(57)【要約】      （修正有）【課題】より最適なクラスタ数を決定する。【解決手段】評価システムにおいて評価装置２の制御部１０は、複数の電気的信号についての特徴量ベクトルｘｉをそれぞれ計算する特徴量ベクトル計算部１２と、クラスタ数Ｋについて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋを計算するクラスタ分析部１３と、クラスタｋに属する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉを足し合したクラスタ規模νｋを計算するクラスタ規模計算部１４と、クラスタ半径√Ｖｋを計算するクラスタ半径計算部１５と、疑似ｔ値ｔｋｉを計算する疑似ｔ値計算部１６と、外側領域を全領域から除いた領域に含まれる疑似ｔ値ｔｋｉをもつ特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する集合決定部１７と、全てのクラスタｋの集合Ｃｋについて、全てのクラスタｋに対する和集合の要素数と、全てのクラスタｋに対する積集合の要素数とを算出する演算部１８とを備える。【選択図】図１
2019211916.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の電気的信号についての特徴量ベクトルｘｉをそれぞれ計算する特徴量ベクトル計算手段と、
クラスタｋの数であるクラスタ数Ｋについて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋを計算するクラスタ分析手段と、
クラスタｋに属する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉをパラメータとしたクラスタ規模νｋを、クラスタｋごとに計算するクラスタ規模計算手段と、
電気的信号の数Ｎ、電気的信号の特徴量ベクトルｘｉ、クラスタｋの中心ベクトルμｋ、クラスタ規模νｋをパラメータとしたクラスタ半径√Ｖｋをクラスタｋごとに計算するクラスタ半径計算手段と、
クラスタｋの中心ベクトルμｋ、特徴量ベクトルｘｉ、クラスタ半径√Ｖｋをパラメータとした疑似ｔ値ｔｋｉを、特徴量ベクトルｘｉごとに計算する疑似ｔ値計算手段と、
確率分布のあらかじめ設定された両側確率のパーセント点ｔａで決まる外側領域を全領域から除いた領域に含まれる疑似ｔ値ｔｋｉをもつ特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する集合決定手段と、
全てのクラスタｋの集合Ｃｋについて、全てのクラスタｋに対する和集合の要素数と、全てのクラスタｋに対する積集合の要素数とを算出する演算手段とを備えたことを特徴とする評価システム。
【請求項２】
複数の電気的信号についての特徴量ベクトルｘｉをそれぞれ計算する特徴量ベクトル計算手段と、
クラスタｋの数であるクラスタ数Ｋについて、クラスタ分析法により特徴量ベクトルｘｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉを計算するクラスタ分析手段と、
特徴量ベクトルｘｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉが（式１）を満たす特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する集合決定手段と、
全てのクラスタｋの集合Ｃｋについて、全てのクラスタｋに対する和集合の要素数と、全てのクラスタｋに対する積集合の要素数とを算出する演算手段とを備えたことを特徴とする評価システム。
【数１】
2019211916.tif 000024
【請求項３】
前記和集合の要素数及び前記積集合の要素数に基づいて、クラスタ数Ｋが適正なクラスタ数である適正状態、クラスタ数Ｋが適正なクラスタ数より少ない不足状態、クラスタ数Ｋが適正なクラスタ数より多い過剰状態のいずれであるかを判定する判定手段を備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の評価システム。
【請求項４】
前記判定手段は、前記和集合の要素数が前記電気的信号の数Ｎと同一であり、且つ、前記積集合の要素数が０である場合に、前記適正状態と判定することを特徴とする請求項３に記載の評価システム。
【請求項５】
前記判定手段は、前記和集合の要素数が電気的信号の数Ｎより少ない場合に、前記不足状態と判定することを特徴とする請求項３または４に記載の評価システム。
【請求項６】
前記判定手段は、前記積集合の要素数が０より多い場合に、前記過剰状態と判定することを特徴とする請求項３〜５のいずれかに記載の評価システム。
【請求項７】
前記判定手段により前記適正状態と判定された場合にそのクラスタ数Ｋを記憶し、且つ、前記判定手段により前記不足状態と判定された場合にそのクラスタ数Ｋ及び電気的信号の数Ｎと前記和集合の要素数との差である不足数を記憶し、且つ、前記判定手段により前記過剰状態と判定された場合にそのクラスタ数Ｋ及び前記積集合の要素数である過剰数を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された内容に基づいて、適正クラスタ数を決定する適正クラスタ数決定手段とを備えることを特徴とする請求項３〜６のいずれかに記載の評価システム。
【請求項８】
前記適正クラスタ数決定手段は、前記適正状態と判定されたクラスタ数Ｋが前記記憶手段に記憶されている場合、そのクラスタ数Ｋを適正クラスタ数に決定することを特徴とする請求項７に記載の評価システム。
【請求項９】
前記適正クラスタ数決定手段は、前記適正状態と判定されたクラスタ数Ｋが前記記憶手段に記憶されず、且つ、前記不足状態と判定されたクラスタ数Ｋ及び不足数が記憶され、且つ、前記過剰状態と判定されたクラスタ数Ｋ及び過剰数が記憶されてない場合、前記不足状態と判定されたクラスタ数Ｋのなかで不足数が最小のクラスタ数Ｋを適正クラスタ数に決定することを特徴とする請求項７または８に記載の評価システム。
【請求項１０】
前記適正クラスタ数決定手段は、前記適正状態と判定されたクラスタ数Ｋが前記記憶手段に記憶されず、且つ、前記不足状態と判定されたクラスタ数Ｋ及び不足数が記憶されず、且つ、前記過剰状態と判定されたクラスタ数Ｋ及び過剰数が記憶されている場合、前記過剰状態と判定されたクラスタ数Ｋのなかで過剰数が最小のクラスタ数Ｋを適正クラスタ数に決定することを特徴とする請求項７〜９のいずれかに記載の評価システム。
【請求項１１】
前記適正クラスタ数決定手段は、前記適正状態と判定されたクラスタ数Ｋが前記記憶手段に記憶されず、且つ、前記不足状態と判定されたクラスタ数Ｋ及び不足数が記憶され、且つ、前記過剰状態と判定されたクラスタ数Ｋ及び過剰数が記憶されている場合、前記不足状態と判定されたクラスタ数Ｋにおける不足数の最小値と前記過剰状態と判定されたクラスタ数Ｋにおける過剰数の最小値とのうちで小さい方のクラスタ数Ｋを適正クラスタ数に決定することを特徴とする請求項７〜１０のいずれかに記載の評価システム。
【請求項１２】
複数の電気的信号についての特徴量ベクトルｘｉをそれぞれ計算する特徴量ベクトル計算ステップと、
クラスタｋの数であるクラスタ数Ｋについて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋを計算するクラスタ分析ステップと、
クラスタｋに属する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉをパラメータとしたクラスタ規模νｋを、クラスタｋごとに計算するクラスタ規模計算ステップと、
電気的信号の数Ｎ、電気的信号の特徴量ベクトルｘｉ、クラスタｋの中心ベクトルμｋ、クラスタ規模νｋをパラメータとしたクラスタ半径√Ｖｋをクラスタｋごとに計算するクラスタ半径計算ステップと、
クラスタｋの中心ベクトルμｋ、特徴量ベクトルｘｉ、クラスタ半径√Ｖｋをパラメータとした疑似ｔ値ｔｋｉを、特徴量ベクトルｘｉごとに計算する疑似ｔ値計算ステップと、
確率分布のあらかじめ設定された両側確率のパーセント点ｔａで決まる外側領域を全領域から除いた領域に含まれる疑似ｔ値ｔｋｉをもつ特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する集合決定ステップと、
全てのクラスタｋの集合Ｃｋについて、全てのクラスタｋに対する和集合の要素数と、全てのクラスタｋに対する積集合の要素数とを算出する演算ステップとを備えたことを特徴とする評価方法。
【請求項１３】
複数の電気的信号についての特徴量ベクトルｘｉをそれぞれ計算する特徴量ベクトル計算ステップと、
クラスタｋの数であるクラスタ数Ｋについて、クラスタ分析法により特徴量ベクトルｘｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉを計算するクラスタ分析ステップと、
特徴量ベクトルｘｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉが（式１）を満たす特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する集合決定ステップと、
全てのクラスタｋの集合Ｃｋについて、全てのクラスタｋに対する和集合の要素数と、全てのクラスタｋに対する積集合の要素数とを算出する演算ステップとを備えたことを特徴とする評価方法。
【数１】
2019211916.tif 000025
【請求項１４】
コンピュータに読み込まれることにより、当該コンピュータを、
複数の電気的信号についての特徴量ベクトルｘｉをそれぞれ計算する特徴量ベクトル計算手段と、
クラスタｋの数であるクラスタ数Ｋについて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋを計算するクラスタ分析手段と、
クラスタｋに属する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉをパラメータとしたクラスタ規模νｋを、クラスタｋごとに計算するクラスタ規模計算手段と、
電気的信号の数Ｎ、電気的信号の特徴量ベクトルｘｉ、クラスタｋの中心ベクトルμｋ、クラスタ規模νｋをパラメータとしたクラスタ半径√Ｖｋをクラスタｋごとに計算するクラスタ半径計算手段と、
クラスタｋの中心ベクトルμｋ、特徴量ベクトルｘｉ、クラスタ半径√Ｖｋをパラメータとした疑似ｔ値ｔｋｉを、特徴量ベクトルｘｉごとに計算する疑似ｔ値計算手段と、
確率分布のあらかじめ設定された両側確率のパーセント点ｔａで決まる外側領域を全領域から除いた領域に含まれる疑似ｔ値ｔｋｉをもつ特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する集合決定手段と、
全てのクラスタｋの集合Ｃｋについて、全てのクラスタｋに対する和集合の要素数と、全てのクラスタｋに対する積集合の要素数とを算出する演算手段として機能させることを特徴とする評価プログラム。
【請求項１５】
コンピュータに読み込まれることにより、当該コンピュータを、
複数の電気的信号についての特徴量ベクトルｘｉをそれぞれ計算する特徴量ベクトル計算手段と、
クラスタｋの数であるクラスタ数Ｋについて、クラスタ分析法により特徴量ベクトルｘｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉを計算するクラスタ分析手段と、
特徴量ベクトルｘｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉが（式１）を満たす特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する集合決定手段と、
全てのクラスタｋの集合Ｃｋについて、全てのクラスタｋに対する和集合の要素数と、全てのクラスタｋに対する積集合の要素数とを算出する演算手段として機能させることを特徴とする評価プログラム。
【数１】
2019211916.tif 000026
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばクラスタリングにおいて指定されるクラスタ数を評価する評価システム、評価方法及び評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
製品組立工程や部品の圧造工程において、製造装置等に取り付けた振動検出センサにより検出された振動波形データに基づいて、組立後の製品や部品を圧造する工具等の状態が正常か異常かを判別する検査が行われることがある。例えば、ねじの圧造工程において、
ねじを圧造により製造する製造装置に取り付けた振動検出センサにより検出された振動波形データに基づいて、作業者により、工具に割れがあるか否かの検査が行われる。この工具検査方法では、振動波形データに基づいて工具の割れを判別する必要があり、作業者の専門知識や熟練が必要である。
【０００３】
これに対し、従来から、複数の要素からなる集合の中から類似する要素を見つけ出して、いくつかの部分集合に分割するクラスタリングが知られている。クラスタリングには、階層的クラスタリングと非階層的クラスタリングとがあり、代表的な非階層的クラスタリングとして、k-meansやFuzzy c-means法がある。上述した非階層的クラスタリングにおいては、クラスタ数を指定する必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−２５６２４４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
振動検出センサにより検出された振動波形データについてのクラスタリングが適切に行われるのであれば、正常状態（工具に割れがない状態）の振動波形データと異常状態（工具に割れがある状態）の振動波形データとを設定することにより、振動検出センサにより検出された振動波形データに基づいて、工具に割れがあるか否かを自動的に判別することが可能となる。振動波形データについてのクラスタリングが適切に行われるには、指定するクラスタ数が最適である必要がある。従来から、クラスタ数を評価する方法として、Ｐｓｅｕｄｏ  Ｆを評価指標として使用する方法がある。この評価方法では、クラスタ数を種々変化させ、クラスタ数ごとの評価指標Ｆを計算し、評価指標Ｆが最大となるクラスタ数が、指定するクラスタ数として最適であると考えられてきた。しかしながら、振動波形データについてのクラスタリングにおいては、評価指標Ｆが最大となるクラスタ数が必ずしも最適であるとは限らない。
【０００６】
本発明は、より最適なクラスタ数を決定できる評価システム、評価方法及び評価プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、かかる目的を達成するために、次のような手段を講じたものである。
【０００８】
すなわち、本発明に係る評価システムは、
複数の電気的信号についての特徴量ベクトルｘｉをそれぞれ計算する特徴量ベクトル計算手段と、
クラスタｋの数であるクラスタ数Ｋについて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋを計算するクラスタ分析手段と、
クラスタｋに属する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉをパラメータとしたクラスタ規模νｋを、クラスタｋごとに計算するクラスタ規模計算手段と、
電気的信号の数Ｎ、電気的信号の特徴量ベクトルｘｉ、クラスタｋの中心ベクトルμｋ、クラスタ規模νｋをパラメータとしたクラスタ半径√Ｖｋをクラスタｋごとに計算するクラスタ半径計算手段と、
クラスタｋの中心ベクトルμｋ、特徴量ベクトルｘｉ、クラスタ半径√Ｖｋをパラメータとした疑似ｔ値ｔｋｉを、特徴量ベクトルｘｉごとに計算する疑似ｔ値計算手段と、
確率分布のあらかじめ設定された両側確率のパーセント点ｔａで決まる外側領域を全領域から除いた領域に含まれる疑似ｔ値ｔｋｉをもつ特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する集合決定手段と、
全てのクラスタｋの集合Ｃｋについて、全てのクラスタｋに対する和集合の要素数と、全てのクラスタｋに対する積集合の要素数とを算出する演算手段とを備えたことを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る評価方法は、
複数の電気的信号についての特徴量ベクトルｘｉをそれぞれ計算する特徴量ベクトル計算ステップと、
クラスタｋの数であるクラスタ数Ｋについて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋを計算するクラスタ分析ステップと、
クラスタｋに属する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉをパラメータとしたクラスタ規模νｋを、クラスタｋごとに計算するクラスタ規模計算ステップと、
電気的信号の数Ｎ、電気的信号の特徴量ベクトルｘｉ、クラスタｋの中心ベクトルμｋ、クラスタ規模νｋをパラメータとしたクラスタ半径√Ｖｋをクラスタｋごとに計算するクラスタ半径計算ステップと、
クラスタｋの中心ベクトルμｋ、特徴量ベクトルｘｉ、クラスタ半径√Ｖｋをパラメータとした疑似ｔ値ｔｋｉを、特徴量ベクトルｘｉごとに計算する疑似ｔ値計算ステップと、
確率分布のあらかじめ設定された両側確率のパーセント点ｔａで決まる外側領域を全領域から除いた領域に含まれる疑似ｔ値ｔｋｉをもつ特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する集合決定ステップと、
全てのクラスタｋの集合Ｃｋについて、全てのクラスタｋに対する和集合の要素数と、全てのクラスタｋに対する積集合の要素数とを算出する演算ステップとを備えたことを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る評価プログラムは、
コンピュータに読み込まれることにより、当該コンピュータを、
複数の電気的信号についての特徴量ベクトルｘｉをそれぞれ計算する特徴量ベクトル計算手段と、
クラスタｋの数であるクラスタ数Ｋについて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋを計算するクラスタ分析手段と、
クラスタｋに属する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉをパラメータとしたクラスタ規模νｋを、クラスタｋごとに計算するクラスタ規模計算手段と、
電気的信号の数Ｎ、電気的信号の特徴量ベクトルｘｉ、クラスタｋの中心ベクトルμｋ、クラスタ規模νｋをパラメータとしたクラスタ半径√Ｖｋをクラスタｋごとに計算するクラスタ半径計算手段と、
クラスタｋの中心ベクトルμｋ、特徴量ベクトルｘｉ、クラスタ半径√Ｖｋをパラメータとした疑似ｔ値ｔｋｉを、特徴量ベクトルｘｉごとに計算する疑似ｔ値計算手段と、
確率分布のあらかじめ設定された両側確率のパーセント点ｔａで決まる外側領域を全領域から除いた領域に含まれる疑似ｔ値ｔｋｉをもつ特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する集合決定手段と、
全てのクラスタｋの集合Ｃｋについて、全てのクラスタｋに対する和集合の要素数と、全てのクラスタｋに対する積集合の要素数とを算出する演算手段として機能させることを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る評価システム、評価方法及び評価プログラムでは、クラスタｋに属する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉをパラメータとしたクラスタ規模νｋを定義し、そのクラスタ規模νｋをパラメータとした疑似ｔ値ｔｋｉに基づいて、クラスタｋごとの集合Ｃｋを決定することにより、その集合Ｃｋについての和集合の要素数及び積集合の要素数に基づいて、適正なクラスタ数を決定することができる。
【００１２】
本発明に係る評価システムは、
複数の電気的信号についての特徴量ベクトルｘｉをそれぞれ計算する特徴量ベクトル計算手段と、
クラスタｋの数であるクラスタ数Ｋについて、クラスタ分析法により特徴量ベクトルｘｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉを計算するクラスタ分析手段と、
特徴量ベクトルｘｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉが（式１）を満たす特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する集合決定手段と、
全てのクラスタｋの集合Ｃｋについて、全てのクラスタｋに対する和集合の要素数と、全てのクラスタｋに対する積集合の要素数とを算出する演算手段とを備えたことを特徴とする。
【数１】
2019211916.tif 000003
【００１３】
本発明に係る評価方法は、
複数の電気的信号についての特徴量ベクトルｘｉをそれぞれ計算する特徴量ベクトル計算ステップと、
クラスタｋの数であるクラスタ数Ｋについて、クラスタ分析法により特徴量ベクトルｘｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉを計算するクラスタ分析ステップと、
特徴量ベクトルｘｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉが（式１）を満たす特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する集合決定ステップと、
全てのクラスタｋの集合Ｃｋについて、全てのクラスタｋに対する和集合の要素数と、全てのクラスタｋに対する積集合の要素数とを算出する演算ステップとを備えたことを特徴とする。
【数１】
2019211916.tif 000004
【００１４】
本発明に係る評価プログラムは、
コンピュータに読み込まれることにより、当該コンピュータを、
複数の電気的信号についての特徴量ベクトルｘｉをそれぞれ計算する特徴量ベクトル計算手段と、
クラスタｋの数であるクラスタ数Ｋについて、クラスタ分析法により特徴量ベクトルｘｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉを計算するクラスタ分析手段と、
特徴量ベクトルｘｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉが（式１）を満たす特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する集合決定手段と、
全てのクラスタｋの集合Ｃｋについて、全てのクラスタｋに対する和集合の要素数と、全てのクラスタｋに対する積集合の要素数とを算出する演算手段として機能させることを特徴とする。
【数１】
2019211916.tif 000005
【００１５】
本発明に係る評価システム、評価方法及び評価プログラムでは、特徴量ベクトルｘｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉに基づいて、クラスタｋごとの集合Ｃｋを決定することにより、その集合Ｃｋについての和集合の要素数及び積集合の要素数に基づいて、適正なクラスタ数を決定することができる。
【００１６】
本発明に係る評価システムにおいて、
前記和集合の要素数及び前記積集合の要素数に基づいて、クラスタ数Ｋが適正なクラスタ数である適正状態、クラスタ数Ｋが適正なクラスタ数より少ない不足状態、クラスタ数Ｋが適正なクラスタ数より多い過剰状態のいずれであるかを判定する判定手段を備えたことを特徴とする。
【００１７】
本発明に係る評価システムでは、集合Ｃｋについての和集合の要素数及び積集合の要素数に基づいて、クラスタ数Ｋが適正、不足、過剰のいずれであるかを判定できる。
【００１８】
本発明に係る評価システムにおいて、
前記判定手段は、前記和集合の要素数が前記電気的信号の数Ｎと同一であり、且つ、前記積集合の要素数が０である場合に、前記適正状態と判定することを特徴とする。
【００１９】
本発明に係る評価システムでは、集合Ｃｋについての和集合の要素数及び積集合の要素数に基づいて、クラスタ数Ｋが適正であることを容易に判定できる。
【００２０】
本発明に係る評価システムにおいて、
前記判定手段は、前記和集合の要素数が電気的信号の数Ｎより少ない場合に、前記不足状態と判定することを特徴とする。
【００２１】
本発明に係る評価システムでは、集合Ｃｋについての和集合の要素数及び積集合の要素数に基づいて、クラスタ数Ｋが不足であることを容易に判定できる。
【００２２】
本発明に係る評価システムにおいて、
前記判定手段は、前記積集合の要素数が０より多い場合に、前記過剰状態と判定することを特徴とする。
【００２３】
本発明に係る評価システムでは、集合Ｃｋについての和集合の要素数及び積集合の要素数に基づいて、クラスタ数Ｋが過剰であることを容易に判定できる。
【００２４】
本発明に係る評価システムにおいて、
前記判定手段により前記適正状態と判定された場合にそのクラスタ数Ｋを記憶し、且つ、前記判定手段により前記不足状態と判定された場合にそのクラスタ数Ｋ及び電気的信号の数Ｎと前記和集合の要素数との差である不足数を記憶し、且つ、前記判定手段により前記過剰状態と判定された場合にそのクラスタ数Ｋ及び前記積集合の要素数である過剰数を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された内容に基づいて、適正クラスタ数を決定する適正クラスタ数決定手段とを備えることを特徴とする。
【００２５】
本発明に係る評価システムでは、集合Ｃｋについての和集合の要素数及び積集合の要素数に基づいて、適正クラスタ数を決定できる。
【００２６】
本発明に係る評価システムにおいて、
前記適正クラスタ数決定手段は、前記適正状態と判定されたクラスタ数Ｋが前記記憶手段に記憶されている場合、そのクラスタ数Ｋを適正クラスタ数に決定することを特徴とする。
【００２７】
本発明に係る評価システムでは、集合Ｃｋについての和集合の要素数及び積集合の要素数に基づいて、適正と判定されたクラスタ数Ｋを適正クラスタ数に決定できる。
【００２８】
本発明に係る評価システムにおいて、
前記適正クラスタ数決定手段は、前記適正状態と判定されたクラスタ数Ｋが前記記憶手段に記憶されず、且つ、前記不足状態と判定されたクラスタ数Ｋ及び不足数が記憶され、且つ、前記過剰状態と判定されたクラスタ数Ｋ及び過剰数が記憶されてない場合、前記不足状態と判定されたクラスタ数Ｋのなかで不足数が最小のクラスタ数Ｋを適正クラスタ数に決定することを特徴とする。
【００２９】
本発明に係る評価システムでは、集合Ｃｋについての和集合の要素数及び積集合の要素数に基づいて、適正と判定されたクラスタ数Ｋがない場合であっても、クラスタｋのいずれにも属さない特徴量ベクトルｘｉの数が最小のクラスタ数Ｋを適正クラスタ数に決定できる。
【００３０】
本発明に係る評価システムにおいて、
前記適正クラスタ数決定手段は、前記適正状態と判定されたクラスタ数Ｋが前記記憶手段に記憶されず、且つ、前記不足状態と判定されたクラスタ数Ｋ及び不足数が記憶されず、且つ、前記過剰状態と判定されたクラスタ数Ｋ及び過剰数が記憶されている場合、前記過剰状態と判定されたクラスタ数Ｋのなかで過剰数が最小のクラスタ数Ｋを適正クラスタ数に決定することを特徴とする。
【００３１】
本発明に係る評価システムでは、集合Ｃｋについての和集合の要素数及び積集合の要素数に基づいて、適正と判定されたクラスタ数Ｋがない場合であっても、全てのクラスタｋに属する特徴量ベクトルｘｉの数が最小のクラスタ数Ｋを適正クラスタ数に決定できる。
【００３２】
本発明に係る評価システムにおいて、
前記適正クラスタ数決定手段は、前記適正状態と判定されたクラスタ数Ｋが前記記憶手段に記憶されず、且つ、前記不足状態と判定されたクラスタ数Ｋ及び不足数が記憶され、且つ、前記過剰状態と判定されたクラスタ数Ｋ及び過剰数が記憶されている場合、前記不足状態と判定されたクラスタ数Ｋにおける不足数の最小値と前記過剰状態と判定されたクラスタ数Ｋにおける過剰数の最小値とのうちで小さい方のクラスタ数Ｋを適正クラスタ数に決定することを特徴とする。
【００３３】
本発明に係る評価システムでは、集合Ｃｋについての和集合の要素数及び積集合の要素数に基づいて、適正と判定されたクラスタ数Ｋがない場合であっても、クラスタｋのいずれにも属さない特徴量ベクトルｘｉの数または全てのクラスタｋに属する特徴量ベクトルｘｉの数が最小のクラスタ数Ｋを適正クラスタ数に決定できる。
【発明の効果】
【００３４】
以上、本発明によれば、例えば、クラスタｋごとの集合Ｃｋを決定し、その集合Ｃｋについての和集合の要素数及び積集合の要素数に基づいて、適正なクラスタ数を決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の第１実施形態に係る評価システムの構成を示した図である。
【図２】図１の評価システムにおいて適正クラスタ数を決定する方法を説明する図である。
【図３】図１の評価システムにおける評価方法を説明する図である。
【図４】本発明の第２実施形態に係る評価システムの構成を示した図である。
【図５】図４の評価システムにおける評価方法を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
以下、本発明の第１実施形態の評価システム、評価方法及び評価プログラムについて、図面を参照して説明する。
【００３７】
（第１実施形態）
本発明の実施形態に係る評価システムは、図１に示すように、振動検出センサ１と、振動検出センサ１が接続された評価装置２を備える。
【００３８】
振動検出センサ１は、振動波形データを検出するものであり、ねじの圧造工程において、ねじを圧造する製造装置に取り付けられる。振動検出センサ１は、工具に割れがあるか否かの検査を行うための振動波形データを検出し、振動波形データは評価装置２に供給される。ここで、振動検出センサ１は、圧電式、ストレンゲージ式、電磁式など任意の方式ものを使用することができる。
【００３９】
評価装置２は、図２に示す制御部１０によって制御される。制御部１０は、ＣＰＵ、メモリ及びインターフェースを含む通常のマイクロコンピュータを主体として構成されるもので、メモリに記憶されている評価プログラムに従い所定の演算、処理を行って、周辺ハードウェアとの協働の下に、上記の振動検出センサ１から取り込んだ振動波形データに基づいて、クラスタ数の評価を行う。
【００４０】
制御部１０には、振動波形データ記憶部１１と、特徴量ベクトル計算部１２と、クラスタ分析部１３と、クラスタ規模計算部１４と、クラスタ半径計算部１５と、疑似ｔ値計算部１６と、集合決定部１７と、演算部１８と、判定部１９と、指定部２０とを有している。制御部１０には、振動検出センサ１が接続される。
【００４１】
振動波形データ記憶部１１は、振動検出センサ１から供給された振動波形データを記憶する。
【００４２】
特徴量ベクトル計算部１２は、振動波形データ記憶部１１に記憶された複数の振動波形データについての特徴量ベクトルをそれぞれ計算する。
【００４３】
クラスタ分析部１３は、クラスタｋの数であるクラスタ数Ｋについて、クラスタ分析法により帰属度ｕｋｉ及びクラスタ中心ベクトルμｋを計算する。本実施形態では、クラスタ数Ｋとして、２以上で且つ指定数ｎ（例えば９）以下の整数が設定されている。クラスタ分析法として、目的関数Jを最小化する手法であるFuzzy c-means法が使用される。
【００４４】
【数２】
2019211916.tif 000006
但し、ｘｉは振動波形データの特徴量ベクトル、μｋは各クラスタｋの中心ベクトル（以下、クラスタ中心ベクトルという）、ｕｋｉは振動波形データｉの各クラスタｋへの帰属度であり、ｑは２である。すなわち、添え字のｉは振動波形データの識別、ｋはクラスタの識別を表す。
【００４５】
まず、帰属度ｕｋｉを初期化する。
【数３】
2019211916.tif 000007
【００４６】
帰属度ｕｋｉを用いて、クラスタ中心ベクトルμｋを下記の式で計算する。但し、ｑは２である。
【数４】
2019211916.tif 000008
【００４７】
クラスタ中心ベクトルμｋを用いて振動波形データｉの各クラスタｋへの帰属度ｕｋｉを下記の式で更新する。但し、ｑは２である。
【数５】
2019211916.tif 000009
【００４８】
ここで、クラスタ中心ベクトルμｋ、及び、振動波形データｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉの計算を繰り返し、全てのクラスタの中心が変化しなければ終了する。
【００４９】
クラスタ規模計算部１４は、クラスタｋに属する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉを足し合したクラスタ規模νｋを、クラスタｋごとに計算する。即ち、クラスタ規模計算部１４は、下記の式により、クラスタ規模νｋを、クラスタｋごとに計算する。
【数６】
2019211916.tif 000010
【００５０】
クラスタ半径計算部１５は、下記の式により、クラスタｋごと、クラスタ半径√Ｖｋを計算する。
【数７】
2019211916.tif 000011
但し、νｋはクラスタ規模、ｘｉは電気的信号の特徴量ベクトル、μｋはクラスタｋの中心ベクトル、Ｎは電気的信号の数である。
【００５１】
疑似ｔ値計算部１６は、下記の式により、特徴量ベクトルｘｉごとに、疑似ｔ値ｔｋｉを計算する。
【数８】
2019211916.tif 000012
但し、ｘｉは特徴量ベクトル、μｋはクラスタｋの中心ベクトル、√Ｖｋはクラスタ半径である。
【００５２】
集合決定手段１７は、確率分布のあらかじめ設定された両側確率のパーセント点ｔａで決まる外側領域を全領域から除いた領域に含まれる疑似ｔ値ｔｋｉをもつ特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する。
【数９】
2019211916.tif 000013
【００５３】
集合決定手段１７は、確率分布のあらかじめ設定された両側確率のパーセント点ｔａを計算する集合領域計算部１７ａを有している。本実施形態では、あらかじめ設定された両側確率のパーセントとして、６０％が設定され、全てのクラスタｋの領域は、全空間の４割を占めることを意味している。ただし、確率分布のパーセント点ｔａを求める際、自由度としてはクラスタ規模νｋから１を引いた値νｋ−１を使用する。
【００５４】
演算部１８は、全てのクラスタｋの集合Ｃｋについて、全てのクラスタｋに対する和集合の要素数と、全てのクラスタｋに対する積集合の要素数とを算出する。和集合の要素数とは、全てのクラスタｋの少なくとも１つに属した特徴量ベクトルｘｉの数であり、積集合の要素数とは、全てのクラスタｋに属した特徴量ベクトルｘｉの数である。
【００５５】
判定部１９は、演算部１８により演算された和集合の要素数及び積集合の要素数に基づいて、クラスタｋの数であるクラスタ数Ｋについての判定として、下記のいずれの状態であるかを判定する。
（適正状態）：クラスタ数Ｋが適正なクラスタ数である状態
（不足状態）：クラスタ数Ｋが適正なクラスタ数より少ない状態
（過剰状態）：クラスタ数Ｋが適正なクラスタ数より多い状態
【００５６】
判定部１９は、和集合の要素数が電気的信号の数Ｎと同一であり、且つ、積集合の要素数が０である場合、すべての特徴量ベクトルｘｉがクラスタ数Ｋのクラスタｋのいずれかに属し、且つ、クラスタ数Ｋのクラスタｋの全てに属した特徴量ベクトルｘｉがないことから、適正状態と判定する。
【００５７】
また、判定部１９は、和集合の要素数が電気的信号の数Ｎより少ない場合、クラスタ数Ｋのクラスタｋのいずれにも属してない特徴量ベクトルｘｉがあることから、不足状態と判定する。
【００５８】
また、判定部１９は、和集合の要素数が電気的信号の数Ｎと同一であり、且つ、積集合の要素数が０より多い場合、すべての特徴量ベクトルｘｉがクラスタ数Ｋのクラスタｋのいずれかに属し、且つ、クラスタ数Ｋのクラスタｋの全てに属した特徴量ベクトルｘｉがあることから、過剰状態と判定する。
【００５９】
判定部１９は、判定した結果についての情報を記憶する記憶部１９ａを有している。したがって、判定部１９により、適正状態であると判定された場合、記憶部１９ａには、そのクラスタ数Ｋが記憶される。
【００６０】
判定部１９により、不足状態と判定された場合、そのクラスタ数Ｋ及び不足数が記憶される。不足数とは、和集合の要素数と電気的信号の数Ｎとの差（電気的信号の数Ｎから和集合の要素数を引いた数）であり、クラスタ数Ｋのクラスタｋのいずれにも属さない特徴量ベクトルｘｉの数である。判定部１９により、過剰状態と判定された場合、そのクラスタ数Ｋ及び過剰数が記憶される。過剰数とは、積集合の要素数であり、クラスタ数Ｋのクラスタｋの全てに属した特徴量ベクトルｘｉの数である。
【００６１】
適正クラスタ数決定部２０は、判定部１９の判定結果及び記憶部１９ａに記載された内容に基づいて、適正クラスタ数を決定する。適正クラスタ数決定部２０において適正クラスタ数を決定する方法には、下記の方法がある。
【００６２】
図２（ａ）〜図２（ｅ）は、適正クラスタ数決定部２０において適正クラスタ数を決定する方法を説明する図である。図２の横軸は、クラスタ数Ｋであり、縦軸は、不足状態と判定された場合の不足数及び過剰状態と判定された場合の過剰数についての評価指標である。評価指標とは、電気的信号の数Ｎ（特徴量ベクトルｘｉの全数）に対する和集合の要素数または積集合の要素数の比率（和集合の要素数または積集合の要素数／電気的信号の数Ｎ）である。したがって、例えば、和集合の要素数が電気的信号の数Ｎと同一である場合、和集合の評価指標は１であり、和集合の要素数が電気的信号の数より少ない場合、和集合の評価指標は１より小さくなる。同様に、積集合の要素数が０の場合、積集合の評価指標は０であり、積集合の要素数が０より大きい場合、積集合の評価指標は０より大きくなる。したがって、和集合の要素数が電気的信号の数より少ない場合の不足数は、電気的信号の数Ｎ×評価指標で計算され、積集合の要素数が０より大きい場合の過剰数は、電気的信号の数Ｎ×評価指標で計算される。
【００６３】
（方法１）：
適正状態と判定されたクラスタ数Ｋが記憶部１９ａに記憶されている場合、そのクラスタ数Ｋを、適正クラスタ数に決定する。
【００６４】
例えば、図２（ａ）では、クラスタ数Ｋが２〜４の場合、和集合の評価指標が１より小さいことから不足数がある状態であり、クラスタ数Ｋが５〜９の場合、和集合の評価指標が１であることから不足数がない状態である。また、クラスタ数Ｋが２〜５の場合、積集合の評価指標が０であることから過剰数がない状態であり、クラスタ数Ｋが６〜９の場合、積集合の評価指標が０より多いことから、過剰数がある状態である。したがって、クラスタ数Ｋが５である場合に、和集合の評価指標が１であり、且つ、積集合の評価指標が０であることから、クラスタ数Ｋ＝５が適正クラスタ数に決定される。
【００６５】
（方法２）：
適正状態と判定されたクラスタ数Ｋが記憶部１９ａに記憶されず、且つ、不足状態と判定されたクラスタ数Ｋ及び不足数が記憶され、且つ、過剰状態と判定されたクラスタ数Ｋ及び過剰数が記憶されてない場合、これまでに不足状態と判定されたクラスタ数Ｋが１または複数ある場合において、不足状態と判定されたクラスタ数Ｋのなかで不足数が最小であるクラスタ数Ｋを、適正クラスタ数に決定する。
【００６６】
例えば、図２（ｂ）では、クラスタ数Ｋが２〜９の場合、和集合の評価指標が１であることから不足数がない状態である。また、クラスタ数Ｋが２〜９の場合、積集合の評価指標が０であることから過剰数がない状態である。したがって、クラスタ数Ｋが２〜９のなかで不足数が最小であるクラスタ数Ｋ＝９が適正クラスタ数に決定される。
【００６７】
（方法３）：
適正状態と判定されたクラスタ数Ｋが記憶部１９ａに記憶されず、且つ、不足状態と判定されたクラスタ数Ｋ及び不足数が記憶されず、且つ、過剰状態と判定されたクラスタ数Ｋ及び過剰数が記憶されている場合、これまでに過剰状態と判定されたクラスタ数Ｋが１または複数ある場合において、過剰状態と判定されたクラスタ数Ｋのなかで過剰数が最小であるクラスタ数Ｋを、適正クラスタ数に決定する。
【００６８】
例えば、図２（ｃ）では、クラスタ数Ｋが２〜９の場合、和集合の評価指標が１であることから不足数がない状態である。また、クラスタ数Ｋが２〜９の場合、積集合の評価指標が０より多いことから、過剰数がある状態である。したがって、クラスタ数Ｋが２〜９のなかで過剰数が最小であるクラスタ数Ｋ＝３が、適正クラスタ数に決定される。
【００６９】
（方法４）：
適正状態と判定されたクラスタ数Ｋが記憶部１９ａに記憶されず、且つ、不足状態と判定されたクラスタ数Ｋ及び不足数が記憶され、且つ、過剰状態と判定されたクラスタ数Ｋ及び過剰数が記憶されている場合、これまでに不足状態と判定されたクラスタ数Ｋにおける不足数の最小値と、これまでに過剰状態と判定されたクラスタ数Ｋにおける過剰数の最小値とを比較し、小さい方のクラスタ数Ｋ（不足数の最小値だけ不足した状態のクラスタ数Ｋ、または、過剰数の最小値だけ過剰である状態のクラスタ数Ｋ）を適正クラスタ数に決定する。
【００７０】
例えば、図２（ｄ）では、クラスタ数Ｋが２〜５の場合、和集合の評価指標が１より小さいことから不足数がある状態であり、クラスタ数Ｋが６〜９の場合、和集合の評価指標が１であることから不足数がない状態である。また、クラスタ数Ｋが６〜９の場合、和集合の評価指標が１であり、且つ、積集合の評価指標が０より多いことから、過剰数がある状態である。したがって、クラスタ数Ｋが５における不足数（クラスタ数Ｋが２〜５における不足数の最小値）と、クラスタ数Ｋが６における過剰数（クラスタ数Ｋが６〜９における過剰数の最小値）とを比較し、クラスタ数Ｋが５における不足数が、クラスタ数Ｋが６における過剰数より少ないことから、クラスタ数Ｋ＝５が適正クラスタ数に決定される。
【００７１】
例えば、図２（ｅ）では、クラスタ数Ｋが２〜３の場合、和集合の評価指標が１より小さいことから不足数がある状態であり、クラスタ数Ｋが４〜９の場合、和集合の評価指標が１であることから不足数がない状態である。また、クラスタ数Ｋが４〜９の場合、和集合の評価指標が１であり、且つ、積集合の評価指標が０より多いことから、過剰数がある状態である。したがって、クラスタ数Ｋが３における不足数（クラスタ数Ｋが２〜３における不足数の最小値）と、クラスタ数Ｋが４における過剰数（クラスタ数Ｋが４〜９における過剰数の最小値）とを比較し、クラスタ数Ｋが４における過剰数が、クラスタ数Ｋが３における不足数より少ないことから、クラスタ数Ｋ＝４が適正クラスタ数に決定される。
【００７２】
本実施形態の評価システムにおける評価方法について、図３に基づいて説明する。
【００７３】
（ステップＳ１）
ねじの圧造工程において、振動波形センサ１により、ねじを圧造する際の振動波形データが検出される。本実施形態の評価システムでは、多数の振動波形データを使用して、クラスタ数の評価を行うことから、多数のねじを圧造する際の振動波形データが、振動検出センサ１により検出される。
【００７４】
（ステップＳ２）
振動波形センサ１により検出された振動波形データが、評価装置２の振動波形データ記憶部１１に記憶される。本実施形態では、多数のねじを圧造する際に振動検出センサ１により検出された振動波形データが振動波形データ記憶部１１に記憶されるが、１つのねじを圧造する度に、１つの振動波形データが振動波形データ記憶部１１に記憶されてもよいし、多数のねじを圧造した後、多数の振動波形データが振動波形データ記憶部１１にまとめて記憶されてもよい。
【００７５】
（ステップＳ３）
特徴量ベクトル計算部１２により、振動波形データ記憶部１１に記憶された各振動波形データの特徴量ベクトルｘｉが計算される。
【００７６】
（ステップＳ４）
クラスタ分析部１３により、複数のクラスタ数について、帰属度ｕｋｉ及びクラスタ中心ベクトルμｋが計算される。本実施形態では、振動波形データ記憶部１１に記憶された各振動波形データについて、クラスタ数が２であるとして、帰属度ｕｋｉ及びクラスタ中心ベクトルμｋの計算が開始される。
【００７７】
（ステップＳ５）
クラスタ規模計算部１４により、クラスタｋに属する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉを足し合したクラスタ規模νｋが、クラスタｋごとに計算される。
【数６】
2019211916.tif 000014
【００７８】
（ステップＳ６）
クラスタ半径計算部１５により、下記の式により、クラスタ半径√Ｖｋが、クラスタｋごと計算される。
【数７】
2019211916.tif 000015
但し、νｋはクラスタ規模、ｘｉは電気的信号の特徴量ベクトル、μｋはクラスタｋの中心ベクトル、Ｎは電気的信号の数である。
【００７９】
（ステップＳ７）
疑似ｔ値計算部１６により、下記の式により、疑似ｔ値ｔｋｉが、特徴量ベクトルｘｉごとに計算される。
【数８】
2019211916.tif 000016
但し、ｘｉは特徴量ベクトル、μｋはクラスタｋの中心ベクトル、√Ｖｋはクラスタ半径である。
【００８０】
（ステップＳ８）
集合領域計算部１７ａにより、確率分布のあらかじめ設定された両側確率のパーセント点ｔａがクラスタｋごとに計算される。本実施形態では、確率分布のあらかじめ設定された両側確率は６０％であり、そのパーセント点ｔａが計算される。
【００８１】
（ステップＳ９）
集合決定手段１７により、両側確率のパーセント点ｔａで決まる外側領域を全領域から除いた領域に含まれる疑似ｔ値ｔｋｉをもつ特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する。
【数９】
2019211916.tif 000017
【００８２】
（ステップＳ１０）
演算部１８により、全てのクラスタｋの集合Ｃｋについて、全てのクラスタｋに対する和集合の要素数と、全てのクラスタｋに対する積集合の要素数とを演算する。
【００８３】
（ステップＳ１１）
判定部１９により、演算部１８で演算された和集合の要素数及び積集合の要素数に基づいて、クラスタｋの数であるクラスタ数Ｋが適正、不足、過剰のいずれであるかを判定する。
【００８４】
（ステップＳ１２）
ステップＳ１１において、クラスタ数Ｋが適正なクラスタ数である適正状態と判定された場合、そのクラスタ数Ｋを記憶部１９ａに記憶する。
【００８５】
（ステップＳ１３）
ステップＳ１１において、クラスタ数Ｋが適正なクラスタ数より少ない不足状態と判定された場合、そのクラスタ数Ｋ及び不足数を記憶部１９ａに記憶する。
【００８６】
（ステップＳ１４）
ステップＳ１２において、クラスタ数Ｋが適正なクラスタ数より多い過剰状態と判定された場合、そのクラスタ数Ｋ及び過剰数を記憶部１９ａに記憶する。
【００８７】
（ステップＳ１５）
ステップＳ１２、Ｓ１３、Ｓ１４の後、ステップＳ１５において、クラスタ数Ｋが指定数以下であるか否かが判定される。クラスタ数Ｋが指定数以下である場合、ステップＳ１６において、クラスタ数Ｋを１だけ増加させ、ステップＳ１０４に移行する。クラスタ数Ｋが指定数以下でない場合、ステップＳ１１７において、適正クラスタ数を決定する。
【００８８】
本実施形態の評価システム、評価方法及び評価プログラムでは、クラスタｋに属する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉを足し合したクラスタ規模νｋを定義し、パラメータとした疑似ｔ値ｔｋｉに基づいて、クラスタｋごとの集合Ｃｋを決定することにより、その集合Ｃｋについての和集合の要素数及び積集合の要素数に基づいて、適正なクラスタ数を決定することができる。
【００８９】
以上説明したように、本実施形態の評価システム、評価方法及び評価プログラムにおいて、適正クラスタ数が決定されると、振動波形データについてのクラスタリングが適切に行われることから、工具の検査装置に対し、適正クラスタ数に基づいて、正常状態（工具に割れがない状態）の振動波形データと異常状態（工具に割れがある状態）の振動波形データとを設定することにより、振動検出センサ１により検出された振動波形データに基づいて、工具に割れがあるか否かを自動的に判別することが可能となる。
【００９０】
（第２実施形態）
本発明の第２実施形態の評価システム、評価方法及び評価プログラムについて、図面を参照して説明する。
【００９１】
本実施形態の評価システムが、第１実施形態の評価システムと主に異なる点は、第１実施形態では、クラスタ規模νｋをパラメータとした疑似ｔ値ｔｋｉに基づいて、クラスタｋごとの集合Ｃｋを決定したのに対し、本実施形態では、特徴量ベクトルｘｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉに基づいて、クラスタｋごとの集合Ｃｋを決定した点である。なお、本実施形態の評価システムの構成が、第１実施形態の評価システムと同様である構成についての説明は省略する。
【００９２】
本実施形態に係る評価システムは、図４に示すように、振動検出センサ１と、振動検出センサ１が接続された評価装置１０２を備える。
【００９３】
評価装置１０２の制御部１１０には、振動波形データ記憶部１１と、特徴量ベクトル計算部１２と、クラスタ分析部１３と、集合決定部１１７と、演算部１８と、判定部１９と、指定部２０とを有している。
【００９４】
集合決定手段１７は、特徴量ベクトルｘｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉが（式１）を満たす特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する。
【数１】
2019211916.tif 000018
但し、α及びεは正数である。
【００９５】
本実施形態の評価システムにおける評価方法について、図５に基づいて説明する。図５のステップＳ１０１〜Ｓ１０４は、図３のステップＳ１〜Ｓ４と同様であり、図５のステップＳ１０６〜Ｓ１１３は、図３のステップＳ１０〜Ｓ１７と同様であることから、説明は省略する。
【００９６】
（ステップＳ１０５）
集合決定手段１７により、特徴量ベクトルｘｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉが（式１）を満たす特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する。
【数１】
2019211916.tif 000019
但し、α及びεは正数である。
【００９７】
本実施形態の評価システム、評価方法及び評価プログラムでは、特徴量ベクトルｘｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉに基づいて、クラスタｋごとの集合Ｃｋを決定することにより、その集合Ｃｋについての和集合の要素数及び積集合の要素数に基づいて、適正なクラスタ数を決定することができる。
【００９８】
以上、本発明の実施形態を説明したが、各部の具体的な構成は上述した実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形が可能である。
【００９９】
上記第１実施形態では、クラスタ規模νｋ、クラスタ半径√Ｖｋ、疑似ｔ値ｔｋｉの計算方法の例、集合Ｃｋの決定方法の例を示したが、これに限られない。なお、上記の第１実施形態は、下記において、ｍ＝１、ｍ１＝０、ｍ２＝１とした場合である。
したがって、クラスタ規模νｋは、下記の式により計算されてよい。
【数１０】
2019211916.tif 000020
即ち、クラスタ規模νｋは、クラスタｋに属する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉをパラメータとしたものであればよい。
クラスタ半径√Ｖｋは、下記の式により計算されてよい。
【数１１】
2019211916.tif 000021
即ち、クラスタ半径√Ｖｋは、電気的信号の数Ｎ、電気的信号の特徴量ベクトルｘｉ、クラスタｋの中心ベクトルμｋ、クラスタ規模νｋをパラメータとしたものであればよい。
疑似ｔ値ｔｋｉは、下記の式により計算されてよい。
【数１２】
2019211916.tif 000022
即ち、疑似ｔ値ｔｋｉは、クラスタｋの中心ベクトルμｋ、特徴量ベクトルｘｉ、クラスタ半径√Ｖｋをパラメータとしたものであればよい。
集合Ｃｋは、下記により決定されてよい。
【数１３】
2019211916.tif 000023
【０１００】
上記実施形態では、不足状態と判定された場合、そのクラスタ数Ｋ及び不足数が記憶され、過剰状態と判定された場合、そのクラスタ数Ｋ及び過剰数が記憶され、適正クラスタ数決定部２０は、これまでに不足状態と判定されたクラスタ数Ｋにおける不足数の最小値と、これまでに過剰状態と判定されたクラスタ数Ｋにおける過剰数の最小値とに基づいて適正クラスタ数を決定しているが、これまでに不足状態と判定されたクラスタ数Ｋにおける不足数の最小値及びそのクラスタ数Ｋと、これまでに過剰状態と判定されたクラスタ数Ｋにおける過剰数の最小値及びそのクラスタ数Ｋだけが記憶されてよい。上記実施形態では、電気的信号が振動波形データであったが、電気的信号は振動波形データに限られない。上記実施形態では、クラスタ分析法として、Fuzzy c-means法が使用されたが、例えばk-means法などの非階層的クラスタリングが使用されてよい。
【符号の説明】
【０１０１】
１  振動検出センサ
２、１０２  評価装置
１１  振動波形データ記憶部
１２  特徴量ベクトル計算部
１３  クラスタ分析部
１４  クラスタ規模計算部
１５  クラスタ半径計算部
１６  疑似ｔ値計算部
１７、１１７  集合決定部
１７ａ  集合領域計算部
１８  演算部
１９  判定部
１９ａ  記憶部
２０  適正クラスタ数決定部
【図１】
2019211916.tif 000027
【図２】
2019211916.tif 000028
【図３】
2019211916.tif 000029
【図４】
2019211916.tif 000030
【図５】
2019211916.tif 000031