(57)【要約】【課題】マハラノビス距離（ＭＤ値）よりも確度の高い分類指標、分類方法及び分類装置を提供する。【解決手段】分類対象データを事前に取得した複数の学習データに基づいて分類する際の分類指標であって、基点が統一された全ての学習データのマハラノビス距離の各勾配ベクトルにおける終点と上記基点に自らの基点が統一された分類対象データのマハラノビス距離の勾配ベクトルの終点との相互距離として与えられる。【選択図】図５
2019144824.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分類対象データを事前に取得した複数の学習データに基づいて分類するための分類指標であって、
基点が統一された全ての前記学習データのマハラノビス距離の各勾配ベクトルにおける終点と前記基点に自らの基点が統一された前記分類対象データのマハラノビス距離の勾配ベクトルの終点との相互距離として与えられることを特徴とする分類指標。
【請求項２】
前記学習データに関する複数の前記勾配ベクトルの前記終点を複数の種類に分類し、当該種類毎に複数の前記終点の中心を特定し、各々の前記中心と前記分類対象データに関する前記終点との相互距離として与えられることを特徴とする請求項１記載の分類指標。
【請求項３】
全ての前記学習データの平均及び分散で正規化された前記学習データに関する複数の前記勾配ベクトルから成る勾配ベクトル行列と、前記学習データと同様に正規化された前記分類対象データに関する勾配ベクトルとに基づく関係式によって与えられることを特徴とする請求項２記載の分類指標。
【請求項４】
前記勾配ベクトル行列の各要素Δｘｉｊは、マハラノビス距離をＭＤとし、前記平均及び分散で正規化された前記学習データからなる正規化行列の各要素をｘｉｊとし、当該正規化行列の相関行列から算出した擬似逆行列の各要素をａｐｑとする下式（１）によって与えられることを特徴とする請求項３に記載の分類指標。
【数１】
2019144824.tif 000008
【請求項５】
前記関係式は、前記勾配ベクトル行列の相関行列の擬似逆行列と、前記分類対象データに関する前記勾配ベクトルを前記学習データに関する勾配ベクトル行列の平均及び分散で正規化された正規化勾配ベクトルとからなることを特徴とする請求項４に記載の分類指標。
【請求項６】
前記関係式は、前記擬似逆行列をＧ−１とし、前記正規化勾配ベクトルをＺとする下記式（２）であることを特徴とする請求項５に記載の分類指標。
【数２】
2019144824.tif 000009
【請求項７】
前記請求項１〜６のいずれか一項に記載の分類指標を用いて前記分類対象データを所定の種類に分類することを特徴とする分類方法。
【請求項８】
前記請求項１〜６のいずれか一項に記載の分類指標を用いて前記分類対象データを所定の種類に分類する分類プログラムを記憶する記憶部と、
前記分類プログラムを前記記憶部から読み出して実行する演算部と、
該演算部の分類結果を出力する出力部と
を備えることを特徴とする分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分類指標、分類方法及び分類装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
下記特許文献１には嚥下障害検出装置及びその作動方法が開示されている。この嚥下障害検出装置及びその作動方法は、例えば請求項１２や請求項２７に記載されているように、層別共分散評価によるマハラノビス距離を使用した判別分析により抽出された特徴を分類するものである。上記マハラノビス距離は、多変数間の相関に基づく距離概念であり、多変数に関する相関行列及び多変数ベクトルの関数として与えられる。
【０００３】
このようなマハラノビス距離は、品質工学の分野で周知のＭＴ法でも利用されている。このＭＴ法では、既得データを１あるいは複数の種類（単位空間）に分類し、各単位空間の中心と新たに取得したデータ（最新データ）とのマハラノビス距離に基づいて最新データが単位空間に属するか否かを判定する。このマハラノビス距離（Mahalanobis Distance）は、ＭＤ値とも言われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５９７７２５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、上記マハラノビス距離（ＭＤ値）は、個々の種類（単位空間）における多変数の相関行列を用いる、つまり個々の種類（単位空間）における多変数の相関関係のみを考慮して計算される分類指標である。ここで、種類（単位空間）の数が比較的少ない場合つまり各種類（各単位空間）間のマハラノビス距離（ＭＤ値）が比較的遠い場合は問題にならないが、種類（単位空間）の数が比較的多い場合つまり各種類（各単位空間）間のマハラノビス距離（ＭＤ値）がより近くなると、各種類（各単位空間）が互いに影響を及ぼし合うことになるので、分類指標としての正確性が低下する虞がある。
【０００６】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、マハラノビス距離（ＭＤ値）よりも確度の高い分類指標の提供、また当該分類指標を用いた分類方法及び分類装置の提供を目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明では、分類指標に係る第１の解決手段として、分類対象データを事前に取得した複数の学習データに基づいて分類するための分類指標であって、基点が統一された全ての前記学習データのマハラノビス距離の各勾配ベクトルにおける終点と前記基点に自らの基点が統一された前記分類対象データのマハラノビス距離の勾配ベクトルの終点との相互距離として与えられる、という手段を採用する。
【０００８】
本発明では、分類指標に係る第２の解決手段として、上記第１の解決手段において、前記学習データに関する複数の前記勾配ベクトルの前記終点を複数の種類に分類し、当該種類毎に複数の前記終点の中心を特定し、各々の前記中心と前記分類対象データに関する前記終点との相互距離として与えられる、という手段を採用する。
【０００９】
本発明では、分類指標に係る第３の解決手段として、上記第２の解決手段において、全ての前記学習データの平均及び分散で正規化された前記学習データに関する複数の前記勾配ベクトルから成る勾配ベクトル行列と、前記学習データと同様に正規化された前記分類対象データに関する勾配ベクトルとに基づく関係式によって与えられる、という手段を採用する。
【００１０】
本発明では、分類指標に係る第４の解決手段として、上記第３の解決手段において、前記勾配ベクトル行列の各要素Δｘｉｊは、マハラノビス距離をＭＤとし、前記平均及び分散で正規化された前記学習データからなる正規化行列の各要素をｘｉｊとし、当該正規化行列の相関行列から算出した擬似逆行列の各要素をａｐｑとする下式（１）によって与えられる、という手段を採用する。
【００１１】
【数１】
2019144824.tif 000003
【００１２】
本発明では、分類指標に係る第５の解決手段として、上記第４の解決手段において、前記関係式は、前記勾配ベクトル行列の相関行列の擬似逆行列と、前記分類対象データに関する前記勾配ベクトルを前記学習データに関する勾配ベクトル行列の平均及び分散で正規化された正規化勾配ベクトルとからなる、という手段を採用する。
【００１３】
本発明では、分類指標に係る第６の解決手段として、上記第５の解決手段において、前記関係式は、前記擬似逆行列をＧ−１とし、前記正規化勾配ベクトルをＺとする下記式（２）である、という手段を採用する。
【００１４】
【数２】
2019144824.tif 000004
【００１５】
本発明では、分類方法に係る解決手段として、上記第１〜第６のいずれかの解決手段に係る分類指標を用いて前記分類対象データを所定の種類に分類する、という手段を採用する。
【００１６】
本発明では、分類装置に係る解決手段として、前記請求項１〜第６のいずれかの解決手段に係る分類指標を用いて前記分類対象データを所定の種類に分類する分類プログラムを記憶する記憶部と、前記分類プログラムを前記記憶部から読み出して実行する演算部と、該演算部の分類結果を出力する出力部とを備える、という手段を採用する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、マハラノビス距離（ＭＤ値）よりも確度の高い分類指標、分類方法及び分類装置を提供することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態に係る分類装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る分類装置の時系列的な動作（分類方法）を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態における総合単位空間を示す概念図（ａ）及び勾配ベクトルを示す概念図（ｂ）である。
【図４】本発明の一実施形態における各学習データの勾配ベクトルを示す概念図（ａ）及び勾配単位空間を示す概念図（ｂ）である。
【図５】本発明の一実施形態における分類対象（勾配ベクトル）と勾配単位空間との距離関係を示す概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態について説明する。
本実施形態における分類システムは、図１に示すように分類装置Ａ、分類対象機器Ｂ及び通信回線Ｎを備え、分類装置Ａ及び分類対象機器Ｂが通信回線Ｎを介して必要情報を相互に送受信する。
【００２０】
先に通信回線Ｎについて説明すると、当該通信回線Ｎは、所定の通信プロトコルに準拠して分類装置Ａ及び分類対象機器Ｂから入力された通信信号を伝送する。この通信回線Ｎは、特定の通信機器つまり分類装置Ａと分類対象機器Ｂとのみが通信できる専用通信回線あるいは分類装置Ａ及び分類対象機器Ｂを含む不特定多数の通信装置が通信できる公衆通信回線である。このような通信回線Ｎは、例えばインターネット等の公衆通信回線である。
【００２１】
分類対象機器Ｂは、通信機能を備えた各種設備あるいは装置であり、例えば発電機等の発電装置あるいは発電プラントやＬＮＧプラント等の各種プラントである。この分類対象機器Ｂは、自らの稼働状態を示す各種（複数）の物理量（状態量）を所定のタイムインターバルで取得し、当該取得した複数の状態量を状態信号として分類装置Ａに順次送信する。上記複数の状態量は、例えば分類対象機器Ｂに備えられた各種のセンサの検出値や分類対象機器Ｂに備えられた制御装置の操作量等であり、時系列的に順次取得される。
【００２２】
分類装置Ａは、通信回線Ｎを介して分類対象機器Ｂから受信した上記状態信号に基づいて分類対象機器Ｂの種類を分類する装置である。この分類装置Ａは、ソフトウエア資源とハードウエア資源とが融合した一種のコンピュータであり、ソフトウエア資源とハードウエア資源とによって実現される機能構成要素として、図示するように通信部１、内部記憶部２、外部記憶部３、操作部４、表示部５、バスライン６及び演算部７を備えている。
【００２３】
通信部１は、演算部６による制御の下で分類対象機器Ｂと通信を行う機能構成要素であり、演算部６による制御の下で通信回線Ｎの通信プロトコルに準拠した通信信号（送信信号）を生成して通信回線Ｎに出力する。また、この通信部１は、通信回線Ｎから順次入力される分類対象機器Ｂの状態信号を順次受信し、各々の状態信号に含まれる複数の状態量を外部記憶部３に出力する。また、この通信部１は、通信回線Ｎを介して演算部６の分類結果を外部の通信機器に送信する。
【００２４】
内部記憶部２は、不揮発性メモリであるＲＯＭ（Read Only Memory）及び揮発性メモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）を備え、各種情報を記憶する。この内部記憶部２は、ＲＯＭに分類プログラムや当該分類プログラムの実行に必要となる各種データを記憶し、またＲＡＭに演算部６の演算結果を一時的に記憶する。
【００２５】
上記分類プログラムは、マハラノビス距離を用いて分類対象機器Ｂの分類対象データを分類対象機器Ｂから事前に取得した複数の学習データに基づいて分類することにより、分類対象機器Ｂの種類を分類するアプリケーションプログラムである。
【００２６】
詳細については後述するが、この分類プログラムは、分類指標であるＭＤ値及びＧＭＤ値（Gradient Mahalanobis Distance）を用いて、分類対象データを第１状態データあるいは第２状態データに分類する。なお、本実施形態におけるＭＤ値及び及びＧＭＤ値については詳細を後述する。
【００２７】
ここで、本実施形態における学習データ及び分類対象データは、分類装置Ａが分類対象機器Ｂから受信する状態信号に含まれる複数の状態量であり、取得順序が時系列的に異なるだけで、状態量の種類は何れも同一である。すなわち、分類対象データは、時系列的に最新の複数の状態量（最新状態量）であり、これに対して学習データは、時系列的に分類対象データより前に分類対象機器Ｂから取得された複数の状態量（過去状態量）である。
【００２８】
外部記憶部３は、ハードディスクや各種メモリーカード等の比較的大容量の記憶装置を備え、通信部１から順次入力される分類対象機器Ｂに関する複数の状態量を学習データとして順次記憶する。すなわち、この外部記憶部３に順次記憶される学習データは、分類対象機器Ｂに関する複数の状態量を含む時系列データである。また、この外部記憶部３は、演算部６による制御の下で学習データを記憶すると共に予め記憶した学習データを読み出して演算部６に出力する。
【００２９】
操作部４は、分類装置Ａを利用する担当者の操作指示を受け付ける機能構成要素であり、例えばマウス等のポインティングデバイス及びキーボードである。この操作部４は、上記操作指示を示す操作信号を演算部６に出力する。
【００３０】
表示部５は、例えば液晶表示パネルあるいはタッチパネルを備え、上記学習データや演算部６の分類結果等を表示する機能構成要素である。この表示部５は、演算部６から入力される画像信号に基づいて分類対象データや演算処理結果等の各種画像を表示する。なお、この表示部５及び上記通信部１は、本発明における出力部に相当する。
【００３１】
バスライン６は、通信部１、内部記憶部２、外部記憶部３、操作部４、表示部５及び演算部７に共通接続された信号線群であり、通信部１、内部記憶部２、外部記憶部３、操作部４、表示部５及び演算部７の相互通信を仲介する。すなわち、このバスライン６は、所定の入出力規則に従って通信部１、内部記憶部２、外部記憶部３、操作部４、表示部５及び演算部７のうち二者間における信号の送受信を実現する。
【００３２】
演算部７は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を備え、内部記憶部２に予め記憶された分類プログラムを読み出して実行することにより、分類対象機器Ｂの分類を行う機能構成要素である。すなわち、この演算部７は、分類装置Ａの心臓部に相当する機能構成要素であり、所定のＯＳ（Operating System）上で分類プログラムを実行することにより、学習データを用いた分類対象機器Ｂの分類を行う。なお、演算部７の詳細については、分類装置Ａの動作として以下に説明する。
【００３３】
次に、本実施形態に係る分類装置Ａの動作について、図２のフローチャートに沿って詳しく説明する。
【００３４】
この分類装置Ａを用いて分類対象機器Ｂの分類を行う場合、分類装置Ａの通信部１は、通信回線Ｎを介して分類対象機器Ｂから時系列的に順次受信する学習データ及び分類対象データを外部記憶部３に順次記憶させる（ステップＳ１）。すなわち、外部記憶部３には、分類対象機器Ｂの稼働時間の経過とともに学習データが時系列的に順次蓄積される。
【００３５】
ここで、分類対象機器Ｂは、通常状態を示す状態量を通信回線Nを介して分類装置Ａに送信する。この結果、外部記憶部３には、分類対象機器Ｂの通常状態を示す学習データが順次蓄積される。しかしながら、分類対象機器Ｂに通常と異なる状態に遷移すると、分類対象機器Ｂは、遷移先の状態を示す状態量を通信回線Ｎを介して分類装置Ａに送信する。この結果、外部記憶部３には、分類対象機器Ｂの遷移先の状態を示す学習データが蓄積されることになる。
【００３６】
演算部７は、このように外部記憶部３に順次記憶される学習データを読み出して分類プログラムに基づいて情報処理することにより、分類対象機器Ｂの分類を行う。すなわち、演算部７は、分類プログラムに基づく情報処理として、最初に総合単位空間を設定する（ステップＳ２）。
【００３７】
図３（ａ）は、上記総合単位空間を概念的に示す概念図である。分類対象機器Ｂの稼働時間の経過に伴って外部記憶部３には時系列的に複数の学習データが蓄積されるが、演算部７は、分類を行うべき最新の学習データ（分類対象データ）より前に外部記憶部３に蓄積された全ての学習データ（全学習データ）を構成データとする単一の総合単位空間を仮想的に設定する。
【００３８】
そして、演算部７は、上記全学習データ及び分類対象データの各々について周知のＭＤ値を算出する（ステップＳ３）。ＭＤ値の算出手順は十分に公知なので、ここでは詳細な計算手順を省略するが、ＭＤ値は、全学習データに関する相関行列の擬似逆行列とＭＤ値の算出対象（学習データ及び分類対象データ）のサンプル行列に所定の正規化処理を施して得られる正規化行列の関数として与えられるスカラー量である。
【００３９】
続いて、演算部７は、全学習データ及び分類対象データの各ＭＤ値について勾配ベクトルを算出する（ステップＳ４）。すなわち、演算部７は、上記関数を総合単位空間の各座標軸に対応する変数ベクトルによって偏微分することにより全学習データ及び分類対象データの各ＭＤ値に関する勾配ベクトルＶｇ，Ｖｔを算出する。なお、本実施形態では、全学習データの各ＭＤ値に関する勾配ベクトルを「Ｖｇ」と表記し、分類対象データのＭＤ値に関する勾配ベクトルを「Ｖｔ」と表記する。
【００４０】
ここで、総合単位空間が二次元空間（ｘ-ｙ空間）であると便宜的に仮定することにより、上記勾配ベクトルＶｇ，Ｖｔの意味を具体的に説明する。この場合、ＭＤ値は下式（３）に示すように変数ｘ、ｙの関数として与えられ、またこのようなＭＤ値の勾配ベクトルＶｇ，Ｖｔは式（４）のように表される。
【００４１】
【数３】
2019144824.tif 000005
【００４２】
図３（ｂ）は、このようなＭＤ値と勾配ベクトルＶｇ，Ｖｔとの関係を示す概念図である。この図３（ｂ）に示すように、ＭＤ値は幾何学的に楕円の軌跡を取るスカラー量である。このようなＭＤ値に対して、勾配ベクトルＶｇ，Ｖｔは、ＭＤ値に対応する点における上記楕円の法線ベクトルと同一の向き、つまりＭＤ値が最も大きくなる向きを持つベクトルである。
【００４３】
このようにして得られた各ＭＤ値の勾配ベクトルＶｇ，Ｖｔは、図３（ｂ）及び図４（ａ）に示すようにＭＤ値を基点（始点）とするベクトルである。演算部７は、この基点（始点）が一致するように各勾配ベクトルＶｇ，Ｖｔを座標変換する（ステップＳ５）。図４（ｂ）は、例えば二次元の勾配ベクトル座標系における座標変換後の各勾配ベクトルＶｇ，Ｖｔを示している。この図４（ｂ）に示すように、演算部７は、各勾配ベクトルＶｇ，Ｖｔの基点（始点）を一致させる。このステップＳ５の座標変換処理の結果、分類対象データのＭＤ値に対応する勾配ベクトルＶｔの終点は座標Ｐｘとなる。
【００４４】
そして、演算部７は、各勾配単位空間の中心を算出する（ステップＳ６）。すなわち、演算部７は、各勾配単位空間について、図５に示すように各勾配ベクトルＶｇに関する複数の終点の中心を算出することにより、第１勾配単位空間の中心座標Ｐ１、第２勾配単位空間の中心座標Ｐ２及び第３勾配単位空間の中心座標Ｐ３をそれぞれ計算する。
【００４５】
そして、演算部７は、各勾配単位空間及び分類対象データのＧＭＤ値を算出する（ステップＳ７）。すなわち、演算部７は、このようにして求められた勾配ベクトル座標系における各勾配単位空間の中心Ｐ１〜Ｐ３及び分類対象データの勾配ベクトルＶｔの終点Ｐｘの相互距離をＧＭＤ値として算出する。このＧＭＤ値は、総合単位空間における全学習データの相関関係に基づいて得られた分類指標である。
【００４６】
このＧＭＤ値は、図４（ｂ）及び図５に示すように、基点（始点）が一点に統一された全学習データのＭＤ値の各勾配ベクトルＶｇにおける終点と、上記全学習データの各勾配ベクトルＶｇの基点に自らの基点が統一された分類対象データのＭＤ値の勾配ベクトルＶｔの終点との相互距離として与えられる分類指標である。
【００４７】
演算部７は、分類対象データの勾配ベクトルＶｔの終点Ｐｘと各勾配単位空間の中心Ｐ１〜Ｐ３との間のＧＭＤ値をそれぞれ計算し、ＧＭＤ値が最小か否かを判断する（ステップＳ８）。そして、演算部７は、このステップＳ８の判断が「Ｙｅｓ」の場合は、分類対象データをＧＭＤ値が最小の勾配単位空間と同じ種類に属するとみなす（ステップＳ９）。一方、演算部７は、このステップＳ８の判断が「Ｎｏ」の場合には、分類対象データを勾配単位空間に分類しない。
【００４８】
ここで、分類対象データが分類された既存の勾配単位空間が全学習データのうち第１状態データによって構成された第１状態勾配単位空間であった場合、演算部７は、分類対象機器Ｂが第１の状態であると判断し、分類対象データが分類された既存の勾配単位空間が第２状態データによって構成された第２状態勾配単位空間であった場合には、分類対象機器Ｂが第２の状態の兆候を示していると判断する。
【００４９】
演算部７は、以上のステップＳ１〜Ｓ１０の各処理を実行することにより、今回新たに取得した分類対象データの分類、つまり分類対象機器Ｂの分類を完了する。そして、演算部７は、分類対象データの分類結果に基づく分類対象機器Ｂの分類結果を表示部５あるいは／及び通信部１に出力する（ステップＳ１１）。なお、演算部７は、所定のタイムインターバルで分類対象機器Ｂから新たな分類対象データを受信する度にステップＳ１〜Ｓ１１の各処理を行う。
【００５０】
このような本実施形態によれば、総合単位空間に設定された全学習データの相関関係を用いて計算されるＧＭＤ値を分類指標に採用するので、学習データの種類（単位空間）毎の相関関係を用いるマハラノビス距離（ＭＤ値）を用いる場合よりも確度の高い分類を実現することができる。また、本実施形態によれば、このようなＧＭＤ値をに基づいて分類対象機器Ｂの稼働状態を分類するので、従来よりも確度の高い分類を実現することが可能である。
【００５１】
すなわち、本実施形態に係るＧＭＤ値（分類指標）は、計算によって求められる量であるが、十分に技術的であり、また産業上の利用性が十分に備わったものである。したがって、本実施形態に係るＧＭＤ値（分類指標）は、特許の対象としての適格性を十分に備えるものである。
【００５２】
最後に、ＧＭＤ値の具体的な計算手順を以下に説明する。
演算部７は、まず最初に総合単位空間の全学習データに関する相関行列Ｒを算出し、この相関行列Ｒの擬似逆行列Ｒ−１を求め、当該擬似逆行列Ｒ−１の各要素をａｐｑとする。また、演算部７は、全学習データに関する平均及び分散を計算し、当該平均及び分散を用いて全学習データを正規化する。
【００５３】
そして、演算部７は、正規化後の全学習データを相互の距離関係に基づいて１あるいは複数の種類（クラス）に分類し、当該分類後の学習データからなる正規化行列Ｘを生成する。そして、演算部７は、この正規化行列Ｘを勾配ベクトル行列Ｘ’に変換する。この勾配ベクトル行列Ｘ’の各要素Δｘｉｊは、以下の式（５）に示すように総合単位空間におけるi番目の学習データのＭＤ値に対する勾配ベクトルＶｇのj番目の要素に相当する量である。なお，総合単位空間が二次元空間（ｘ-ｙ空間）である場合はｋ＝２となり、ｎ次元空間である場合にはｋ＝ｎとなる。
【００５４】
【数４】
2019144824.tif 000006
【００５５】
そして、演算部７は、上記勾配ベクトル行列Ｘ’の相関行列の擬似逆行列Ｇ−１を算出すると共に、全学習データの平均及び分散を用いて分類対象データを正規化する。そして、演算部７は、正規化後の分類対象データから正規化ベクトルＹを生成し、さらに当該正規化ベクトルＹを勾配ベクトルＹ’に変換する。この勾配ベクトルＹ’の各要素Δｙｊは、上述した式（５）によって与えられる分類対象データのＭＤ値の勾配ベクトルＶｔのj番目の要素に相当する量である。
【００５６】
さらに、演算部７は、上記勾配ベクトル行列Ｘ’の平均及び分散を用いて勾配ベクトルＹ’を正規化することにより正規化勾配ベクトルＺを得る。そして、演算部７は、以上のように求めた擬似逆行列Ｇ−１及び正規化勾配ベクトルＺからなる下記関係式（６）に基づいてＧＭＤ値を計算する。
【００５７】
【数５】
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【００５８】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、例えば以下のような変形例が考えられる。
（１）上記実施形態では、分類装置Ａと分類対象機器Ｂとを通信回線Ｎを介して接続したが、本発明はこれに限定されない。図１に示すシステム構成はあくまでも一例であり、よって本発明に係る分類装置の構成には他の種々の形態が考えられる。例えば、分類装置Ａと分類対象機器Ｂとを直接接続してもよく、あるいは分類装置Ａと分類対象機器Ｂとを相互接続することなく、分類対象機器Ｂに関する複数の状態量を所定の記憶媒体を介して分類装置Ａに入力してもよい。
【００５９】
（２）上記実施形態では、本発明に係る分類指標及び分類方法の概念を解り易くするために、二次元空間に単純化した図３〜図５を用いてＧＭＤ値の計算手順を説明したが、学習データ及び分類対象データにおける状態量の種類数等に応じてＧＭＤ値の計算における次元数は異なる。
【００６０】
（３）また、本実施形態に係るＧＭＤ値（分類指標）は、段落００４８〜００５６に記載したように、全学習データの平均及び分散で正規化された学習データに関する複数の勾配ベクトルＶｇの相関行列Ｒの擬似逆行列Ｇ−１と、分類対象データに関する勾配ベクトルを全学習データに関する勾配ベクトルＶｇの平均及び分散で正規化された正規化勾配ベクトルＺとからなる関係式（５）によって計算されるが、本発明はこれに限定されない。
【００６１】
本実施形態に係るＧＭＤ値（分類指標）は、図３（ａ）〜図５に示すように、基点が統一された全学習データのＭＤ値の各勾配ベクトルＶｇにおける終点と上記基点に自らの基点が統一された分類対象データのＭＤ値の勾配ベクトルＶｔの終点との相互距離として与えられることを主旨とするものである。すなわち、本実施形態に係るＧＭＤ値（分類指標）は、学習データのＭＤ値に関する勾配ベクトルＶｇと分類対象データのＭＤ値に関する勾配ベクトルＶｔとの関係において与えられるものである。
【符号の説明】
【００６２】
Ａ  分類装置
Ｂ  分類対象機器
Ｎ  通信回線
１  通信部
２  内部機構部
３  外部記憶部
４  操作部
５  表示部
６  バスライン
７  演算部
【図１】
2019144824.tif 000010
【図２】
2019144824.tif 000011
【図３】
2019144824.tif 000012
【図４】
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【図５】
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