(57)【要約】【課題】対象信号およびカテゴリの分類目的に応じてニューラルネットワークに与える特徴量データの範囲を、専門的な知識がなくても容易かつ適正に設定する。【解決手段】特徴抽出部２は振動成分を含む対象信号から特徴を表す複数個の特徴量データを抽出する。カテゴリ判定手段３は、特徴量データが入力される競合型のニューラルネットワークを用いて対象信号を複数のカテゴリに分類する。特徴抽出部２は、ニューラルネットワークに与える特徴量データの組合せである分類対象データを選択可能であり、カテゴリ判定手段３は、選択可能な分類対象データごとに対象信号のカテゴリの分類結果の確度を確度演算部３ｃで求め、確度演算部３ｃで求めた確度が最大になる分類対象データを特徴抽出部２に選択させる。【選択図】        図１
2006072659.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
振動成分を含む対象信号の特徴を表す複数個の特徴量データを抽出した後、特徴量データが入力される競合型のニューラルネットワークを用いて対象信号を複数のカテゴリに分類する信号識別方法であって、対象信号から抽出可能な特徴量データのうちニューラルネットワークに与える特徴量データを分類対象データとして選択手段により選択可能とするとともに、ニューラルネットワークの学習時において、選択可能な分類対象データごとに対象信号のカテゴリの分類結果の確度を確度演算手段により求め、確度演算手段により求めた確度が最大になる分類対象データを選択手段により自動的に選択することを特徴とする信号識別方法。
【請求項２】
前記特徴量データは対象信号の周波数成分であり、前記選択手段は特徴量データの周波数範囲を選択することを特徴とする請求項１記載の信号識別方法。
【請求項３】
前記特徴量データは対象信号の時系列データの投影値と振幅確率密度との一方であって、前記選択手段は時間範囲を選択することを特徴とする請求項１記載の信号識別方法。
【請求項４】
前記特徴量データは対象信号の時系列データの投影値と振幅確率密度との一方であって、前記選択手段は振幅成分の分解能を選択することを特徴とする請求項１記載の信号識別方法。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の信号識別方法により振動成分を含む対象信号を複数のカテゴリに分類する信号識別装置であって、対象信号の分類に用いる特徴を表す複数個の特徴量データを抽出する特徴抽出手段と、特徴量データが入力される競合型のニューラルネットワークを用いて対象信号を複数のカテゴリに分類するカテゴリ判定手段と、対象信号から抽出可能な特徴量データのうちカテゴリ判定手段に入力する特徴量データを分類対象データとして選択可能とする選択手段と、選択手段により選択可能な分類対象データごとにカテゴリ判定手段による対象信号のカテゴリの分類結果の確度を求める確度演算手段とを備え、選択手段はニューラルネットワークの学習時において確度演算手段により求めた確度が最大になる分類対象データを自動的に選択することを特徴とする信号識別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、振動成分を含む対象信号をニューラルネットワークにより複数のカテゴリに分類する信号識別方法および信号識別装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、種々の対象信号を複数種類のカテゴリに分類するにあたり、分類器としてニューラルネットワークを用いる技術が知られている。たとえば、変圧器の異常の有無を検出することを目的として、変圧器の１次側と２次側との電流を対象信号として検出し、ウェーブレット変換により求めた周波数成分を特徴量データとし、特徴量データをニューラルネットワークに与えることにより、対象信号のカテゴリを異常の有無に分類する技術が知られている（たとえば特許文献１参照）。
【０００３】
また、モータを含む装置の良否検査を行うために、装置から発生する音をマイクロホンで検出したり、装置から発生する振動をピックアップで検出したりした信号を対象信号とし良否をカテゴリとしてニューラルネットワークで分類する技術や、音声認識のために、音声をマイクロホンで検出した信号を対象信号とし、音韻をカテゴリとしてニューラルネットワークで分類する技術も知られている。
【特許文献１】特開平１０−３２７５３０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のように、ニューラルネットワークは種々の対象信号を複数種類のカテゴリに分類する分類器として用いることができる。一方、ニューラルネットワークによって対象信号を適正なカテゴリに分類するには、対象信号の種類毎にニューラルネットワークの特徴量データを変更するのが望ましい。たとえば、装置の良否検査に用いる場合に、装置の種類が異なればニューラルネットワークに与える特徴量データの種類や範囲を変更するほうがカテゴリの分類に要する演算量が低減され、かつ分類の精度が高くなると考えられる。
【０００５】
しかしながら、どの装置に対して特徴量データの種類や範囲をどのように設定すればよいかは、専門的な知識がなければ判断するのは難しく、ニューラルネットワークに与える特徴量データを対象信号に応じて適正に設定するのは困難である。
【０００６】
本発明は上記事由に鑑みて為されたものであり、その目的は、対象信号およびカテゴリの分類目的に応じてニューラルネットワークに与える特徴量データを専門的な知識がなくても容易かつ適正に設定できるようにした信号識別方法および信号識別装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１の発明は、振動成分を含む対象信号の特徴を表す複数個の特徴量データを抽出した後、特徴量データが入力される競合型のニューラルネットワークを用いて対象信号を複数のカテゴリに分類する信号識別方法であって、対象信号から抽出可能な特徴量データのうちニューラルネットワークに与える特徴量データを分類対象データとして選択手段により選択可能とするとともに、ニューラルネットワークの学習時において、選択可能な分類対象データごとに対象信号のカテゴリの分類結果の確度を確度演算手段により求め、確度演算手段により求めた確度が最大になる分類対象データを選択手段により自動的に選択することを特徴とする。
【０００８】
この構成では、選択手段で選択可能な分類対象データごとに求めたカテゴリの分類結果のうち確度が最大になる分類対象データを自動的に選択するから、ニューラルネットに与える特徴量データを専門的な知識がなくても容易かつ適正に設定することができる。
【０００９】
請求項２の発明では、請求項１の発明において、前記特徴量データは対象信号の周波数成分であり、前記選択手段は特徴量データの周波数範囲を選択することを特徴とする。
【００１０】
この構成では、対象信号の周波数成分を特徴量データとし、ニューラルネットワークに与える周波数範囲を選択するから、周波数成分に特徴が現れる対象信号の分類が精度よく行われる。
【００１１】
請求項３の発明では、請求項１の発明において、前記特徴量データは対象信号の時系列データの投影値と振幅確率密度との一方であって、前記選択手段は時間範囲を選択することを特徴とする。
【００１２】
この構成では、対象信号の時系列データから得られる時間軸方向の配列を特徴量データとし、ニューラルネットワークに与える時間範囲を選択するから、特定の時間範囲で特徴が出現しやすい対象信号の分類が精度よく行われる。
【００１３】
請求項４の発明では、請求項１の発明において、前記特徴量データは対象信号の時系列データの投影値と振幅確率密度との一方であって、前記選択手段は振幅成分の分解能を選択することを特徴とする。
【００１４】
この構成では、対象信号の時系列データから得られる振幅成分を特徴量データとし、ニューラルネットワークに与える振幅成分の分解能を選択するから、振幅に特徴が出現しやすい対象信号の分類が精度よく行われる。
【００１５】
請求項５の発明は、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の信号識別方法により振動成分を含む対象信号を複数のカテゴリに分類する信号識別装置であって、対象信号の分類に用いる特徴を表す複数個の特徴量データを抽出する特徴抽出手段と、特徴量データが入力される競合型のニューラルネットワークを用いて対象信号を複数のカテゴリに分類するカテゴリ判定手段と、対象信号から抽出可能な特徴量データのうちカテゴリ判定手段に入力する特徴量データを分類対象データとして選択可能とする選択手段と、選択手段により選択可能な分類対象データごとにカテゴリ判定手段による対象信号のカテゴリの分類結果の確度を求める確度演算手段とを備え、選択手段はニューラルネットワークの学習時において確度演算手段により求めた確度が最大になる分類対象データを自動的に選択することを特徴とする。
【００１６】
この方法では、選択手段で選択可能な分類対象データごとに求めたカテゴリの分類結果のうち確度が最大になる分類対象データを自動的に選択するから、ニューラルネットに与える特徴量データを専門的な知識がなくても容易かつ適正に設定することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明では、選択手段で選択可能な分類対象データごとに求めたカテゴリの分類結果のうち確度が最大になる分類対象データを自動的に選択するから、ニューラルネットに与える特徴量データを専門的な知識がなくても容易かつ適正に設定することができるという利点がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下に説明する実施形態では、装置の良否検査ないし異常の有無の判定を想定しており、図１に示すように、装置の振動を検出する振動センサ１ａと、装置の動作音を検出するマイクロホン１ｂとを信号入力部１として備える。ただし、信号入力部１の構成は、目的に応じて選択すればよく、振動成分を含む対象信号を出力できる構成であればどのようなものでもよい。また、本実施形態では、振動センサ１ａとマイクロホン１ｂとの両方を用いているから装置から多くの情報が得られるが、必ずしも両方を用いなくてもよい。
【００１９】
信号入力部１から出力された対象信号は、対象信号のカテゴリを分類するのに必要な特徴量データを抽出する特徴抽出部２に入力される。特徴抽出部２における特徴量データの抽出方法としては、時間軸方向に設定した窓内の振幅を積算する「投影波形」と、高速フーリエ変換により周波数成分であるフーリエ係数を求める「ＦＦＴ」と、高速フーリエ変換により求めた周波数分布パターンについてウェーブレット変換を行う「ＦＦＴ＋ウェーブレット」と、振幅確率密度を求める「確率密度」と、実効値を求める「実効値」とから選択される。いずれの抽出方法を採用した場合でも特徴量データは複数個抽出される。特徴量データを抽出する前には対象信号からフィルタなどを用いてノイズを除去する前処理を行うが、ノイズの除去方法については要旨ではないから説明を省略する。特徴量データの抽出方法は、対象信号のカテゴリに応じて利用者が選択するか、あるいは対象信号のカテゴリの分類結果を評価することによって自動的に選択する。
【００２０】
本実施形態では、特徴抽出部２において「ＦＦＴ」を採用し、対象信号の周波数成分が特徴量データとして抽出される場合について説明する。特徴抽出部２で抽出された特徴データはニューラルネットワークを備えたカテゴリ判定手段３に入力される。ただし、カテゴリ判定手段３には、特徴抽出部２において対象信号から抽出可能な特徴量データのうち適宜の特徴量データが分類対象データとして入力される。本実施形態では特徴量データが周波数成分であるから、分類対象データとなる特徴量データの範囲は、カテゴリ判定手段３に入力する周波数範囲の下限値と上限値とにより指定される。ただし、分類対象データを抽出する周波数範囲は１区間だけではなく複数区間を指定することも可能である。
【００２１】
ところで、分類対象データとなる特徴量データの周波数範囲は特徴抽出部２において指定される。特徴抽出部２では、カテゴリ判定手段３の学習時に分類対象データを抽出する周波数範囲が調節され、カテゴリ判定手段３の学習後には学習時に最適と判断された周波数範囲の特徴量データが分類対象データとして採用される。特徴抽出部２において、分類対象データの周波数範囲を絞り込む処理はＦＦＴの前後いずれで行ってもよく、ＦＦＴの前に周波数範囲を絞り込めばＦＦＴの演算量を低減でき、ＦＦＴの後に所要の周波数成分を抽出することによって周波数範囲を絞り込めば当該周波数成分の採用・不採用を決定するためのスイッチングを行うだけでよいから構成が簡単になる。ただし、本実施形態ではＦＦＴの前処理として周波数範囲を絞り込む例を示す。また、分類対象データとして指定できる周波数範囲の最小単位は、特徴量抽出部２においてＦＦＴの分解能に相当する周波数刻みとする。特徴抽出部２は、特徴量データを抽出するから特徴抽出手段として機能し、また分類対象データを選択するから選択手段としても機能する。カテゴリ判定手段３の学習時に特徴抽出部２において分類対象データの範囲を調節する処理については後述する。
【００２２】
カテゴリ判定手段３は、分類対象データのカテゴリを分類する競合型のニューラルネットワークを備える。本実施形態では、自己組織化特徴マップ（ＳＯＭ）と称する競合型のニューラルネットワークを用いる。ＳＯＭでは教師なしの学習によってクラスタリングができる。カテゴリ判定手段３は、入力された複数個の特徴量データを出力である格子空間にマッピングしクラスタリングマップ（クラスタのマップ）を生成するマップ作成部３ａと、信号入力部１の出力である新規の対象信号から抽出した特徴量データを学習済みのＳＯＭに入力してクラスタリングマップ上での位置を取得することにより、特徴量データが属するクラスタを出力するクラスタ判定手段３ｂとを備える。
【００２３】
ＳＯＭの学習には、あらかじめ収集し学習データ記憶部４に格納してある複数のカテゴリのデータが混在する学習用データセットを用いる。つまり、学習データ記憶部４に格納してある学習用データセットを特徴抽出部２に与えてＦＦＴにより特徴量データを抽出し、特徴量データをカテゴリ判定手段３に与えてＳＯＭの学習を行う。カテゴリ判定手段３の学習後には、生成されたクラスタリングマップをマップ記憶部５に格納する。また、後述するように学習時には分類対象データを変化させて確度が最大になる分類対象データを探索するから、探索の間の分類対象データや確度を保持するために判定記憶部６が設けられる。さらに、クラスタリングマップやカテゴリ判定手段３による判定結果を視覚的に確認するためにディスプレイからなる表示部７が設けられ、またクラスタリングマップやカテゴリ判定手段３による判定結果を他装置で用いるためのインタフェースとして出力部８が設けられる。
【００２４】
カテゴリ判定手段３の学習に際しては、図２に示すように、学習用データセットを特徴抽出部２に入力し（Ｓ１１）、特徴抽出部２において前処理を行った後に（Ｓ１２）、特徴量データを抽出する（Ｓ１３）。前処理は、ノイズを除去する処理のほか、カテゴリ判定手段３の学習過程において特徴量データを抽出する対象信号の周波数範囲を調節する処理を含む。周波数範囲の調節は後述するようにカテゴリ判定手段３を構成するＳＯＭを学習する際に、対象信号のカテゴリの分類結果に基づいて行われる。すべての学習用データセットを特徴抽出部２に入力し、学習用データセットに対する特徴量データを抽出した後に（Ｓ１４）、特徴抽出部２で得られた分類対象データをカテゴリ判定手段３に与え、ＳＯＭの学習を行い（Ｓ１５）、クラスタリングマップを生成してマップ記憶部５に格納する（Ｓ１６）。
【００２５】
カテゴリ判定手段３の学習後には、信号入力部１から任意の対象信号を入力し、クラスタ判定手段３ｂにより対象信号が属するクラスタを判断することができる。すなわち、任意の対象信号が属するクラスタを判断するには、図３に示すように、対象信号を特徴抽出部２に入力し（Ｓ２１）、特徴抽出部２においてノイズを除去し、周波数範囲を絞り込む前処理の後（Ｓ２２）、特徴量データを抽出する（Ｓ２３）。周波数範囲は学習時に適正範囲に設定されているから、特徴抽出部２から出力される特徴量データは、対象信号の特徴を抽出しやすい分類対象データが選択されていることになる。このような分類対象データをカテゴリ判定手段３に入力すると（Ｓ２４）、分類対象データをクラスタリングマップ上のクラスタに対応付けることができ、対応付けられたクラスタの位置によって対象信号のカテゴリに関する分類結果を得ることができる（Ｓ２５）。
【００２６】
ところで、カテゴリ判定手段３は、対象信号のカテゴリの分類結果の確度を求める確度演算手段３ｃを備え、特徴抽出部２ではカテゴリ判定手段３の学習過程において確度演算手段３ｃで求めた確度が最大になるように特徴量データの周波数範囲を調節する。周波数範囲は上述したように下限値と上限値とで指定されるから、特徴抽出部２では周波数範囲の下限値と上限値とをそれぞれ探索して決定する。周波数範囲の下限値と上限値とを探索する際の周波数の刻み幅（単位）はＦＦＴの分解能とする。複数区間の周波数範囲を用いる場合に区間数は利用者が指定する。
【００２７】
周波数範囲の下限値と上限値とを探索する際には、図４に示すように、対象信号として想定している周波数の最大値と０Ｈｚとの間を周波数範囲の区間数で等分割し（図示例では３分割している）、等分割した各周波数領域Ｄ１〜Ｄ３における周波数の下限値と上限値とを周波数範囲の下限値と上限値との初期値に用い、この初期値に対して確度演算部（確度演算手段）３ｃで得られる確度が大きくなるように各区間の下限値と上限値とを探索して調節する。図４の縦軸は信号のレベルを表す。各区間の下限値の探索範囲は、等分割した各周波数領域Ｄ１〜Ｄ３の中心周波数と低周波側に隣接する周波数領域Ｄ１〜Ｄ３の中心周波数との間とし、各区間の上限値の探索範囲は、等分割した各周波数領域Ｄ１〜Ｄ３の中心周波数と高周波側に隣接する周波数領域Ｄ１〜Ｄ３の中心周波数との間とする。図４に示す例では、周波数領域Ｄ２の下限値を探索する範囲をＣＬで示し、上限値を探索する範囲をＣＨで示している。
【００２８】
また、着目する周波数領域Ｄ１〜Ｄ３の低周波側に隣接する周波数領域Ｄ１〜Ｄ３が存在しない場合には下限値を探索する際の下限周波数を０Ｈｚとし、着目する周波数領域Ｄ１〜Ｄ３の高周波側に隣接する周波数領域Ｄ１〜Ｄ３が存在しない場合には上限値を探索する際の上限周波数を対象信号として想定している周波数の最大値とする。たとえば、周波数範囲を１区間とする場合には、周波数範囲の下限値は０Ｈｚと最大周波数との中心周波数から０Ｈｚまでの間で探索し、周波数範囲の上限値は０Ｈｚと最大周波数との中心周波数から最大周波数までの間で探索する。
【００２９】
なお、対象信号のカテゴリの分類結果の確度が大きくなる周波数範囲を利用者が経験的に認識していることもあるから、周波数範囲の下限値と上限値とが存在する範囲を利用者が推定できる場合には、その範囲に絞り込んで下限値および上限値を求めるようにすれば、周波数範囲の探索に要する時間を短縮することができる。
【００３０】
ところで、ＳＯＭの学習時には、学習用データセットに対して上述のように周波数範囲の下限値および上限値の探索を行うたびにクラスタリングマップを生成し、クラスタリングマップの生成後に、ＳＯＭに学習用データセットを再入力して確度演算部３ｃにおいて確度を演算する。つまり、ＳＯＭの学習時において周波数範囲の下限値と上限値との周波数を変化させるたびにクラスタリングマップの生成と確度の演算とを行い、周波数範囲の下限値と上限値とを探索する全範囲において確度を求める。その後、得られた確度を大きい順にソートし、確度が最大になるときの周波数範囲の下限値と上限値とを求める。このように、すべての分類対象データについて確度を求めた後に確度が最大になる分類対象データを選択するから、すべての周波数範囲の探索中に確度および分類対象データを記憶しておくために上述した判定記憶部６を設けている。
【００３１】
図５は周波数範囲を２区間とした場合の動作例であって、学習用データセットについて特徴抽出部２でＦＦＴにより周波数成分を抽出した後（Ｓ３１）、２区間の周波数範囲についてそれぞれ下限値と上限値とを刻み幅で変更し（Ｓ３２〜Ｓ３６）、変更後の周波数範囲で得られた分類対象データによるＳＯＭの学習を行っている（Ｓ３７）。ＳＯＭの学習によりマップ作成部３ａでクラスタリングマップが生成されると（Ｓ３８）、学習後のＳＯＭに学習用データセットを再入力し（Ｓ３９）、確度演算部３ｃにおいて確度を求める（Ｓ４０）。このような処理を、周波数範囲の各区間の下限値と上限値との探索範囲の全範囲について行った後（Ｓ４１〜Ｓ４４）、確度の高いほうから降順にソートし、確度が最大になる分類対象データを抽出するのである（Ｓ４５）。
【００３２】
確度を評価する値としては以下に示す値を用いることができる（以下の値のうち１、４は確度が大きいほど小さい値になる）。以下に示す値のうちのいずれか１種類のみで確度を評価するほか、以下に示す値の複数種類を組合せて確度を評価するようにしてもよい。複数種類の値を組合せる場合には、周波数範囲の下限値と上限値との組合せ毎に各値の大きさの順位を求め（確度の大きいほうを上位順とする）、求めた順位の単純和（単なる加算値）または加重和（各順位にそれぞれ重み係数を乗じた加算値）を求め、単純和または加重和が最小になる組合せを選択する。
１．（学習データに対する誤判定率）／（全学習データ数）
２．クラスタリングマップにおいてクラスタの境界を挟むノード（ニューロン）間の距離の総和（ただし、距離としては、ユークリッド距離、カルバックダイバージェンスなどを用いる）
３．クラスタリングマップにおける各クラスタの占有面積比
４．各クラスタ内での学習データの出力位置の分散
上述のようにして周波数範囲の下限値と上限値との組合せのうち確度が最大になるものを自動的に求めることができるから、確度が最大になる周波数範囲を選択することで、検査対象の特性に合った分類対象データを用いて確実性の高い検査を実行することが可能となる。また、上述した例では周波数範囲の下限値と上限値とを、ＦＦＴの分解能に相当する周波数刻みで総当り法により決定しているが、遺伝的アルゴリズムのように組合せを最適化する手法を採用することも可能である。
【００３３】
上述した技術を用いて良品と不良品とにカテゴリを分類する例を図６、図７を用いて説明する。すなわち、図６（ａ）（ｂ）は良品の周波数分布、図６（ｃ）（ｄ）は不良品の周波数分布を示しており、上述の技術によって周波数に着目して図６（ａ）（ｂ）の場合と図６（ｃ）（ｄ）の場合とを分類する例を説明する。図６、図７の縦軸は信号のレベルを表しており、符号ＧＤ、ＮＧは、それぞれ良品と不良品とに対応する成分であることを意味する。図７（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ確度の異なる周波数範囲の選択例であり、図７（ａ）は確度がもっとも高く、図７（ｃ）は確度がもっとも低い場合を示している。また、周波数範囲は２区間を採用している。図７（ａ）〜（ｃ）では図６（ａ）〜（ｄ）の周波数分布を重ね合わせて示してあり、良品と不良品との周波数成分が混在している。図から明らかなように、図７（ａ）のように確度が最大になる周波数範囲を選択したときには、区間Ｆ１が良品の特徴を表しており、区間Ｆ２が不良品の特徴を表す。これに対して、図７（ｂ）では区間Ｆ２に不良品以外の良品に対応する周波数成分が存在しているからカテゴリの分類が曖昧になり、図７（ｃ）では区間Ｆ１，Ｆ２で良品の周波数成分と不良品の周波数成分とが混在しているからカテゴリの分類が曖昧になる。
【００３４】
上述した構成例では、対象信号の周波数に着目し、対象信号の特徴を表すと考えられる周波数範囲を選択してカテゴリ判定手段３に与える分類対象データを抽出しているが、特徴抽出部２において入力波形の投影値（時間軸方向に設定した窓内の振幅の積算値であり上述した「投影波形」で求められる）と、振幅確率密度（上述した「確率密度」で求められる）とのいずれかに着目して分類対象データを抽出することもできる。これらは対象信号の時系列データから得られる時間軸方向の配列を反映しており、対象信号について周波数ではなく時間軸方向におけるデータの並び方に着目していることになる。したがって、分類対象データの選択は時間範囲の指定により行う。時間範囲は、１区間だけではなく複数区間とすることも可能である。時間軸方向の情報を用いる場合には、周波数範囲における下限値と上限値とに代えて、確度が最大になる時間範囲の起点と終点とを探索することになる。また、時間範囲の起点と終点とを探索する際の刻み幅は対象信号をサンプリングする際のサンプリング周期になる。
【００３５】
時間範囲の起点と終点とを探索する際には、学習用データセットのデータ長に相当する時間を時間範囲の区間数で等分割し、等分割した各時間領域の起点と終点とを時間範囲の起点と終点との初期値に用い、この初期値に対して確度演算部３ｃで得られる確度が最大になるように各区間の起点と終点とを探索して調節する。起点と終点とを探索する範囲は周波数範囲の下限値と上限値とを探索する場合と同様であり、起点は着目する区間の中心点から前区間の中心点までの範囲で探索し、終点は着目する区間の中心点から後区間の中心点までの範囲で探索する。要するに、周波数範囲を時間範囲と読み替えれば、同様の技術を採用することができる。
【００３６】
特徴量データから確度が最大になる分類対象データを選択する際に着目する特性としては、対象信号の周波数と時間軸方向の配列とのほかに、対象信号の振幅を用いることも可能である。振幅は時間と同様に、特徴抽出部２において入力波形の投影値（「投影波形」）と、振幅確率密度（「確率密度」）とのいずれかの特徴量データを抽出して評価することができる。ただし、これらの特徴量データに含まれる時間軸方向の配列に着目するのではなく、振幅に着目し振幅成分の分解能によって分類対象データの範囲を規定する。
【００３７】
分解能を選択する際には、学習用データセットの振幅が±１の範囲となるように正規化し、分解能は１０〜１０００までの範囲で刻み幅を１０として探索する。この刻み幅は対象信号をサンプリングする際の分解能とする。ただし、分解能を選択する範囲と刻み幅とは利用者が任意に設定してもよい。以後の処理は、周波数や時間軸方向の配列に着目する場合と同様である。
【００３８】
すなわち、図８に示すように、分解能の初期化後（Ｓ５１）、特徴抽出部２における分解能を１０に設定して（Ｓ５２）、学習用データセットから特徴量データを抽出する（Ｓ５３）。この特徴量データを用いてカテゴリ判定手段３のＳＯＭを学習させる。（Ｓ５４）。ＳＯＭの学習によりマップ作成部３ａでクラスタリングマップが生成されると（Ｓ５５）、学習後のＳＯＭに学習用データセットを再入力し（Ｓ５６）、確度演算部３ｃにおいて確度を求める（Ｓ５７）。このような処理を、解像度を１０ずつ増加させながら解像度が１０００になるまで繰り返した後（Ｓ５８）、確度の高いほうから降順にソートし、確度が最大になる分類対象データを抽出するのである（Ｓ５９）。
【００３９】
なお、上述した本実施形態の構成のうち、特徴抽出部２、カテゴリ判定手段３、学習データ記憶部４、マップ記憶部５、判定記憶部６、出力部８はコンピュータにより適宜プログラムを実行することで実現することができるが、特徴抽出部２、カテゴリ判定手段３に専用のハードウェアを用いることによって高速な処理が期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の実施形態を示すブロック図である。
【図２】同上のカテゴリ判定手段の学習時の動作説明図である。
【図３】同上の動作説明図である。
【図４】同上の動作例を示す説明図である。
【図５】同上において特徴量データの選択手順の一例を示す動作説明図である。
【図６】同上の動作例を示す説明図である。
【図７】同上の動作例を示す説明図である。
【図８】同上において特徴量データの選択手順を他例を示す動作説明図である。
【符号の説明】
【００４１】
１  信号入力部
１ａ  振動センサ
１ｂ  マイクロホン
２  特徴抽出部
３  カテゴリ判定手段
３ａ  マップ作成部
３ｂ  クラスタ判定部
３ｃ  確度演算部
４  学習データ記憶部
５  マップ記憶部
６  判定記憶部
７  表示部
８  出力部
【図１】
2006072659.tif 000003
【図２】
2006072659.tif 000004
【図３】
2006072659.tif 000005
【図４】
2006072659.tif 000006
【図５】
2006072659.tif 000007
【図６】
2006072659.tif 000008
【図７】
2006072659.tif 000009
【図８】
2006072659.tif 000010