(57)【要約】【課題】  時系列データに対して不確実性およびデータの特徴量を可能性分布で表現し既知データとの重ね合わせにより未知データの意味を理解すること、および既知データはデータベースに格納しノウハウとして蓄積できることを目的とする。【解決手段】  計測データと信号データの差分をファジイ数に変換し、ファジイ数と重み付け関数をファジイ数の台集合にわたり畳み込み積分を行い頻度分布を生成する頻度分布生成プログラムと、頻度分布の重心位置を可能性分布の中心位置と算出する重心位置計算処理手段と、算出される可能性分布の中心位置を固定し左右に０より大きな値をもつポイントを対象として自乗誤差が最小となる直線を引いてＸ軸と交わった点の間を可能性分布の範囲として計算する分布範囲計算処理手段とからなる可能性分布生成プログラムとを有することを特徴とする。【選択図】  図３
2006092353.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価結果の表示手段を有する時系列データ粗視化分析装置において、
計測データと信号データとの差分をファジイ数に変換し、ファジイ数と重み付け関数とをファジイ数の台集合にわたり畳み込み積分を行い頻度分布を生成する頻度分布生成プログラムと、
前記頻度分布の重心位置を可能性分布の中心位置として算出する重心位置計算処理手段と、前記重心位置計算処理手段により算出される可能性分布の中心位置を固定した上で左右に０より大きな値をもつポイントだけを対象として自乗誤差が最小となる直線を引いてＸ軸と交わった点の間を可能性分布の範囲として計算する分布範囲計算処理手段とからなる可能性分布生成プログラムと、
を有することを特徴とする時系列データ粗視化分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載する時系列データ粗視化分析装置において、
前記重心位置計算処理手段により算出される可能性分布の中心位置と、前記分布範囲計算処理手段により算出される可能性分布の範囲とを既知データ分布としてデータベースに圧縮して格納および検索を行なう分布データ・アクセスプログラムを有することを特徴とする時系列データ粗視化分析装置。
【請求項３】
請求項２に記載する時系列データ粗視化分析装置において、
未知データが入力された時、前記既知データ分布に対して、未知データの可能性分布を計算し、分布を重ね合わせて可能性を計算する可能性評価プログラムを有することを特徴とする時系列データ粗視化分析装置。
【請求項４】
請求項３に記載する時系列データ粗視化分析装置において、
前記可能性評価工程にて前記可能性分布の範囲が異なるとき、前記可能性分布の範囲の差から可能性評価値に重み付けを行う類似形状判定プログラムを有することを特徴とする時系列データ粗視化分析装置。
【請求項５】
計測データと信号データとの差分をファジイ数に変換し、ファジイ数と重み付け関数とをファジイ数の台集合にわたり畳み込み積分を行い頻度分布を生成する頻度分布生成工程と、
前記頻度分布の重心位置を可能性分布の中心位置として算出する重心位置計算処理手段と、前記重心位置計算処理手段により算出される可能性分布の中心位置を固定した上で左右に０より大きな値をもつポイントだけを対象として自乗誤差が最小となる直線を引いてＸ軸と交わった点の間を可能性分布の範囲として計算する分布範囲計算処理手段とからなる可能性分布生成工程と、
を有することを特徴とする時系列データ評価用プログラム。
【請求項６】
計測データと信号データとの差分をファジイ数に変換し、ファジイ数と重み付け関数とをファジイ数の台集合にわたり畳み込み積分を行い頻度分布を生成する頻度分布生成工程と、
前記頻度分布の重心位置を可能性分布の中心位置として算出する重心位置計算処理手段と、前記重心位置計算処理手段により算出される可能性分布の中心位置を固定した上で左右に０より大きな値をもつポイントだけを対象として自乗誤差が最小となる直線を引いてＸ軸と交わった点の間を可能性分布の範囲として計算する分布範囲計算処理手段とからなる可能性分布生成工程と、
を有することを特徴とする時系列データ評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、不等間隔に存在するデータを含めた時系列データの測定技術に係り、時系列データからデータを特定するための特徴を抽出し可能性分布に変換後、データベースに既知データとして登録することにより、未知データの可能性分布と重ね合わせることで識別を行う時系列データ粗視化分析装置、時系列データ評価用プログラム、および時系列データ評価方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
通常、時系列データには複数種類の誤差、ノイズが混入する。例えば、データ収集時における計測器の精度に基づく誤差、温度・湿度など環境による誤差または入力データ自体に含まれるノイズなどがある。一般的に、時系列データにはかかる誤差、ノイズなどの複合的な不確定要素が含まれるため不確定要素を分離・除去し、信号成分だけを取り出すためにローパスフィルタ、バンドパスフィルタなどの各種フィルタ、および移動平均法などを用いてノイズ、誤差を最小とする方式が用いられる。
しかし、このようなあいまい性を含むデータに対して厳密解を求めるのはコスト面からも得策ではない。
【０００３】
そこで、あいまい性を許容した分析手法の一つとして、ファジィ集合による分析方法などがある。ファジィ集合によれば、データの特徴をメンバシップ関数で表現することが可能であり、計測誤差なども分布の形で不確実性を反映することができる。
ただし、ファジィ数によるデータ解析においても、最終的なデータ評価ではデファジィ化により数値的に評価を行うことになる。そこで、ＤｏｂｏｉｓとＰｒａｄｅによるファジィ数の演算方式によれば、Ｌ−Ｒファジィ数として表現される可能性分布の大小関係は、分布どうしの合成によって生成されるｍｉｎ集合のｍａｘ値を可能性の度合いとして得ることが出来る。
ここで、時系列データの解析においては長期間または長時間のトレンド状況、短期間または短時間の解析、特徴的な部分の解析など、解析の手法、解析結果の見方および収集するデータが素人では良く分からない点が多いため、素人であっても容易にデータの特徴を抽出し、評価を行うことが出来る指標が必要である。
【０００４】
また、解析結果はデータベースとして蓄積し再利用してこそ意味があり、単にデータを蓄積するだけでは役に立たない。しかしながら通常の場合、時系列データは膨大な量であるためすべてのデータをデータベースに格納することは困難であり、データ圧縮またはファイルの形で保存し、データベースにはファイルとの関連付けを行う情報を格納するなどの方法が取られている。
本来、時系列データを分析するには、過去のデータおよび実績を正確に把握することが必要であり、特に予測分析などのように人の判断に頼る部分が大きい場合、過去の分析結果または分析の経験などが重要である。
しかし、時系列データの分析に関する経験などの要素は、データベースに反映されないため、分析の経験およびノウハウは蓄積されないのが現状である。
【０００５】
なお、本出願人は先の出願として、「ＳＰＲセンサを用いた簡易抗原判定装置、及びその装置用プログラム」（特開２００４−１１７１０９）について出願をしている。この先の出願（特開２００４−１１７１０９）は、可能性分布から抗原の種類の判定結果を表現する手段について特徴を有する発明である。しかし、本出願にかかる発明は、判定結果のもとになる可能性分布を算出するプログラムに特徴を有するものである。従って、先の出願（特開２００４−１１７１０９）と本出願にかかる発明とは、発明の課題や解決手段が異なるものである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記した時系列データの分析・評価の問題として、数値データからの特徴量の抽出、可能性分布の生成、可能性分布の評価およびノウハウの蓄積の観点から課題を列挙する。
【０００７】
（１）まず、数値データからの特徴量の抽出の観点からの課題を以下に述べる。
時系列データでは、一般的に通常の状態からの変化量、変化の速さ、変化の幅などが重要な項目である。例えば、化学反応の場合には反応物質の違いまたは濃度の違いなどにより、反応速度、反応の大きさ等により特性を分析することができる。また、周波数による音源の特定などにおいては、周波数成分のパワースペクトルの分布の状態などから分析を行うことが出来る。さらに、経済関連の指標も、変化の幅などが重要な分析項目である。
したがって、時系列データから反応、現象について共通の分析手法が適用できるように、これらの分析における重要項目を特徴量として導出する必要がある。
そこで、この特徴量を一括して表現するためにメンバシップ関数が三角形のＬ−Ｒファジィ数（可能性分布）が考えられる。ただし、このとき時系列データに関する条件として何らかの不確実性が含まれる場合、不確実性をメンバシップ関数に反映する必要がある。
【０００８】
（２）次に、可能性分布の生成の観点からの課題として、可能性分布を生成するためのアルゴリズムとして以下の条件が必要である。
ａ．時系列データの存在領域はある程度特定できる。
ｂ．可能性分布のピーク位置まで傾きが反応などの速さを表現できる。
ｃ．突発的な変化などのノイズは、可能性分布に大きな影響を与えない。
ｄ．入力データの不確実性の増大により分布範囲が広がる。逆に不確実性が少なくなれば分布範囲も狭くなる。
ｅ．誰が分析しても同じ結果になる。つまり、分析者の主観は入らない。
ｆ．同じ時系列データで同じ分析対象区間であれば、可能性分布は同じになる。
上記条件に基づいて、可能性分布の幅および分布のピーク位置を算出し、Ｌ−Ｒファジィ数を導出する必要がある。
【０００９】
（３）次に、可能性分布の評価の観点からの課題を以下に述べる。
時系列データの評価は、特徴量が表現された可能性分布の形状により行う。評価においては未知データを既知データとしてデータベースに格納した可能性分布との重ね合わせを行い、ＤｏｂｏｉｓとＰｒａｄｅのファジィ数の演算方式によって分布どうしの一致度が導出される。ただし、一致度が高ければ可能性分布の形状がまったく異なっている場合であっても、評価は上位となるためさらに形状の類似度の評価も必要である。
【００１０】
（４）次に、ノウハウの蓄積の観点からの課題を以下に述べる。
既知データとして可能性分布をデータベースに格納する際、データを特徴付けるデータ名称を付与することにより、時系列データに対して意味付けることが可能となり、データに対する分析の経験がデータベースに蓄積できるメカニズムとすることが必要である。
【００１１】
すなわち、発明が解決しようとする課題とは以下のとおりである。
時系列データに関する条件として何らかの不確実性が含まれていても、時系列データから重要項目を特徴量として導出することができなければならない。そして、この特徴量を可能性分布により表現する際には、前記の諸条件を満たす必要がある。
また、素人であっても容易にデータの特徴を抽出し、評価を行うことが出来る指標が必要である。
さらに、既知データとして可能性分布をデータベースに格納する際、データに対する分析の経験がデータベースに蓄積できるメカニズムとすることが必要である。
【００１２】
本発明は以上のような課題を解消するためになされたものであり、時系列データに対して不確実性およびデータの特徴量を可能性分布で表現し、既知データとの重ね合わせにより未知データの意味を理解することが可能であり、また既知データはデータベースに格納しノウハウとして蓄積することを可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するために本発明の時系列データ粗視化分析装置は、以下の特徴を有する。
（１）評価結果の表示手段を有する時系列データ粗視化分析装置において、計測データと信号データとの差分をファジイ数に変換し、ファジイ数と重み付け関数とをファジイ数の台集合にわたり畳み込み積分を行い頻度分布を生成する頻度分布生成プログラムと、頻度分布の重心位置を可能性分布の中心位置として算出する重心位置計算処理手段と、重心位置計算処理手段により算出される可能性分布の中心位置を固定した上で左右に０より大きな値をもつポイントだけを対象として自乗誤差が最小となる直線を引いてＸ軸と交わった点の間を可能性分布の範囲として計算する分布範囲計算処理手段とからなる可能性分布生成プログラムとを有することを特徴とする。
【００１４】
（２）また、重心位置計算処理手段により算出される可能性分布の中心位置と、分布範囲計算処理手段により算出される可能性分布の範囲とを既知データ分布としてデータベースに圧縮して格納および検索を行なう分布データ・アクセスプログラムを有することを特徴とする。
【００１５】
（３）また、未知データが入力された時、既知データ分布に対して、未知データの可能性分布を計算し、分布を重ね合わせて可能性を計算する可能性評価プログラムを有することを特徴とする。
【００１６】
（４）また、可能性評価工程にて前記可能性分布の範囲が異なるとき、可能性分布の範囲の差から可能性評価値に重み付けを行う類似形状判定プログラムを有することを特徴とする。
【００１７】
さらに、本発明の時系列データ評価用プログラムは、以下の特徴を有する。
（５）計測データと信号データとの差分をファジイ数に変換し、ファジイ数と重み付け関数とをファジイ数の台集合にわたり畳み込み積分を行い頻度分布を生成する頻度分布生成工程と、頻度分布の重心位置を可能性分布の中心位置として算出する重心位置計算処理手段と、重心位置計算処理手段により算出される可能性分布の中心位置を固定した上で左右に０より大きな値をもつポイントだけを対象として自乗誤差が最小となる直線を引いてＸ軸と交わった点の間を可能性分布の範囲として計算する分布範囲計算処理手段とからなる可能性分布生成工程とを有することを特徴とする。
【００１８】
さらに、本発明の時系列データ評価方法は、以下の特徴を有する。
（６）計測データと信号データとの差分をファジイ数に変換し、ファジイ数と重み付け関数とをファジイ数の台集合にわたり畳み込み積分を行い頻度分布を生成する頻度分布生成工程と、頻度分布の重心位置を可能性分布の中心位置として算出する重心位置計算処理手段と、重心位置計算処理手段により算出される可能性分布の中心位置を固定した上で左右に０より大きな値をもつポイントだけを対象として自乗誤差が最小となる直線を引いてＸ軸と交わった点の間を可能性分布の範囲として計算する分布範囲計算処理手段とからなる可能性分布生成工程とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
このような特徴を有する本発明は、以下のような作用・効果を有する。
（１）頻度分布生成プログラムにより、計測データと信号データとの差分をファジイ数に変換し、ファジイ数と重み付け関数とをファジイ数の台集合にわたり畳み込み積分を行い頻度分布を生成する。
ここで、重み付け関数とは、いわゆる分布関数のことである。例えば、確率変数Ｘが与えられ、任意の実数ｘに対しＸ≦ｘの成り立つ確率Ｐ｛Ｘ≦ｘ｝をｘの関数Ｆ（ｘ）と考えたとき、この関数Ｆ（ｘ）をＸの分布関数という。
また、台集合とは、ファジイ集合においてメンバーシップ関数の値が正であるような要素の集合をいう。
さらに、畳み込み積分とは、一般に数１の式で与えられる。ここで、Ｓ（ｚ）は分布関数、Ｇ（ｚ−ｙ）およびＨ（ｙ）は周辺分布関数である。
【数１】
2006092353.tif 000003
【００２０】
そして、可能性分布生成プログラムにより、頻度分布の重心位置を可能性分布の中心位置として算出し、算出される可能性分布の中心位置を固定した上で左右に０より大きな値をもつポイントだけを対象として自乗誤差が最小となる直線を引いてＸ軸と交わった点の間を可能性分布の範囲として計算する。
ここで、自乗誤差Ｅは一般的に数２の式で与えられる。
【数２】
2006092353.tif 000004
【００２１】
以上のような頻度分布生成プログラムと可能性分布生成プログラムとを有することにより、本発明の時系列データ粗視化分析装置は、時系列データに対して不確実性およびデータの特徴量を可能性分布で表現することができる。
【００２２】
（２）また、分布データ・アクセスプログラムは、重心位置計算処理手段により算出される可能性分布の中心位置と、分布範囲計算処理手段により算出される可能性分布の範囲とを既知データ分布としてデータベースに圧縮して格納および検索を行なう。
以上のような分布データ・アクセスプログラムを有することにより、本発明の時系列データ粗視化分析装置は、既知データはデータベースに格納しノウハウとして蓄積することができる。
【００２３】
（３）また、可能性評価プログラムは、未知データが入力された時、既知データ分布に対して、未知データの可能性分布を計算し、分布を重ね合わせて可能性を計算する。
以上のような可能性評価プログラムを有することにより、本発明の時系列データ粗視化分析装置は、既知データとの重ね合わせにより未知データの意味を理解することができ、素人であっても容易にデータの特徴を抽出し、評価を行うことが出来る
【００２４】
（４）また、類似形状判定プログラムでは、可能性評価工程にて可能性分布の範囲が異なるとき、可能性分布の範囲の差から可能性評価値に重み付けを行う。
以上のような類似形状判定プログラムを有することにより、本発明の時系列データ粗視化分析装置は、既知データとの重ね合わせにより未知データの意味を理解することができ、素人であっても容易にデータの特徴を抽出し、評価を行うことが出来る。
【００２５】
（５）また、頻度分布生成工程では、計測データと信号データとの差分をファジイ数に変換し、ファジイ数と重み付け関数とをファジイ数の台集合にわたり畳み込み積分を行い頻度分布を生成する。そして、可能性分布生成工程では、頻度分布の重心位置を可能性分布の中心位置として算出し、算出される可能性分布の中心位置を固定した上で左右に０より大きな値をもつポイントだけを対象として自乗誤差が最小となる直線を引いてＸ軸と交わった点の間を可能性分布の範囲として計算する。
以上のような頻度分布生成工程と可能性分布生成工程とを有することにより、本発明の時系列データ評価用プログラムおよび時系列データ評価方法は、時系列データに対して不確実性およびデータの特徴量を可能性分布で表現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明の実施例について説明する。
【実施例１】
【００２７】
実施例１は、上記した可能性分布によって時系列データ評価を行うデータ粗視化分析装置に掛るものであり、本発明によるアルゴリズムをバイオセンサに適用した例である。
バイオセンサによる物質どうしの反応を表す波形は、素人では区別することが難しいため、その特徴を一目で表す指標が必要である。そこで本実施例では、バイオセンサの波形から反応物質と濃度を特定するための特徴を抽出して、本発明により識別する。
バイオセンサ波形は、図１に示す様に反応開始時に変化が大きく、反応終了までに徐々に変化が小さくなり平衡状態に漸近している。
この波形の中で重要なのは反応開始時と反応終了時の値とその幅（反応特異性）であると考えられ、また濃度によって反応時間が変化する(反応速度論的解析)ため、特徴量を算出するアルゴリズムはこの２つの要素が反映されるようなものでなければならない。
そこで、この特徴を一括して比較するためにメンバシップ関数が三角形のＬ−Ｒファジィ数（可能性分布）を考える。Ｌ−Ｒファジィ数とは、ファジィ数の演算の効率化を図るためＤｕｂｏｉｓとＰｒａｄｅが導入した概念であり、数３のように定義される。
【００２８】
【数３】
2006092353.tif 000005
ここで、ｍは平均（ｍｅａｎ）で、α、βは左右の広がり（ｓｐｒｅａｄ）を表すパラメータである。数３が成り立つときＬ−Ｒファジィ数（Ｌ−Ｒ  ｆｕｚｚｙ  ｍｅｍｂｅｒ）と呼ぶ。
【００２９】
そこで、反応結果の存在する範囲を反応開始時と反応終了時の値付近とし、図１の反応データをファジィ数に変換後に集計し、集計結果から反応が起きるデータの範囲および集計結果のピーク値から該当反応のメンバシップ関数を可能性分布として表現する。その際、ノイズが無視されることや、測定器の精度に伴う不確実性が反映されることが望ましい。
以下に可能性分布を作成するアルゴリズムに対する必要条件を列挙する。
ａ．反応前と反応終了時の値が台集合の範囲となっていること。
ｂ．可能性分布のピーク位置が反応速度を表現していること。
ｃ．ノイズ成分は分布に大きな影響を与えないこと。
ｄ．入力の不確実性が大きい時、分布の台集合の範囲が広がる。
ｅ．全てのバイオセンサについて適用可能であること。
ｆ．同一波形の場合、分布は一意に定まる。
ｇ．物質や濃度など同じ条件で実験した波形の場合、同じ分布波形となる。
ｈ．客観的な評価を得ることが出来る。
【００３０】
本実施例を説明するために使用する入力データを図２に示す。
図２の波形は、実験によるオリジナルの波形の化学反応が起こっている部分を引き延ばすことで、反応時間が１，２，３，・・，２０倍と１００，２００，・・，１０００倍の波形を作成したもので、反応速度および反応特異性を本アルゴリズムで検証するための擬似的反応波形である。
【００３１】
本発明によるアルゴリズムをデータ粗視化分析装置に適用した装置の構成図を図３に示す。また、図４は本発明によるアルゴリズムをデータ粗視化分析装置に適用した装置の作用のフローチャートを示している。
本装置は２チャネル方式のバイオセンサを想定し、物質どうしが反応するチャネルをセンシングチャネル（Ｓｃｈ）、反応しないチャネルをレファレンスチャネル（Ｒｃｈ）として、バイオセンサからのデータを入力データとして、差分計算部１１においてＳｃｈデータとＲｃｈデータの差分を計算することにより、計測時間におけるバイオセンサの反応結果が角度（ｄｅｇ）で求められる。
全体構成としては、図３および図４に示すように以下の４工程からなる。
第１工程は入力データを分布化し、時間領域において重み付き関数と畳み込み積分を行い頻度分布を生成する頻度分布生成工程である（Ｓ１〜Ｓ６）。
第２工程は第１工程により生成された頻度分布を入力として分布全体の広がりから分布の重心と分布両端の位置を算出し当該反応結果を可能性分布として生成する可能性分布生成工程である（Ｓ７、Ｓ８）。
第３工程は、第２工程において生成された可能性分布の中心位置、両端位置および反応名称をデータベースに登録する分布データ格納工程であり、既知の反応として評価基準データとする場合に本工程においてデータベースに格納する。実験が未知のデータであり、過去のデータと比較し反応結果を特定する場合、次の第４工程へ移行する（Ｓ９）。
第４工程では、未知の実験データを入力として、第３工程において既知データとして登録済データと形状比較することにより、可能性の度合いの高い順に評価結果を出力を行う可能性評価工程である（Ｓ１０〜Ｓ１４）。
【００３２】
第１工程の頻度分布生成工程ではバイオセンサから得られるＳｃｈおよびＲｃｈデータを差分計算部１１において、反応開始より１秒間隔で差を計算しメモリに格納する（Ｓ１）。
当該反応結果には計測時の温度などの環境、センサに注入したサンプルの濃度誤差等により不正確性が存在するため、差分計算部１１で得られる結果を分布化部１２において、図５に示す高さ１．０の三角形の分布となるまでＬ−Ｒファジィ数への変換を行なう（Ｓ２、Ｓ３Ｎｏ）。
Ｌ−Ｒファジィ数は、図５に示すように表現を行い、Ｉｘ（ｉ）はｉ番目の差分化されたデータの中心位置であり、不確実性を分布の幅ｄとして表現する。また、ＭＩＮ、ＭＡＸは入力データが存在する範囲であり実験的に得られる値である。
そしてＬ−Ｒファジィ数への変換が終了すると（Ｓ３Ｙｅｓ）、図５のファジイ数に変換された入力データを、反応速度の違いが頻度分布に反映されるように畳み込み積分を行うために、細分化部１３においてファジィ数全体を細分化し数４のように表現する（Ｓ４）。
【００３３】
【数４】
2006092353.tif 000006
ここで図６に示すようにμｘ（ｉ，ｊ）は差分化された時系列データのｉ番目のデータをｄｘ間隔で細分化したｊ番目のデータであり、ファジイ数の中心位置はｊ＝Ｍのポジションである。
【００３４】
次に、重み付き計算部１４では細分化されたファジィ数に対して、反応の初期部分を擬似的に強調するために数５により重み付けを行う。
【数５】
2006092353.tif 000007
ここでαは、数５の感度を決定するパラメータであり、βは指数関数が有効となる入力データの番号である。数５によれば、重み付けは各細分化されたファジィ数単位で一定とする。
【００３５】
畳み込み積分計算部１５では、細分化されたファジィ数と重み付き計算部１４により算出される重み係数を数６により反応時間にわたって畳み込み積分を行う（Ｓ５）。
【００３６】
【数６】
2006092353.tif 000008
ただし、Ｓｉｚｅはメモリ上でのデータ格納エリアのサイズである。
数６により頻度分布Π［０，Ｓｉｚｅ−１］を生成し、頻度分布格納部１６で図７のようにメモリ上に格納後、該当分布の最大値で正規化を行う（Ｓ６）。
【００３７】
以上の頻度分布生成工程によりメモリ上に、正規化された頻度分布が格納され、当該工程で得られる正規化頻度分布を入力データとして、第２工程である可能性分布生成工程において可能性分布を生成する。
ここでファジィ数による頻度分布から、ある特定の物質どうしの反応形状を決定する分布を可能性分布と定義する。
例えば、「大腸菌と抗大腸菌の反応によるセンサ出力波形は、この分布形状に当てはまる」とする。
可能性分布生成工程では、重心位置計算部２１において頻度分布から分布の重心位置を計算し、分布両端計算部２２において分布の広がりを計算することにより、可能性分布生成部２３において可能性分布を生成する。数７は頻度分布から分布の重心位置Ｚ０を求める算式である（Ｓ７）。
【００３８】
数７は頻度分布から分布の重心位置Ｚ０を求める算式である（Ｓ７）。
【数７】
2006092353.tif 000009
数７においてｋは頻度分布データ格納エリアのアドレス番号であり、数６より入力データの差分が「−２，２」ｄｅｇの範囲としてメモリサイズが４０００１の場合、物理的なデータ分解能は０．０００１ｄｅｇとなる。
【００３９】
以上の計算で分布の重心が求められ、可能性分布のピーク位置とする。次に可能性分布の左右の広がりを計算する。
図３の分布両端計算部２２では、最小自乗法により分布の両端の算出を行う（Ｓ８）。本方式は中央値（分布の中心）を固定した上で、左右に０より大きな値を持つポイントだけを対象として自乗誤差が最小となる直線を引いてｘ軸と交わった点の間を台集合とする方法である。具体的に最小自乗誤差による分布両端の決定は、以下のように行う。
【００４０】
ｘｙ平面上の一点を固定した場合を想定し、原点を通る一次関数を前提として、数８〜数１０のように傾きａを求める。
【００４１】
【数８】
2006092353.tif 000010
【数９】
2006092353.tif 000011
ここでａを決定するために自乗誤差の総和をａで偏微分し、０とおくことで数１０のようにａが導かれる。
【数１０】
2006092353.tif 000012
【００４２】
（ｘ０，ｙ０）を通る直線の数１１の傾きに拡張すると数１２となる。
【数１１】
2006092353.tif 000013
【数１２】
2006092353.tif 000014
【００４３】
ここで、求める可能性分布の両端位置を図８に示すＬ，Ｒとする。
数１１と数１２より、数１３のように分布ピーク値（Ｃの位置）の左側領域［０，Ｌｅｆｔ］における傾きａＬを求める。
【数１３】
2006092353.tif 000015
【００４４】
したがって、分布左端Ｌは数１４により求めることができる。
【数１４】
2006092353.tif 000016
【００４５】
同様に、数１５のように分布ピーク値の右側領域「Ｌｅｆｔ＋１，Ｓｉｚｅ−１」における傾きａＲを求める。
【数１５】
2006092353.tif 000017
【００４６】
したがって、分布右端Ｒは数１６により求めることができる。
【数１６】
2006092353.tif 000018
【００４７】
上記頻度分布生成工程、可能性分布生成工程を用いて、図２のバイオセンサからの出力波形を入力し、可能性分布を生成する。
【００４８】
ここで、図３の差分データの分布化条件を数１７のように設定する。
【数１７】
2006092353.tif 000019
【００４９】
図２の入力波形の反応時間が１倍から２０倍のものを使用し、α＝１００．０として分布の広がりｄを０．０１と０．００１とした場合の結果を図９と図１０にそれぞれ示す。図９と図１０から分かるように、分布の広がりｄが小さくなれば分布の存在する範囲も狭くなるのが理解できる。
【００５０】
また、図１１には、α＝１００００．０として、反応時間が１倍から２０倍、１００倍から１０００倍となった場合の分布を示す。図１１では、反応時間が１倍から２０倍の分布が左に密集し１００倍から１０００倍の分布が見やすくなっている。図９と図１１を比較するとαを変えることで時間的なスケールを変えられることが分かる。
図中の分布の上部に示した点は、それぞれの分布の重心となる位置であり、反応速度が変化するにしたがって連続的に変化しているのがわかる。
これまでの計算で、可能性分布の重心位置が求められ、次に必要な値は可能性分布の左右の広がりである。
【００５１】
左右の広がりを求める一番わかりやすい方法としては、ある閾値より大きな値を持つ条件で左右の端を計算して台集合とする方法である。この方法による結果を図１２に示す。分布形状を比較すると両端の位置がほぼ固定されてしまうため分布識別が困難と考える。
そこで本発明では、中央値を固定した上で、左右に０より大きな値を持つポイントだけを対象として自乗誤差が最小になるような直線を引いてｘ軸と交わった点を両端の位置とした。この方法による結果は、図１３に示すように反応速度の違いにより分布両端の位置が異なり、分布形状識別は図１２と比較して良好である。
【００５２】
第３工程の分布データ格納工程では、第２工程の可能性分布生成工程により得られる可能性分布の中心位置、分布左右の広がりのｘ軸座標を格納するＤＢ登録部３１と登録されている可能性分布データを検索するＤＢ検索部３２とからなる。
可能性分布データベースのデータの並びは、「番号」、「反応名」、「分布の中心」、「分布の左端」、「分布の右端」の順とする。図１４では、データベースＢｉｋｕｎｉｎ．ＤＢに格納された可能性分布データの例を示す。
ＤＢ登録部３１では、格納先のＤＢが存在しない場合には新規にＤＢ名を作成後、作成したＤＢに反応名を付与して登録する（Ｓ９）。反応名は、検索時に分かり易い名称を付与する。図１４の例では、ＤＢ名称をＢｉｋｕｎｉｎ．ＤＢとした時、ｂｉｋｕｎｉｎ＿ｓａｍｐｌｅ１からｂｉｋｕｎｉｎ＿ｓａｍｐｌｅ８などとしている。また、「分布の中心」、「分布の左端」、「分布の右端」などの数値データの単位は本実施例では「ｄｅｇ」である。ＤＢ登録部３１では複数のＤＢを生成することが可能であるため利用者が実験する対象に従って、新規にＤＢを作成し該当する実験結果を格納することができる。既存ＤＢにデータの解析結果である可能性分布データを追加登録する場合、該当ＤＢを前もって選択し、データを格納することにより、該当ＤＢにデータが追加される。
ＤＢ検索部３２では、ＤＢ登録部３１で登録されているデータから、検査対象となる可能性分布とを重ね合わせて、可能性の評価を行う部分である（Ｓ１０）。ＤＢ検索を行う場合、ＤＢ登録部３１で示したように複数のＤＢが存在するため、検索に先だって検索するＤＢを選択する。検索に際しては検索条件として、条件設定を行うことにより検索結果を絞り込むことが出来る。
絞込みの方法としては、「ｖｅｒｙ  ｔｒｕｅ以上」、「ｔｒｕｅ以上」、「ｍｏｒｅ  ｏｒ  ｌｅｓｓ  ｔｒｕｅ以上」「ｓｌｉｇｈｔｌｙ  ｔｒｕｅ以上」、「全て表示」としていずれかを選択すると検索結果一覧表示には対象外のデータは表示されない。
また、ＤＢに登録されている反応名の一部を入力することにより、特定のデータのみを選択して検索を行うことができる。例えば図１４において”ｓａｍｐ”などとしてデータの反応名を指定することにより、検索対象を“ｂｉｋｕｎｉｎ＿ｓａｍｐｌｅ１”から”ｂｉｋｕｎｉｎ＿ｓａｍｐｌｅ８”までとすることが可能であり、検査対象を絞り込むことが出来る。
【００５３】
第４工程の可能性評価工程では、第３工程の分布データ格納工程においてデータがＤＢに格納されたとして、ＤＢを活用して解析を行う工程である。
第４工程では未知データの照合、重ね合わせ評価、類似形状の判定などを行う。未知データ照合部４１では、ファイル入力したデータを可能性分布に変換し、既知ＤＢとの照合を行う部分である。ＤＢ登録を行った可能性分布データをＤＢとして選択し、重ね合わせ評価部４２により可能性度合いを算出する（Ｓ１１）。
評価については、本願出願人が出願した特開２００４−１１７１０９「ＳＰＲセンサを用いた簡易抗原判定装置、及びその装置用プログラム」に従って、図１５のように可能性分布を「ｖｅｒｙ  ｔｒｕｅ」、「ｔｒｕｅ」、「ｍｏｒｅ  ｏｒ  ｌｅｓｓ  ｔｒｕｅ」、「ｓｌｉｇｈｔｌｙ  ｔｒｕｅ」の離散的な言語表現として、各言語表現の度合いは図１５に示すように｛１．０，０．７５，０．５，０．２５｝とし、分布の左右の言語表現は同じであるものとする（Ｓ１２）。本離散的言語表現は、既知ＤＢに登録されている可能性分布と重ね合わせた時の言語表現であり、図１６のように未知可能性分布と既知可能性分布がｖｅｒｙ  ｔｒｕｅとｔｒｕｅの間で重なった場合、「ｖｅｒｙ  ｔｒｕｅ」の可能性は０．９と評価し、「未知の分布は、既知分布Ａにほぼ間違いない」と判断することができる。
なお、これらの評価結果はモニターなどの画面で確認することができる。
【００５４】
上記、可能性分布の離散的言語表現および可能性の度合い計算については、本願出願人が出願した特開２００４−１１７１０９「ＳＰＲセンサを用いた簡易抗原判定装置、及びその装置用プログラム」に記載されている。
しかしながら、上記評価方法では重ね合わせの結果、可能性の度合いが高い場合でも図１７のように分布形状がまったく異なる事態が起こりうる。
【００５５】
ＤｏｂｏｉｓとＰｒａｄｅによればファジィ数を用いて、閉区間における大小関係に関する基準をファジィ数に拡張しているが、可能性の値の大小関係の評価であり、分布全体の形状が異なる場合、ＤｏｂｏｉｓとＰｒａｄｅによる可能性分布の指標では評価は出来ない。従って、可能性分布で分布間の類似度を評価する場合など新しい指標が必要となる。
すなわち本発明は時系列データを入力して数値データの意味理解を行うために、入力したデータを未知の可能性分布として生成し、データベース上の全ての既知可能性分布に対して、重ね合わせを行い可能性を計算することにより時系列データの評価を行う。
図１８に示すような可能性が同じであっても分布の形状がまったく異なる場合、新しい指標として類似性の考えを導入する。
ここで類似性とは、可能性の値ではなく可能性分布の形状が似ている度合いで次の計算式によるように、Ｓｉｍｕｌａｌｉｔｙ  Ｒｅｌａｔｉｏｎが小さい程類似性が高い。
図１８に示すような３つの可能性分布を考え、Ａ，ＢがＤＢに格納されている可能性分布でＭが未知の可能性分布であるとして各分布の「中心」、「左端」および「右端」を数１８のように定義する。
【数１８】
2006092353.tif 000020
【００５６】
数１９のようにＭとＡとの類似度ＳＡを求める。
【数１９】
2006092353.tif 000021
【００５７】
数２０のようにＭとＢの類似度ＳＢを求める。
【数２０】
2006092353.tif 000022
【００５８】
ここで、可能性の度合が同じ場合、数２１によりＳｉｍｕｌａｌｉｔｙ  Ｒｅｌａｔｉｏｎが小さい方を選択する。
【数２１】
2006092353.tif 000023
以上の類似形状判定は類似形状判定部４３でなされ、形状の類似した分布が選択される。
【００５９】
以上のような実施例１により、以下の効果が得られる。
本発明の時系列データ粗視化分析装置は、計測データと信号データとの差分をファジイ数に変換し、ファジイ数と重み付け関数とをファジイ数の台集合にわたり畳み込み積分を行い頻度分布を生成する頻度分布生成プログラムと、頻度分布の重心位置を可能性分布の中心位置として算出する重心位置計算処理手段と、重心位置計算処理手段により算出される可能性分布の中心位置を固定した上で左右に０より大きな値をもつポイントだけを対象として自乗誤差が最小となる直線を引いてＸ軸と交わった点の間を可能性分布の範囲として計算する分布範囲計算処理手段とからなる可能性分布生成プログラムと、を有するので、時系列データに対して不確実性およびデータの特徴量を可能性分布で表現することができる。
【００６０】
本発明の時系列データ粗視化分析装置は、重心位置計算処理手段により算出される可能性分布の中心位置と、分布範囲計算処理手段により算出される可能性分布の範囲とを既知データ分布としてデータベースに圧縮して格納および検索を行なう分布データ・アクセスプログラムを有するので、既知データはデータベースに格納しノウハウとして蓄積することができる。
【００６１】
本発明の時系列データ粗視化分析装置は、未知データが入力された時、既知データ分布に対して、未知データの可能性分布を計算し、分布を重ね合わせて可能性を計算する可能性評価プログラムを有するので、既知データとの重ね合わせにより未知データの意味を理解することができる。
【００６２】
本発明の時系列データ粗視化分析装置は、可能性評価工程にて可能性分布の範囲が異なるとき、可能性分布の範囲の差から可能性評価値に重み付けを行う類似形状判定プログラムを有するので、既知データとの重ね合わせにより未知データの意味を理解することができる。
【００６３】
本発明の時系列データ評価用プログラムは、計測データと信号データとの差分をファジイ数に変換し、ファジイ数と重み付け関数とをファジイ数の台集合にわたり畳み込み積分を行い頻度分布を生成する頻度分布生成工程と、頻度分布の重心位置を可能性分布の中心位置として算出する重心位置計算処理手段と、重心位置計算処理手段により算出される可能性分布の中心位置を固定した上で左右に０より大きな値をもつポイントだけを対象として自乗誤差が最小となる直線を引いてＸ軸と交わった点の間を可能性分布の範囲として計算する分布範囲計算処理手段とからなる可能性分布生成工程とを有するので、時系列データに対して不確実性およびデータの特徴量を可能性分布で表現することができる。
【００６４】
本発明の時系列データ評価方法は、計測データと信号データとの差分をファジイ数に変換し、ファジイ数と重み付け関数とをファジイ数の台集合にわたり畳み込み積分を行い頻度分布を生成する頻度分布生成工程と、頻度分布の重心位置を可能性分布の中心位置として算出する重心位置計算処理手段と、重心位置計算処理手段により算出される可能性分布の中心位置を固定した上で左右に０より大きな値をもつポイントだけを対象として自乗誤差が最小となる直線を引いてＸ軸と交わった点の間を可能性分布の範囲として計算する分布範囲計算処理手段とからなる可能性分布生成工程とを有するので、時系列データに対して不確実性およびデータの特徴量を可能性分布で表現することができる。
【実施例２】
【００６５】
今後想定される高齢化社会において高齢者の行動モニタなど各種提案・試作されている。本事例では各家庭内において発生する各種の非音声から生活音を特定するために、本発明による可能性分布生成方式を用いて特徴を抽出し識別を行う。
生活音の例として図１９にスリッパの音と流しの音のパワースペクトル密度（以降ＰＳＤと称する）を示す。図に示す様に１００〜２００Ｈｚ近辺で、ＰＳＤのピークが現れ、流しの音では、更に４００Ｈｚ近辺で別のピークが現れ、徐々にＰＳＤが小さくなりゼロに漸近している。このＰＳＤで重要なのは低周波数領域とＰＳＤの高い範囲であると考える。またマイクロホンの性能によってはＰＳＤが変化する可能性がある。  
従って特徴を抽出するには、分析精度を考慮し、これらの要素が反映されるようなものでなければならないと考える。
【００６６】
そこで、分析を行うＰＳＤの精度を表現するための手法として、メンバシップ関数が三角形のＬ−Ｒファジイ数を考える。ここでＬ−Ｒファジイ数とは、該当するデータが存在する可能性がある領域でそれ以外には存在しないという制約条件の付いたメンバシップ関数として定義する。本実施例では得られた時系列データを直接ファジィ化するのではなく、ＦＦＴにより算出したＰＳＤに対して数４に示すような高さ１．０の三角形のＬ−Ｒファジィ数を適用する。数４により、計測上の誤差に伴う不正確性が反映される。
数４においてＲ、Ｌは図２０に示すように分布の幅を示し、ファジィ数全体をｄｘで細分化することによりＰＳＤの重み付けを行い畳み込み積分を行う。
ここでμｘ（ｉ，ｊ）はｉ番目の周波数成分Ｘ（ｉ）をｄｘ間隔で刻んだｊ番目の周波数成分である。
【００６７】
入力が図２０に示すファジィ数として、周波数領域において畳み込み積分することで図２１に示す頻度分布が得られる。
図２１では数５によりｉ番目の入力Ｘ（ｉ）に対する重み付けを行ったものである。ここでαは、数５の感度を決定するパラメータでありα＝１００．０とし、βは指数関数が有効となる周波数であり、２００Ｈｚとする。
ファジィ数による頻度分布から生活音の形状を決定する分布を可能性分布と定義する。  例えば、「スリッパ音の形状は、この分布形状に当てはまる」とする。この分布形状（可能性分布）を決定するために、まず重心位置を数７により算出する。
ここで、Πは頻度分布のメモリ領域におけるデータ配列であり、数２２により算出したものである。数２２は数６を変形したものである。
【００６８】
【数２２】
2006092353.tif 000024
数２２においてｓｔａｒｔ（ｉ）、ｅｎｄ（ｉ）は、頻度分布のデータ格納エリアに格納する際の開始番地と終了番地であり、データ入力ごとに計算を行う。また、ＰＳＤ（ｉ）はｉ番目の周波数成分におけるＰＳＤである。本実施例では数７により算出される頻度分布の重心位置を、台集合上における可能性分布のピーク値（１．０）の位置とする。ここで台集合とは生活音の周波数が存在する周波数領域であり「０，１０００」Ｈｚとする。
これまでの計算で頻度分布が求められ、可能性分布の中心位置が得られたとして、可能性分布の左右の広がりを最小自乗法による求める。
【００６９】
前記計算手法により作成した可能性分布を図２２に示す。重心位置は図３の重み付き計算部１４の重みを１に設定した「重み付け無」の方が識別し易く、分布範囲は指数関数による「重み付け有」の方が識別し易いという結果である。従って、重心位置は「重み付け無」で行い、分布範囲は「重み付け有」で行うことも一方法である。
以上の実施例のように、本発明によるアルゴリズムにより音響データの識別においても有効であると考える。
【００７０】
以上のような実施例２により、以下の効果が得られる。
本発明の時系列データ粗視化分析装置は、計測データと信号データとの差分をファジイ数に変換し、ファジイ数と重み付け関数とをファジイ数の台集合にわたり畳み込み積分を行い頻度分布を生成する頻度分布生成プログラムと、頻度分布の重心位置を可能性分布の中心位置として算出する重心位置計算処理手段と、重心位置計算処理手段により算出される可能性分布の中心位置を固定した上で左右に０より大きな値をもつポイントだけを対象として自乗誤差が最小となる直線を引いてＸ軸と交わった点の間を可能性分布の範囲として計算する分布範囲計算処理手段とからなる可能性分布生成プログラムと、を有するので、時系列データに対して不確実性およびデータの特徴量を可能性分布で表現することができる。
【００７１】
本発明の時系列データ粗視化分析装置は、重心位置計算処理手段により算出される可能性分布の中心位置と、分布範囲計算処理手段により算出される可能性分布の範囲とを既知データ分布としてデータベースに圧縮して格納および検索を行なう分布データ・アクセスプログラムを有するので、既知データはデータベースに格納しノウハウとして蓄積することができる。
【００７２】
本発明の時系列データ粗視化分析装置は、未知データが入力された時、既知データ分布に対して、未知データの可能性分布を計算し、分布を重ね合わせて可能性を計算する可能性評価プログラムを有するので、既知データとの重ね合わせにより未知データの意味を理解することができる。
【００７３】
本発明の時系列データ粗視化分析装置は、可能性評価工程にて可能性分布の範囲が異なるとき、可能性分布の範囲の差から可能性評価値に重み付けを行う類似形状判定プログラムを有するので、既知データとの重ね合わせにより未知データの意味を理解することができる。
【００７４】
本発明の時系列データ評価用プログラムは、計測データと信号データとの差分をファジイ数に変換し、ファジイ数と重み付け関数とをファジイ数の台集合にわたり畳み込み積分を行い頻度分布を生成する頻度分布生成工程と、頻度分布の重心位置を可能性分布の中心位置として算出する重心位置計算処理手段と、重心位置計算処理手段により算出される可能性分布の中心位置を固定した上で左右に０より大きな値をもつポイントだけを対象として自乗誤差が最小となる直線を引いてＸ軸と交わった点の間を可能性分布の範囲として計算する分布範囲計算処理手段とからなる可能性分布生成工程とを有するので、時系列データに対して不確実性およびデータの特徴量を可能性分布で表現することができる。
【００７５】
本発明の時系列データ評価方法は、計測データと信号データとの差分をファジイ数に変換し、ファジイ数と重み付け関数とをファジイ数の台集合にわたり畳み込み積分を行い頻度分布を生成する頻度分布生成工程と、頻度分布の重心位置を可能性分布の中心位置として算出する重心位置計算処理手段と、重心位置計算処理手段により算出される可能性分布の中心位置を固定した上で左右に０より大きな値をもつポイントだけを対象として自乗誤差が最小となる直線を引いてＸ軸と交わった点の間を可能性分布の範囲として計算する分布範囲計算処理手段とからなる可能性分布生成工程とを有するので、時系列データに対して不確実性およびデータの特徴量を可能性分布で表現することができる。
【００７６】
尚、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲で様
々な変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】バイオセンサ波形を示す図である。
【図２】反応速度および反応特異性を本アルゴリズムで検証するための擬似的反応波形を示す図である。
【図３】アルゴリズムをデータ粗視化分析装置に適用した装置の構成図である。
【図４】本発明によるアルゴリズムをデータ粗視化分析装置に適用した装置の作用のフローチャートである。
【図５】ファジイ数の表現を示す図である。
【図６】ファジイ数の細分化を示す図である。
【図７】頻度分布の生成を示す図である。
【図８】可能性分布の両端位置を示す図である。
【図９】時間指数関数正規化疑似頻度分布（α＝１００、ｄ＝０．０１）を示す図である。
【図１０】時間指数関数正規化疑似頻度分布（α＝１００、ｄ＝０．００１）を示す図である。
【図１１】時間指数関数正規化疑似頻度分布（α＝１００００）を示す図である。
【図１２】時間指数関数正規化疑似頻度分布から生成した可能性分布（分布の両端）を示す図である。
【図１３】時間指数関数正規化疑似頻度分布から生成した可能性分布（分布の最小自乗誤差直線）を示す図である。
【図１４】可能性分布データの例を示す図である。
【図１５】可能性分布の離散的な言語表現を示す図である。
【図１６】可能性の度合いを示す図である。
【図１７】分布形状がまったく異なる事態の様子を示す図である。
【図１８】可能性分布の類似性を示す図である。
【図１９】スリッパの音と流しの音のＰＳＤを示す図である。
【図２０】ＰＳＤのファジィ化処理を示す図である。
【図２１】ファジィ数による頻度分布を示す図である。
【図２２】可能性分布の生成を示す図である。
【符号の説明】
【００７８】
１１  差分計算部
１２  分布化部
１３  細分化部
１４  重み付き計算部
１５  畳み込み積分計算部
１６  頻度分布格納部
２１  重心位置計算部
２２  分布両端計算部
２３  可能性分布生成部
３１  ＤＢ登録部
３２  ＤＢ検索部
４１  未知データ照合部
４２  重ね合わせ評価部
４３  類似形状判定部
【図１】
2006092353.tif 000025
【図２】
2006092353.tif 000026
【図３】
2006092353.tif 000027
【図４】
2006092353.tif 000028
【図５】
2006092353.tif 000029
【図６】
2006092353.tif 000030
【図７】
2006092353.tif 000031
【図８】
2006092353.tif 000032
【図９】
2006092353.tif 000033
【図１０】
2006092353.tif 000034
【図１１】
2006092353.tif 000035
【図１２】
2006092353.tif 000036
【図１３】
2006092353.tif 000037
【図１４】
2006092353.tif 000038
【図１５】
2006092353.tif 000039
【図１６】
2006092353.tif 000040
【図１７】
2006092353.tif 000041
【図１８】
2006092353.tif 000042
【図１９】
2006092353.tif 000043
【図２０】
2006092353.tif 000044
【図２１】
2006092353.tif 000045
【図２２】
2006092353.tif 000046