組み合わせ、それにより該モデルの各々の性能の利点を組み合わせる過程とを具備する、方法。
【請求項４１】  製造、金融サービス、宣伝、マーケッテイング、分析プロセスまたは多数の測定可能なデータ集合を有する任意のシステムにおいて、計算装置にシステムのモデルを、該システムの測定可能な入力と測定可能な出力とを使用して発生させる命令の集合を含む機械可読記憶媒体であって、前記命令は、計算装置に、
複数のフイーチャー部分空間を創るが、各前記フイーチャー部分空間が該システムから取得されたデータからのフイーチャー集合を含むように、該創る過程、
少なくとも１つのローカルセルのニシのエントロピーＥを計算することによって各フイ
ーチャー部分空間の情報コンテントのグローバルレベルを決定して、ローカルエントロピー加重ＷをニシのエントロピーＥの補数（Ｗ＝１−Ｅ）として規定する過程、
予め規定されたしきい値を上回る情報コンテントを有するフイーチャー部分空間を見つけ出すために複数のフイーチャー部分空間を探索するが、該見出されたフイーチャー部分空間は１つ以上の入力の組み合わせを有している過程、
複数のモデルを探索するが、前記モデルは該見出された情報フイーチャー部分空間の１つ以上を備えており、前記モデルの各々は付随する出力予測を有している過程、
少なくとも１つの他のモデルのそれより高い出力予測精度を有する前記モデルの１つを選択する過程とを実行させる、機械可読記憶媒体。
【請求項４２】  請求項４１の記憶媒体に於いて、複数の部分空間を探索する前記過程は実質的に全ての起こり得る部分空間を調べることにより行われることを特徴とする記憶媒体。
【請求項４３】  請求項４１の記憶媒体に於いて、複数の部分空間を探索する前記過程が遺伝的発展型アルゴリズムにより行われ、前記遺伝的発展型アルゴリズムが適応度関数として情報コンテントのメザーを使用し、該適応度関数はグローバルな部分空間エントロピーのメザーであり、該方法がさらに、
該複数のモデル内で発生の最も低い頻度を有する１つ以上の入力を除き、そしてその後探索の過程を繰り返す過程を具備しており、該フイーチャー部分空間が該残りの入力の１つ以上の組み合わせを有することを特徴とする記憶媒体。
【請求項４４】  請求項４１の記憶媒体に於いて、複数のモデルを探索する前記過程が遺伝的発展型アルゴリズムにより行われ、該遺伝的発展型アルゴリズムは適応度関数として予測精度のメザーを使用し、該予測精度のメザーは該１つ以上の情報フイーチャー部分空間内のローカル化されたセルの領域の予測の加重組み合わせを含む予測に基づくことを特徴とする記憶媒体。
【請求項４５】  請求項４１の記憶媒体に於いて、前記探索過程は各前記部分空間をセルに分ける過程を有することを特徴とする記憶媒体。
【請求項４６】  請求項４５の記憶媒体に於いて、該セル数は、少なくとも１つの他のセル分割より高い情報コンテントを提供するセル分割を同定するために変えられることを特徴とする記憶媒体。
【請求項４７】  請求項４５の記憶媒体に於いて、該セル数は利用可能なデータ点の数に基づき決定されることを特徴とする記憶媒体。
【請求項４８】  請求項４５の記憶媒体に於いて、セルは各次元を等しいサイズの部分範囲に分割するにより決定されることを特徴とする記憶媒体。
【請求項４９】  請求項４５の記憶媒体に於いて、該セルは与えられた部分空間の各次元を部分範囲に、各部分範囲が近似的に同じ数のデータ点を有するよう、分割することにより決定されることを特徴とする記憶媒体。
【請求項５０】  請求項４１の記憶媒体に於いて、部分空間の該情報コンテントはセル情報コンテントの加重和であることを特徴とする記憶媒体。
【請求項５１】  請求項５０の記憶媒体に於いて、該セル情報コンテントは出力がそのセル用の与えられた出力状態にある確率に基づくことを特徴とする記憶媒体。
【請求項５２】  請求項５０の記憶媒体に於いて、該セル情報コンテントは出力状態エントロピーに基づくことを特徴とする記憶媒体。
【請求項５３】  請求項５０の記憶媒体に於いて、該セルの加重は該セル内点数に基づくことを特徴とする記憶媒体。
【請求項５４】  請求項４１の記憶媒体に於いて、該情報コンテントは特定出力確率の加重和であることを特徴とする記憶媒体。
【請求項５５】  請求項５４の記憶媒体に於いて、該特定出力確率は、入力が与えられた出力状態用の個別セル内にある確率に基づき、該特定出力確率は与えられた出力状態用のセル分布のエントロピーに基づくことを特徴とする記憶媒体。
【請求項５６】  請求項５４の記憶媒体に於いて、該部分空間の加重は与えられた出
力状態での部分空間内の点の数に基づくことを特徴とする記憶媒体。
【請求項５７】  請求項４１の記憶媒体に於いて、該見出された情報の部分空間は、出力状態のクラスタリングを有する部分空間内のセル数を使用する発見的方法のアルゴリズムにより同定されることを特徴とする記憶媒体。
【請求項５８】  請求項４１の記憶媒体に於いて、各部分空間はセルに分かれておりそして各部分空間内の各セルはセル確率ベクトルを有し、該確率ベクトルの要素は各出力状態の該確率と対応し、各モデルはセル確率ベクトルの加重和を含む付随確率ベクトルを有し、そして該加重はローカルエントロピー加重Ｗ及びグローバルエントロピー加重の組み合わせであることを特徴とする記憶媒体。
【請求項５９】  請求項４１の記憶媒体に於いて、該出力予測精度は発生の最も高い確率を有する該出力に等しい値を有する予測に基づくことを特徴とする記憶媒体。
【請求項６０】  請求項４１の記憶媒体が更に、複数のモデルを選択する過程と、そして該選択されたモデルの部分集合をフレームワークにグループ化する過程とを具備する命令を含むことを特徴とする記憶媒体。
【請求項６１】  製造、金融サービス、宣伝、マーケッテイング、分析プロセスまたは多数の測定可能なデータ集合を有する任意のシステムにおいて、計算装置に対して、システムの測定可能な入力および測定可能な出力を用いて該システムのモデルを発生させるための命令の集合を含む機械可読記憶媒体であって、該システムへの多数の入力データ点と該システムからの対応する出力データ点が取得されてデータ集合が規定され、該命令は、該計算装置に対して、
（ａ）複数のフイーチャー部分空間を創るが、各前記フイーチャー部分空間が該データ集合からのフイーチャー集合を含むように、該創る過程と、
（ｂ）該データ集合の該入力を量子化するが、該入力が値の範囲を有し、それは該値の範囲を部分範囲に分け、それにより前記フイーチャー部分空間を複数のセルに分けることによりするよう、該量子化する過程と、
（ｃ）少なくとも１つのローカルセルのニシのエントロピーＥを計算することによって、各フイーチャー部分空間の情報コンテントの該グローバルなレベルを決定して、ローカルエントロピー加重ＷをニシのエントロピーＥの補数（Ｗ＝１−Ｅ）として規定する過程と、
（ｄ）予め規定されたしきい値を上回るグローバルな情報コンテントを有する少なくとも１つのフイーチャー集合を選択する過程と
を実行させる、機械可読記憶媒体。