(57)【要約】【課題】ヒトの感覚が客観的に判定されうる方法の提供。【解決手段】脳波計４によって、被験者の脳波が計測される。計測により、アナログ信号が得られる。この信号から、フィルタ６によってノイズが除去される。この信号は変換器でデジタル信号に変換され、さらにアンプ１０にて増幅される。この信号は、保存部１２に保存される。演算部１４は、保存部１２から脳波信号を取り出し、脳波の周波数解析を行う。演算部１４は、波数解析の結果に基づき、脳波の特徴値を決定する。さらに演算部１４は、この特徴値に対応する客観評価を決定する。この特徴値の決定は、解析した全周波数から周波数を抽出し、抽出した周波数に基づき特徴値が算出され、算出された特徴値の誤り率が評価される。この誤り率の評価に基づいて周波数が決定され、この決定した周波数に基づき特徴値が決定されている。【選択図】図１
2011045541.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（１）刺激が与えられているヒトの脳波が、脳波計で計測されるステップ、
（２）演算部が、上記脳波の周波数解析を行うステップ、
（３）上記演算部が、上記周波数解析の結果に基づいて上記脳波の特徴値を決定するステップ
及び
（４）上記演算部が、上記特徴値に対応する客観評価を決定するステップ
を含み、
上記特徴値の決定（３）が、  
（３−１）解析した全周波数から周波数が抽出されるステップ、
（３−２）抽出した周波数に基づき特徴値が算出されるステップ、
（３−３）算出された特徴値の誤り率を評価するステップ、
（３−４）誤り率の評価に基づいて周波数が決定されるステップ、
及び
（３−５）この決定した周波数に基づき特徴値が決定されるステップ
を含むヒトの感覚判定方法。
【請求項２】
上記誤り率の評価（３−３）が、周波数から得られる特徴値データと主観評価データとに基づいてなされる請求項１に記載の感覚判定方法。
【請求項３】
上記周波数の抽出（３−１）及び周波数の決定（３−４）が粒子群最適化（ＰＳＯ）を用いてされる請求項１又は２に記載の感覚判定方法。
【請求項４】
上記特徴値の決定（３）が、刺激が与えられる前のヒトの脳波の周波数解析の結果と、刺激が与えられているヒトの脳波の周波数解析の結果との対比に基づいてなされる請求項１から３のいずれかに記載の感覚判定方法。
【請求項５】
上記特徴値の決定（３）が、刺激が与えられる前のヒトの脳波の周波数解析の結果と、刺激が与えられているヒトの脳波の周波数解析の結果と、刺激を与えられた後のヒトの脳波の周波数解析の結果との対比に基づいてなされる請求項１から３のいずれかに記載の感覚判定方法。
【請求項６】
上記特徴値の決定（３）が、周波数解析によって得られたパワースペクトルから算出される値の最大値、最小値、平均値、バラツキ若しくは変化率又はこれらのうちの２以上の組み合わせに基づいてなされる請求項１から５のいずれかに記載の感覚判定方法。
【請求項７】
上記周波数解析によって得られ、ヒトの感覚判定に用いられた特徴値と、上記ヒトから聞き取られる主観評価とが、それぞれ、上記特徴値データと主観評価データとに追加されて、データベースが更新されるステップをさらに含む請求項１から６のいずれかに記載の感覚判定方法。
【請求項８】
上記特徴値に基づき、刺激から得られるヒトの反応又は行動が予測されるステップをさらに含む請求項１から８のいずれかに記載の感覚判定方法。
【請求項９】
ヒトの脳波を計測する脳波計と、演算部とを備えており、
この演算部が、上記脳波の周波数解析、この周波数解析の結果に基づく上記脳波の特徴値の決定及び上記特徴値に対応する客観評価の決定を行うように構成されており、
この脳波の特徴値を決定するステップが、
解析された全周波数から周波数を抽出するステップ、
抽出した周波数に基づき特徴値が算出されるステップ、
算出された特徴値の誤り率を評価するステップ、
誤り率の評価に基づいて周波数が決定されるステップ、
及び
この決定した周波数に基づき特徴値が決定されるステップ
を含むヒトの感覚判定装置。
【請求項１０】
製品を使用しているヒトの脳波が、脳波計で計測されるステップ、
演算部が、上記脳波の周波数解析を行うステップ、
上記演算部が、上記周波数解析の結果に基づいて上記脳波の特徴値を決定するステップ
及び
上記演算部が、上記特徴値に対応する客観評価を決定するステップ
を含み、
上記脳波の特徴値を決定するステップが、
解析された全周波数から周波数を抽出するステップ、
抽出した周波数に基づき特徴値が算出されるステップ、
算出された特徴値の誤り率を評価するステップ、
誤り率の評価に基づいて周波数が決定されるステップ、
及び
この決定した周波数に基づき特徴値が決定されるステップ
を含む製品評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳波に基づいてヒトの感覚を判定する方法及びその方法を用いた判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
製品の開発段階で、ヒトによる官能評価が行われている。ヒトに試作品を使用させ、その評価が聞き取られる。評価は、ヒトの主観に基づくので、客観性が担保されるわけではない。ヒトは、言語によって評価を表現するので、その真意が聞き出せない場合もあり得る。
【０００３】
心拍、呼吸、筋電位、眼球運動、瞬き、脳波等の、ヒトの生体情報に基づいて、このヒトの感覚を評価する手法が、種々提案されている。特開２００４−１３８８１４公報には、心電図信号によってヒトの感性を評価する方法が開示されている。特開２００２−５７７公報には、脳波の解析によってヒトの精神状態を評価する方法が開示されている。これら方法で判定されるのは、喜怒哀楽等の感情や、快適度である。
【特許文献１】特開２００４−１３８８１４公報
【特許文献２】特開２００２−５７７公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の評価方法では、生体情報の選定が適切でないため、複雑な解析が必要であることがあり、客観的なデータが得られないこともある。さらに、得られた情報が、十分に客観的な評価に結びつかないこともある。従来の方法で得られた評価結果の、製品開発への応用は、容易ではない。
【０００５】
本発明の目的は、ヒトの感覚が客観的に判定されうる方法の提供にある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係るヒトの感覚判定方法は、
（１）刺激が与えられているヒトの脳波が、脳波計で計測されるステップ、
（２）演算部が、上記脳波の周波数解析を行うステップ、
（３）上記演算部が、上記周波数解析の結果に基づいて上記脳波の特徴値を決定するステップ
及び
（４）上記演算部が、上記特徴値に対応する客観評価を決定するステップ
を含む。
上記特徴値の決定（３）は、  
（３−１）解析した全周波数から周波数が抽出されるステップ、
（３−２）抽出した周波数に基づき特徴値が算出されるステップ、
（３−３）算出された特徴値の誤り率を評価するステップ、
（３−４）誤り率の評価に基づいて周波数が決定されるステップ、
及び
（３−５）この決定した周波数に基づき特徴値が決定されるステップ
を含む。
【０００７】
好ましくは、上記誤り率の評価（３−３）は、周波数から得られる特徴値データと主観評価データとに基づいてなされる。
【０００８】
好ましくは、この方法では、上記周波数の抽出（３−１）及び周波数の決定（３−４）は、粒子群最適化（ＰＳＯ）を用いてされる。
【０００９】
好ましくは、この方法では、上記特徴値の決定（３）は、刺激が与えられる前のヒトの脳波の周波数解析の結果と、刺激が与えられているヒトの脳波の周波数解析の結果との対比に基づいてなされる。
【００１０】
好ましくは、この方法では、上記特徴値の決定（３）が、刺激が与えられる前のヒトの脳波の周波数解析の結果と、刺激が与えられているヒトの脳波の周波数解析の結果と、刺激を与えられた後のヒトの脳波の周波数解析の結果との対比に基づいてなされる。
【００１１】
好ましくは、この方法では、上記特徴値の決定（３）が、周波数解析によって得られたパワースペクトルから算出される値の最大値、最小値、平均値、バラツキ若しくは変化率又はこれらのうちの２以上の組み合わせに基づいてなされる。
【００１２】
好ましくは、この方法では、上記周波数解析によって得られ、ヒトの感覚判定に用いられた特徴値と、上記ヒトから聞き取られる主観評価とが、それぞれ、上記特徴値データと主観評価データとに追加されて、データベースが更新されるステップをさらに含む。
【００１３】
好ましくは、この方法では、上記特徴値に基づき、刺激から得られるヒトの反応又は行動が予測されるステップをさらに含む。
【００１４】
本発明に係るヒトの感覚判定装置は、ヒトの脳波を計測する脳波計と、演算部とを備えている。この演算部が、上記脳波の周波数解析、この周波数解析の結果に基づく上記脳波の特徴値の決定及び上記特徴値に対応する客観評価の決定を行うように構成されている。  この脳波の特徴値を決定するステップは、
解析された全周波数から周波数を抽出するステップ、
抽出した周波数に基づき特徴値が算出されるステップ、
算出された特徴値の誤り率を評価するステップ、
誤り率の評価に基づいて周波数が決定されるステップ、
及び
この決定した周波数に基づき特徴値が決定されるステップ
を含む。
【００１５】
本発明に係る製品評価方法は、
製品を使用しているヒトの脳波が、脳波計で計測されるステップ、
演算部が、上記脳波の周波数解析を行うステップ、
上記演算部が、上記周波数解析の結果に基づいて上記脳波の特徴値を決定するステップ
及び
上記演算部が、上記特徴値に対応する客観評価を決定するステップ
を含む。
上記脳波の特徴値を決定するステップは、
解析された全周波数から周波数を抽出するステップ、
抽出した周波数に基づき特徴値が算出されるステップ、
算出された特徴値の誤り率を評価するステップ、
誤り率の評価に基づいて周波数が決定されるステップ、
及び
この決定した周波数に基づき特徴値が決定されるステップ、
を含む。
【発明の効果】
【００１６】
本発明に係る感覚判定方法では、脳波の周波数解析によって特徴値が得られ、この特徴値に基づいて演算部が評価を決定するので、得られる評価が客観的である。この判定方法では、判定に最適な周波数の探索が可能になっている。この判定方法は、より精度の高い客観的な評価が得られる。更に、粒子群最適化（ＰＳＯ）を用いることにより、最適な周波数の探索を高速に行うことができる。最適な周波数の探索をシンプルなアルゴリズムで実装し得る。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る感覚判定装置が示されたブロック図である。
【図２】図２は、図１の装置が用いられた感覚判定方法が示されたフローチャートである。
【図３】図３は、図２の方法に用いられる特徴値データ及び主観評価データのデータベースの構成が示された模式図である。
【図４】図４は、図２の方法の周波数解析によって得られたパワースペクトルが示されたグラフである。
【図５】図５は、図２の方法の特徴値の決定方法が示されたフローチャートである。
【図６】図６は、図５の粒子群が示された概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、適宜図面が参照されつつ、好ましい実施形態に基づいて本発明が詳細に説明される。
【００１９】
図１に示されるように、この装置２は、脳波計４、フィルタ６、変換器８、アンプ１０、保存部１２、演算部１４、モニタ１６、記憶部１８及び入力部２０を備えている。
【００２０】
図２には、図１の装置２が用いられた感覚判定方法が示されている。この方法では、まず脳波計４によって脳波が計測される（ＳＴＥＰ１）。計測により、アナログ信号が得られる。この信号は、フィルタ６を通される。フィルタ６により、信号からノイズが除去される（ＳＴＥＰ２）。この信号は変換器８に送られ、デジタル信号に変換される（ＳＴＥＰ３）。この信号はアンプ１０に送られ、増幅される（ＳＴＥＰ４）。この信号は、保存部１２に保存される（ＳＴＥＰ５）。計測（ＳＴＥＰ１）から保存（ＳＴＥＰ５）までが、時間帯ごとに複数回繰り返されてもよい。
【００２１】
演算部１４は、保存部１２から脳波信号を取り出し、脳波の周波数解析を行う（ＳＴＥＰ６）。周波数解析が、時間帯ごとに複数回繰り返されてもよい。演算部１４は、波数解析の結果に基づき、上記脳波の特徴値を決定する（ＳＴＥＰ７）。さらに演算部１４は、この特徴値に対応する客観評価を決定する（ＳＴＥＰ８）。この決定は、記憶部１８（典型的にはハードディスク）に格納されたデータベースに基づいてなされる。これらのステップにより、ヒトの感覚が判定される。フィルタ６が設けられず、演算部１４によって信号からノイズが除去されてもよい。
【００２２】
以下、ゴルフクラブのグリップを触ったときの被験者（ヒト）の感覚が、図１に示された装置２によって判定される手順が、詳説される。この感覚判定方法により、グリップの評価もなされる。被験者がグリップを触ることは、本発明に言う「製品の使用」に該当する。
【００２３】
この判定方法では、記憶部１８に格納されたデータベースが利用される。このデータベースの構成が、図３に模式的に示されている。このデータベースは、多数のヒトを様々なグリップに触れさせることで得られたものである。このデータベースは、特徴値データ（Ｘ、Ｙ、Ｚ）と主観評価データとを含んでいる。このデータベースは、６０のレコードを含んでいる。１つのレコードは、複数の周波数の特徴値データ（Ｘ、Ｙ、Ｚ）と主観評価データを含んでいる。特徴値データ（Ｘ、Ｙ、Ｚ）は、選定されて決定された複数の周波数について算出されている。この周波数の選択方法は、後に詳述される。また、この特徴値データ（Ｘ、Ｙ、Ｚ）の算出方法も、後に詳述される。
【００２４】
この主観評価データは、「好む」又は「好まない」である。この主観評価データは、グリップに触れたヒトから、このグリップが好きか否かを聞き取ることで得られる。脳波計測及び聞き取りが６０回なされることで、レコード数が６０であるデータベースが得られる。例えば、２種類のグリップに関して３０名のヒトの脳波計測及び聞き取りがなされることで、このデータベースが構築されてもよい。また、１種類のグリップに関して６０名のヒトの脳波計測及び聞き取りがなされることで、このデータベースが構築されてもよい。
【００２５】
図３では、４Ｈｚ、１６Ｈｚおよび２１Ｈｚの３つの周波数が選定され決定されている。それぞれの周波数の特徴値データ（Ｘ、Ｙ、Ｚ）が求められている。この３つの周波数の特徴値データ（Ｘ、Ｙ、Ｚ）により、９次元の位置ベクトルが得られる。この６０のレコードの位置ベクトルが９次元の空間上に位置させられる。この９次元の空間で、識別境界が算出される。この６０の位置ベクトルは、識別境界により、クラスＡとクラスＢとに分けられている。クラスＡおよびクラスＢのいずれか一方に、主に主観評価データ「好む」の特徴値データが属し、他方に、主に主観評価データ「好まない」の特徴値データが属している。この周波数の選定方法と、特徴値データ（Ｘ、Ｙ、Ｚ）及び識別境界の算出方法とには、後述する粒子群最適化（以下、ＰＳＯという）とサポートベクターマシン（以下、ＳＶＭという）が用いられる。図３には、図示されないが、この識別境界も、記録部１８に記録されている。
【００２６】
この判定方法には、既知の脳波計４が用いられる。好ましい脳波計４としては、ＴＥＡＣ社の商品名「Ｂｒａｉｎ Ｂｕｉｌｄｅｒ Ｕｎｉｔ」及び能力開発研究所の商品名「ＭｉｎＤ  ＳｅｎｓｏｒII」が例示される。この脳波計４の電極が、被験者の頭皮に取り付けられる。１つの基準電極が、耳朶に取り付けられる。一般的な脳波計測では、多数の電極が頭皮に取り付けられる。多数の電極の取り付けは、被験者にストレスを与える。多数の電極の取付は、脳波の正確な計測を阻害する。動作時（例えばゴルフのスイング時）の脳波の測定では、多数の電極及び多数のケーブルが動作の妨げにもなる。正確な計測の観点から、頭皮に取り付けられる電極の数は少ないほど好ましい。計測された脳波の解析の容易の観点からも、頭皮に取り付けられる電極の数は少ないほど好ましい。頭皮に取り付けられる電極の数は、１つが好ましい。好ましくは、国際１０−２０法に定められたＦｐ１又はＦｐ２に、電極が取り付けられる。ここでは、国際１０−２０法に定められたＦｐ１に、電極が取り付けられる。本発明者の得た知見によれば、Ｆｐ１及びＦｐ２では、本発明に係る判定方法にとって十分な脳波が発生する。Ｆｐ１及びＦｐ２には毛髪がないので、電極の取付は容易である。
【００２７】
電極が取り付けられた被験者は椅子に着座し、目を閉じて安静状態を保つ。この状態が、３０秒以上継続される。この被験者にゴルフクラブのグリップが手渡される。この被験者は、目を閉じたまま、グリップを触る。グリップが手渡されて、その後に、グリップが回収される。回収後も、被験者は椅子に着座し、目を閉じて安静状態を保つ。その後、この被験者からグリップの主観評価が聞き取られる。具体的には、このグリップを「好む」か「好まない」かが、聞き取られる。
【００２８】
グリップが手渡されたときの時刻がｒ秒であるとき、（ｒ−３０）秒からｒ秒までの３０秒間、脳波計４によって脳波が計測される。この脳波は、以下、「前段階脳波」と称される。前段階脳波の信号は、フィルタ６を通される。このフィルタ６は、ローパス機能及びハイパス機能を備えている。フィルタ６は、信号からノイズを除去する。脳波の測定において典型的なノイズは、筋電によるアーチファクトである。このアーチファクトが、信号から除去される。この信号は、変換器８に送られる。変換器８は、アナログ信号をデジタル信号に変換する。この信号は、アンプ１０に送られる。アンプ１０は、信号を増幅する。この信号は、保存部１２に保存される。
【００２９】
グリップを握った被験者が安静状態になったときの時刻がｑ秒であるとき、ｑ秒から（ｑ＋３０）秒までの３０秒間でも、脳波計４によって脳波が計測される。この脳波は、以下、「中段階脳波」と称される。中段階脳波の信号は、フィルタ６を通される。このフィルタ６により、信号からノイズ（典型的にはアーチファクト）が除去される。この信号は変換器８に送られ、デジタル信号に変換される。この信号はアンプ１０に送られ、増幅される。この信号は、保存部１２に保存される。
【００３０】
グリップが回収された時の時刻がｐ秒であるとき、ｐ秒から（ｐ＋３０）秒までの３０秒間でも、脳波計４によって脳波が計測される。この脳波は、以下、「後段階脳波」と称される。後段階脳波の信号も、中段階脳波の信号と同様にして、フィルタ６を通される。このフィルタ６により、信号からノイズ（典型的にはアーチファクト）が除去される。この信号は変換器８に送られ、デジタル信号に変換される。この信号はアンプ１０に送られ、増幅される。この信号は、保存部１２に保存される。
【００３１】
図１の演算部１４が、前段階脳波の周波数解析を行う。周波数解析では、脳波からＦＦＴ（高速フーリエ変換）によってパワースペクトルが得られる。この実施形態では、θ波、ｓｌｏｗα波、ｍｉｄα波、ｆａｓｔα波及びβ波についての周波数解析がなされる。θ波の周波数帯は、４Ｈｚから６Ｈｚである。ｓｌｏｗα波の周波数帯は、７Ｈｚから８Ｈｚである。ｍｉｄα波の周波数帯は、９Ｈｚから１１Ｈｚである。ｆａｓｔα波の周波数帯は、１２Ｈｚから１４Ｈｚである。β波の周波数帯は、１５Ｈｚから２２Ｈｚである。
【００３２】
図４は、図２の方法の周波数解析によって得られたパワースペクトルが例示されたグラフである。図４に示されるように、この周波数解析により、４Ｈｚから２２Ｈｚまでの１Ｈｚ毎の周波数毎に、パワー値が得られる。
【００３３】
前段階脳波の測定は、（ｒ−３０）秒からｒ秒まででなされる。この前段階脳波から、１秒間隔で信号が抽出され、周波数解析がなされる。周波数解析により、４Ｈｚのパワー値が３０得られる。これら３０のパワー値から４Ｈｚの前段階標準偏差σａ（４）が算出される。
【００３４】
中段階脳波の測定は、ｑ秒から（ｑ＋３０）秒まででなされる。この中段階脳波から、１秒間隔で信号が抽出され、周波数解析がなされる。周波数解析により、４Ｈｚのパワー値が３０得られる。これら３０のパワー値から４Ｈｚの中段階標準偏差σｂ（４）が算出される。
【００３５】
後段階脳波の測定は、ｐ秒から（ｐ＋３０）秒まででなされる。この後段階脳波から、１秒間隔で信号が抽出され、周波数解析がなされる。周波数解析により、４Ｈｚのパワー値が３０得られる。これら３０のパワー値から４Ｈｚの後段階標準偏差σｃ（４）が算出される。
【００３６】
演算部１４は、この前段階標準偏差σａ（４）、中段階標準偏差σｂ（４）及び後段階標準偏差σｃ（４）から４Ｈｚにおける特徴値データ（Ｘ（４）、Ｙ（４）、Ｚ（４））を算出する。この特徴値データ（Ｘ（４）、Ｙ（４）、Ｚ（４））は、次式で求められる。
Ｘ（４）＝σａ（４）／σｂ（４）
Ｙ（４）＝σｂ（４）／σｃ（４）
Ｚ（４）＝σｃ（４）／σａ（４）
【００３７】
同様にして、１６Ｈｚ及び２１Ｈｚのそれぞれの周波数について、前段階標準偏差σａ（ｎ）、中段階標準偏差σｂ（ｎ）、前段階標準偏差σｃ（ｎ）及び特徴値データ（Ｘ（ｎ）、Ｙ（ｎ）、Ｚ（ｎ））が算出される。この特徴値データ（Ｘ（ｎ）、Ｙ（ｎ）、Ｚ（ｎ））は、次式で求められる。
Ｘ（ｎ）＝σａ（ｎ）／σｂ（ｎ）
Ｙ（ｎ）＝σｂ（ｎ）／σｃ（ｎ）
Ｚ（ｎ）＝σｃ（ｎ）／σａ（ｎ）      ｎ＝４、１６又は２１
【００３８】
このようにして求められた、周波数４Ｈｚ、１６Ｈｚおよび２１Ｈｚの３つの周波数の特徴値データ（Ｘ（ｎ）、Ｙ（ｎ）、Ｚ（ｎ））から、９次元の位置ベクトルが得られる。この９次元の位置ベクトルが、図３のデータベースの９次元の空間上に位置させられる。この位置ベクトルが、識別境界により、クラスＡとクラスＢとのどちらに属するかが判定される。これにより、「好む」又は「好まない」の客観的な判断がなされる。
【００３９】
この特徴値データがクラスＡに属するとき、「好感度Ａ」がモニタ１６に出力される。この特徴値データがクラスＢに属するか識別境界上にあるとき、「好感度Ｂ」がモニタ１６に出力される。これにより、客観的な判定がなされる。
【００４０】
演算部１４は、この被験者から得られた位置ベクトルを、データベースに追加してもよい。この被験者から聞き取られた主観評価（すなわち「好む」又は「好まない」）は、入力部２０（例えばキーボード）から入力される。演算部１４は、この主観評価を、データベースの主観評価データに追加する。追加された位置ベクトルと主観評価データとは、１つのレコードを形成する。この位置ベクトルと主観評価データとの追加により、データベースが更新される。データベースの更新が繰り返されることにより、データベースのレコード数が増加し、判定の客観性が向上する。
【００４１】
この実施形態では、好感度ＡとＢとの、２種の客観評価がされている。客観評価の種類数は３以上であってもよい。この実施形態では、「好む」及び「好まない」の、２種の主観評価が用いられている。主観評価の種類数は、３以上であってもよい。この実施形態では、データレコード数は６０としたが、これより少なくても良いし、多くても良い。
【００４２】
この実施形態では、前段階標準偏差σａ（ｎ）、中段階標準偏差σｂ（ｎ）及び前段階標準偏差σｃ（ｎ）から、特徴値データ（Ｘ（ｎ）、Ｙ（ｎ）、Ｚ（ｎ））が算出されているが、前段階標準偏差σａ（ｎ）及び中段階標準偏差σｂ（ｎ）から、特徴値データＸ（ｎ）が算出されてもよい。この特徴値データＸ（ｎ）により、位置ベクトルが得られ、識別境界が算出されてもよい。
【００４３】
図５には、特徴値を決定する方法が示されている。この特徴値の決定に伴って、周波数の選定及び識別境界の算出がされている。この図５を参照しつつ、この特徴値の決定、周波数の選定及び識別境界の算出の方法が説明される。前述のように、周波数の選定方法と、特徴値データ及び識別境界の算出方法とには、ＰＳＯとＳＶＭとが用いられる。
【００４４】
周波数の選定では、ＰＳＯにより周波数が選定される。この周波数の選定には、周波数の組み合わせが選定されることを含む。演算部１４は、任意の数の粒子群を生成する。図６は、生成された粒子群を模式的に示したものである。ここでは、５つの粒子１から５からなる粒子群が生成されている。この粒子１から５は、４Ｈｚから２２Ｈｚまでの各周波数に対応した実数値を有している。この実数値は、０から１．００までの実数が乱数として与えられる。ここでは、５つの粒子が生成されたものを例示しているが、これより少ない粒子が生成されても良いし、これより多い粒子が生成されてもよい。
【００４５】
実数値が０．５０以上の周波数により構成される周波数が抽出される。図６では、一部の周波数の実数値が記載され他の実数値の記載が省略されているが、粒子１では、０．５０以上の周波数は、４Ｈｚ及び６Ｈｚである。粒子１では、周波数として、この４Ｈｚ及び６Ｈｚが抽出される。
【００４６】
周波数解析の結果から、周波数４Ｈｚの前段階標準偏差σａ（４）、中段階標準偏差σｂ（４）及び後段階標準偏差σｃ（４）が算出される。これらのデータから４Ｈｚにおける特徴値データ（Ｘ（４）、Ｙ（４）、Ｚ（４））が求められる。同様に周波数６Ｈｚの前段階標準偏差σａ（６）、中段階標準偏差σｂ（６）及び後段階標準偏差σｃ（６）が算出される。これらのデータから６Ｈｚにおける特徴値データ（Ｘ（６）、Ｙ（６）、Ｚ（６））が求められる。
【００４７】
この様にして求められた、特徴値データ（Ｘ（４）、Ｙ（４）、Ｚ（４））及び（Ｘ（６）、Ｙ（６）、Ｚ（６））から６次元の位置ベクトルが得られる。同様にして、６０のレコードのうち、他の５９のレコードからも６次元の位置ベクトルが得られる。この様にして６０のレコードから得られた位置ベクトルが、６次元の空間に位置させられる。これら６０の位置ベクトルとの対応レコードの主観評価データとからＳＶＭにより識別境界が算出される。この周波数の組み合わせ、特徴値データ（Ｘ（４）、Ｙ（４）、Ｚ（４））及び（Ｘ（６）、Ｙ（６）、Ｚ（６））並びに識別境界が、記憶部１８に記憶される。
【００４８】
演算部１４は、各レコードの主観評価データと識別境界とから、誤り率を算出する。誤り率とは、主観評価データがＢクラスに属するがＡクラスに属すると判定された割合（以下、ＦＡＲという）や、主観評価データがＡクラスに属するがＢクラスに属すると判定された割合（以下、ＦＲＲという）である。ここでは、誤り率として、次式に示す評価関数Ｆを算出する。
Ｆ＝（ＦＡＲ＋ＦＲＲ）２
この評価関数Ｆが記録部１８に記録される。なお、誤り率として、この評価関数Ｆに代えて、ＦＡＲのみを用いても良いし、ＦＲＲのみを用いることも出来る。
【００４９】
同様にして、粒子２から５について、周波数の抽出される。この抽出された周波数により、特徴値データが算出される。特徴値データ及び主観評価データから、識別境界が算出される。抽出された周波数、特徴値データ及び識別境界が、記憶部１８に記憶される。演算部１４は、この特徴値データ、主観評価データ及び識別境界から評価関数Ｆを算出する。この評価関数Ｆが、記録部１８に記録される。
【００５０】
全ての粒子について評価関数が算出されると、粒子群の粒子を更新する。演算部１４は、粒子１から５の評価関数のうち、最良解を特定する。最良解は、最も評価関数の小さい粒子である。例えば、粒子１の評価関数が最も小さい場合、粒子１がこの粒子群の最良解として、記録部１８に記憶される。
【００５１】
粒子１から５では、各粒子の位置ベクトル及び速度ベクトルが、次式で更新される。
Ｖi(ｔ＋１)＝ｗＶi(ｔ)＋ｃ1ｒ1(Ｐb(ｔ)−Ｘi(ｔ))＋ｃ2ｒ2(Ｐg(ｔ)−Ｘi(ｔ))
Ｘi(ｔ＋１)＝Ｘi(ｔ)＋Ｖi(ｔ＋１)
i  ：粒子のインデックス
Ｘi(ｔ)：ｔ回目の繰り返しにおけるｉ番目の粒子の位置ベクトル
Ｖi(ｔ)：ｔ回目の繰り返しにおけるｉ番目の粒子の速度ベクトル
ｗ：速度に対する重み係数（正の値）
ｃ1及びｃ2 ：重み係数
ｒ1及びｒ2 ：０から１．００までの乱数
Ｐb(ｔ)：ｔ回目の繰り返しにおける粒子群の最良解（位置ベクトル）
Ｐg(ｔ)：ｔ回目の繰り返しにおける探索開始からの最良解（位置ベクトル）
ここで、重み係数ｗ、ｃ1及びｃ2 は、反復シミュレーションを行い、経験的に良好な分類結果を取得できるパラメータ値を検出し、決定される。ここでは、ｗは０．１０とされ、ｃ1は０．５０とされ、ｃ2は０．５０とされた。
このようにして、更新された粒子１から５の位置ベクトルＸi(ｔ＋１)に基づき、図６に示された、粒子１から５は、４Ｈｚから２２Ｈｚまでの各周波数に対応した実数値が更新され、新たな粒子群に更新される。
【００５２】
この更新された粒子群について、前述の生成された粒子群と同様に、粒子１から５のそれぞれについて、周波数が抽出される。各レコードの位置ベクトルが算出される。識別境界が算出される。評価関数が算出される。そして、この更新された粒子群の最良解Ｐb(２)が特定される。例えば、このようにして、更新された粒子群において、粒子３が最良解Ｐb(２)として特定される。
【００５３】
最初の粒子群の最良解Ｐb(１)である粒子１の評価関数と、この更新後の粒子群の最良解Ｐb(２)である粒子３の評価関数とが比較される。最良解Ｐb(１)と最良解Ｐb(２)とで、評価関数が小さいほうが、探索開始からの最良解Ｐg(２)として特定される。例えば、最良解Ｐb(２)が最良解Ｐb(１)より小さいと、この粒子３は、この群の最良解Ｐb(２)であり、かつ探索開始からの最良解Ｐg(２)でもある。
【００５４】
この最良解Ｐb(２)及び最良解Ｐg(２)により、前述の粒子群の位置ベクトルＸi(ｔ)及び速度ベクトルＶi(ｔ)が更新される。この更新された粒子群により、同様に、周波数の抽出から次の粒子群の更新までステップが繰り返される。この繰り返しが所定のｍ回繰り返される。例えば、このｍ＝１０のとき、この繰り返しが１０回に達すると、この粒子群の更新が終了する。
【００５５】
この１０回の繰り返しで、最良解Ｐg(１０) が得られる。この最良解Ｐg(１０)の粒子の周波数が選定した周波数として決定される。例えば、この様にして周波数として、４Ｈｚ、１６Ｈｚ及び２１Ｈｚが決定される。
【００５６】
この決定された周波数により、前述の、前段階標準偏差σａ（ｎ）、中段階標準偏差σｂ（ｎ）、前段階標準偏差σｃ（ｎ）及び特徴値データ（Ｘ（ｎ）、Ｙ（ｎ）、Ｚ（ｎ））が算出される。ここでのｎは、４、１６又は２１である。このようにして求められた、各周波数の特徴値データにより、９次元の位置ベクトルが算出される。各レコードの位置ベクトルと主観評価データがデータベースに保管される。このようにして６０レコードについて、保管されたデータが、模式的に示されたのが図３のデータベースである。
【００５７】
ここでは、粒子の更新回数が１０回とされた。この１０回の繰り返しにより、最も評価関数の小さい周波数の組み合わせが探索される。この周波数の組み合わせの探索には、ＰＳＯが用いられている。これにより、最適な周波数の組み合わせの探索が可能となっている。この探索は高速に行うことができる。この探索はシンプルなアルゴリズムで演算部１４に実装可能である。ここでは、１０回の繰り返しとしたが、この繰り返し回数は予め定めておけばよく、１０回より多くても良いし、少なくてもよい。
【００５８】
表１は、前述の実施形態に係る特徴値に基づく判別方法と、４Ｈｚから２２Ｈｚの全周波数を用いた判別方法との精度を比較した試験結果が示されている。この試験では、ゴルフクラブのグリップ６本が用意された。この６本のクリップを７人の被験者に握らせて、最も好むグリップから最も好まないグリップまでを１番から６番まで予め分類させた。被験者毎に、最も好むグリップが１番とされ、最も好まないグリップが６番とされている。
【００５９】
被験者は、１番のグリップと２番のグリップとを、それぞれ１０回ずつ握った。その際の脳波が測定された。この試験では、前述の脳波の測定方法が用いられた。被験者は、それぞれのグリップについて１０試行を実施した。このようにして、１４０のレコードが得られた。
【００６０】
この１４０のレコードに対して、図５に示す方法で、特徴値の決定がされた。評価関数が算出され、周波数が決定された。その決定された周波数に基づいて、特徴値が決定される。この特徴値に基づき、識別境界が算出された。この識別境界により、１４０のレーコードの位置ベクトルが、クラスＡとクラスＢとに区分けされた。この区分けされた結果と主観評価データとの相違、すなわち、誤り率が算出された。この誤り率して、ＦＡＲ及びＦＲＲが算出された。その結果が表１に示されている。
【００６１】
一方で、この１４０のレコードに対して、４Ｈｚから２２Ｈｚの全ての周波数から、識別境界を算出した。この識別境界によりクラスＡとクラスＢとの区分けした。この区分けした結果と主観評価データとの相違、すなわち、前述のＦＡＲ及びＦＲＲが算出された。その結果が表１に示されている。
【００６２】
同様にして、２番のグリップと３番のグリップ、３番のグリップと４番のグリップ、４番のグリップと５番のグリップ、５番のグリップと６番のグリップ及び１番のグリップと６番のグリップについて、この実施形態に係る判別方法と全周波数を用いた判別方法とのＦＡＲ及びＦＲＲが算出された。その結果が表１に示されている。
【００６３】
【表１】
2011045541.tif 000003
【００６４】
この表１のＦＡＲ及びＦＲＲの値が小さいほど、誤り率が低い。表１からも明らかなように、本発明による判別方法は、ヒトの主観を、より高い精度で客観的に判定できる。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
本発明に係る方法により、ゴルフボールの打球感、靴の履き心地、手袋の着用感、ウエアの着用感等が判定されうる。
【符号の説明】
【００６６】
２・・・感覚判定装置
４・・・脳波計
６・・・フィルタ
８・・・変換器
１０・・・アンプ
１２・・・保存部
１４・・・演算部
１６・・・モニタ
１８・・・記憶部
２０・・・入力部
【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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