(57)【要約】【課題】  判定対象である時系列データのサンプルが母集団に類似するかを評価する特徴類似判定装置に係り、特性を示す挙動の判定が困難な事象に対しても、有効に母集団との類似性を判定する。特に、主成分ベクトルのマハラノビス空間における母集団と判定対象の距離関係に基づいて、類似性判定を行なうことにより、判定の精度を向上させる。【解決手段】  判定対象サンプルデータを、インクメンタル特異値分解部１３で追加的に特異値分解し、判定対象次元圧縮部１４で次元を圧縮して、判定対象の主成分ベクトルを得る。類似判定部１６で、これを母集団へのマハラノビス距離に変換し、類似判定基準と比較して、母集団と類似するか否かを判定する。【選択図】        図１２
2006235669.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
以下の要素を有することを特徴とする時系列データに係る特徴類似判定装置
（１）時系列データの母集団を記憶する時系列データ母集団記憶部
（２）前記時系列データの母集団を読み出し、当該時系列データの母集団を特異値分解し、時系列データ毎の各主成分ベクトルを含むスコアと、特異値とを算出する特異値分解部
（３）当該スコアを次元圧縮し、時系列データ毎の圧縮次元数分の主成分ベクトルからなる主成分行列を抽出する母集団次元圧縮部
（４）前記主成分行列を主成分ベクトルの母集団として、時系列データ毎の主成分ベクトルから当該主成分ベクトル母集団への各マハラノビス距離を算出する母集団標本マハラノビス距離算出部
（５）算出した時系列データ毎の各マハラノビス距離の分布に基づいて、類似判定基準となるマハラノビス距離の閾値を算出する類似判定基準算出部
（６）判定対象のサンプルである時系列データを入力するサンプル入力部
（７）前記特異値と前記スコアを用いて、判定対象のサンプルを特異値分解し、当該判定対象サンプルのスコア部分を含むスコアを算出するインクリメンタル特異値分解部
（８）少なくとも当該判定対象のサンプルに関するスコア部分を所定の次元に圧縮して、当該判定対象のサンプルに関する所定の圧縮次元数分の主成分ベクトルを求める判定対象次元圧縮部
（９）前記主成分行列を主成分ベクトルの母集団として、判定対象サンプルの主成分ベクトルから当該主成分ベクトル母集団へのマハラノビス距離を算出し、算出した判定対象のマハラノビス距離と、前記類似判定基準を比較し、判定対象のマハラノビス距離が小さい場合に、判定対象のサンプルは前記時系列データの母集団に類似すると判定する類似判定部。
【請求項２】
時系列データの母集団を記憶する時系列データ母集団記憶部を有する特徴類似判定装置となるコンピュータに、以下の手順を実行させるためのプログラム
（１）前記時系列データの母集団を読み出し、当該時系列データの母集団を特異値分解し、時系列データ毎の各主成分ベクトルを含むスコアと、特異値とを算出する特異値分解処理
（２）当該スコアを次元圧縮し、時系列データ毎の圧縮次元数分の主成分ベクトルからなる主成分行列を抽出する母集団次元圧縮処理
（３）前記主成分行列を主成分ベクトルの母集団として、時系列データ毎の主成分ベクトルから当該主成分ベクトル母集団への各マハラノビス距離を算出する母集団標本マハラノビス距離算出処理
（４）算出した時系列データ毎の各マハラノビス距離の分布に基づいて、類似判定基準となるマハラノビス距離の閾値を算出する類似判定基準算出処理
（５）判定対象のサンプルである時系列データを入力するサンプル入力処理
（６）前記特異値と前記スコアを用いて、判定対象のサンプルを特異値分解し、当該判定対象サンプルのスコア部分を含むスコアを算出するインクリメンタル特異値分解処理
（７）少なくとも当該判定対象のサンプルに関するスコア部分を所定の次元に圧縮して、当該判定対象のサンプルに関する所定の圧縮次元数分の主成分ベクトルを求める判定対象次元圧縮処理
（８）前記主成分行列を主成分ベクトルの母集団として、判定対象サンプルの主成分ベクトルから当該主成分ベクトル母集団へのマハラノビス距離を算出し、算出した判定対象のマハラノビス距離と、前記類似判定基準を比較し、判定対象のマハラノビス距離が小さい場合に、判定対象のサンプルは前記時系列データの母集団に類似すると判定する類似判定処理。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定対象である時系列データのサンプルを評価する特徴類似判定装置に係り、特性を示す挙動の判定が困難な事象に対しても、有効に母集団との類似性を判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
センシングシステムは、一般に閾値との比較や所定のアルゴリズムで判定するものである。その為、特性を示す挙動が明らかな事象の判定に限られる。しかし、特性を示す挙動が一見わかりずらいものでも、規則性の高い事象として時系列データパターンに対する判定の要求は高い。
【０００３】
他方、近年、膨大な実績データ（例えば、時系列データ群）を分析する目的でデータマイニングシステムの利用が進んでいるが、データマイニングの分析結果は、曖昧になりがちで、厳格な判定に関しては不向きといわれている。
【０００４】
このデータマイニングを用いて、母集団との比較により判定対象サンプルの評価を行うことも考えられる。判定対象のサンプルが、特定の母集団に類似するかを判定するために、母集団に含まれる各サンプル及び判定対象のサンプルについて所定次元の主成分を求め、その母集団に含まれるサンプルの主成分ベクトルの分布（特徴点の分布）と、判定対象のサンプルの主成分ベクトルを比較する。
【０００５】
図１７は、ユークリッド空間における特徴点の分布を示す図である。「×」は、母集団に含まれるサンプルの主成分ベクトルをユークリッド空間上での座標である。つまり、これらの位置に母集団の特徴点が分布している。１７０１は、これらの重心を示している。また、ある判定対象サンプルの主成分ベクトルを１７０２で示し、他の判定対象サンプルの主成分ベクトルを１７０３で示している。１７０３の位置は、１７０２に比べて重心との距離が遠いが、分布としては母集団に含まれている。
【０００６】
このように、主成分ベクトルのユークリッド空間のおける母集団と判定対象の距離関係により、類似性を判定することは困難な場合がある。
【特許文献１】特開２００３−１３２０７５号公報
【特許文献２】特開２００３−００５９７０号公報
【特許文献３】特開２００２−３２３９２４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、上記した従来技術の欠点を除くためになされたものであって、その目的とするところは、判定対象である時系列データのサンプルを評価する特徴類似判定装置に係り、特性を示す挙動の判定が困難な事象に対しても、有効に母集団との類似性を判定する。特に、主成分ベクトルのマハラノビス空間における母集団と判定対象の距離関係に基づいて、類似性判定を行なうことにより、判定の精度を向上させる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の時系列データに係る特徴類似判定装置は、以下の要素を有することを特徴とする
（１）時系列データの母集団を記憶する時系列データ母集団記憶部
（２）前記時系列データの母集団を読み出し、当該時系列データの母集団を特異値分解し、時系列データ毎の各主成分ベクトルを含むスコアと、特異値とを算出する特異値分解部
（３）当該スコアを次元圧縮し、時系列データ毎の圧縮次元数分の主成分ベクトルからなる主成分行列を抽出する母集団次元圧縮部
（４）前記主成分行列を主成分ベクトルの母集団として、時系列データ毎の主成分ベクトルから当該主成分ベクトル母集団への各マハラノビス距離を算出する母集団標本マハラノビス距離算出部
（５）算出した時系列データ毎の各マハラノビス距離の分布に基づいて、類似判定基準となるマハラノビス距離の閾値を算出する類似判定基準算出部
（６）判定対象のサンプルである時系列データを入力するサンプル入力部
（７）前記特異値と前記スコアを用いて、判定対象のサンプルを特異値分解し、当該判定対象サンプルのスコア部分を含むスコアを算出するインクリメンタル特異値分解部
（８）少なくとも当該判定対象のサンプルに関するスコア部分を所定の次元に圧縮して、当該判定対象のサンプルに関する所定の圧縮次元数分の主成分ベクトルを求める判定対象次元圧縮部
（９）前記主成分行列を主成分ベクトルの母集団として、判定対象サンプルの主成分ベクトルから当該主成分ベクトル母集団へのマハラノビス距離を算出し、算出した判定対象のマハラノビス距離と、前記類似判定基準を比較し、判定対象のマハラノビス距離が小さい場合に、判定対象のサンプルは前記時系列データの母集団に類似すると判定する類似判定部。
【０００９】
本発明のプログラムは、時系列データの母集団を記憶する時系列データ母集団記憶部を有する特徴類似判定装置となるコンピュータに、以下の手順を実行させることを特徴とする
（１）前記時系列データの母集団を読み出し、当該時系列データの母集団を特異値分解し、時系列データ毎の各主成分ベクトルを含むスコアと、特異値とを算出する特異値分解処理
（２）当該スコアを次元圧縮し、時系列データ毎の圧縮次元数分の主成分ベクトルからなる主成分行列を抽出する母集団次元圧縮処理
（３）前記主成分行列を主成分ベクトルの母集団として、時系列データ毎の主成分ベクトルから当該主成分ベクトル母集団への各マハラノビス距離を算出する母集団標本マハラノビス距離算出処理
（４）算出した時系列データ毎の各マハラノビス距離の分布に基づいて、類似判定基準となるマハラノビス距離の閾値を算出する類似判定基準算出処理
（５）判定対象のサンプルである時系列データを入力するサンプル入力処理
（６）前記特異値と前記スコアを用いて、判定対象のサンプルを特異値分解し、当該判定対象サンプルのスコア部分を含むスコアを算出するインクリメンタル特異値分解処理
（７）少なくとも当該判定対象のサンプルに関するスコア部分を所定の次元に圧縮して、当該判定対象のサンプルに関する所定の圧縮次元数分の主成分ベクトルを求める判定対象次元圧縮処理
（８）前記主成分行列を主成分ベクトルの母集団として、判定対象サンプルの主成分ベクトルから当該主成分ベクトル母集団へのマハラノビス距離を算出し、算出した判定対象のマハラノビス距離と、前記類似判定基準を比較し、判定対象のマハラノビス距離が小さい場合に、判定対象のサンプルは前記時系列データの母集団に類似すると判定する類似判定処理。
【発明の効果】
【００１０】
本発明においては、主成分ベクトルのマハラノビス空間における母集団と判定対象の距離関係に基づいて、母集団との類似性を判定するので、特性を示す挙動の判定が困難な事象に対しても、より正確に評価できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
実施の形態１．
以下本発明を図面に示す実施例に基づいて説明する。本発明は、時間の経過に従って変化する値である時系列データを処理の対象としている。通常は、以下のように、所定時間間隔（ｔ＝１，２，３，…ｎ）で測定した測定値の並びとして表現される。
（ｐ（ｔ）＝ｐ1，ｐ2，ｐ3，…ｐn）
そして、同じ特性を有する時系列データ群をサンプルとして収集し、母集団として扱う。まず、この母集団に対する初期処理について説明する。
【００１２】
図１は、母集団に対する初期処理に係る構成を示す図である。本発明に係る特徴類似判定装置は、当該初期処理の為に、特異値分解部１、時系列データ母集団記憶部２、特異値記憶部３、スコア記憶部４、次元判定部５、母集団次元圧縮部６、主成分行列記憶部７、母集団標本マハラノビス距離算出部８、母集団標本マハラノビス距離記憶部９、類似判定基準算出部１０、及び類似判定基準記憶部１１の各要素を有している。
【００１３】
次に、動作について説明する。図２は、母集団に対する初期処理を示す図である。
【００１４】
まず、特異値分解部１により特異値分解処理（Ｓ２０１）を行う。本処理では、時系列データの母集団Ｐに対して、特異値分解を行う。
【００１５】
図３は、時系列データの母集団Ｐを示す図である。母集団は、サンプルである時系列データ（ｐ1，ｐ2，ｐ3，…ｐn）をｍ個分、ｍ×ｎの行列として扱う。ｍは、時系列データの個数、ｎは、時系列データを構成するデータの数（構成データ数）である。
【００１６】
特異値分解部１は、時系列データ母集団記憶部２から読み出した時系列データの母集団Ｐを入力として、特異値分解を行い、特異値ＳとスコアＵを求める。
【００１７】
図４は、特異値Ｓを示す図であり、図５は、スコアＵを示す図である。特異値Ｓは、ｎ×ｎ行列であり、σ1，σ2，σ3，…σnは、上位から順に第一位主成分の影響度合、第二位主成分の影響度合、第三位主成分の影響度合、…第ｎ位主成分の影響度合である。スコアＵは、ｍ×ｎ行列となり、ｎ次元分の主成分の影響度を示している。なお、第一位からの位付けは、影響度が大きい順になされている。
【００１８】
そして、これらの行列の間には、以下の関係が成立する。
Ｐ＝ＵＳＶ  （Ｖは、ｎ×ｍ行列）
特異値分解部１は、算出した特異値Ｓを、特異値記憶部３に記憶させ、同じくスコアＵをスコア記憶部４に記憶させる。
【００１９】
次に、次元判定部５により次元判定処理（Ｓ２０２）を行う。本処理では、特異値Ｓに基づいて、圧縮する次元（圧縮次元）ｋを判定する処理を行う。
【００２０】
この処理では、寄与率Ｘ％を入力値とする。この値は、例えば予め定められているものを用いる。
【００２１】
まず、σ1からσnまで全主成分の影響度合の合計を求める。そして、初期値を１とする次元数ｄについて順に１ずつ加算して、当該次元数ｄにおける影響割合Ｙ％を算出し、影響割合Ｙ％が寄与率Ｘ％を超えた時点の次元数ｄを、圧縮する次元ｋとする。
【００２２】
影響割合は、第一位から順に当該次元数ｄまでの主成分の影響度合（σ1からσd）の合計を求め、この当該次元数ｄまでの主成分の影響度合の合計を、前述の全主成分の影響度合の合計で割り、１００を乗ずることによって求められる。
【００２３】
次に、母集団次元圧縮部６により母集団次元圧縮処理（Ｓ２０３）を行う。本処理では、スコアＵに対する次元圧縮を行い、主成分行列Ｗを得る。
【００２４】
図６は、主成分行列Ｗを示す図である。主成分行列Ｗは、ｍ×ｋの行列であり、スコアＵの１からｋまでの列からなる行列である。これにより、本来ｎ個の構成データ数からなるサンプルの特徴を、ｋ個の主成分（ｕ1，ｕ2，…ｕk）により表すことができるようになる。これにより、ｋ次元の主成分空間（ユークリッド空間）を想定し、１つのサンプルにつき、その空間中の一点で特徴を表すことができる。主成分行列Ｗの全体としては、ｍ個の特徴点を示すことになる。
【００２５】
次に、母集団標本マハラノビス距離算出部８により母集団標本マハラノビス距離算出処理（Ｓ２０４）を行なう。本処理では、各標本から当該母集団へのマハラノビス距離を算出する。
【００２６】
図７は、母集団標本マハラノビス距離算出部の構成を示す図である。母集団標本マハラノビス距離算出部８は。平均ベクトル算出部７１、平均ベクトル記憶部７２、分散共分散行列算出部７３、分散共分散行列記憶部７４、逆行列算出部７５、分散共分散行列逆行列記憶部７６、及びマハラノビス距離算出部７７の各要素を有している。
【００２７】
母集団標本マハラノビス距離算出処理（Ｓ２０４）により生成される母集団標本マハラノビス距離Ｄは、標本毎のマハラノビス距離である。図８は、母集団標本マハラノビス距離Ｄを示す図である。ｄ1は、主成分ベクトル（ｕ11，ｕ12，・・・，ｕ1k）から母集団へのマハラノビス距離であり、ｄ2は、主成分ベクトル（ｕ21，ｕ22，・・・，ｕ2k）から母集団へのマハラノビス距離であり、ｄmは、主成分ベクトル（ｕm1，ｕm2，・・・，ｕmk）から母集団へのマハラノビス距離である。
【００２８】
図９は、母集団標本マハラノビス距離算出処理を示す図である。まず、平均ベクトル算出部７１で、母集団である主成分行列Ｗの平均ベクトル（正規母集団ベクトルともいう。）を算出し、平均ベクトル記憶部７２に記憶させる（Ｓ９０１）。平均ベクトルは、ｕave＝（ｕ1ave，ｕ2ave，・・・，ｕkave）のように表せる。
【００２９】
次に、分散共分散行列算出部７３で、分散共分散行列を算出する（Ｓ９０２）。まず、（Ｗ−ｕave）を算出し、更にその転置行列（Ｗ−ｕave）´を求める。そして、（Ｗ−ｕave）（Ｗ−ｕave）´を算出し、分散共分散行列Σとして分散共分散行列記憶部７４に記憶させる。
【００３０】
次に、逆行列算出部７５で、分散共分散行列Σを読み込み、その逆行列Σ-1を算出し、分散共分散行列逆行列記憶部７６に記憶させる（Ｓ９０３）。
【００３１】
続いて、マハラノビス距離算出部７７で、母集団である主成分行列Ｗに含まれる標本値ベクトル（主成分ベクトル）毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ９０４）。順次、標本値ベクトルである主成分ベクトル（ｕ1，ｕ2，・・・，ｕk）について、母集団へのマハラノビス距離を算出する（Ｓ９０５）。以下、主成分ベクトルをｕで示す。まず、（ｕ−ｕave）を算出し、更にその転置行列（ｕ−ｕave）´を求める。そして、（ｕ−ｕave）´Σ-1（ｕ−ｕave）を算出し、結果をマハラノビス距離ｄとする。
【００３２】
最後に、類似判定基準算出部１０により類似判定基準算出処理（Ｓ２０５）を行なう。本処理では、各標本のマハラノビス距離に基づいて、類似と判定する基準を算出する。
【００３３】
図１０は、類似判定基準算出部の構成を示す図である。類似判定基準算出部１０は、度数分布算出部１０１、度数分布記憶部１０２、及び累積度数判定部１０３を有している。
【００３４】
図１１は、類似判定基準算出処理を示す図である。まず、度数分布算出部１０１で度数分布算出処理（Ｓ１１０１）を行なう。この処理では、母集団標本マハラノビス距離Ｄに含まれるマハラノビス距離ｄについて、度数分布を算出し、それを度数分布記憶部１０２に記憶させる。次に、累積度数判定部１０３による累積度数判定処理（Ｓ１１０２）を行なう。この処理では、各階級について値の小さい方から累積した度数の全体に対する割合（相対累積度数）を求め、相対累積度数が、所定の基準（相対累積度数基準）に達する階級を特定する。そして、その階級の範囲に基づく値（当該範囲の上限、下限、あるいは中間など）を類似判定基準とする。例えば、相対累積度数基準を０．８とし、標本数を１００とすると、マハラノビス距離ｄが短い方から数えて８０番目のマハラノビス距離ｄを含む階級の範囲内の値を類似判定基準とする。相対累積度数に代えて偏差値に基づいてマハラノビス距離ｄを特定し、それを類似判定基準としてもよい。
【００３５】
また、上述の類似判定基準算出処理では、度数分布に基づいて類似判定基準を求めたが、別の方法として、母集団標本マハラノビス距離Ｄに含まれるマハラノビス距離ｄをソートし、マハラノビス距離ｄが短い方から所定の割合（相対累積度数基準に相当する。）までマハラノビス距離ｄをカウントし、その割合に位置するマハラノビス距離ｄを特定し、これを類似判定基準としてもよい。
【００３６】
次に、判定対象となるサンプルに対する処理について説明する。図１２は、判定対象サンプルに対する処理に係る構成を示す図である。特徴類似判定装置は、更に、サンプル入力部１２、インクリメンタル特異値分解部１３、判定対象次元圧縮部１４、新主成分行列記憶部１５、及び類似判定部１６の各要素を有する。
【００３７】
図１３は、サンプルに対する処理を示す図である。まず、サンプル入力部１２によりサンプル入力処理（Ｓ１３０１）を行う。本処理では、この処理では、母集団に類似するか否かの判定対象となるサンプルである時系列データ（ｐ(m+1)1，ｐ(m+1)2，ｐ(m+1)3，…ｐ(m+1)n）を入力する。
【００３８】
次に、インクリメンタル特異値分解部１３によりインクリメンタル特異値分解処理（Ｓ１３０２）を行う。本処理では、追加分の判定対象サンプルについての特異値分解を行う。インクリメンタル特異値分解処理は、例えば特開２００３−３１６７６４「加算的特異値分解法」などに開示されている公知技術を用いる。
【００３９】
インクリメンタル特異値分解部１３は、特異値記憶部３から特異値Ｓを読み出し、スコア記憶部４からスコアＵを読み出し、特異値ＳとスコアＵと判定対象のサンプルデータ（ｐ(m+1)1，ｐ(m+1)2，ｐ(m+1)3，…ｐ(m+1)n）を入力として、インクリメンタル特異値分解を行い、新しいスコアＵ´を求める。
【００４０】
特異値ＳとスコアＵは、判定対象のサンプルを含まない母集団についてのものであり、新しいスコアＵ'は、判定対象のサンプルを追加した母集団についてのものとなる。
【００４１】
次に、判定対象次元圧縮部１４により判定対象次元圧縮処理（Ｓ１３０３）を行う。本処理では、前述と同様に、新しいスコアＵ´をｋ次元に圧縮し、新しい主成分行列Ｗ´を得て、新主成分行列記憶部１５に記憶させる。新しい主成分行列Ｗ´には、判定対象のサンプルデータについてのｋ個の主成分からなる主成分ベクトル（ｕ(m+1)1，ｕ(m+1)2，…ｕ(m+1)k）が追加されている。判定対象のサンプルデータに係るスコア部分のみを取り出して、ｋ次元に圧縮してもよい。
【００４２】
次に、類似判定部１６により類似判定処理（Ｓ１３０４）を行う。本処理では、判定対象サンプルデータの主成分ベクトルから、主成分行列Ｗ（新しく得られたＷ´）で示す母集団に対するマハラノビス距離を求め、このマハラノビス距離が類似判定基準を満たすか否かにより、判定対象が母集団に類似する否かの判定を行う。そして、この判定結果を類似判定結果出力部（図示せず）から出力する。
【００４３】
図１４は、類似判定部の構成を示す図である。類似判定部は、マハラノビス距離算出部１４１及びマハラノビス距離判定部１４２を有している。図中の分散共分散行列逆行列記憶部７６は、図７で示したものである。つまり、母集団標本マハラノビス距離算出処理（Ｓ２０４）中で求めた分散共分散行列の逆行列を用いる。但しこの例の拠らず、母集団標本マハラノビス距離算出処理（Ｓ２０４）と同様の処理を再度行なって、改めて分散共分散行列の逆行列を求めてもよい。
【００４４】
図１５は、類似判定処理を示す図である。マハラノビス距離算出部１４１は、判定対象サンプルについて、母集団に対するマハラノビス距離を算出する（Ｓ１５０１）。以下、判定対象の主成分ベクトルをｕsmpで示す。まず、（ｕsmp−ｕave）を算出し、更にその転置行列（ｕsmp−ｕave）´を求める。そして、（ｕsmp−ｕave）´Σ-1（ｕsmp−ｕave）を算出し、判定対象のマハラノビス距離ｄとする。そして、マハラノビス距離判定部１４２で当該判定対象のマハラノビス距離が、類似判定基準を満たすか判定する（Ｓ１５０２）。当該マハラノビス距離が、類似判定基準より小さい場合（あるいは、類似判定基準以下の場合）には、判定結果を「類似」とする（Ｓ１５０３）。逆に、当該マハラノビス距離が、類似判定基準以上の場合（あるいは、類似判定基準より大きい場合）には、判定結果を「非類似」とする（Ｓ１５０４）。
【００４５】
特徴類似判定装置は、コンピュータであり、各要素はプログラムにより処理を実行することができる。また、プログラムを記憶媒体に記憶させ、記憶媒体からコンピュータに読み取られるようにすることができる。
【００４６】
図１６は、特徴類似判定装置のハードウエア構成例を示す図である。バスに、演算装置１６０１、データ記憶装置１６０２、メモリ１６０３が接続されている。データ記憶装置１６０２は、例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やハードディスクである。メモリ１６０３は、通常ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
【００４７】
プログラムは、通常データ記憶装置１６０２に記憶されており、メモリ１６０３にロードされた状態で、順次演算装置１６０１に読み込まれ処理を行う。また、上述の算出過程で用いるパラメータを記憶するパラメータ記憶領域をメモリ１６０３に確保する。図示していないが、データの入力部及び出力部も有している。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】母集団に対する初期処理に係る構成を示す図である。
【図２】母集団に対する初期処理を示す図である。
【図３】時系列データの母集団Ｐを示す図である。
【図４】特異値Ｓを示す図である。
【図５】スコアＵを示す図である。
【図６】主成分行列Ｗを示す図である。
【図７】母集団標本マハラノビス距離算出部の構成を示す図である。
【図８】母集団標本マハラノビス距離Ｄを示す図である。
【図９】母集団標本マハラノビス距離算出処理を示す図である。
【図１０】類似判定基準算出部の構成を示す図である。
【図１１】類似判定基準算出処理を示す図である。
【図１２】判定対象サンプルに対する処理に係る構成を示す図である。
【図１３】判定対象サンプルに対する処理を示す図である。
【図１４】類似判定部の構成を示す図である。
【図１５】類似判定処理を示す図である。
【図１６】特徴類似判定装置のハードウエア構成を示す図である。
【図１７】ユークリッド空間における特徴点の分布を示す図である。
【符号の説明】
【００４９】
１  特異値分解部、２  時系列データ母集団記憶部、３  特異値記憶部、４  スコア記憶部、５  次元判定部、６  母集団次元圧縮部、７  主成分データ記憶部、８  母集団標本マハラノビス距離算出部、９  母集団標本マハラノビス距離記憶部、１０  類似判定基準算出部、１１  類似判定基準記憶部、１２  サンプル入力部、１３  インクリメンタル特異値分解部、１４  判定対象次元圧縮部、１５  新主成分行列記憶部、１６  類似判定部、７１  平均ベクトル算出部、７２  平均ベクトル記憶部、７３  分散共分散行列算出部、７４  分散共分散行列記憶部、７５  逆行列算出部、７６  分散共分散行列逆行列記憶部、７７  マハラノビス距離算出部、１０１  度数分布算出部、１０２  度数分布記憶部、１０３  累積度数判定部、１４１  マハラノビス距離算出部、１４２  マハラノビス距離判定部。
【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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