(57)【要約】【課題】データ分析の知見と経験とを持った人材によらず、データ分析可能な最尤解探索装置及びプログラムを提供する。【解決手段】多層ニューラルネットワークを用いて最尤解を探索する探索部を備えることを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
多層ニューラルネットワークを用いて最尤解を探索する探索部を備えることを特徴とする最尤解探索装置。
【請求項２】
前記多層ニューラルネットワークにおける各相は、それぞれ異なるデータ数の移動平均によって構築され、
前記探索部は、計測された波形データを入力として前記多層ニューラルネットワークを用いることで、ノイズが低減された波形データを前記最尤解として出力することを特徴とする請求項１に記載の最尤解探索装置。
【請求項３】
前記ノイズが低減された波形データは、前記計測された波形データをそれぞれ異なるデータ数で移動平均された複数の波形データが所定の合成式に基づいて合成されることで生成され、
前記探索部は、前記多層ニューラルネットワークを用いて前記合成式の最尤解を探索することを特徴とする請求項２に記載の最尤解探索装置。
【請求項４】
多層ニューラルネットワークを用いて最尤解を探索するステップを含むことを特徴とする最尤解探索方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の最尤解探索装置として機能させるためのプログラム。
【請求項６】
計測した物理量を波形データとして取得するセンサと、
請求項２又は請求項３に記載の最尤解探索装置と、
を備える最尤解探索システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、最尤解探索装置、最尤解探索方法、プログラム及び最尤解探索システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
地震の加速度記録、津波の波高や波圧記録、シールド掘削時における泥水圧を検知する圧力センサから出力されるデータ等は時々刻々と変化する波形データであり、この波形データを分析することで、自然現象や機械の状況等の測定対象の状態を把握することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１１３４２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、この分析には、自然現象に絡んだ内容を対象とするため、再現性が乏しく、ノイズに由来する誤差が大きく、非周期的で、かつ、非線形性を有するため、データ分析の知見と経験とを持った人材が必要であった。
【０００５】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、データ分析の知見と経験とを持った人材によらず、データ分析可能な最尤解探索装置、最尤解探索方法、プログラム及び最尤解探索システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、多層ニューラルネットワークを用いて最尤解を探索する探索部を備えることを特徴とする最尤解探索装置である。
【０００７】
本発明の一態様は、上述の最尤解探索装置であって、前記多層ニューラルネットワークにおける各相は、それぞれ異なるデータ数の移動平均によって構築され、前記探索部は、計測された波形データを入力として前記多層ニューラルネットワークを用いることで、ノイズが低減された波形データを前記最尤解として出力することを特徴とする。
【０００８】
本発明の一態様は、上述の最尤解探索装置であって、前記ノイズが低減された波形データは、前記計測された波形データをそれぞれ異なるデータ数で移動平均された複数の波形データが所定の合成式に基づいて合成されることで生成され、前記探索部は、前記多層ニューラルネットワークを用いて前記合成式の最尤解を探索することを特徴とする。
【０００９】
本発明の一態様は、多層ニューラルネットワークを用いて最尤解を探索するステップを含むことを特徴とする最尤解探索方法である。
【００１０】
本発明の一態様は、コンピュータを、上述の最尤解探索装置として機能させるためのプログラムである。
【００１１】
本発明の一態様は、計測した物理量を波形データとして取得するセンサと、上述の最尤解探索装置と、を備える最尤解探索システムである。
【発明の効果】
【００１２】
以上説明したように、本発明によれば、データ分析の知見と経験とを持った人材によらず、データ分析可能な最尤解探索装置及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態に係る最尤解探索装置３を含む最尤解探索システム１の概略構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る多層ニューラルネットワーク１０のイメージ図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る最尤解探索装置３において、波形データｆ０から波形データｆ´を生成する方法について説明する図である。
【図４】本発明の一実施形態に係るセンサ２で計測された波形データｆ０の波形のイメージ図と一実施形態に係る波形データｆ１,ｆ２,ｆ３の波形の各イメージ図とを示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る波形データｆ´の波形のイメージ図を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。なお、図面において、同一又は類似の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省く場合がある。また、図面における要素の形状及び大きさなどはより明確な説明のために誇張されることがある。
【００１５】
明細書の全体において、ある部分がある構成要素を「含む」、「有する」や「備える」とする時、これは、特に反対の記載がない限り、他の構成要素を除くものではなく、他の構成要素をさらに含むことができるということを意味する。
【００１６】
本発明の最尤解探索装置の特徴の一つは、多層ニューラルネットワークを用いて最尤解を探索することである。本実施形態では、本発明の最尤解探索装置の一例として、センサ等で計測された波形データからノイズが低減された波形データを最尤解として出力する最尤解探索装置について説明する。ただし、本実施形態の最尤解探索装置は、これに限定されず、例えば、トンネル掘削の際に用いられる切羽の状態を評価する場合や、施設等の安全性の評価、空調システムの評価、地下採掘管理の評価等、種々の場合に適用可能である。
【００１７】
以下、本発明の一実施形態に係る最尤解探索装置を、図面を用いて説明する。
【００１８】
図１は、本発明の一実施形態に係る最尤解探索装置３を含む最尤解探索システム１の概略構成の一例を示す図である。図１に示すように、最尤解探索システム１は、センサ２及び最尤解探索装置３を備える。
【００１９】
センサ２は、所定の物理量を計測するものである。例えば、センサ２は、圧力センサや地震計などである。センサ２は、計測した物理量を波形データとして取得し、その取得した波形データを最尤解探索装置３に出力する。
【００２０】
最尤解探索装置３は、取得部４及び探索部５を備える。取得部４は、センサ２から波形データを取得する。
【００２１】
探索部５は、多層ニューラルネットワーク１０を用いて、取得部４で取得した波形データから最尤解を探索する。例えば、この多層ニューラルネットワーク１０における各相は、最尤解の制約条件を構成する複数の要素から構成されている。
【００２２】
本発明の一例として、本実施形態の探索部５は、多層ニューラルネットワーク１０を用いることで、センサ２で計測された波形データから、ノイズが低減された波形データを最尤解として探索する場合について説明する。
例えば、探索部５は、センサ２で計測された波形データを、それぞれ異なるデータ数で移動平均した複数の波形データを生成する。そして、探索部５は、その生成した複数の波形データを、それぞれ所定の割合で合成することでノイズが低減された波形データを生成する。ここで、移動平均された複数の波形データがそれぞれ合成される上記割合は、多層ニューラルネットワーク１０を用いて設定される。
【００２３】
以下に、本発明の一実施形態に係る多層ニューラルネットワーク１０について、図２を用いて説明する。図２は、本発明の一実施形態に係る多層ニューラルネットワーク１０のイメージ図である。なお、本実施形態では、多層ニューラルネットワーク１０は、第１の層１１、第２の層１２及び第３の層１３の三つの層から構成される三層ニューラルネットワークの場合について説明するが、これに限定されない。すなわち、多層ニューラルネットワーク１０は、複数の層から構成されていればよく、その層の数には特に限定されない。
【００２４】
多層ニューラルネットワーク１０における各相（第１の層１１、第２の層１２及び第３の層１３の各相）は、それぞれ自分を他で表すことができない独立の関係で、つまり、各相は自分以外の相の組み合わせで記述することができない異なるデータ数の移動平均によって構築されている。
【００２５】
例えば、第１の層１１では、波形データｆ０に対して、データ数を１０００として移動平均された波形データｆ１に第１の係数αが乗算された波形データ（αｆ１）が計算される。例えば、第２の層１２では、波形データｆ０に対して、データ数を２０００として移動平均された波形データｆ２に第２の係数βが乗算された波形データ（βｆ２）が計算される。例えば、第３の層１３では、波形データｆ０に対して、データ数を３０００として移動平均された波形データｆ３に第３の係数γが乗算された波形データ（γｆ３）が計算される。そして、多層ニューラルネットワーク１０では、各相で計算された波形データが合成されることで、ノイズが低減された波形データｆ´（＝αｆ１＋βｆ２＋γｆ３）が生成される。ここで、探索部５は、各相における第１の係数α、第２の係数β及び第３の係数γの値を、多層ニューラルネットワーク１０を用いて決定することで、波形データｆ´の最尤解を探索する。換言すれば、多層ニューラルネットワーク１０は、波形データｆ´の最尤解を得るために、各相における第１の係数α、第２の係数β及び第３の係数γの値を学習する機能を有する。なお、この学習は、教師あり学習でもよいし、教師なし学習でもよいし、強化学習でもよいし、それらの組み合わせでもよい。
【００２６】
図２に示すように、第１の層１１は、複数のノード１１１（ノード１１１−１，１１１−２，…，１１１−ｎ（ｎは正の整数））を備える。そして、各ノード１１１には、それぞれ値が異なる係数α１，α２，…,αｎと、波形データｆ１との乗算値が割り当てられている。例えば、ノード１１１−１には係数α１と波形データｆ１との乗算値（α１ｆ１）が割り当てられ、ノード１１１−２には係数α２と波形データｆ１との乗算値（α２ｆ１）が割り当てられ、ノード１１１−ｎには係数αｎと波形データｆ１との乗算値（αｎｆ１）が割り当てられている。
【００２７】
第２の層１２は、複数のノード１２２（ノード１２２−１，１２２−２，…，１２２−ｍ（ｍは正の整数））を備える。そして、各ノード１２２には、それぞれ値が異なる係数β１，β２，…,βｍと、波形データｆ２との乗算値が割り当てられている。例えば、ノード１２２−１には係数β１と波形データｆ２との乗算値（β１ｆ２）が割り当てられ、ノード１２２−２には係数β２と波形データｆ２との乗算値（β２ｆ２）が割り当てられ、ノード１２２−ｍには係数βｍと波形データｆ２との乗算値（βｍｆ２）が割り当てられている。ここで、波形データｆ２は、波形データｆ１よりもデータ数が多い移動平均で計算された値である。
【００２８】
第３の層１３は、複数のノード１３３（ノード１３３−１，１３３−２，…，１３３−ｐ（ｐは正の整数））を備える。そして、各ノード１３３には、それぞれ値が異なる係数γ１，γ２，…,γｐと、波形データｆ３との乗算値が割り当てられている。例えば、ノード１３３−１には係数γ１と波形データｆ３との乗算値（γ１ｆ３）が割り当てられ、ノード１３３−２には係数γ２と波形データｆ３との乗算値（γ２ｆ３）が割り当てられ、ノード１３３−ｐには係数γｐと波形データｆ３との乗算値（γｐｆ３）が割り当てられている。ここで、波形データｆ３は、波形データｆ２よりもデータ数が多い移動平均で計算された値である。なお、上述のｎ、ｍ、ｐは、同じ値であってもよいし、それぞれ異なる値であってもよい。
【００２９】
探索部５は、波形データｆ´の最尤解を得るために、多層ニューラルネットワーク１０の各相においてどのノードを選択すればよいかを、α、βとγとランク（階層または重み）を付けることで格付けされることで山登り探索が行え、これによって最尤解を決定することができる。換言すれば、探索部５は、波形データｆ１と波形データｆ２と波形データｆ３とを、それぞれどのような合成式とすれば最尤値が得られるかを多層ニューラルネットワーク１０を用いて山登り探索することで決定する。
【００３０】
このように、探索部５は、各相における第１の係数α、第２の係数β及び第３の係数γの値を、多層ニューラルネットワーク１０を用いた教師あり学習や、教師なし学習、又は強化学習等により学習することで、各相においてどのノードを経由すればよいかの最尤な経路を選択することができる。この最尤な経路を選択することとは、すなわち、波形データｆ１と波形データｆ２と波形データｆ３とを合成する最尤な合成式を決定することである。したがって、探索部５は、現在選択している経路から、さらに尤度が高くなる経路を順次選択することを繰り返しながら、最尤値が得られる合成式を探索することで、適切な合成式を決定する。
【００３１】
ここで、センサ２で計測された波形データｆ０から、ノイズが低減された波形データｆ´を得るために移動平均を用いることの効果について、説明する。
【００３２】
一般的に、センサ２から出力される波形データからノイズを低減する方法として、フーリエ変換によって、高周波成分を除去することが行われている。この方法では、センサ２から出力される波形データをフーリエ変換し、そのフーリエ変換した波形データから特徴的な周波数のみの波形データを抽出することで、波形データからノイズを低減する。しかしながら、フーリエ変換を用いるには、その波形データは連続で線形であり、且つ周期性を有することが前提である。したがって、波形データが不連続で非線形であり周期性を有しない、例えば、パルス状の地震や津波などの波形データに対して、フーリエ変換を用いても精度よくノイズを低減できない場合がある。
【００３３】
一方、本発明の一実施形態では、それぞれ異なるデータ数で移動平均した複数の波形データを生成し、生成した複数の波形データをそれぞれ所定の割合で合成することでノイズが低減された波形データを生成する。これにより、波形データが非線形であり周期性を有しない波形データであっても、フーリエ変換を用いずに精度よくノイズを低減可能である。
【００３４】
このように、本発明の一実施形態では、センサ２から出力される波形データから、それぞれ異なるデータ数で移動平均した複数の波形データを抽出し、その抽出した波形データに重みを付け、どのような式で合成すれば最尤値が得られるかを、多層ニューラルネットワーク１０における山登り探索を行うことで求める。そして、探索部５は、多層ニューラルネットワーク１０により求めた合成式を用いることにより、センサ２で計測された波形データｆ０からノイズが低減された波形データｆ´を生成する。
【００３５】
以下に、本発明の一実施形態に係る最尤解探索装置３において、波形データｆ１から波形データｆ´を生成する方法を、図を用いて説明する。図３は、本発明の一実施形態に係る最尤解探索装置３において、波形データｆ１から波形データｆ´を生成する方法について説明する図である。また、図４は、センサ２で計測された波形データｆ０の波形のイメージ図と波形データｆ１,ｆ２,ｆ３の波形の各イメージ図とを示す図である。図５は、波形データｆ´の波形のイメージ図を示す図である。
【００３６】
取得部４は、センサ２により計測された波形データｆ０を取得する（ステップＳ１０１）。
そして、探索部５は、多層ニューラルネットワーク１０を用いて、取得部４で取得した波形データｆ０から最尤解である波形データｆ´を探索する。例えば、探索部５は、波形データｆ０をデータ数が異なる３つの移動平均された波形データｆ１,ｆ２，ｆ３を算出する（ステップＳ１０２）。探索部５は、波形データｆ０に対して、例えば、データ数を１０００として移動平均する第１の操作を行うことで波形データｆ１を算出する。探索部５は、波形データｆ０に対して、例えば、データ数を２０００として移動平均する第２の操作を行うことで波形データｆ２を算出する。探索部５は、波形データｆ０に対して、例えば、データ数を３０００として移動平均する第３の操作を行うことで波形データｆ３を算出する。
【００３７】
探索部５は、波形データｆ１,ｆ２，ｆ３をそれぞれどのような合成式で合成すれば波形データｆ´の最尤値が得られるかを多層ニューラルネットワーク１０を用いて探索することで決定する（ステップＳ１０３）。すなわち、探索部５は、多層ニューラルネットワーク１０を用いて最尤解である波形データｆ´を探索することで決定する。
【００３８】
例えば、この多層ニューラルネットワーク１０は、第１の層１１から第３の層１３を備える。そして、第１の層１１は波形データｆ１に第１の係数αを乗算することで重み付けをした値を特徴量として抽出し、第２の層１２は波形データｆ２に第２の係数βを乗算することで重み付けをした値を特徴量として抽出し、第３の層１３は波形データｆ３に第３の係数γを乗算することで重み付けをした値を特徴量として抽出する。そして、探索部５は、この多層ニューラルネットワーク１０を用いて、第１の係数α、第２の係数β及び第３の係数γを学習させることで、波形データｆ´を生成するための合成式（αｆ１＋βｆ２＋γｆ３＝ｆ´）を決定する。そして、探索部５は、図５に示すように、その合成式を用いて波形データｆ´を生成する（ステップＳ１０４）。
【００３９】
上述したように、本実施形態における最尤解探索装置３は、多層ニューラルネットワーク１０を用いて最尤解を探索する探索部５を備える。したがって、データ分析の知見と経験とを持った人材によらず、データ分析が可能となる。また、この最尤解探索装置３を用いることにより、処理費の低減も可能となる。
【００４０】
また、上述の実施形態において、多層ニューラルネットワーク１０における各相は、それぞれ異なるデータ数の移動平均によって構築され、探索部５は、計測された波形データを入力として多層ニューラルネットワーク１０を用いることで、ノイズが低減された波形データを最尤解として出力することが可能である。
【００４１】
また、上述の実施形態において、ノイズが低減された波形データは、計測された波形データをそれぞれ異なるデータ数で移動平均された複数の波形データが所定の合成式に基づいて合成されることで生成される。そして、探索部５は、多層ニューラルネットワーク１０を用いて合成式の最尤解を探索する。
【００４２】
また、上述の実施形態において、多層ニューラルネットワーク１０は、第１の層１１、第２の層１２及び第３の層１３の三つの層から構成される三層ニューラルネットワークの場合について説明するが、これに限定されない。また、最尤解探索装置３は、多層ニューラルネットワーク１０の層の数をディープラーニングを用いて決定してもよい。
【００４３】
また、上述の実施形態において、多層ニューラルネットワーク１０の各相における移動平均のデータ数を１０００，２０００，３０００に設定したが、本発明はこの数に限定されない。また、最尤解探索装置３は、これらの各移動平均のデータ数をディープラーニングにより決定してもよい。
【００４４】
上述した実施形態における最尤解探索装置３をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
【００４５】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【００４６】
特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【符号の説明】
【００４７】
１  最尤解探索システム
２  センサ
３  最尤解探索装置
４  取得部
５  探索部
【図１】
2018106477.tif 000003
【図２】
2018106477.tif 000004
【図３】
2018106477.tif 000005
【図４】
2018106477.tif 000006
【図５】
2018106477.tif 000007