【手続補正書】
【提出日】平成19年5月24日(2007.5.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なるデータタイプの複数の訓練データポイントを含む複数の訓練データセットを構える訓練入力を受信するステップと、
第１及び第２の訓練データセット内の訓練データポイントそれぞれに次元数を加えるため、第１のデータタイプを含む第１の訓練データセットと、第２のデータタイプを含む第２の訓練データセットそれぞれを前処理するステップと、
前記第１の前処理された訓練データセットを使用して、各々が第１の異なる核を含む第１の１つ以上の第１レベル支援ベクトルマシンを訓練するステップと、
前記第２の前処理された訓練データセットを使用して、各々が第２の異なる核を含む第２の１つ以上の第１レベル支援ベクトルマシンを訓練するステップと、
異なるデータタイプの複数の試験データポイントを含む複数の試験データセットを構える試験入力を受信するステップと、
第１及び第２の試験データセット内の前記試験データポイントそれぞれに前記次元数を加えるため、第１のデータタイプを含む第１の試験データセットと、第２のデータタイプを含む第２の試験データセットそれぞれを前処理するステップと、
１つ以上の第１及び第２の試験出力を生成するために、前記前処理された第１及び第２の試験データセットを使用して、訓練された前記第１レベル支援ベクトルマシンを試験するステップと、
もしあれば、１つ以上の前記第１の試験出力から第１の最適解を識別するステップと、
もしあれば、１つ以上の前記第２の試験出力から第２の最適解を識別するステップと、
１つ以上の第２レベル支援ベクトルマシンに入力するための第２レベル入力データを作成するために、前記第１の最適解と前記第２の最適解とを組み合わせるステップと、
１つ以上の第２レベル支援ベクトルマシンそれぞれに対して、第２レベルの出力を生成するステップと、
最適な第２レベルの解を識別するステップ
とを含むことを特徴とする複数の支援ベクトルマシンを使用して大量のデータセットを処理するためのコンピュータ実装方法。
【請求項２】
それぞれの前処理のステップが、
前記訓練データポイントの少なくとも１つが汚れていると決定するステップと、
前記訓練データポイントが汚れていると決定するのに応じて、前記汚れた訓練データポイントをきれいにするステップ
とを更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記異なるデータタイプの複数の生のデータポイントを含む１つ以上の生のデータセットを構える生のデータを受信するステップと、
前記生のデータポイントそれぞれに前記次元数を加えるために、複数の生のデータセットを前処理するステップと、
前記第１及び第２の最適解を生産する前記第１レベル支援ベクトルマシン及び前記第２レベル最適解を生産する前記第２レベル支援ベクトルマシンを使用して、前処理された前記複数の生のデータポイントを処理するステップ
とを更に含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
それぞれの前記訓練データポイントは、少なくとも１つの元の座標を有するベクトルを含み、
少なくとも１つの新しい座標を前記ベクトルに加えることを含む訓練データセットを前処理するステップ
を含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１つに記載の方法。
【請求項５】
少なくとも１つの前記新しい座標が少なくとも１つの前記元の座標の変換を適用することによって引き出され、
前記変換が１つ以上のエキスパートの知識の組み合わせであり、計算上から引き出される
ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記訓練データセットは連続変数からなり、
前記変換が前記訓練データセットの前記連続変数を最適に分類することからなる
ことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の最適解を識別するステップは、
１つ以上の前記第１の試験出力を共通の形式へ解釈することで、前記第１の試験出力をそれぞれ後処理するステップと、
１つ以上の前記第１の試験出力のどれが第１の最も低いグローバルな最小エラーを表すかを決定するために、前記後処理した第１の試験出力をそれぞれ比較するステップ
とを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第２の最適解を識別するステップは、
前記第２の試験出力をそれぞれ前記共通の形式へ解釈することで、１つ以上の前記第２の試験出力をそれぞれ後処理するステップと、
１つ以上の前記第２の試験出力のどれが第２の最も低いグローバルな最小エラーを表すかを決定するために、前記後処理した第２の試験出力をそれぞれ比較するステップ
とを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
各々の前記第１レベル支援ベクトルマシンが、前記連続変数からなる前記訓練出力を生成し、
前記連続変数におけるカットオフポイントを引き出すために、前記訓練出力を最適に分類することによって、前記訓練出力の各々を後処理するステップを更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
もしも前記第１の最適解が識別されなければ、前記第１の１つ以上の第１レベル支援ベクトルマシンのために異なる核を選択するステップと、
前記第１の１つ以上の第１レベル支援ベクトルマシンを訓練し、試験するステップを繰り返すステップと、
もしあれば、前記第１の１つ以上の試験出力から前記第１の最適解を識別するステップ
とを更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
もしも前記第２の最適解が識別されなければ、前記第２の１つ以上の第１レベル支援ベクトルマシンのために異なる核を選択するステップと、
前記第２の１つ以上の第１レベル支援ベクトルマシンを訓練し、試験するステップを繰り返すステップと、
もしあれば、前記第２の１つ以上の試験出力から前記第１の最適解を識別するステップ
とを更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記異なる核を選択するステップが、以前の性能あるいは履歴データに基づいて実行され、前記データの性質に依存することを特徴とする請求項１０又は１１に記載の方法。
【請求項１３】
複数のデータタイプを含む大量のデータセットを処理するコンピュータシステムは、
中央処理ユニットと、
処理される入力データを受信するためのＩ／Ｏバスと、
入力データに次元数を加えるための前処理プログラムモジュールや後処理プログラムモジュールを備え、そこに格納された複数のプログラムモジュールを有する前記中央処理ユニットとつながっているシステムメモリーと、
その中に特徴付けられた出力装置とを備え、
前記後処理プログラムモジュールは、複数の第１レベル支援ベクトルマシンや１つ以上の第２レベル支援ベクトルマシンを実行し、
前記複数の第１レベル支援ベクトルマシンは、少なくとも第１の１つ以上の第１レベル支援ベクトルマシン及び第２の１つ以上の第１レベル支援ベクトルマシンを備え、それぞれ１つ以上の別個の核を備えており、
前記第１の１つ以上の第１レベル支援ベクトルマシンは、第１の最適解を識別するために１つ以上の第１の出力を生成するための第１のデータタイプの前処理データを使用し訓練及び試験され、前記第２の１つ以上の第１レベル支援ベクトルマシンは、第２の最適解を識別するために１つ以上の第２の出力を生成するための第２のデータタイプの前処理データを使用し訓練され、
前記第１及び第２の最適解は、１つ以上の前記第２レベル支援ベクトルマシンに第２レベル入力として組み合わされ、
前記出力装置は、１つ以上の前記第２レベル支援ベクトルマシンによって生成される最適な第２レベル解を含んだ第２レベル出力を生成する
ことを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項１４】
前記複数のプログラムモジュールが、前記第１の１つ以上の第１レベル支援ベクトルマシンからの１つ以上の第１の試験出力を、前記共通の形式へ解釈及び第１の最も低いグローバルな最小エラーを識別するための前記後処理プログラムモジュールを更に備えることを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータシステム。
【請求項１５】
前記複数のプログラムモジュールが、前記第２の１つ以上の第１レベル支援ベクトルマシンからの１つ以上の第２の試験出力を、前記共通の形式へ解釈及び第２の最も低いグローバルな最小エラーを識別するための後処理プログラムモジュールを更に備えることを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータシステム。
【請求項１６】
前記１つ以上の第１の出力は、連続変数及び前記連続変数におけるカットオフポイントを引き出すための最適分類プログラムモジュールを更に有する前記複数のプログラムモジュール備えることを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータシステム。
【請求項１７】
前記１つ以上の第２の出力は、前記連続変数及び前記連続変数においてカットオフポイントを引き出すための前記最適分類プログラムモジュールを更に有する前記複数のプログラムモジュール備えることを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータシステム。