(57)【要約】【課題】例えば誤差や欠損等がある入力データに対して、カテゴリへの適切な分類を可能とするカテゴリ探索装置の提供。【解決手段】入力ベクトルの要素がとる特徴値がそれぞれ取り得る確率を求める確率計算部と、分類部での分類の結果出力されるフィードバック情報を基に、前記確率をそれぞれ補正し、補正確率をそれぞれ出力する確率補正部と、前記確率補正部からそれぞれ出力された前記補正確率に基づき、特徴値をサンプリングするサンプリング部と、前記サンプリング部でサンプリングされた前記特徴値の組み合わせに基づき分類を行う分類部を含む。【選択図】図１
2019215816.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力ベクトルの要素がとる特徴値がそれぞれ取り得る確率を求める確率計算部と、
分類部での分類の結果出力されるフィードバック情報を基に、前記確率をそれぞれ補正し、補正確率をそれぞれ出力する確率補正部と、
前記確率補正部からそれぞれ出力された前記補正確率に基づき、特徴値をサンプリングするサンプリング部と、
前記サンプリング部でサンプリングされた前記特徴値の組み合わせに基づき、分類を行う前記分類部と、
を含む、ことを特徴とするカテゴリ探索装置。
【請求項２】
前記サンプリング部は、前記補正確率を基に、ポアソン分布に従って、予め定められた所定時間間隔に、一回、特徴値が生成されるか計算し、生成された特徴値を特徴ベクトルの要素として出力する、ことを特徴とする請求項１に記載のカテゴリ探索装置。
【請求項３】
前記確率補正部は、前記分類部において、予め定められた回数の分類の結果、前記特徴値の組み合わせからなるカテゴリについて、同一カテゴリに分類される回数に応じて、前記特徴値が生成される確率を抑制する抑制項の値を更新する、ことを特徴とする請求項２に記載のカテゴリ探索装置。
【請求項４】
前記確率補正部は、前記補正確率を、前記入力ベクトルの各要素がとる特徴値が取り得る確率に対して、定数項を加算し、抑制項を差し引くことで求め、
前記分類部での分類結果の前記フィードバック情報に基づき、前記抑制項の値を増加又は減少させる、ことを特徴とする請求項２又は３に記載のカテゴリ探索装置。
【請求項５】
前記サンプリング部は、前記ポアソン分布ｆ（λ）＝λｅ−λ／ｋ！において、ｋ＝１とし、λを前記補正確率とし、
所定時間の間に一回、前記特徴値が生成される確率がｆ（補正確率）で与えられるようにサンプリングを行う、ことを特徴とする請求項４に記載のカテゴリ探索装置。
【請求項６】
前記確率計算部と、前記確率補正部を備えた確率計算モジュールを備え、
前記サンプリング部として、
Ｎ次元入力ベクトル（Ｎは所定の正整数）に対して、前記確率計算モジュールで算出されたＮ個の前記補正確率に応じて、ポアソン分布に従いＮ個の信号を出力する発信モジュールを備え、
前記分類部が、
前記発信モジュールからのＮ個の信号を受け、予め定められた特定の組み合わせの入力に応答して信号を送信する接続モジュールと、
分類カテゴリ数に相当する個数のカウンタを備え、前記接続部からの信号を入力すると、カウンタのカウント値を増加させるカウンタモジュールと、
を備え、
前記カウンタモジュールは、前記カウンタのカウント値が予め定められた閾値を超えると、分類信号を前記確率計算モジュールに出力し、
前記確率モジュールは、前記分類信号を入力すると、確率値を補正する、ことを特徴とする請求項１又は２に記載のカテゴリ探索装置。
【請求項７】
入力ベクトルの要素がとる特徴値がそれぞれ取り得る確率を求める確率計算ステップと、
分類ステップでの分類の結果出力されるフィードバック情報を基に、前記確率をそれぞれ補正し、補正確率をそれぞれ出力する確率補正ステップと、
前記確率補正ステップからそれぞれ出力された前記補正確率に基づき、特徴値をサンプリングするサンプリングステップと、
前記サンプリングステップでサンプリングされた前記特徴値の組み合わせに基づき、分類を行う前記分類ステップと、
を含む、ことを特徴とするカテゴリ探索方法。
【請求項８】
前記サンプリングステップは、前記補正確率を基に、ポアソン分布に従って、予め定められた所定時間間隔に、一回、特徴値が生成されるか計算し、生成された特徴値を特徴ベクトルの要素として出力する、ことを特徴とする請求項７に記載のカテゴリ探索方法。
【請求項９】
前記確率補正ステップは、前記分類ステップにおいて、予め定められた回数の分類の結果、前記特徴値の組み合わせからなるカテゴリについて、同一カテゴリに分類される回数に応じて、前記特徴値が生成される確率を抑制する抑制項の値を更新する、ことを特徴とする請求項８に記載のカテゴリ探索方法。
【請求項１０】
入力ベクトルの要素がとる特徴値がそれぞれ取り得る確率を求める確率計算処理と、
分類処理での分類の結果出力されるフィードバック情報を基に、前記確率をそれぞれ補正し、補正確率をそれぞれ出力する確率補正処理と、
前記確率補正ステップからそれぞれ出力された前記補正確率に基づき、特徴値をサンプリングするサンプリング処理と、
前記サンプリング処理でサンプリングされた前記特徴値の組み合わせに基づき、分類を行う前記分類処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カテゴリ探索装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
情報通信技術の進展により、ＩｏＴ（Internet of Things）等による社会の情報化が進んでいる。ＩｏＴの基本デバイスであるセンサデバイスとして、例えばカメラやマイク、温度計、雨量計、振動計などから得られる映像や音声、気温、湿度、雨量、振動などのセンシングデータがネットワーク経由でサーバ等に送信される。この結果、物や状況など様々な事象をネットワーク経由で、例えばリアルタイムでの観測（モニタリング）が可能となってきている。
【０００３】
事象の理解のためには、得られたセンシングデータを解析し、人が理解できる形に変換する必要がある。一般的には、一種類のデータではなく、多くの種類のデータを用いることで、多面的に事象の理解を行うことができる。事象は、より基礎的な事象が組み合わさって構成されており、その基礎的な要素事象の組み合わせで説明することができる。つまり、事象は、階層的な構造になっており、何を基礎的な要素とするか、階層をどこまで深くするかは、事象の構造やその事象を理解する目的にも依存する。
【０００４】
センシングデータを解析し、事象を理解する多くの手法がある。
【０００５】
典型的な例として、連続するセンシングデータから離散的なデータに変換し、離散データのパターンに基づき事象を分類する手法が知られている。
【０００６】
また、取得したデータから抽出した特徴量に基づきクラスタリングを行い、クラスタをカテゴリに分類する手法として、例えば、特許文献１には、医用画像から少なくとも１つの特徴量を算出し、算出された特徴量の分布状態に基づき、複数のカテゴリに対してクラスタリング処理を施す構成が開示されている。特許文献１では、さらに、算出された特徴量に基づき、前記クラスタリング処理の処理結果により設定されたカテゴリにそれぞれ分類される各領域毎に母数を設定し、前記クラスタリング処理の処理結果により設定されたカテゴリの数と、前記設定された母数と、に応じて規定される分布モデルに基づいて領域分割処理を行う。また、特許文献２には、未分類の画像中に生じる特徴を特定し、前記特定した特徴について、各カテゴリの前記カテゴリ条件付き確率分布を用いてカテゴリ条件付き尤度を決定し、未分類の画像を、前記カテゴリ条件付き尤度に基づいて１つのカテゴリに割り当てる、構成が開示されている。
【０００７】
センシングデータから特徴量を抽出し、その特徴量に基づきクラスタリングを行い、クラスタを分類カテゴリとする手法では、例えば抽出する特徴量の種類をＮ種とすると、センシングデータをＮ個の要素を持つＮ次元の特徴ベクトルに変換し、Ｎ次元特徴空間での距離に応じて分類したい数のクラスタを構成する。特徴値（属性）の組み合わせにより、分類するカテゴリを定義することができる。
【０００８】
新しく入力したデータを分類する場合には、同様に、該データを特徴ベクトルに変換し、特徴値（属性）の組み合わせが一致するカテゴリを探索する。特徴値に誤差を含む場合には、該特徴値に最も近いクラスタ代表値を探索し、該代表値が属するクラスタを分類カテゴリとする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】国際公開第２０１１／１２９１７６号
【特許文献２】特開２００８−１５９０５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
以下に関連技術の分析を与える。
【００１１】
入力データの特徴量に基づきクラスタリングを行い、クラスタを分類カテゴリとする関連技術では、例えば、入力データに含まれる誤差が大きい場合や、特徴ベクトル（特徴量を要素とするベクトル）のある要素を計算するためのデータが得られていない（データに欠損がある）場合に、特定のカテゴリに適切に分類することができない、という事態が生じ得る。また、類似するカテゴリを見つけることはできるが、あいまい性が大きくなると、カテゴリの候補の数が増え、何れのカテゴリに分類するのか決定することができない場合もある。さらに、特定のカテゴリに適切に分類するには、多くの可能性（候補のカテゴリ）の中から最適なカテゴリの探索を行うための計算量が多くなる等の問題もある。
【００１２】
本発明は、上記課題等に鑑みて創案されたものであって、その目的は、例えば誤差や欠損等がある入力データに対して、カテゴリへの適切な分類を可能とするカテゴリ探索装置、方法、プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の形態の１つによれば、入力ベクトルの要素がとる特徴値がそれぞれ取り得る確率を求める確率計算部と、分類部での分類の結果出力されるフィードバック情報を基に、前記確率をそれぞれ補正し、補正確率をそれぞれ出力する確率補正部と、前記確率補正部からそれぞれ出力された前記補正確率に基づき、特徴値をサンプリングするサンプリング部と、前記サンプリング部でサンプリングされた前記特徴値の組み合わせに基づき、分類を行う前記分類部と、を含むカテゴリ探索装置が提供される。
【００１４】
本発明の形態の１つによれば、入力ベクトルの要素がとる特徴値がそれぞれ取り得る確率を求める確率計算ステップと、
分類ステップでの分類の結果出力されるフィードバック情報を基に、前記確率をそれぞれ補正し、補正確率をそれぞれ出力する確率補正ステップと、
前記確率補正ステップからそれぞれ出力された前記補正確率に基づき、特徴値をサンプリングするサンプリングステップと、
前記サンプリングステップでサンプリングされた前記特徴値の組み合わせに基づき、分類を行う前記分類ステップと、を含むカテゴリ探索方法が提供される。
【００１５】
本発明の形態の１つによれば、入力ベクトルの要素がとる特徴値がそれぞれ取り得る確率を求める確率計算処理と、
分類処理での分類の結果出力されるフィードバック情報を基に、前記確率をそれぞれ補正し、補正確率をそれぞれ出力する確率補正ステップと、
前記確率補正処理からそれぞれ出力される前記補正確率に基づき、特徴値をサンプリングするサンプリング処理と、
前記サンプリング処理でサンプリングされた前記特徴値の組み合わせに基づき、分類を行う前記分類処理と、をコンピュータに実行させるプログラムが提供される。
【００１６】
本発明の形態の１つによれば、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み出し可能な記録媒体（（例えばＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory)、又は、EEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM））等の半導体ストレージ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等のnon-transitory computer readable recording medium）が提供される。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、例えば誤差や欠損等がある入力データに対しても、カテゴリへの適切な分類を可能としている。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の例示的な実施形態の構成を説明する図である。
【図２】本発明の例示的な実施形態を説明する図である。
【図３】本発明の例示的な実施形態を説明する図である。
【図４】本発明の例示的な実施形態の動作を説明する流れ図である。
【図５】本発明の例示的な実施形態の動作を説明する流れ図である。
【図６】本発明の例示的な実施形態においてコンピュータの実装例を説明する図である。
【図７】（Ａ）、（Ｂ）は本発明の例示的な実施形態において専用ハードウェアを用いた実装例、専用ハードウェアの構成例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
（実施の形態）
以下、図面を参照して、本発明の例示的な実施の形態について説明する。図１は、本発明の例示的な実施の形態のカテゴリ探索装置の機能を説明する図である。図１を参照すると、カテゴリ探索装置１０は、確率計算部１１、確率補正部１２、サンプリング部１３、及び、分類部１４を備えている。
【００２０】
確率計算部１１は、Ｎ次元入力ベクトルの各要素の特徴値がとり得る確率を求めるＮ個の確率計算部１１１〜１１Ｎからなる（Ｎは所定の正整数）。
【００２１】
確率補正部１２は、分類部１４での分類の結果出力されるフィードバック情報を受け、確率計算部１１１〜１１Ｎで求めた確率をそれぞれ補正し、補正確率をそれぞれ出力するＮ個の確率補正部１２１〜１２Ｎからなる。
【００２２】
サンプリング部１３は、確率補正部１２１〜１２Ｎから出力された補正確率を用いて特徴値をサンプリングするＮ個のサンプリング部１３１〜１３Ｎからなる。
【００２３】
分類部１４は、Ｎ個のサンプリング部１３１〜１３Ｎでサンプリングされた特徴値の組み合わせ（特徴ベクトル）から、分類を行う。
【００２４】
なお、Ｎ個の確率計算部１１１〜１１Ｎは、Ｎ個の確率計算処理を行う一つの処理ユニットで構成してもよいことは勿論である。同様に、確率補正部１２１〜１２Ｎ、サンプリング部１３１〜１３Ｎについても一つの処理ユニットで構成してもよい。また、図１において、矢線で示しているユニット間の情報／信号の向きは、実施形態の特徴を説明するための一例を示したものであり、信号の送受信を一方向性に制限するためのものではない。すなわち、ユニット間の双方向に信号を送受信する構成（ハンドシェイクや制御信号等のモジュール間での送受）を排除するためのものではない。カテゴリ探索装置１０は、不図示のセンシングデバイスに接続するサーバ装置等で構成してもよいことは勿論である。なお、確率計算部１１、確率補正部１２、サンプリング部１３、分類部１４を分散配置し、ネットワーク等の通信手段を介して相互接続する構成としてもよいことは勿論である。
【００２５】
確率計算部１１ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）は、Ｎ次元入力ベクトルＸ＝（ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮ）に関して、ｉ番目の要素ｘｉが与えられた時に、該要素ｘｉが取り得る特徴値ｚｉｊ（1≦j≦Ｚｉ：Ｚｉは所定の正整数）の確率ｐ（ｚｉｊ｜ｘｉ）（１≦ｊ≦Ｚｉ）、すなわち、［p(zi1|xi), p(zi2|xi) ,・・・, p(zij|xi),・・・］（1≦i≦N、1≦j≦Zi）を計算する。
【００２６】
図２は、各特徴値ｚｉｊの分布を説明する図である。図２に示すように、特徴値ｚｉｊ（１≦ｊ≦Ｚｉ）の分布（確率密度関数）ｐ（ｚｉｊ｜ｘｉ）はｘｉｊを中心とする正規分布：Ｎ（μ,σ２）をとるものとする（ただし、μ＝ｘｉｊ、σは標準偏差である）。
【００２７】
2019215816.tif 000003
・・・・(1)
【００２８】
要素ｘｉは、Ｚｉ種の混合された正規分布から生成されるものとする。
【００２９】
2019215816.tif 000004
・・・・(2)
【００３０】
ｗｉｊは、混合の比率である。
2019215816.tif 000005
・・・・(3)
【００３１】
図２には、Ｚｉ＝３の例が示されており、Ｎ次元入力ベクトルの要素ｘｉ（1≦i≦N）に対して、ｘｉ１を中心としその周辺の値に対応する特徴量ｚｉ１の分布（正規分布）、ｘｉ２を中心としその周辺の値に対応する特徴量ｚｉ２の分布（正規分布）、及び、ｘｉ３を中心としその周辺の値に対応する特徴量ｚｉ３の分布（正規分布）が例示されている。
【００３２】
2019215816.tif 000006
2019215816.tif 000007
【００３３】
確率ｐ（ｚｉｊ｜ｘｉ）は次式（４）で与えられる。
2019215816.tif 000008
・・・・(4)
【００３４】
ｐ（ｘ｜ｚ）は尤度関数、ｐ（ｚ）は事前分布である。図２の例では、事後確率ｐ（ｚｉｊ｜ｘｉ）は正規分布である。したがって、尤度関数ｐ（ｘ｜ｚ）、ｐ（ｚ）は正規分布であるものとする。
【００３５】
混合型正規分布のパラメタ（例えば平均や標準偏差、混合比等）は学習データを用いて求めるようにしてもよい。例えばＥＭアルゴリズム（expectation-maximization algorithm）等を用いてもよい。
【００３６】
混合比ｗｉｊ（１≦ｉ≦Ｎ，１≦ｊ≦Ｚｉ）は、観測値Ｘの事前分布ｐ（Ｘ）を別途計算して決定するようにしてもよい。それぞれのパラメタは新しく入力されるデータを使って更新、追加等するようにしてもよい。
【００３７】
入力ベクトルのｉ番目の要素ｘｉはスカラ値に制限されるものでなく、複数の要素を持つベクトル値であってもよい。この場合、例えば、特徴値ｚｉｊ（１≦ｊ≦Ｚｉ）の確率密度関数ｐ（ｚｉｊ｜ｘｉ）（正規分布）は多次元正規分布：
2019215816.tif 000009
・・・・(5)
となる。ただし、Σは分散共分散行列、行列の肩の−１は逆行列、Ｔは転置演算子である。
【００３８】
なお、確率ｐ（ｚｉｊ｜ｘｉ）は正規分布に制限されるものでないことは勿論である。確率計算部１１ｉ（1≦ｉ≦N）は、該当する入力が欠損するなど、要素ｘｉが与えられない場合、決められた値、例えば０を出力するように設定することができる。
【００３９】
確率補正部１２ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）は、確率計算部１１ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）で計算された確率ｐ（ｚｉｊ｜ｘｉ）に対して、分類部１４からのフィードバック情報を基に補正し、補正した確率を出力する。確率ｐ（ｚｉｊ｜ｘｉ）に、フィードバック情報に基づく補正項を加えた確率ｕｉｊ（ｔ）（０≦ｕｉｊ（ｔ）＜１）は、次式（６）で与えられる。なお、確率ｕｉｊ（ｔ）は「補正確率」という。
【００４０】
2019215816.tif 000010
・・・・(6)
（ただし、1≦i≦N、1≦j≦Zi）
【００４１】
式（６）において、Ｃｉｊは定数項であり、正規分布の混合比ｗｉｊにパラメタ（例えば定数）ａを乗じた値とする。
【００４２】
2019215816.tif 000011
・・・・(7)
【００４３】
また、Ｉｉｊ（ｔ）は、分類部１４からのフォードバックを反映する項（「抑制項」ともいう）である。分類部１４からは、確率ｐ（ｚｉｊ｜ｘｉ）に対してインデクス（ｉ，ｊ）単位に、正のフィードバック、負のフィードバックが与えられる。
【００４４】
確率補正部１２ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）では、分類部１４から正のフィードバックが与えられた場合、抑制項Ｉｉｊからパラメタｂを差し引いた値を、更新抑制項Ｉｉｊとする。すなわち、次式（８）のように、時刻ｔの抑制項Ｉｉｊ（ｔ）からパラメタｂを差し引いた値を、時刻ｔ＋１の抑制項Ｉｉｊ（ｔ＋１）とする。
【００４５】
2019215816.tif 000012
・・・・(8)
【００４６】
分類部１４から負のフィードバックが与えられた場合、抑制項Ｉｉｊにパラメタｂを加算した値を、更新抑制項Ｉｉｊとする。すなわち、次式（９）のように、時刻ｔの抑制項Ｉｉｊ（ｔ）にパラメタｂを加算した値を、時刻ｔ＋１の抑制項Ｉｉｊ（ｔ＋１）とする。
【００４７】
2019215816.tif 000013
・・・・(9)
【００４８】
確率補正部１２ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）において、確率値の補正は、分類部１４での予め定められた回数（Ｍ回）の分類の後に（分類の結果に基づき）行われる。
【００４９】
分類部１４において、Ｍ回の分類の結果、特定のカテゴリに分類された回数が、予め定められたｃ回以上であれば、該特定のカテゴリに属する特徴値を与える確率に対して正のフィードバックを与え、それ以外の確率には負のフィードバックを与える。
【００５０】
カテゴリは特徴値ｚｉｊの組み合わせ（特徴ベクトル）で構成されているものと仮定する。例えば、
カテゴリ１は、特徴ベクトル（ｚ１１，ｚ３２，ｚ３１）、
カテゴリ２は、特徴ベクトル（ｚ１２，ｚ３１，ｚ３３）。ここで、ｚ１１、ｚ１２は、Ｎ次元入力ベクトルＸの要素ｘ１がとる特徴値、ｚ３１、ｚ３２、ｚ３３はＮ次元入力ベクトルＸの要素ｘ３がとる特徴値である。
【００５１】
分類部１４において、Ｍ回の分類の結果、カテゴリ１のみがｃ回、又はそれ以上の回数分類されたとする。
【００５２】
この場合、分類部１４は、ｚ１１、ｚ３２、ｚ３１に該当する確率ｐ（ｚ１１｜ｘ１）、ｐ（ｚ３２｜ｘ３）、ｐ（ｚ３１｜ｘ３）に対して、正のフィードバックを与え、それ以外の確率に対して負のフィードバックを与える。
【００５３】
確率補正部１２ｉにおいて、分類部１４からのフィードバック情報（正のフィードバック）に基づき、インデクス（ｉ，ｊ）（＝（１，１）,（３，２），（３，１））に対応する確率ｐ（ｚｉｊ｜ｘｉ）の値を補正した補正確率ｕｉｊ（ｔ）は、式（１０）により抑制項Ｉｉｊを更新し、次式（１１）で与えられる。式（１０）のＩｉｊ（ｔ−１）は更新前（現在時刻ｔの１つ前の時刻）の抑制項である。
【００５４】
2019215816.tif 000014
・・・・(10)
【００５５】
2019215816.tif 000015
・・・・(11)
【００５６】
なお、Ｉｉｊ（ｔ）の更新には上限、下限を設けてもよい。また、入力データが、カメラ等で撮像された画像からなる場合、シーンチェンジなどデータが連続しない場合には、抑制項Ｉｉｊを初期値に戻してもよい。
【００５７】
パラメタｂは、インデクス（ｉ，ｊ）に依存しない定数であってもよいが、（ｉ，ｊ）毎に別の定数ｂｉｊを用いてもよい。
【００５８】
あるいは、パラメタｂは、次式（１２）に示すように、補正確率ｕｉｊ（ｔ）に依存して適応的に変化させてもよい。
【００５９】
2019215816.tif 000016
（ただし、Kは予め定められた定数）
・・・・(12)
【００６０】
分類部１４では、Ｍ回の分類は、同一の入力データ（サンプリング部１３からの同一のサンプリング値）を用いて分類を行うが、それに続くＭ回の分類は、前回のＮ次元入力ベクトルの次に入力されるＮ次元入力ベクトルに対するサンプリング部１３でのサンプリング値を用いることができる。
【００６１】
サンプリング部１３ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）は、補正確率ｕｉｊ（ｔ）に応じて、図３に示すように、特徴値の軸毎に値をサンプリングする。図３の例では、特徴値ｚｉ１、ｚｉ２、ｚｉ３について、補正確率ｕｉｊ（ｔ）に応じてサンプリングした値を、丸、四角、三角で示している。図３の横軸は時間である。サンプリング部１３ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）は、サンプリングした値ｚｉｊを要素として含む特徴ベクトルＺを求める。
【００６２】
サンプリングは、予め定められた時間区間（単位時間）Δｔの間に一回、特徴値ｚｉｊが生成（発火）される確率が関数ｆ（ｕｉｊ（ｔ））で与えられるように行う。この場合、ｕｉｊ（ｔ）は、単位時間あたりに当該特徴値が生成される確率と解釈される。
【００６３】
関数ｆ（ｘ）の型として、例えば、
2019215816.tif 000017
・・・・(13)
を用いた場合、発火はポアソン分布に従う。
【００６４】
すなわち、ｆ（ｘ）はポアソン分布：
2019215816.tif 000018
・・・・(14)
において、λ＝ｘ、ｋ＝１とした場合に対応する。
【００６５】
式（１４）のポアソン分布において、λ（＞０）は、所定時間区間内で発生する事象の期待発生回数に対応する。式（１４）は、所定時間に平均でλ回発生する事象が、ちょうどｋ回発生する確率に相当する。式（１４）において、ｋ！はｋの階乗を表す。なお、ポアソン分布の平均はλ、分散もλである。
【００６６】
式（１３）のｆ（ｘ）は、上記ポアソン分布のｋ＝１、すなわち所定時間中に平均でｘ回発生する事象が、ちょうど一回発生する確率に対応する。
【００６７】
式（１３）のｘを補正確率ｕｉｊ（ｔ）としたｆ（ｕｉｊ（ｔ））は、式（１４）のλをｕｉｊ（ｔ）とし、ｋ＝１としたものである。この場合、補正確率ｕｉｊ（ｔ）は、単位時間内で事象（当該特徴値ｚｉｊが生成される）が発生する期待発生回数、したがって、単位時間当たりに当該特徴値ｚｉｊが生成される確率と解釈することができる。
【００６８】
図３の例では、例えば特徴値ｚｉ１のサンプリング結果の丸印（時刻ｔ＝ｔ８）は、時間区間（単位時間）Δｔの間に一回、特徴値ｚｉ１が生成される確率が分布ｆ（ｕｉｊ（ｔ））で与えられるようにサンプリングした結果を例示している。特徴値ｚｉ２のサンプリング結果の三角（時刻ｔ＝ｔ１、ｔ３、ｔ４、ｔ５、ｔ７、ｔ８）は、時間区間（単位時間）Δｔの間に一回、特徴値ｚｉ２が生成される確率が分布ｆ（ｕｉ２（ｔ））で与えられるようにサンプリングした結果を例示している。特徴値ｚｉ３のサンプリング結果の四角（時刻ｔ＝ｔ２、ｔ４、ｔ６、ｔ７）は、時間区間（単位時間）Δｔの間に一回、特徴値ｚｉ３が生成される確率が分布ｆ（ｕｉ３（ｔ））で与えられるようにサンプリングした結果を例示している。
【００６９】
複数の確率値が同時刻中に発火する場合は、事前に決めた方法で（例えばランダムに）、１つ選択する。なお、関数ｆ（ｘ）は、式（１３）に限定されるものではなく、別の関数形でもよい。
【００７０】
分類部１４は、サンプリング部１３ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）からの特徴ベクトルＺがどのカテゴリに分類されるかを探索する。カテゴリは、特徴値ｚｉの組み合わせ（特徴ベクトル）で定義することができる。なお、一つのカテゴリに、複数の特徴値ｚｉの組み合わせを割り当てるようにしてもよい。
【００７１】
分類部１４は、特徴値ｚｉの組み合わせ（特徴ベクトルＺ）が一致するカテゴリを探索する。その際、特徴値ｚｉ（１≦ｉ≦Ｎ）の組み合わせにおいて、Ｎ個全ての要素が一致せずに、Ｋ個（０＜Ｋ≦Ｎ）のみが一致するものとしてもよい。分類部１４において、カテゴリの組み合わせの設定は、学習データを用いて構成してもよいし、入力データを使って該組み合わせを更新、追加する構成としてもよい。
【００７２】
また、Ｎ次元空間に分類する数のクラスタ領域を定義し、特徴ベクトルＺがその領域に含まれるか否かで分類されるとしてもよい。クラスタ領域は、事前に学習データを用いて求めてもよいし、入力データを使って更新、追加するようにしてもよい。この場合、分類は、カテゴリの中心との距離計算を行って求めることもできる。
【００７３】
(実施の形態の動作)
実施の形態の動作１について説明する。図４は、カテゴリ探索の動作を説明する流れ図である。
【００７４】
入力データに対し、確率計算部１１ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）で要素ｘｉに対して特徴値ｚｉｊのとり得る確率ｐ（ｚｉｊ｜ｘｉ）（１≦ｊ≦Ｚｉ）を計算する（ステップＳ１１）。なお、特徴値ｚｉｊは、類型値（類型）ｚｉｊともいう。
【００７５】
確率補正部１２ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）において、確率ｐ（ｚｉｊ｜ｘｉ）の補正項の更新を行う（ステップＳ１２）。
【００７６】
例えば、
Ｎ＝３、
抑制項Ｉｉｊの初期値Ｉｉｊ（０）を０、
更新パラメタｂ＝０．００１、
カテゴリに分類される数を、Ｍ＝１０回中にｃ＝５回、
ａ＝０．０１
とし、１５０回サンプリングを行う。
【００７７】
サンプリング部１３ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）は、補正確率ｕｉｊ（ｔ）に対し、Δｔ＝３ｍｓ（millisecond）毎に、Ｍ回、特徴値（類型）ｚｉｊが発火するか計算する（ステップＳ１３）。サンプリングは、予め定められた時間区間（単位時間）Δｔの間に一回、特徴値ｚｉｊが生成（発火）される確率（分布）がｆ（ｕｉｊ）で与えられるように行う。この例では、
2019215816.tif 000019
とし、発火した特徴値ｚｉｊに対応する正規分布Ｎ（μ，σ2）の平均値μ＝ｘｉｊを、要素（特徴値）ｚｉとする。
【００７８】
同一時刻に同じ要素ｘｉに対して同時に２つ以上の発火があった場合は、例えばランダムに１つ選択するようにしてもよい。
【００７９】
分類部１４は、時間間隔Δｔ毎に、特徴ベクトルＺのカテゴリを探索する（ステップＳ１４）。探索は、特徴値（類型）ｚｉの組み合わせが全て一致するカテゴリをさがす。
【００８０】
分類部１４は、Ｍ回の分類毎に、同一カテゴリに分類された回数を、確率補正部１２に通知する（ステップＳ１５）。
【００８１】
分類部１４では、Ｍ回分類後に連続するデータが入力され、探索を終了するまで、ステップＳ１２に戻る。
【００８２】
(実施の形態の動作２)
次に、図５は、入力データの一部が欠損している場合のカテゴリ探索動作を説明する流れ図である。Ｎ次元入力ベクトル（Ｎ＝３）：Ｘ=（ｘ１，ｘ２，ｘ３）に対し、３個の確率計算部１１ｉ（１≦ｉ≦３）で要素ｘｉに対して特徴値（類型）ｚｉｊのとり得る確率を計算する（ステップＳ２１）。
【００８３】
Ｎ次元入力ベクトルＸにおいて、要素ｘ３の入力がない場合、確率計算部１１３は、確率ｐ（ｚ３ｊ｜ｘ３）として、値０を、確率補正部１２３に出力する。
【００８４】
確率補正部１２ｉ（ｉ＝１〜３）において、式（８）又は（９）に基づき、抑制項Ｉｉｊの更新を行う。更新パラメタｂは０．００１とする（ステップＳ２２）。
【００８５】
2019215816.tif 000020
・・・・(15)
【００８６】
ｕ３ｊ（ｔ）において、ｐ（ｚ３ｊ｜ｘ３）が０であり、定数項Ｃ３ｊがｕ３ｊ（ｔ）の値に影響する。
【００８７】
2019215816.tif 000021
・・・・(16)
【００８８】
サンプリング部１３ｉ（１≦ｉ≦３）は、補正確率ｕｉｊ（ｔ）に対して、所定時間Δｔ毎に、Ｍ＝１０回、特徴値ｚｉｊが発火するか計算する（ステップＳ２３）。図４の動作例と同様、
2019215816.tif 000022
とする。
【００８９】
分類部１４は、Δｔ毎に、特徴ベクトルＺのカテゴリを探索する（ステップＳ２４）。探索は、特徴ベクトルとＮ次元空間に定義されたＮ個のクラスタ中心との距離を計算し、予め定められた閾値以内である場合に、当該カテゴリに属するものとする。
【００９０】
分類部１４は、Ｍ回の分類毎に、同一カテゴリに分類された回数を確率補正部１２に通知する（ステップＳ２５）。
【００９１】
Ｍ回分類後に、連続するデータが入力され、探索を終了するまで、ステップＳ２２に戻る。この動作２によれば、欠損がある入力データから計算される特徴ベクトルのあいまい性を含む要素を補正、補間しながら、特定のカテゴリに収束させることができる。
【００９２】
本実施の形態における各部は、ＩＣ（Integrated Circuit）回路などのハードウェア又はソフトウェア、もしくはその両方によって構成してもよい。例えば、上記の各部１１、１２、１３、１４は、コンピュータに実装する構成としてもよい。図６は、コンピュータ装置１０００のハードウェア構成例を示している。コンピュータ装置１０００は、プロセッサ１００１と、インタフェース１００２と、メモリ１００３とを備え、それぞれバス１００４を介して接続されている。インタフェース１００２は、データ入出力手段によりデータのやり取りに使われる。インタフェース１００２には、例えばネットワークデバイス、ファイルデバイス、センサデバイス等が接続される。
【００９３】
プロセッサ１００１は、インタフェース１００２を介して、各種情報を入出力する。メモリ１００３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＥＥＲＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）等からなり、プロセッサ１００１によって実行されるプログラムやデータを記憶する。記憶されているプログラムには、各部の処理を実行するために、プロセッサ１００１に処理させるための命令群が記載されている。プロセッサ１００１は、メモリ１００３に格納されたプログラムを実行する。プロセッサ１００１は、例えば端末アクセス制御装置のＣＰＵ（Central Processing Unit）である。図１の各部１１−１４は、それぞれの処理のためのプログラムがプロセッサ１００１で実行されることにより実現することができる。このプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００９４】
図７（Ａ）に示すように、各部１１―１４の機能の一部又は全部は、専用ハードウェア１００５で実行することもできる。図７（Ｂ）に示すように、専用ハードウェア１００５は、確率計算モジュール１００６１〜１００６Ｎ、発信モジュール１００７１〜１００７Ｎ、接続モジュール１００８、カウンタモジュール１００９１〜１００９Ｌを備えている。記憶モジュール１０１０は確率ｕｉｊ（１≦ｉ≦Ｎ,１≦ｊ≦Ｚｉ）を記憶する。
【００９５】
確率計算モジュール１００６ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）は、Ｎ次元入力ベクトルＸから、記憶モジュール１０１０に記憶されている確率に基づき、式（６）にしたがって、補正確率ｕｉｊを計算する。
【００９６】
2019215816.tif 000023
【００９７】
確率計算モジュール１００６ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）は、カウンタモジュール１００９からの信号を基に、確率ｕｉｊの抑制項Ｉｉｊを補正し、記憶モジュール１０１０に記憶する。ｕｉｊは、学習データを使って学習することもできるが、外部から設定することもできる。
【００９８】
発信モジュール１００７ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）は、確率計算モジュール１００６ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）で算出された補正確率ｕｉｊに応じてポアソン分布（ｆ（λ）＝λｅ−λ）に従い、信号を出力する。
【００９９】
接続モジュール１００８は、複数の発信モジュール１００７ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）からの特定の組み合わせのシグナルが同時に入力されると、該当するカウンタモジュール１００９ｉ（１≦ｉ≦Ｋ）に信号（シグナル）を送る。
【０１００】
接続モジュール１００８に入力されるシグナルの組み合わせと、接続モジュール１００８からシグナルを送信するカウンタモジュール１００９ｉ（１≦ｉ≦Ｌ）との対応付けは、学習データを使って学習するようにしてもよいし、あるいは、外部から設定することもできる。
【０１０１】
カウンタモジュール１００９ｉ（１≦ｉ≦Ｌ）は、接続モジュール１００８からシグナルを入力すると、内部カウンタ（不図示）を１つ増加させる。
【０１０２】
カウンタモジュール１００９ｉ（１≦ｉ≦Ｌ）は、予め定められ所定時間内に、内部カウンタのカウント値が予め定められた閾値を超えると、確率計算モジュール１００６ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）に対して、信号（シグナル：図１を参照して説明した実施形態のフィードバック情報に相当）を送り、確率の補正（抑制項Ｉｉｊの補正）を要求する。
【０１０３】
カウンタモジュール１００９ｉ（１≦ｉ≦Ｌ）は、少なくとも分類カテゴリの数分用意される。すなわち、Ｌ≧（分類カテゴリの数）である。
【０１０４】
発信モジュール１００７ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）からの信号の組み合わせに応じて、該当するカウンタモジュール１００９ｉ（１≦ｉ≦Ｌ）へシグナル（信号）を送信する接続モジュール１００８の回路として、例えば、発信モジュール１００７ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）からの信号の組み合わせに応じて信号（ワンショットパルス信号、スパイク信号ともいう）を生成する回路を用いて構成することができる。スパイク信号を発信する発信モジュール１００７ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）を用いることで、良好な効率でカテゴリ探索を行うことができる。
【０１０５】
確率計算モジュール１００６ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）は、記憶モジュール１０１０への確率値ｕｉｊの記憶、記憶モジュール１０１０からの確率値ｕｉｊの読み出し、及び、確率値の出力を行う。図７（Ｂ）において、確率計算モジュール１００６ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）は、図１の確率計算部１１ｉと確率補正部１２ｉに対応し、発信モジュール１００７ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）は、図１のサンプリング部１３ｉに対応し、接続モジュール１００８とカウンタモジュール１００９１〜１００９Ｌは図１の分類部１４に対応させることができる。
【０１０６】
なお、入力ベクトルは、例えばＩｏＴデバイスであるセンシングデバイス等から送信されるセンシングデータ（映像（画像）、映像や音声、気温、湿度、雨量、振動等）に制限されるものでなく、任意の時系列データやデータであってもよい。
【０１０７】
なお、上記の特許文献１、２の各開示を、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の請求の範囲の枠内において種々の開示要素（各請求項の各要素、各実施例の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせ乃至選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含むことは勿論である。
【０１０８】
上記した実施形態は例えば以下のように付記される（ただし、以下に制限されない）。
【０１０９】
（付記１）
入力ベクトル（Ｎ次元入力ベクトル）の要素がとる特徴値がそれぞれ取り得る確率を求める確率計算部（Ｎ個の確率計算部）と、
分類部での分類の結果出力されるフィードバック情報を基に、前記確率をそれぞれ補正し、補正確率をそれぞれ出力する確率補正部（Ｎ個の確率補正部）と、
前記確率補正部（Ｎ個の確率補正部）からそれぞれ出力された前記補正確率に基づき、特徴値をサンプリングするサンプリング部（Ｎ個のサンプリング部）と、
前記サンプリング部（Ｎ個のサンプリング部）でサンプリングされた前記特徴値の組み合わせに基づき、分類を行う前記分類部と、
を含む、ことを特徴とするカテゴリ探索装置。
【０１１０】
（付記２）
前記サンプリング部は、前記補正確率を基に、ポアソン分布に従って、予め定められた所定時間間隔に、一回、特徴値が生成されるか計算し、生成された特徴値を特徴ベクトルの要素として出力する、ことを特徴とする付記１に記載のカテゴリ探索装置。
【０１１１】
（付記３）
前記確率補正部は、前記分類部において、予め定められた回数の分類の結果、前記特徴値の組み合わせからなるカテゴリについて、同一カテゴリに分類される回数に応じて、前記特徴値が生成される確率を抑制する抑制項の値を更新する、ことを特徴とする付記２に記載のカテゴリ探索装置。
【０１１２】
（付記４）
前記確率補正部は、前記補正確率を、前記入力ベクトルの各要素がとる特徴値が取り得る確率に対して、定数項を加算し、抑制項を差し引くことで求め、
前記分類部での分類結果の前記フィードバック情報に基づき、前記抑制項の値を増加又は減少させる、ことを特徴とする付記２又は３に記載のカテゴリ探索装置。
【０１１３】
（付記５）
前記サンプリング部は、前記ポアソン分布ｆ（λ）＝λｅ−λ／ｋ！において、ｋ＝１とし、λを前記補正確率とし、
所定時間の間に一回、前記特徴値が生成される確率がｆ（補正確率）で与えられるようにサンプリングを行う、ことを特徴とする付記４に記載のカテゴリ探索装置。
【０１１４】
（付記６）
前記確率計算部は、前記入力ベクトルの要素が欠損している場合、前記要素に対応する特徴値が取り得る確率を０とする付記１乃至５のいずれかに記載のカテゴリ探索装置。
【０１１５】
（付記７）
前記確率計算部と、前記確率補正部を備えた確率計算モジュールを備え、
前記サンプリング部として、
Ｎ次元入力ベクトル（Ｎは所定の正整数）に対して、前記確率計算モジュールで算出されたＮ個の前記補正確率に応じて、ポアソン分布に従いＮ個の信号を出力する発信モジュールを備え、
前記分類部が、
前記発信モジュールからのＮ個の信号を受け、予め定められた特定の組み合わせの入力に応答して信号を送信する接続モジュールと、
分類カテゴリ数に相当する個数のカウンタを備え、前記接続部からの信号を入力すると、カウンタのカウント値を増加させるカウンタモジュールと、
を備え、
前記カウンタモジュールは、前記カウンタのカウント値が予め定められた閾値を超えると、分類信号を前記確率計算モジュールに出力し、
前記確率モジュールは、前記分類信号を入力すると、確率値を補正する、ことを特徴とする付記１又は２に記載のカテゴリ探索装置。
【０１１６】
（付記８）
入力ベクトルの要素がとる特徴値がそれぞれ取り得る確率を求める確率計算ステップと、
分類ステップでの分類の結果出力されるフィードバック情報を基に、前記確率をそれぞれ補正し、補正確率をそれぞれ出力する確率補正ステップと、
前記確率補正ステップからそれぞれ出力された前記補正確率に基づき、特徴値をサンプリングするサンプリングステップと、
前記サンプリングステップでサンプリングされた前記特徴値の組み合わせに基づき、分類を行う前記分類ステップと、
を含む、ことを特徴とするカテゴリ探索方法。
【０１１７】
（付記９）
前記サンプリングステップは、前記補正確率を基に、ポアソン分布に従って、予め定められた所定時間間隔に、一回、特徴値が生成されるか計算し、生成された特徴値を特徴ベクトルの要素として出力する、ことを特徴とする付記８に記載のカテゴリ探索方法。
【０１１８】
（付記１０）
前記確率補正ステップは、前記分類ステップにおいて、予め定められた回数の分類の結果、前記特徴値の組み合わせからなるカテゴリについて、同一カテゴリに分類される回数に応じて、前記特徴値が生成される確率を抑制する抑制項の値を更新する、ことを特徴とする付記８又は９に記載のカテゴリ探索方法。
【０１１９】
（付記１１）
前記確率補正ステップは、前記補正確率を、前記入力ベクトルの各要素がとる特徴値が取り得る確率に対して、定数項を加算し、抑制項を差し引くことで求め、
前記分類部での分類結果の前記フィードバック情報に基づき、前記抑制項の値を増加又は減少させる、ことを特徴とする付記１０に記載のカテゴリ探索方法。
【０１２０】
（付記１２）
前記サンプリングステップは、ポアソン分布ｆ（λ）＝λｅ−λ／ｋ！においてｋ＝１とし、前記補正確率をλとし、所定時間の間に一回、前記特徴値が生成される確率がｆ（補正確率）で与えられるようにサンプリングを行う、ことを特徴とする付記１１に記載のカテゴリ探索方法。
【０１２１】
（付記１３）
前記確率計算ステップは、前記入力ベクトルの要素が欠損している場合、前記要素に対応する特徴値が取り得る確率を０とする、ことを特徴とする付記８乃至１２のいずれかに記載のカテゴリ探索方法。
【０１２２】
（付記１４）
入力ベクトルの要素がとる特徴値がそれぞれ取り得る確率を求める確率計算処理と、
分類処理での分類の結果出力されるフィードバック情報を基に、前記確率をそれぞれ補正し、補正確率をそれぞれ出力する確率補正処理と、
前記確率補正ステップからそれぞれ出力された前記補正確率に基づき、特徴値をサンプリングするサンプリング処理と、
前記サンプリング処理でサンプリングされた前記特徴値の組み合わせに基づき、分類を行う前記分類処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【０１２３】
（付記１５）
前記サンプリング処理は、前記補正確率を基に、ポアソン分布に従って、予め定められた所定時間間隔に、一回、特徴値が生成されるか計算し、生成された特徴値を特徴ベクトルの要素として出力する、付記１４に記載のプログラム。
【０１２４】
（付記１６）
前記確率補正処理は、前記分類ステップにおいて、予め定められた回数の分類の結果、前記特徴値の組み合わせからなるカテゴリについて、同一カテゴリに分類される回数に応じて、前記特徴値が生成される確率を抑制する抑制項の値を更新する、ことを特徴とする付記１４又は１５に記載のプログラム。
【０１２５】
（付記１７）
前記確率補正処理は、前記補正確率を、前記入力ベクトルの各要素がとる特徴値が取り得る確率に対して、定数項を加算し、抑制項を差し引くことで求め、
前記分類部での分類結果の前記フィードバック情報に基づき、前記抑制項の値を増加又は減少させる、付記１６に記載のプログラム。
【０１２６】
（付記１８）
前記サンプリングステップは、ポアソン分布ｆ（λ）＝λｅ−λ／ｋ！においてｋ＝１とし、前記補正確率をλとし、所定時間の間に一回、前記特徴値が生成される確率がｆ（補正確率）で与えられるようにサンプリングを行う、付記１７に記載のプログラム。
【０１２７】
（付記１９）
前記確率計算処理は、前記入力ベクトルの要素が欠損している場合、前記要素に対応する特徴値が取り得る確率を０とする、付記１４乃至１８のいずれかに記載のプログラム。
【符号の説明】
【０１２８】
１０  カテゴリ探索装置
１１、１１１〜１１Ｎ  確率計算部
１２、１２１〜１２Ｎ  確率補正部
１３、１３１〜１３Ｎ  サンプリング部
１４  分類部
１０００  コンピュータ装置
１００１  プロセッサ
１００２  インタフェース
１００３  メモリ
１００４  バス
１００５  専用ハードウェア
１００６１〜１００６Ｎ  確率計算モジュール
１００７１〜１００７Ｎ  発信モジュール
１００８  接続モジュール
１００９１〜１００９Ｌ  カウンタモジュール
１０１０  記憶モジュール
【図１】
2019215816.tif 000024
【図２】
2019215816.tif 000025
【図３】
2019215816.tif 000026
【図４】
2019215816.tif 000027
【図５】
2019215816.tif 000028
【図６】
2019215816.tif 000029
【図７】
2019215816.tif 000030