(57)【要約】【課題】  学習の手間を低減させることができるセンサシステム及びセンサ等を提供する。【解決手段】  ＡＤ変換部１２は、電圧検出部１１によって検出された植物の生体信号をＡＤ変換し、特徴ベクトル生成部１３はＡＤ変換された生体信号の特徴量を抽出し、少なくとも一部の特徴量から特徴ベクトルを生成し、状況認識部１５に供給する。知識情報保持部１４には教師データが格納されており、状況認識部１５は教師データに応じて特徴ベクトルに対応するカテゴリ符号を出力する。統合処理部２０は、各々の植物利用センサ１０１〜１０Ｎの判別出力（カテゴリ符号）を統合し、統合したカテゴリ符号を教師信号として知識情報生成部１６に供給する。知識情報生成部１６は、供給された教師信号とこれに対応する特徴ベクトルを知識情報保持部１４に追加する。【選択図】      図１
2006201884.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測対象の状態によって変化する入力信号の特徴量を検出する特徴量検出部と，特徴量と所定の状態のカテゴリを示すカテゴリ符号との関係を示す知識情報を保持する保持手段と，該保持手段に保持されている知識情報に応じて前記特徴量検出部が検出した特徴量に対応するカテゴリ符号を出力する判別部と，前記特徴量に対応すべきカテゴリ符号を示す教師信号に応じて前記知識情報を更新する更新部とを有する複数のセンサと、
前記各センサの出力するカテゴリ符号を統合して、観測対象の状態に対応するカテゴリ符号を決定する統合部とを備え、
該統合部が出力するカテゴリ符号を教師信号として各センサに供給することを特徴とするセンサシステム。
【請求項２】
前記各センサは、
前記カテゴリ符号に対応する時刻情報又は位置情報をカテゴリ符号に対応付けて出力し、
前記統合部は、
対応する時刻情報又は位置情報が所定の範囲内に含まれる前記カテゴリ符号を統合する
ことを特徴とする請求項１記載のセンサシステム。
【請求項３】
前記統合部は、
各センサからのカテゴリ符号中の最も個数の多いカテゴリ符号を選択することにより前記統合を行うことを特徴とする請求項１又は２記載のセンサシステム。
【請求項４】
前記特徴量検出部は、
少なくとも前記入力信号の直交変換結果の一部若しくは入力信号と所定のレベルとの比較結果の一部を用いて前記特徴量を生成する
ことを特徴とする請求項１乃至３記載のセンサシステム。
【請求項５】
前記統合部が決定したカテゴリ符号に対応するコンテキスト情報を出力するコンテキスト生成部を備えることを特徴とする請求項１乃至４記載のセンサシステム。
【請求項６】
観測対象の状態によって変化する入力信号の特徴量を検出する特徴量検出部と、
特徴量と所定の状態のカテゴリを示すカテゴリ符号との関係を示す知識情報を保持する保持手段と、
該保持手段に保持されている知識情報に応じて前記特徴量検出部が検出した特徴量に対応するカテゴリ符号を出力する判別部と、
前記特徴量に対応すべきカテゴリ符号を示す教師信号に応じて前記知識情報を更新する更新部と
を備えることを特徴とするセンサ。
【請求項７】
植物の生体信号を検出する生体信号検出部と、
該生体信号検出部が検出した生体信号の特徴量を検出する特徴量検出部と、
特徴量と所定の状態を示すカテゴリ符号との関係を示す知識情報を保持する保持手段と、
該保持手段に保持されている知識情報に応じて前記特徴量検出部が検出した特徴量に対応するカテゴリ符号を出力する判別部と、
前記特徴量に対応すべきカテゴリ符号を示す教師信号に応じて前記知識情報を更新する更新部と
を備えることを特徴とする植物利用センサ。
【請求項８】
植物の生体信号を検出する生体信号検出部と，該生体信号検出部が検出した生体信号の特徴量を検出する特徴量検出部と，特徴量と所定の状態のカテゴリを示すカテゴリ符号との関係を示す知識情報を保持する保持手段と，該保持手段に保持されている知識情報に応じて前記特徴量検出部が検出した特徴量に対応するカテゴリ符号を出力する判別部と，前記特徴量に対応すべきカテゴリ符号を示す教師信号に応じて前記知識情報を更新する更新部とを有する複数の植物利用センサと、
前記各植物利用センサの出力するカテゴリ符号を統合して、前記植物の周囲の状態に対応するカテゴリ符号を決定する統合部とを備え、
該統合部が出力するカテゴリ符号を教師信号として各植物利用センサに供給することを特徴とする植物利用センサシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサシステム及びセンサ等に関する。
【背景技術】
【０００２】
植物の電圧波形は、明るさ，温度，人の接近等の周囲の環境によって異なることが知られている（例えば非特許文献１参照。）。
【０００３】
また、電圧波形等から検出したパラメータに応じてニューラルネットワーク等によって状態の判別を行うセンサシステムが知られている（例えば特許文献１参照。）。
【非特許文献１】大村、佐々木、深見、平間、宮本他、「植物葉面電位信号が示す法則性の解明とその応用」、平成７年１２月、計測自動制御学会、生体生理工学シンポジウム論文番号２Ｃ３−１
【特許文献１】特許第２６０５８２８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のセンサシステムでは、センサシステム中のあるセンサを交換したり、追加したり、センサの特性が変化した場合等には、再度、センサの学習をさせるか教師データを設定する必要があり、運用面で改善の余地があった。
【０００５】
本発明は、上述のような課題に鑑みてなされたものであり、学習の手間を軽減させることができるセンサシステム及びセンサ等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】
【０００６】
上述の問題を解決するために、本発明に係るセンサシステムは、観測対象の状態によって変化する入力信号の特徴量を検出する特徴量検出部と，特徴量と所定の状態のカテゴリを示すカテゴリ符号との関係を示す知識情報を保持する保持手段と，保持手段に保持されている知識情報に応じて特徴量検出部が検出した特徴量に対応するカテゴリ符号を出力する判別部と，特徴量に対応すべきカテゴリ符号を示す教師信号に応じて知識情報を更新する更新部とを有する複数のセンサと、各センサの出力するカテゴリ符号を統合して、観測対象の状態に対応するカテゴリ符号を決定する統合部とを備え、統合部が出力するカテゴリ符号を教師信号として各センサに供給することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係るセンサは、観測対象の状態によって変化する入力信号の特徴量を検出する特徴量検出部と、特徴量と所定の状態のカテゴリを示すカテゴリ符号との関係を示す知識情報を保持する保持手段と、保持手段に保持されている知識情報に応じて特徴量検出部が検出した特徴量に対応するカテゴリ符号を出力する判別部と、特徴量に対応すべきカテゴリ符号を示す教師信号に応じて前記知識情報を更新する更新部とを備えることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係る植物利用センサは、植物の生体信号を検出する生体信号検出部と、生体信号検出部が検出した生体信号の特徴量を検出する特徴量検出部と、特徴量と所定の状態のカテゴリを示すカテゴリ符号との関係を示す知識情報を保持する保持手段と、保持手段に保持されている知識情報に応じて特徴量検出部が検出した特徴量に対応するカテゴリ符号を出力する判別部と、特徴量に対応すべきカテゴリ符号を示す教師信号に応じて知識情報を更新する更新部とを備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係る植物利用センサシステムは、植物の生体信号を検出する生体信号検出部と，生体信号検出部が検出した生体信号の特徴量を検出する特徴量検出部と，特徴量と所定の状態のカテゴリを示すカテゴリ符号との関係を示す知識情報を保持する保持手段と，保持手段に保持されている知識情報に応じて特徴量検出部が検出した特徴量に対応するカテゴリ符号を出力する判別部と，特徴量に対応すべきカテゴリ符号を示す教師信号に応じて知識情報を更新する更新部とを有する複数の植物利用センサと、各植物利用センサの出力するカテゴリ符号を統合して、植物の周囲の状態に対応するカテゴリ符号を決定する統合部とを備え、統合部が出力するカテゴリ符号を教師信号として各植物利用センサに供給することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明に係るセンサシステムでは、統合部が、各センサの出力するカテゴリ符号を統合して、観測対象の状態に対応するカテゴリ符号を決定し、このカテゴリ符号を教師信号として各センサの更新部に供給し、更新部がこの教師信号に応じて知識情報を更新することにより、各々のセンサを自動的に学習させることができる。このため、センサを交換したり、新たにセンサを追加したり、センサの特性が変化した場合等でも、センサの学習を自動的に行わせることができ、学習の手間を低減させることができる。
【００１１】
本発明に係るセンサ及び植物利用センサでは、更新部が、特徴量に対応すべきカテゴリ符号を示す教師信号に応じて知識情報を更新することにより、例えば他の学習済みのセンサからの正しい教師信号を供給することにより、自動的に学習させることができ、学習の手間を低減させることができる。
【００１２】
また、本発明に係る植物利用センサシステムでは、統合部が、各植物利用センサの出力するカテゴリ符号を統合して、植物の周囲の状態に対応するカテゴリ符号を決定し、このカテゴリ符号を教師信号として各植物利用センサに供給し、更新部が、教師信号に応じて知識情報を更新することにより、各々の植物利用センサを自動的に学習させることができる。このため、植物利用センサを交換したり、新たに植物利用センサを追加したり、植物利用センサの特性が変化した場合等でも、植物利用センサの学習を自動的に行わせることができ、学習の手間を低減させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明は、センサ（例えば照度センサ，湿度センサ等の従来の工業製品としてのセンサ、あるいは植物をその周囲の環境のセンサとして用いたもの等）と、このセンサの出力をカテゴリ符号に変換して出力する認識装置の組（知的センサ）を複数個用いて構成される知的センサシステムを提供するものである。この知的センサシステムでは、知的センサ内のセンサの交換，追加あるいはセンサの特性変化があっても、当該センサに対応する認識装置の出力（カテゴリ符号）が誤りとならないように、認識装置で用いる知識情報を修正している。この修正は、例えば重畳した観測時空間領域を有する複数個の知的センサの出力するカテゴリ符号を統合して得られるカテゴリ符号を教師信号として、各認識装置の知識情報を更新することによって行っている。
【実施例１】
【００１４】
（全体構成）
本発明の一実施例に係るセンサシステムは、例えば図１に示すように、例えば明るさ，温度，人の接近等の植物の周囲の状態を検出する植物利用センサ１０１，１０２，…，１０Ｎと、各植物利用センサ１０１〜１０Ｎの判別出力を統合する統合処理部２０と、統合処理部２０の出力を例えばＸＭＬ（eXtensible Markup Language）形式のコンテキスト情報に変換するＸＭＬ化処理部３０とを備えている。
【００１５】
各植物利用センサ１０１〜１０Ｎは、例えば植物の電圧を検出する電圧検出部１１と、電圧検出部１１が検出した電圧をデジタル信号（検出信号）に変換するＡＤ変換部１２と、検出信号の特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成部１３と、判別ノード，しきい値等の情報を含む判別ツリー等の知識情報を保持する知識情報保持部１４と、知識情報保持部１４に保持されている知識情報に応じて周囲の状況を判別する状況認識部１５と、統合処理部２０からの教師信号に応じて知識情報の修正（すなわち学習処理）等を行う知識情報生成部１６と、時刻情報を生成するタイムカウント部１７と、植物の位置情報を保持する位置情報保持部１８とを備えている。この植物利用センサ１０１〜１０Ｎは、植物の生体信号を電圧検出部１１及びＡＤ変換部１２を用いて検出し、生体信号を分析して、例えば明るさ，温度，人の接近等の植物の周囲の状況を判別することにより、植物をセンサとして用いている。この実施例中では、植物と、この植物の生体信号を分析する情報処理部分（例えば電圧検出部１１〜位置情報保持部１８）との対を植物利用センサと呼んでいる。
【００１６】
電圧検出部１１，ＡＤ変換部１２，タイムカウント部１７及び位置情報保持部１８は、例えば植物の近くに設置されている。電圧検出部１１は、植物に取り付ける導電性粘着ゲル付きの電極と、この電極とＡＤ変換部１２を接続する２本の同軸ケーブルとを備えている。各同軸ケーブルの芯線は各々植物と当該植物が植えられている植木鉢等の容器に接続されており、各同軸ケーブルの外部導体は接地されている。また、各々の芯線の電圧はＡＤ変換部１２に差動入力されている。
【００１７】
（動作概要）
ＡＤ変換部１２は、例えば一定の時間（Δｔ）毎に電圧検出部１１からの電圧をアナログ・デジタル（ＡＤ）変換し、ＡＤ変換した検出信号と、タイムカウント部１７からの時刻情報ｔ（１）及び位置情報保持部１８からの位置情報ｐ（ｘ）｛ｘ＝１［植物利用センサ１０１の場合］，２［植物利用センサ１０２の場合］，…，Ｎ［植物利用センサ１０Ｎの場合］、以下同じ。｝と共に特徴ベクトル生成部１３に提供する。これにより、時刻ｔ（ｘ）に位置ｐ（ｘ）において計測された生体電位の波形データが特徴ベクトル生成部１３に供給される。
【００１８】
特徴ベクトル生成部１３は、ＡＤ変換部１２から供給された波形データの特徴ベクトルを生成し、状況認識部１５に供給する。この特徴ベクトル生成部１３は、例えば図２に示すように、ＡＤ変換部１２から供給された波形データをフーリエ変換するＦＦＴ処理部５１と、波形データと所定のレベルとの比較結果を求め，この結果をランレングス符号化するランレングス処理部５２と、ＦＦＴ処理部５１及びランレングス処理部５２の出力から特徴量を生成する特徴量生成部５３と、各々の特徴量の評価を行う特徴量評価部５４と、特徴量評価部５４の評価結果に応じて複数の特徴量を選択して特徴ベクトルを生成する特徴量選択部５５とを備えている。
【００１９】
特徴量評価部５４による評価が行われた状態では、特徴ベクトル選択部５５は、少なくともＦＦＴ処理部５１，ランレングス処理部５２の出力（特徴量）の一部を用いて特徴ベクトルを生成し、状況認識部１５に供給する。また、特徴ベクトル選択部５５は、特徴ベクトルと共に、時刻情報ｔ（ｘ）及び位置情報ｐ（ｘ）を知識情報生成部１６に供給する。
【００２０】
また、知識情報保持部１４には、例えば図３に示すように、教師データとして、特徴ベクトル（例えばＸ０，Ｘ１）に対応するカテゴリ符号Ｃ（ｘ）を時刻ｔ（ｘ），位置ｐ（ｘ）と共に格納されている。状況認識部１５は、この教師データに基づいて、例えば判別ツリーを生成し、特徴ベクトル生成部１３からの特徴ベクトルに対応するカテゴリ符号Ｃ（ｘ），ｔ（ｘ），ｐ（ｘ）を生成する。
【００２１】
このセンサシステムでは、例えば図４に示すように、室内に複数の植物利用センサ１０１〜１０Ｎを配置された状態で明るさ，温度，人の接近等の状態の検出に使用することができる。なお、同図中の符号１０１は出入口、符号１０２及び１０３は窓を示している。各植物利用センサ１０１〜１０Ｎの判定出力は、植物が設置された位置（ｐ１，ｐ２，…，ｐＮ）に応じて異なる。また、各植物利用センサ１０１〜１０Ｎの判定出力は時間ｔにも依存している。
【００２２】
このため、統合処理部２０は、例えば図５に示すように、各植物利用センサ１０１〜１０Ｎからのカテゴリ符号（判定出力）の、時間的・空間的に共通領域にあると見なせるもの（例えば参照時刻ｔ０から±Δｔ／２以内であって、参照位置ｐ０から±Δｐ／２以内にあるもの）を選択し、選択したカテゴリ中の最も個数の多いカテゴリ符号をセンサシステム全体の判定出力としてＸＭＬ化処理部３０に供給する。この統合処理部２０は、時間的・空間的に共通領域と見なせる範囲の時間，空間（位置）のテーブルあるいは判断部を備えている。
【００２３】
また、統合処理部２０は、当該判定出力を当該判定出力の生成に用いたカテゴリ符号の供給元の植物利用センサ１０１〜１０Ｎの知識情報生成部１６に教師信号として供給する。知識情報生成部１６は、供給された教師信号（カテゴリ符号：Ｃ（ｘ））と、当該教師信号に対応する時刻の特徴ベクトル（Ｘ０，Ｘ１），時刻ｔ（ｘ），位置ｐ（ｘ）を知識情報保持部１４に登録する。
【００２４】
ＸＭＬ化処理部３０は、例えば図６に示すように、例えばコンテキスト間で共通の構造情報等を有するテンプレート６１と、当該テンプレート６１を用いて統合処理部２０の判定出力からコンテキスト情報を生成する編集処理部６２とを備えている。編集処理部６２は、テンプレート６１中で定義された変数（＄ｐ，＄ｔ，＄Ｔｅｍｐ，＄Ｂｒｉｇｈｔ）に、統合処理部２０からの判定出力に応じた文字、例えば＄ｐには参照位置ｐ０を示す文字，＄ｔには参照時刻を示す文字，＄Ｔｅｍｐには例えば「寒い」，「暖かい」等の温度を示す文字，＄Ｂｒｉｇｈｔには例えば「明るい」，「暗い」等の明るさを示す文字を挿入する。
【００２５】
（特徴ベクトルの生成）
各々の植物利用センサ１０１〜１０Ｎの電圧検出部１１が検出する植物の電圧波形は、例えば図７に示すような波形となる。特徴ベクトル生成部１３は、デジタル信号に変換された電圧波形の特徴量の一部から特徴ベクトルを求める。個々の植物の電圧波形は、植物の種類等に応じて異なるため、特徴ベクトルを構成する特徴量は実験的に最適なものを選択する。
【００２６】
具体的には、例えば（Ａ）ＦＦＴ処理部５１，ランレングス処理部５２の出力（特徴量）を全て算出し、（Ｂ）特徴量の評価値を生成し、（Ｃ）評価値の高い順に特徴量を所定個数選択することによって行う。また、（Ｂ）特徴量の評価値は、例えば（１）全ての特徴量を用いて特徴ベクトルを形成し、この特徴ベクトルに基づいて教師データを生成し、（２）生成された教師データに応じて判別ツリーを生成し、（３）生成された判別ツリーにおいて、しきい値を設定された特徴軸に採用された回数を特徴軸（特徴量）別にカウントし、このカウント値を特徴量の評価値とすることによって行う。
【００２７】
（ランレングスによる特徴量）
ランレングス処理部５２による特徴量の抽出は、例えば以下のような手順で行う。
ランレングス処理部５２は、まず、例えば図８に示すように、ＡＤ変換された電圧波形データを、しきい値のステップ（ＴＨ）のｋ倍（ｋ＝±１，±２，±３，…）と各々比較する。この結果は、例えば図９に示すように、電圧波形データの振幅が比較対象より大きい場合には１となり、比較対象より小さい場合には０となる。
【００２８】
展開対象として入力される波形データをｓ（ｉ）とすると、しきい値ＴＨ＊ｋによりｓ（ｉ）を２値化して得た２値データは、以下の数式１，数式２で示される。ここで、ｐｂｉｎａｒｙ（ｋ，ｉ）はプラス側、ｍｂｉｎａｒｙ（ｋ，ｉ）はマイナス側の２値データ波形である。
【００２９】
【数１】
2006201884.tif 000003
【００３０】
【数２】
2006201884.tif 000004
【００３１】
また、波形データｓ（ｉ）の展開は、以下の数式３で表現できる。
【００３２】
【数３】
2006201884.tif 000005
【００３３】
この式３で示されるように、ｐｂｉｎａｒｙ，ｍｂｉｎａｒｙには元の波形データｓ（ｉ）を復元できる能力がある。
【００３４】
このように求められたｐｂｉｎａｒｙ，ｍｂｉｎａｒｙは冗長であるため、ランレングス処理部５２は、この比較結果をランレングス符号化によって圧縮する。圧縮結果は、例えば図１０に示すように、ｐｂｉｎａｒｙ（ｋ，ｉ）のランレングス符号化データを配列ｐｈ［ｋ］［ｊ］に入れ、ｍｂｉｎａｒｙ（ｋ，ｉ）のランレングス符号化データを配列ｍｈ［ｋ］［ｊ］に入れる。なお、この図１０に示すランレングス符号化データは、上述の図９に示すｐｂｉｎａｒｙ，ｍｂｉｎａｒｙに対応するものである。
【００３５】
ここで、ｐｈ［ｋ］［ｊ］の値は、対応するｐｂｉｎａｒｙ（ｋ，ｉ）内の第ｊ番目の連続区間の長さを示しており、この値が正であるときは当該区間の値が１であり、負であるときは当該区間の値が０であることを示している。同様に、ｍｈ［ｋ］［ｊ］の値は、対応するｍｂｉｎａｒｙ（ｋ，ｉ）内の第ｊ番目の連続区間の長さを示しており、この値が正であるときは当該区間の値が１であり、負であるときは当該区間の値が０であることを示している。また、ｐｈ［ｋ］［ｊ］，ｍｈ［ｋ］［ｊ］の値が０であるときは、データ区間の終わりであることを示している。
【００３６】
上述のように、ｐｂｉｎａｒｙ，ｍｂｉｎａｒｙには元の波形データｓを復元できる能力があるため、ｐｂｉｎａｒｙ，ｍｂｉｎａｒｙをランレングス符号化して得られた特徴量ｐｈ，ｍｈも、元の波形データを表現するものとなる。
【００３７】
特徴ベクトル生成部１３は、上述のように、少なくともＦＦＴ処理部５１のフーリエ変換結果と各ランレングスの一部を特徴量として、特徴ベクトルを形成し、状況認識部１５に供給する。
【００３８】
（判別ツリーの生成）
知識情報保持部１４には、例えば図１１に示すような教師データが格納されている。状況認識部１５は、このような教師データから判別ツリーを生成する。
【００３９】
状況認識部１５は、各カテゴリー符号毎、特徴軸毎に、例えば図１２に示すように、特徴量の分布を最大値、平均値（中心）、最小値の組（以下、スティックと呼ぶ）で表現して、判別ツリーの生成のための特徴軸評価と、しきい値の決定を行なう。このように、特徴量分布をスティックで表現することで、特徴軸の評価としきい値選択のための計算量を大幅に削減することできる。
【００４０】
また、例えば図１３に示すように、状況認識部１５は、このように定義したスティックを用いて、以下のように、特徴軸毎に分離位置を少しずつ変化させながら、以下の評価パラメータＶ１，Ｖ２，Ｖ３，Ｖ４を求め、評価値Ｖを算出する。
Ｖ１：分離位置からのスティックの距離を示す。スティックはできるだけ分離位置から遠いほうが、スティックの分離がうまくできる。従って、各スティックの中心点，最大値点，最小値点の分離位置からの距離の総和をＶ１とする。
Ｖ２：分離位置でのカテゴリー分離で得られる情報量が大きいほど小さくなる値である。分離位置を中心にスティックの平均値点、最大値点、最小値点が正側／負側にできるだけ対称に分布している方が良いので、（（平均値点−分離位置）＋（最小値点−分離位置）＋（最大値点−分離位置））を全スティックについて合計した値の絶対値をＶ２とする。
Ｖ３：カテゴリーの広がり幅である。各カテゴリーの幅が小さいほうが良いので、各カテゴリーの幅の合計値をＶ３とする。
Ｖ４：カテゴリーが、分離位置で分断される度合いをＶ４とし、総合評価値から減算する。
【００４１】
具体的には、例えば第ｉ番の特徴ベクトルにおける特徴軸ｊの特徴量の値を、Ｖｅｃ（ｉ，ｊ）とする。このＶｅｃ（ｉ，ｊ）に付与されたカテゴリー符号を、Ｃ（ｉ）とする。ただし、Ｎをサンプル数とすると、ｉ＝０〜Ｎ−１となる。ここで、カテゴリー符号の種類がｍ個あったとすると、Ｃ（ｉ）の値はｍ種類のカテゴリー符号のどれかとなる。特徴軸ｊに注目すると、第ｉ番のサンプルの値は、Ｖｅｃ（ｉ，ｊ）となり、ｉ＝０〜Ｎ−１となる。
【００４２】
また、付与されたカテゴリー符号の種類別に、特徴量Ｖｅｃ（ｉ，ｊ）をグループ化し、各グループ毎に、最小値，平均値，最大値を求め、それらを組にして、スティックとする。スティックｓにおける最小値，平均値，最大値をそれぞれＭｉｎ（ｓ），Ａｖｅ（ｓ），Ｍａｘ（ｓ）とする。そして、分離位置をｔｈとすると、特徴軸ｊを分離位置ｔｈで区分することの評価値Ｖ（大きいほど良い）は、次式で算出される。
Ｖ＝Ｖ１−Ｖ２−Ｖ３−Ｖ４
【００４３】
また、各評価パラメータＶ１，Ｖ２，Ｖ３，Ｖ４は、各々以下の数式４〜数式７で示される。
【００４４】
【数４】
2006201884.tif 000006
【００４５】
【数５】
2006201884.tif 000007
【００４６】
【数６】
2006201884.tif 000008
【００４７】
【数７】
2006201884.tif 000009
【００４８】
ただし、d(s)は、以下の数式８で定義される。
【００４９】
【数８】
2006201884.tif 000010
【００５０】
上述のような状態において、分離位置ｔｈを変化させながら、評価値Ｖが最大となる特徴軸の番号ｊｂｅｓｔと分離位置ｔｈｂｅｓｔの組（ｊｂｅｓｔ，ｔｈｂｅｓｔ）を求めると、この組が判別ツリーでの中間ノードとなる。すなわち、特徴軸ｊｂｅｓｔにおいて、特徴量がｔｈｂｅｓｔ（ＴＨ＊）以上となる値を持つサンプル群（プラス側ケースデータ）と、特徴量がｔｈｂｅｓｔ未満となるサンプル群（マイナス側ケースデータ）の２つに分割する。
【００５１】
ここで、ある特徴軸に注目すると、例えば図１４に示すように、サンプル群（ケースデータ）と、しきい値ｔｈの関数である評価関数［評価値Ｖ（ｔｈ）］が最大値Ｖ＊となるＴＨ＊を求め、ＴＨ＊のプラス側とマイナス側の２つのグループ（プラス側ケースデータとマイナス側ケースデータ）にケースデータを区分する。そして、１つのグループに属するケースデータが同じカテゴリー符号をもつようになるまで、この区分を繰り返す。
【００５２】
以上の処理を、区分されたサンプル群が単一のカテゴリーのものからなるまで、各サンプル群毎に、最良の特徴軸と分離位置の組を求め、サンプル群を分離位置で区分することを繰り返すと、判別ツリーが得られる。
【００５３】
上述の図１１に対応するサンプル群（教師データ）は、例えば図１５に示すように示される。このようなサンプル群に対して、上述のような処理を実行することにより、例えば図１６に示すような判別ツリーを形成することができる。このような判別ツリーは、カテゴリー符号（例えばＣ０，Ｃ１，Ｃ２等）を記述したノード（＃２，＃３，＃６，＃９等）で終端されている。
【００５４】
状況認識部１５は、このように形成された判別ツリーにより、特徴ベクトル生成部１３からの特徴ベクトルに対応するカテゴリ符号を選択する。さらに、状況認識部１５は、選択したカテゴリ符号をタイムカウント部１７からの時刻情報ｔ（１）及び位置情報保持部１８からの位置情報ｐ（１）と共に統合処理部２０に供給する。
【００５５】
（新たに追加されたセンサの学習）
ところで、このセンサシステムでは、センサを交換したり、新たにセンサを追加した場合でも、新たなセンサの学習を自動的に行わせることができるようになっている。
【００５６】
このセンサシステムでは、各植物利用センサ１０１〜１０Ｎは、例えば図１７に示すように、例えばΔｔ毎に、特徴ベクトル生成部１３による特徴量の抽出（Ｓ１）、知識情報保持部１４に保持されている教師データによって生成した判別ツリーによる判定出力を求め、統合処理部２０に供給する（Ｓ２）。統合処理部２０は、各植物利用センサ１０１〜１０Ｎの判定出力中の最も個数の多い値を求め（Ｓ３）、統合した判別出力として出力しすると共に、教師信号として判定出力を用いた各植物利用センサ１０１〜１０Ｎに供給する（Ｓ４）。
【００５７】
教師信号が供給されると、各植物利用センサ１０１〜１０Ｎの知識情報生成部１６は、供給された教師信号（カテゴリ符号）と、当該教師信号に対応する時刻の特徴ベクトル（Ｘ０，Ｘ１），時刻ｔ（１），位置ｐ（１）を知識情報保持部１４に登録する。
【００５８】
センサシステムに、教育されていない新たな植物利用センサ１０Ｍが追加されると、初期状態では、例えば図１８及び図１９に示すように、植物利用センサ１０Ｍの知識情報保持部１４には、教師データが何も登録されていない状態である。状況認識部１５は、登録されている教師データが所定の個数Ｌ以下である状態では、状況認識部１５は特徴ベクトル生成部１３からの特徴ベクトルによらず、判定出力として文字“Ｃ？”を出力する。統合処理部２０は、このような判定出力は無視する。
【００５９】
この後、統合処理部２０から最初の教師信号が供給されると、知識情報生成部１６は、教師信号中の（カテゴリ符号）を先の図１７中のＳ１の実行時の特徴ベクトル，時刻情報ｔ（１）及び位置情報ｐ（１）と対応付けて知識情報保持部１４に登録する。
【００６０】
これにより、最初の教師信号が供給された状態の教師データは、図２０及び図２１に示すように、１つの教師データが登録された状態となる。この後、次の教師信号が供給されると、知識情報生成部１６によって教師信号が知識情報保持部１４に登録されると、教師データは、図２２及び図２３に示すように、２つの教師データが登録された状態となる。
【００６１】
さらに、次の教師信号が供給されると、知識情報生成部１６によって教師信号が知識情報保持部１４に登録されると、教師データは、図２４及び図２５に示すように、３つの教師データが登録された状態となる。例えば所定の数Ｌが３であるとすると、状況認識部１５は、この状態で判別ツリーの学習を開始し、この状態で求められる判別ツリーは、図２６に示すようになる。
【００６２】
また、知識情報保持部１４には、所定の数Ｋまでの教師データを記憶し得るように構成しておき、教師データの数がＫ以上になった場合に、先に登録されたデータ（古いデータ）を廃棄するように構成してもよい。
【００６３】
以上のような動作を繰り返し、植物利用センサ１０Ｍの学習（教師信号による教師データの追加）が充分進んだ状態では、教師データは、例えば上述の図１１及び図１５に示す状態と同様なる。この状態で求められる判別ツリーは、上述の図１６に示す状態と同様になり、特徴ベクトルに応じた適切な判定出力を出力できる状態になる。
【００６４】
（効果）
以上説明したように、このセンサシステムでは、このセンサシステムでは、センサを交換したり、新たにセンサを追加した場合でも、新たなセンサの学習を自動的に行わせることができる。このため、新たなセンサを手動で学習させたり、教師データを設定したりする必要がなく、学習の手間を低減させることができる。
【００６５】
また、このセンサシステムでは、複数の植物利用センサ１０の判定出力の内の最も個数の多い値を統合した判定出力としているため、過半数の植物利用センサ１０の判定出力が誤りとならない限り正確な判定出力を出力することができる。このため、信頼性の向上に寄与することができる。
【００６６】
（変形例）
なお、上述の説明では、特徴ベクトルに応じて１つのカテゴリ符号を生成する場合について説明したが、例えば図２７に示すように、各状況認識部１５が複数のカテゴリ符号を出力するように構成することもできる。
【００６７】
また、上述の説明では、状況認識部１５における状態の判別に判別ツリーを用いた例について示したが、１個以上の特徴量をカテゴリ符号に変換する方法としては、例えばパターン認識において多用される識別関数による方法，ニューラルネットワークによる方法，ファジイ論理演算処理による方法等を用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】本発明の実施例１に係るセンサシステムの構成例を示すブロック図である。
【図２】前記センサシステムを構成する植物利用センサの特徴ベクトル生成部の要部の構成例を示すブロック図である。
【図３】前記植物利用センサの知識情報保持部に格納されている教師データの例を示す図である。
【図４】前記植物利用センサの配置の例を説明するための図である。
【図５】前記センサシステムを構成する統合処理部における統合処理の例を説明するための図である。
【図６】前記センサシステムを構成するＸＭＬ化処理部の構成の例を示す図である。
【図７】前記植物利用センサの電圧検出部が検出する電圧波形の例を示す図である。
【図８】前記植物利用センサの特徴ベクトル生成部による処理の例を示す図である。
【図９】前記特徴ベクトル生成部による処理の例を示す図である。
【図１０】前記特徴ベクトル生成部によって生成する特徴量の例を示す図である。
【図１１】前記植物利用センサの知識情報保持部に格納されている教師データの例を示す図である。
【図１２】前記状況認識部における特徴ベクトルの分析の例を説明するための図である。
【図１３】前記特徴ベクトルの分析の例を説明するための図である。
【図１４】前記特徴ベクトルの分析の例を説明するための図である。
【図１５】前記教師データの例を示す図である。
【図１６】前記教師データに基づいて生成される判別ツリーの例を示す図である。
【図１７】前記センサシステム全体の動作の例を示すフローチャートである。
【図１８】前記センサシステムに新たに追加された植物利用センサの学習状態の例を示す図である。
【図１９】前記植物利用センサの学習状態の例を示す図である。
【図２０】前記植物利用センサの学習状態の例を示す図である。
【図２１】前記植物利用センサの学習状態の例を示す図である。
【図２２】前記植物利用センサの学習状態の例を示す図である。
【図２３】前記植物利用センサの学習状態の例を示す図である。
【図２４】前記植物利用センサの学習状態の例を示す図である。
【図２５】前記植物利用センサの学習状態の例を示す図である。
【図２６】前記植物利用センサの学習経過において生成される判別ツリーの例を示す図である。
【図２７】前記センサシステムの他の構成例を示す図である。
【符号の説明】
【００６９】
１０１〜１０Ｎ  植物利用センサ、１１  電圧検出部、１２  ＡＤ変換部、１３  特徴ベクトル生成部、１４  知識情報保持部、１５  状況認識部、１６  知識情報生成部、１７  タイムカウント部、１８  位置情報保持部、２０  統合処理部、３０  ＸＭＬ化処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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