【事件の表示】
　特願２００４−５５０４３７「再発性ローカル学習機械を使用するシステムのモニタリング方法及びその装置」拒絶査定不服審判事件〔平成１６年　５月２１日国際公開、ＷＯ２００４／０４２５３１、平成１８年　２月１６日国内公表、特表２００６−５０５８５６〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
１．手続の経緯
　本願は、２００３年１１月３日を国際出願日（優先権主張日２００２年１１月４日，米国）とする出願であって、その後の手続の経緯は次のとおりである。
　拒絶理由通知（起案日）　　　　　　平成２２年１月２１日　
　意見書及び手続補正書（提出日）　　平成２２年７月２３日　
　拒絶査定（起案日）　　　　　　　　平成２２年９月１５日
　同謄本送達（送達日）　　　　　　　平成２２年９月１７日
　審判請求（提出日）　　　　　　　　平成２３年１月１７日
　手続補正書（提出日）　　　　　　　平成２３年１月１７日
　前置報告書（作成日）　　　　　　　平成２３年４月７日
　審尋（起案日）　　　　　　　　　　平成２３年７月２５日
　回答書（提出日）　　　　　　　　　平成２３年１０月２６日
　拒絶理由通知（起案日）　　　　　　平成２４年２月２４日　
　意見書及び手続補正書（提出日）　　平成２４年８月１５日　
　最後の拒絶理由通知（起案日）　　　平成２４年１０月１日　
　意見書及び手続補正書（提出日）　　平成２５年２月１８日　
　
２．平成２５年２月１８日付の手続補正についての補正却下の決定
［補正却下の決定の結論］
　平成２５年２月１８日付の手続補正を却下する。
［理由］
（１）本件補正
　平成２５年２月１８日付の手続補正（以下、「本件補正」という。）により、特許請求の範囲の請求項１ないし請求項１２は次のように補正された。
（本件補正後の特許請求の範囲）
「【請求項１】
　環境に応じて変動するシステムの性能を特徴付ける複数の観察を測定する複数のセンサを備えたシステムのモニタリング方法において、
ａ）異なる環境の下での前記システムの特性を表すことができる前記観察の基準集合を提供するステップ（１０２）と、
ｂ）複数の現在の観察を処理ユニットによって取得するステップ（１０７）と、
ｃ）前記取得された現在の観察に関係のある観察
であって、前記複数のセンサの一部のセンサが測定した観察
であって、前記複数のセンサの他の一部のセンサが測定した観察
ｄ）前記取得された現在の観察と、前記部分集合とを用いて、複数の観察の推定値を計算するステップ（１２１）と、
ｅ）各々の前記取得された現在の観察のための推定値を発生するために、前記ステップｂ）〜ステップｄ）を繰り返すステップと、
ｆ）前記処理ユニット実行モジュールによって、前記推定値と、前記複数のセンサが測定した観察とを比較し、該比較結果に基づいて、少なくとも部分的に、前記システムにおける障害の存在の有無を決定するためのステップと、
　を有することを特徴とするシステムのモニタリング方法。
　　【請求項２】
　前記推定値を計算するステップは、２つの観察の類似性を利用することを特徴とする請求項１に記載のシステムのモニタリング方法。
　　【請求項３】
　前記推定値を計算するステップは、前記現在の観察の中に含まれない観察を前記部分集合に入力するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステムのモニタリング方法。
　　【請求項４】
　前記比較は、前記推定値と、残差を発生するために前記推定値に対応して測定された観察との差を計算するステップを含み、前記残差は、少なくとも部分的に、前記システムの性能における故障の存在を予め決定するための閾値と比較されることを特徴とする請求項１に記載のシステムのモニタリング方法。
　　【請求項５】
　前記比較は、前記推定値と、残差を発生するために前記推定値に対応して測定された観察との差を計算するステップを含み、前記残差は、少なくとも部分的に、前記システムの性能における障害の存在を予め決定するための統計的なテストにより判定されることを特徴とする請求項１に記載のシステムのモニタリング方法。
　　【請求項６】
　環境に応じて変動するシステムの性能を特徴付ける複数の観察を測定する複数のセンサを備えたシステムのモニタリング装置において、
　現在の観察を取得する手段と、
　異なる環境の下での前記システムの特性を表すことができる観察の基準集合を記憶するメモリと、
　前記現在の観察に対応する類似性を有する観察
であって、前記複数のセンサの一部のセンサが測定した観察
であって、前記複数のセンサの他の一部のセンサが測定した観察
　前記現在の観察と前記部分集合とを用いて、複数の観察の推定値を発生するプロセッサ実行モジュールと、
　前記推定値と、前記現在の観察とを比較し、該比較結果に基づいて、少なくとも部分的に、前記システムの性能を決定するプロセッサ実行モジュールと、
　前記現在の観察が、その値の範囲外になるときに、前記基準集合に前記現在の観察を付加するための適合モジュールと　を有することを特徴とするシステムのモニタリング装置。
　　【請求項７】
　前記プロセッサ実行モジュールは、前記現在の観察と高い類似性を有する前記部分集合を構成する前記基準集合の特有な数を選択することを特徴とする請求項６に記載のシステムのモニタリング装置。
　　【請求項８】
　前記プロセッサ実行モジュールは、前記現在の観察と特有の閾値以上の類似性を有する前記部分集合を構成する前記基準集合を選択することを特徴とする請求項６に記載のシステムのモニタリング装置。
　　【請求項９】
　前記プロセッサ実行モジュールは、前記現在の観察を付加した上で、前記基準集合から一つの観察を検査してさらに除去することを特徴とする請求項６に記載のシステムのモニタリング装置。
　　【請求項１０】
　前記プロセッサ実行モジュールは、前記推定値と前記部分集合から形成された残差のパターンを検査し、前記システムの性能として前記システムの故障モードの存在を決定するための診断モジュールを含むことを特徴とする請求項６に記載のシステムのモニタリング装置。
　　【請求項１１】
　前記推定値、残差、前記システムの性能の表示の少なくとも１つの集合の可視表示をウェブブラウザにレンダリングするプロセッサ実行モジュールを備えていることを特徴とする請求項１０に記載のシステムのモニタリング装置。
　　【請求項１２】
　前記推定値、残差、前記システムの性能の表示の少なくとも１つの集合の他のソフトウエアプログラムを利用可能にするためのプロセッサ実行モジュールを備えていることを特徴とする請求項１０に記載のシステムモニタリング装置。」
　
　（本件補正前の特許請求の範囲）
「【請求項１】
　環境に応じて変動するシステムの性能を特徴付ける複数の観察を測定する複数のセンサを備えたシステムのモニタリング方法において、
ａ）異なる環境の下での前記システムの特性を表すことができる前記観察の基準集合を提供するステップ（１０２）と、
ｂ）複数の現在の観察を処理ユニットによって取得するステップ（１０７）と、
ｃ）前記取得された現在の観察に関係のある観察が含まれ、前記取得された現在の観察に関係の無い観察が含まれれないように、前記基準集合から前記基準集合の部分集合を選択するステップ（１１８）と、
ｄ）前記取得された現在の観察と、前記部分集合とを用いて、複数の観察の推定値を計算するステップ（１２１）と、
ｅ）各々の前記取得された現在の観察のための推定値を発生するために、前記ステップｂ）〜ステップｄ）を繰り返すステップと、
ｆ）前記処理ユニット実行モジュールによって、前記推定値と、前記複数のセンサが測定した観察とを比較し、該比較結果に基づいて、少なくとも部分的に、前記システムにおける障害の存在の有無を決定するためのステップと、
　を有することを特徴とするシステムのモニタリング方法。
　　【請求項２】
　前記推定値を計算するステップは、２つの観察の類似性を利用することを特徴とする請求項１に記載のシステムのモニタリング方法。
　　【請求項３】
　前記推定値を計算するステップは、前記現在の観察の中に含まれない観察を前記部分集合に入力するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステムのモニタリング方法。
　　【請求項４】
　前記比較は、前記推定値と、残差を発生するために前記推定値に対応して測定された観察との差を計算するステップを含み、前記残差は、少なくとも部分的に、前記システムの性能における故障の存在を予め決定するための閾値と比較されることを特徴とする請求項１に記載のシステムのモニタリング方法。
　　【請求項５】
　前記比較は、前記推定値と、残差を発生するために前記推定値に対応して測定された観察との差を計算するステップを含み、前記残差は、少なくとも部分的に、前記システムの性能における障害の存在を予め決定するための統計的なテストにより判定されることを特徴とする請求項１に記載のシステムのモニタリング方法。
　　【請求項６】
　環境に応じて変動するシステムの性能を特徴付ける複数の観察を測定する複数のセンサを備えたシステムのモニタリング装置において、
　現在の観察を取得する手段と、
　異なる環境の下での前記システムの特性を表すことができる観察の基準集合を記憶するメモリと、
　前記現在の観察に対応する類似性を有する観察が含まれ、前記現在の観察に対応する類似性を有していない観察が含まれないように、前記基準集合から前記基準集合の部分集合を選択するプロセッサ実行モジュールと、
　前記現在の観察と前記部分集合とを用いて、複数の観察の推定値を発生するプロセッサ実行モジュールと、
　前記推定値と、前記現在の観察とを比較し、該比較結果に基づいて、少なくとも部分的に、前記システムの性能を決定するプロセッサ実行モジュールと、
　前記現在の観察が、その値の範囲外になるときに、前記基準集合に前記現在の観察を付加するための適合モジュールと　を有することを特徴とするシステムのモニタリング装置。
　　【請求項７】
　前記プロセッサ実行モジュールは、前記現在の観察と高い類似性を有する前記部分集合を構成する前記基準集合の特有な数を選択することを特徴とする請求項６に記載のシステムのモニタリング装置。
　　【請求項８】
　前記プロセッサ実行モジュールは、前記現在の観察と特有の閾値以上の類似性を有する前記部分集合を構成する前記基準集合を選択することを特徴とする請求項６に記載のシステムのモニタリング装置。
　　【請求項９】
　前記プロセッサ実行モジュールは、前記現在の観察を付加した上で、前記基準集合から一つの観察を検査してさらに除去することを特徴とする請求項６に記載のシステムのモニタリング装置。
　　【請求項１０】
　前記プロセッサ実行モジュールは、前記推定値と前記部分集合から形成された残差のパターンを検査し、前記システムの性能として前記システムの故障モードの存在を決定するための診断モジュールを含むことを特徴とする請求項６に記載のシステムのモニタリング装置。
　　【請求項１１】
　前記推定値、残差、前記システムの性能の表示の少なくとも１つの集合の可視表示をウェブブラウザにレンダリングするプロセッサ実行モジュールを備えていることを特徴とする請求項１０に記載のシステムのモニタリング装置。
　　【請求項１２】
　前記推定値、残差、前記システムの性能の表示の少なくとも１つの集合の他のソフトウエアプログラムを利用可能にするためのプロセッサ実行モジュールを備えていることを特徴とする請求項１０に記載のシステムモニタリング装置。」
 
（２）本件補正における新規事項追加についての判断
　本件補正は、願書に最初に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面（以下、「当初明細書等」という。）に記載された事項の範囲内においてされたものであるとは認められない。
　本件補正後の請求項１の「ｃ）前記取得された現在の観察に関係のある観察
であって、前記複数のセンサの一部のセンサが測定した観察
であって、前記複数のセンサの他の一部のセンサが測定した観察
観察の要素のすべてを、グローバル類似性の判定に使用する必要はない。ある変数又はセンサを、モニタリングされるシステムの物理学においてより支配的と考えることができ、現在の観察及び各学習された観察のそれぞれからのこれらの要素を含むサブベクトルだけ
入力観察が１０個のセンサ値を有し、モデルの出力が入力に含まれない５つの追加センサの推定値である推論モードで、１０個の入力のすべてを使用して５つの出力の推定が実行されるが、１番目、２番目、５番目、及び７番目のセンサ値だけ
であって、前記複数のセンサの他の一部のセンサが測定した観察
　また、ステップ（１１８）に関し、段落【００１４】の「第１ステップ
１１８
現在の観察
基準観察の部分集合
関連
関連付ける
関係
そうでない場合
　よって、本件補正は、特許法第１７条の２第３項の規定に適合するものではない。
　
（３）本件補正における補正の目的についての判断
　本件補正後の請求項１は、補正前の請求項１の「ｃ）前記取得された現在の観察に関係のある観察」「前記取得された現在の観察に関係の無い観察」について、それぞれ「
前記複数のセンサの一部のセンサが測定した観察
前記複数のセンサの他の一部のセンサが測定した観察
前記複数のセンサの一部のセンサが測定した観察
前記複数のセンサの他の一部のセンサが測定した観察
　よって、本件補正は、平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項の規定によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第１７条の２第４項の規定に適合する。
　
（４）独立特許要件についての判断
　仮に、本件補正が、新規事項を追加するものではなく、当初明細書等に記載された事項の範囲内においてされたものであるとしても、本件補正は、前記限定的減縮を目的としたものであるから、本件補正後の前記請求項１に記載された発明が、特許出願の際独立して特許を受けることができるものであるか（平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項の規定に適合するか）について以下に検討する。
  
（４．１）特許法第３６条第４項第１号、３６条第６項第１号、２号について
（４．１．１）特許法第３６条第４項第１号
　本件補正発明の請求項１（請求項６も同様なので、以下、請求項１を代表させる。）の「ｃ）前記取得された現在の観察に関係のある観察
であって、前記複数のセンサの一部のセンサが測定した観察
であって、前記複数のセンサの他の一部のセンサが測定した観察
  本発明の主要な実施態様は、Ｄが、新しい入力観察のそれぞれについて、モデリングされるシステムの動的挙動の特徴を表す使用可能な学習された観察Ｈのスーパーセットから再発的に決定されることである。それを行う際に、十分に関連する見本又は学習された観察が、現在の観察の近傍でのモデリングされる挙動の特徴を表すのに使用される・・・Ｄ内のメンバシップの判定は、現在の入力観察をＨの観察に関連付けることによって達成され、十分な関係があるとき、Ｈからのその学習された観察をＤに含め、そうでない場合には、現在の入力観察の処理のためにＤに含めない。」「【００４１】
  重要なことに、観察の要素のすべてを、グローバル類似性の判定に使用する必要はない。ある変数又はセンサを、モニタリングされるシステムの物理学においてより支配的と考えることができ、現在の観察及び各学習された観察のそれぞれからのこれらの要素を含むサブベクトルだけに対するグローバル類似性計算を実行することによって、これらの変数又はセンサを、Ｄのメンバシップ判定の基礎とすることができる。たとえば、入力観察が１０個のセンサ値を有し、モデルの出力が入力に含まれない５つの追加センサの推定値である推論モードで、１０個の入力のすべてを使用して５つの出力の推定が実行されるが、１番目、２番目、５番目、及び７番目のセンサ値だけを含む、入力ベクトル及び学習された観察のサブベクトルを使用して、グローバル類似性を計算することができる。Ｄ行列へのメンバシップを構成するためのグローバル類似性判定でどの入力センサに頼るかの選択は、領域知識を使用して行うことができ、あるいは、他の方法の中でも、普通のシステム挙動の特徴を表すテストデータの集合（集合Ｈの一部でない）に対してテストされる時のモデルによって作られる推定値と実際の値の間の誤差の最小自乗平均から判定することができる。」などが記載されているだけで、如何にして「関係のある観察」と「現在の観察に関係の無い観察」を、如何なる技術的思想に基づき、如何なる情報などを用いた処理手順を行い、結果としてどのセンサ、観察を「含まれ」るようにし、どのセンサ、観察を「含まれれないように」して、基準集合から前記基準集合の部分集合を選択するステップ（１１８）となし得るのかを明確に開示する記載は無い。また、図面や他の記載にも前記事項を如何にすれば実現出来るのかを開示する記載は見当たらない。
　したがって、本願の発明の詳細な説明の記載は、請求項１、請求項６に係る発明及びこれらの請求項を引用する他の請求項に係る発明について、当業者がその実施をすることができる程度に明確かつ十分に記載したものではない。
　よって、本願は、特許法第３６条第４項第１号に規定する要件を満たしていないものである。
　
（４．１．２）特許法第３６条第６項第１号
　本件補正発明の請求項１（請求項６も同様なので、以下、請求項１を代表させる。）の「ｃ）前記取得された現在の観察に関係のある観察
であって、前記複数のセンサの一部のセンサが測定した観察
であって、前記複数のセンサの他の一部のセンサが測定した観察
　よって、本願は、特許法第３６条第６項第１号に規定する要件を満たしていないものである。
　
（４．１．３）特許法第３６条第６項第２号
　本件補正発明の請求項１（請求項６も同様なので、以下、請求項１を代表させる。）の「ｃ）前記取得された現在の観察に関係のある観察
であって、前記複数のセンサの一部のセンサが測定した観察
であって、前記複数のセンサの他の一部のセンサが測定した観察
であって、前記複数のセンサの他の一部のセンサが測定した観察
　したがって、本願の請求項１〜１２に係る発明は明確でなく、特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていないものである。
　
（４．２）特許法第２９条第２項について
（４．２．１）本件補正発明
　本件補正後の前記請求項１に記載された発明（以下「本件補正発明」という。）は、前記平成２３年６月３０日付の手続補正（本件補正）により補正された特許請求の範囲の請求項１に記載されたとおりの次のものである。（再掲する。）
「環境に応じて変動するシステムの性能を特徴付ける複数の観察を測定する複数のセンサを備えたシステムのモニタリング方法において、
ａ）異なる環境の下での前記システムの特性を表すことができる前記観察の基準集合を提供するステップ（１０２）と、
ｂ）複数の現在の観察を処理ユニットによって取得するステップ（１０７）と、
ｃ）前記取得された現在の観察に関係のある観察
であって、前記複数のセンサの一部のセンサが測定した観察
であって、前記複数のセンサの他の一部のセンサが測定した観察
ｄ）前記取得された現在の観察と、前記部分集合とを用いて、複数の観察の推定値を計算するステップ（１２１）と、
ｅ）各々の前記取得された現在の観察のための推定値を発生するために、前記ステップｂ）〜ステップｄ）を繰り返すステップと、
ｆ）前記処理ユニット実行モジュールによって、前記推定値と、前記複数のセンサが測定した観察とを比較し、該比較結果に基づいて、少なくとも部分的に、前記システムにおける障害の存在の有無を決定するためのステップと、
　を有することを特徴とするシステムのモニタリング方法。」
（４．２．２）引用刊行物
（４．２．２・１）引用文献１
　当審の拒絶の理由に引用された、本願優先権主張日前に頒布された国際公開第０２／０５７８５６号（Ａ２）には、図面とともに次の事項が記載されている（以下、「引用文献１」という。訳には、パテントファミリーである特表２００４−５２４６０９号公報を参照した。）。 
ア．「In summary, in order for an empirical model based process surveillance system to function reliably, the data used to generate the model should span the full process operating range.In many cases that data are not available initially.Therefore, model adaptation is needed to keep the model up-to-date and valid.But adaptation imposes significant hurdles of its own.One such hurdle is deterrrdning exactly when to start adapting the model, especially for dynamic non-linear processes.While in some cases human intervention can be relied upon to manually indicate when to adapt, in the vast majority of circumstances it is desirable to automate this determination.Another such hurdle is determining when to stop adapting the model and reinitiate process or machine surveillance.Yet another problem is to distinguish the need for adaptation from a process upset or a sensor failure that should be properly alarmed on.It is highly desirable to avoid bootstrapping on a slow drift fault in the process, for example.Yet another problem is to avoid adapting during a period of transition between one stable state and another, during which sensor data may not be typically representative of either any old state or a new state of normal operation of the process or machine.Yet another problem in adapting the empirical model is that the model may grow and become less accurate or less specific due to the addition of new states.Therefore, it would be beneficial to have a way of removing least commonly encountered states from the model while adding the newly adapted states. 
 　 
 　SUMMARY OF THE INVENTION 
 　The present invention provides an improved empirical model-based system for process or machine control and condition-based monitoring. 
 　This invention is a method and apparatus for deciding when an empirical model of a process or machine should be adapted to encompass changing states in that process or machine, as measured by sensors, derived variables, statistical measures or the like.The technique is based on the information provided by a similarity measurement technology and statistical decisioning tools. 
 This system has a second characteristic in that it determines when to stop the model adaptation process.This system has a third capability of distinguishing between process change and instrument change cases. 
 　In a process or machine that is fully instrumented with sensors for all parameters of interest, sensor data is collected for all regimes possible of expected later operation of the same or similar processes or machines.This collected data forms a history from which the inventive system can learn the desired or normal operation of the process or machine, using training routines that distill it to a representative set of sensor data.Using this representative training set of sensor data, the present invention is able to monitor the process or machine in real-time operation (or in batch mode, if preferred), and generate estimates for all the sensors, including certain of the sensors for which historic data was collected, but which have failed or which were removed from the process or machine.The present invention can be employed as a means of adapting the representative set of sensor data to accommodate changes to the monitored system that are considered within the acceptable or normal range of operation. 
 …（中略）… 
 　DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS 
 　Turning to FIG. 1, a block diagram is shown of the inventive adaptive empirical model-based monitoring system. 
 …（中略）… 
 The data representing the current state of the process or machine 105 is fed from input bus 108 to an estimation engine 111, which is coupled to a reference library 114 of past data representative of normal or acceptable states of operation of the process or machine.Together, the estimation engine 111 and the reference library 114 comprise the empirical model 117 that models the process or machine. 
 　In standard monitoring mode, the sensor data from input bus 108 are also provided to a differencing engine 120 that is disposed to receive estimates of the current state generated by the empirical model 117 in response to input of the actual current state of the process or machine.The differencing engine subtracts for each sensor involved the estimate from the actual, and provides these individual outputs to a statistical testing module 122 that determines whether the estimate and actual values are the same or statistically different, in which case an alert is displayed or otherwise provided to further automated control systems.By way of example, the statistical testing module 122 can be disposed to perform a sequential probability ratio test (SPRT) on each of the differenced sensor signals coming from differencing engine 120, to provide alerts for each signal that is not normal or acceptable.In this manner, monitoring of the process or machine is carried out based on the empirical model, providing greater sensitivity and improved lead warning time for failures.」（３頁１３行〜６頁末行） 
 訳；「【０００９】 
 要約すると、経験的モデルをベースにするプロセス・サーベイランス・システムが信頼性をもって機能するためには、モデルを生成するために使用されるデータが、プロセス動作範囲全体に及ぶべきである。多くの場合、そのデータは最初に入手可能ではない。従って、モデルを最新および有効に保つためには、モデル適応化が必要とされる。しかし、適応化はそれ自体の著しい障害を課す。１つのこのような障害は、特に、動的な非線形プロセスについて、モデルの適合化を開始するときを厳密に決定することである。いくつかの場合、人間の介入に依拠して、適合化させるときを手動で指示することができるが、非常に多くの環境では、この決定を自動化することが望ましい。もう１つのこのような障害は、モデルの適合化を停止して、プロセスまたはマシンのサーベイランスを再開するときを決定することである。更にもう１つの問題は、適応化のための必要性を、適切に警報されるべきであるプロセスの混乱またはセンサの故障から区別することである。例えば、プロセスにおける遅いドリフトの障害における「ブートストラッピング」を回避することが大変望ましい。更にもう１つの問題は、或る安定状態と別の状態との間の移行の期間中の適合化を回避することであり、この期間間にセンサ・データは通常はプロセスまたはマシンの正常動作のいかなる古い状態も新しい状態も表すことができない。経験的モデルの適応における更にもう１つの問題は、モデルが増大して、その新しい状態の追加により精度や特有性が低くなる可能性があることである。従って、新たに適応される状態を追加しつつ、遭遇することが最も少ない状態をモデルから除去する方法を有することが有益となる。 
 【課題を解決するための手段】 
 【００１０】 
 発明の概要 
 本発明は、プロセスまたはマシンの制御および状態ベースの監視のための、改良された経験的モデル・ベースのシステムを提供する。 
 【００１１】 
 本発明は、プロセスまたはマシンの経験的モデルが、センサによる測定、導出された変数、統計的測定などのような、そのプロセスまたはマシンにおける変化する状態を包含するように、適合されるべきときを決定するための方法および装置である。この技術は、類似度測定技術および統計的判断ツールによって提供される情報に基づく。このシステムは、モデル適応プロセスを停止するときを決定するという第２の特性を有する。このシステムは、プロセスの変化の場合と計器の変化の場合との間を区別する第３の能力を有する。 
 【００１２】 
 すべての対象とするパラメータについてのセンサを完全に備えるプロセスまたはマシンでは、センサ・データが、そのプロセスまたはマシンまたは類似のプロセスまたはマシンの予想される後の動作のすべての考慮され得る状況について収集される。この収集されたデータは履歴を形成し、その履歴から、本発明のシステムはプロセスまたはマシンの所望のまたは正常の動作を「学習」することができるものであり、それは、履歴をセンサ・データの代表的なセットへと抽出するトレーニング・ルーチンを使用して行われる。このセンサ・データの代表的トレーニング・セットを使用して、本発明は、プロセスまたはマシンをリアルタイムの動作で・・・監視することができ、すべてのセンサについての推定値を生成することができるものであり、これらのセンサには、履歴データが収集されたが、故障しているか、あるいはプロセスまたはマシンから除去された特定のセンサが含まれる。本発明は、受け入れ可能または正常範囲の動作内であると考慮される、監視されるシステムに対する変化に対処するように、センサ・データの代表的なセットを適合させる手段として、使用することができる。 
 …（中略）… 
 【００１５】 
 好ましい実施形態の詳細な説明 
 図１を参照して、本発明の適応型の経験的モデル・ベースの監視システムのブロック図を示す。…（中略）…プロセスまたはマシン１０５の現在状態を表すデータが、入力バス１０８から推定エンジン１１１へ供給され、これが、プロセスまたはマシンの動作の正常または受け入れ可能な状態を表す過去のデータのリファレンス・ライブラリ１１４に結合される。推定エンジン１１１およびリファレンス・ライブラリ１１４は、共になって、プロセスまたはマシンをモデリングする経験的モデル１１７を構成する。 
 【００１６】 
 標準の監視モードでは、入力バス１０８からのセンサ・データはまた、差分エンジン１２０へ提供され、この差分エンジンは、プロセスまたはマシンの実際の現在の状態の入力に応答して、経験的モデル１１７により生成された現在の状態の推定値を受信するように、配置される。差分エンジンは、関与する各センサについて推定値を実際値から減算し、これらの個々の出力を統計的テスト・モジュール１２２へ提供し、この統計的テスト・モジュールは、推定値と実際値が同じであるか統計的に異なるかを決定し、異なる場合は警報が表示されるか、又はそうでない場合は更に自動化された制御システムへ提供される。例として、統計的テスト・モジュール１２２を、差分エンジン１２０から来るそれぞれの差分センサ信号について逐次的確率比試験（ＳＰＲＴ）を実行して、「正常」または受け入れ可能でない各信号に対して警報を提供するように、配置することができる。」 
 イ．「Current sensor data can also be provided to adaptation decision module 125.According to the present invention, this module makes a determination of whether the current snapshot of sensor data from the process or machine 105 represents a process upset or a sensor failure, or in contrast represents the start of a transition to a new operational state requiring adaptation of the model, or the stop of a transition to a new operational state.Upon recognizing the start of such a transition, the alert-type output of the empirical model-based monitoring can be temporarily suspended to avoid inundating a human operator or a downstream control system with unnecessary alert information.Upon recognizing the stop of the transition, the adaptation decision module 125 can enable a retraining module 128 disposed to carry out the actual changes to the reference library 114 necessary to effect adaptation of the model.After the stop of the transition, the process or machine 105 is expected to be in a stabilized new state that may not be represented in the reference library 114.After the transition is complete, the adaptation decision module 125 initiates via the retraining module 128 capture of new snapshots of live data to augment the reference library 114.In the event that the reference library grows too large, or is desirably maintained at a certain size (e.g., for performance considerations), the vector removal module 131 can weed out old snapshots from the reference library according to certain criteria.Upon completion of the adaptation of the reference library, on-line monitoring is commenced again. 
 　The invention provides a fully automated model adaptation decision- making technique for condition based monitoring of a machine or process.The adaptation decision module can employ the same similarity operator techniques that can be employed in the empirical model for generating estimates, as discussed below.Accordingly, the current sensor snapshot from the input bus 108 is compared using the similarity operator to the estimate generated in response thereto by the estimation engine 111 to generate a similarity score called global similarity for purposes hereof.This global similarity is itself a signal that can be monitored and processed snapshot over snapshot.The behavior of the global similarity is one means by which the inventive module can distinguish the need for adaptation from a mere process or sensor upset. 
 　Turning now first to the regular monitoring mode of the inventive surveillance system, an empirical model-based method and system for monitoring a process or machine is described in the aforementioned U.S. Patent No. 5,764,509 to Gross et al.Implementing such a monitoring system comprises two stages, a first stage for building the empirical model (also known as framing), and a second stage of turning live monitoring on.Other empirical models that train on known data could also be employed, such as neural networks, but for purposes of illustration, an empirical model along the lines of the Gross patent as a baseline will be described. 
 　A method for framing the empirical model is graphically depicted in FIG. 2, wherein collected historic sensor data for the process or machine is distilled to create a representative training data set, the reference library. 
 …（中略）…  
 Of all the previously collected historic sensor data representing normal or acceptable operation, according to this framing method, only those five-element snapshots are included in the representative training set that contain either a minimum or a maximum value for any given sensor. 
 …（中略）… 
 　Selection of representative data is further depicted in FIG. 3. Data collected representing normal operation has N sensors and L observations or snapshots or temporally related sets of sensor data that comprise an array X of N rows and L columns. 
 …（中略）…  
 an observation or snapshot 
 …（中略）… 
 a similar test is done for the minimum, 
 …（中略）… 
 Generally, a similarity operation provides a scalar similarity score scaled between one extreme (typically 1 for identical) and another extreme (typically zero for completely dissimilar), upon a comparison of two numbers. 
 …（中略）…  
 then redundancies are removed and an array D is created from a subset of vectors from X. 
 …（中略）… 
 To follow the example then, the reference library would comprise vectors made up of ten elements each.This reference library will also be referred to as the matrix D. 
 　The step of providing a representative training set according to the description above results in a matrix D of values, having ten rows (corresponding to the ten parameters measured on the process or machine) and a sufficient number n of columns (sets of simultaneous or temporally related sensor readings) to properly represent the full expected dynamic operating range of the process or machine.While the order of the columns does not matter in D, the correspondence of rows to particular sensors must be fixed.」（７頁１行〜１１頁５行） 
 訳；「【００１７】 
 現在のセンサ・データはまた、適応決定モジュール１２５へ提供することもできる。本発明によれば、このモジュールは、プロセスまたはマシン１０５からのセンサ・データの現在のスナップショットがプロセスの混乱またはセンサの故障を表すかどうかの判定を行うか、あるいは対照的に、モデルの適応を必要とする新しい動作状態への移行の開始、または新しい動作状態への移行の停止を表す。このような移行の開始を認識すると、経験的モデルベースの監視の警報タイプの出力を、一時的に中断させて、人のオペレータまたはダウンストリーム制御システムへ不必要な警報情報が充満することを回避することができる。移行の停止を認識すると、適応決定モジュール１２５は、モデルの適応の実施のために必要であるリファレンス・ライブラリ１１４に対しての実際の変更を行うように配置された再トレーニング（再訓練）・モジュール１２８をイネーブルにする。移行の停止の後、プロセスまたはマシン１０５は、リファレンス・ライブラリ１１４において表されないであろう安定した新しい状態にあることが期待される。移行が完了した後、適応決定モジュール１２５は、再トレーニング・モジュール１２８を介して、生データの新しいスナップショットの取り込みを開始して、リファレンス・ライブラリ１１４を増補する。リファレンス・ライブラリが大きくなり過ぎる場合、あるいは特定のサイズで望ましく維持される（例えば、パフォーマンスの考慮事項のため）場合、ベクトル除去モジュール１３１は、特定の基準に従って、古いスナップショットをリファレンス・ライブラリから取り除くことができる。リファレンス・ライブラリの適応が完了すると、オンライン監視が再度開始される。 
 【００１８】 
 本発明は、完全に自動化されたモデル適応意思決定技術を、マシンまたはプロセスの状態ベースの監視のために提供する。適応決定モジュールは、推定値を生成するために経験的モデルにおいて使用することができる類似度演算子技術と同じ類似度演算子技術を使用する・・・入力バス１０８からの現在のセンサ・スナップショットは、類似度演算子を使用して、推定エンジン１１１によって現在のセンサ・スナップショットに応答して生成された推定値と比較されて、ここでの目的のための、グローバル類似度と呼ばれる類似度スコアが生成される。このグローバル類似度は、それ自体は、スナップショットにわたって監視および処理することができる信号である。グローバル類似度の挙動は、本発明のモジュールが適応の必要性を、単なるプロセスまたはセンサの混乱から区別することができるようにする１つの手段である。 
 …（中略）… 
 【００２０】 
 経験的モデルをトレーニングする方法を図２でグラフで示し、この図では、プロセスまたはマシンについて収集された履歴センサ・データが抽出されて、代表的トレーニング・データ・セットであるリファレンス・ライブラリが作成される。・・・正常または受け入れ可能な動作を表す、すべての以前に収集された履歴センサ・データのうち、このトレーニング方法に従って、任意の所与のセンサについての最小または最大の値を含むこれら５エレメント・スナップショットのみが代表的トレーニング・セットに含まれる。・・・ 
 【００２１】代表的なデータの選択を更に図３に示す。正常動作を表す収集されたデータは、Ｎ個のセンサおよびＬ個の観察またはスナップショット、またはＮ行およびＬ列のアレイＸを含むセンサ・データの時間的に関連付けされたセットを有する。・・・ 
 【００２２】・・・最小について、類似度テストが行われる。・・・冗長が除去され、アレイＤが、Ｘからのベクトルのサブセットから作成される。 
 …（中略）… 
 【００２４】・・・一般に、類似度演算は、２つの数の比較において、１つの極値（典型的には、「等しい」で「１」）と別の極値（典型的には、「完全に異なる」で「ゼロ」）の間でスケール化されたスカラ類似度スコアを提供する。・・・ 
 【００２５】・・・リファレンス・ライブラリはそれぞれ１０個のエレメントからなるベクトルを含む。このリファレンス・ライブラリはまた、マトリックス（行列）Ｄとも称する。 
 【００２６】 
 上の説明に従って代表的トレーニング・セットを提供するステップは、結果として値の行列Ｄを生じ、これはプロセスまたはマシンの完全な予想される動的動作範囲を適切に表すために、１０行（プロセスまたはマシンで測定された１０個のパラメータに対応する）および十分な数ｎの列（同時のまたは時間的に関連したセンサ読み取りのセット）を有する。列の順序はＤにおいて問題ではないが、特定のセンサに対する行の対応は固定されなければならない。」 
 ウ．「Turning now to the adaptive systems and methods of the present invention, adaptation decision module 125 generally performs tests on the current snapshot of sensor data or a sequence of these, to determine whether or not to adapt to a new operational state of the process or machine.This determination has inherent in it several more particular decisions. 
 First, the adaptation decision module must decide whether or not the entire monitoring apparatus has just initiated monitoring or not.If monitoring has just started, the adaptation decision module will wait for several snapshots or samples of data for the monitoring to stabilize before making tests to decide to adapt.A second decision related to the overall decision to adapt pertains to whether or not the monitored process or machine has entered a transition or not.Typically, when a process or machine changes states, whether through process upset, machine failure, or merely a change in normal operation, there is a period of time during which the monitored sensors provide dynamic data, and the process or machine is neither stably in its old mode nor yet stably in its new target mode.This transition is usually manifested as a transient swing in one or more of the sensor data.The adaptation decision module waits for the transition to complete before adapting. 
 Therefore, in addition to the second decision of determining when a transition has begun, a third decision that must be made is whether the transition period is over, and the monitored process or machine is in a new stable operational state.It should be understood that stable does not mean a state in which all sensor readings are flat, but rather a state that can be reliably recognized by the empirical model, which may entail dynamic but nonetheless correlated movement of sensor readings.A fourth decision that must be made after a transition is to determine if the new stable operational state is one that has not been seen by the empirical model or not.If it has not before been encountered, it is a candidate for adaptation.Finally, a fifth decision that must be made is whether a new, previously unencountered state is in fact a new acceptable state, or a process or sensor upset. 
 　According to the invention, detection of a transient as evidence of a possible transition out of the current operational state can be performed using the global similarity operator.The global similarity is the vector-to-vector similarity score computed from a comparison of the current snapshot from the input bus 108 against the estimate from the estimation engine 111.Typically, the estimate is the estimate generated in response to the current snapshot, but it is also within the scope of the present invention that it can be an estimate generated from a prior snapshot, such as when the model generates predictive estimates for sensor values. 
 …（中略）… 
 　Yet another way of computing the limits 506 and 509 is as follows.After accumulating a historic data set from which a reference library is selected according to a training method like the Min-Max method described with reference to FIGS. 2 and 3, the remaining snapshots of the historic set that were not selected into the reference library can be fed in as input to the empirical model, and the global similarities for the estimates generated therefrom can be used.These provide a mean and a standard deviation for setting the limits 506 and 509 as described above. 
 …（中略）… 
 but can only be employed when control variables are clearly separable from dependent parameters of the process or machine.A confrol variable is typically manually determined ahead of model building with domain knowledge of the application.Confrol variables are typically those inputs to a process or machine that drive the operational behavior of the process or machine.They are often environmental variables over which no confrol can be exerted.For example, in an engine or turbine, ambient temperature is often a confrol variable.When training the empirical model, as for example outlined above with the Min-Max method, the software for executing the inventive adaptive monitoring system keeps track of the overall ranges of the control variables seen in the training set from which the reference set is distilled. 
 …（中略）… 
 According to a second technique, a window of successive global similarity values can be compared to the selected threshold, and if at least a certain number of these falls below the threshold, then the new state is considered to be unrecognized and potentially subject to adaptation. 
 …（中略）… 
 Again, this decision can be made in one snapshot, or can be made by determining whether a selected fraction of more of a series of current snapshots have highest reference library similarities that fall below the chosen threshold.」（１４頁１２行〜２１頁４行） 
 訳；「【００４０】 
 ここで本発明の適応型のシステムおよび方法を考慮する。適応決定モジュール１２５は通常はセンサ・データの現在のスナップショットまたはそれらのシーケンスにテストを実行して、プロセスまたはマシンの新しい動作状態に適合させるか否かを決定する。この決定は、その内側に、いくつかのより特定の判断を有する。第１に、適応決定モジュールは、監視装置全体が監視を開始したばかりであるか否かを判断しなければならない。監視を開始したばかりである場合、適応決定モジュールは、適合させることを判断するためのテストを行う前に、監視が安定して行えるように、データのいくつかのスナップショットまたはサンプルの分だけ待つ。適合させるための全体的判断に関連する第２の判断は、監視されるプロセスまたはマシンが移行に入っているか否かに関係する。典型的には、プロセスまたはマシンが状態を変化させるときには、プロセスの混乱、マシンの故障、または単なる正常動作における変化を通じてか否かに関わらず、監視されたセンサが動的データを提供する期間があり、プロセスまたはマシンは、その古いモードにおいて安定せず、また、その新しい目標モードにおいても安定しない。この移行は、通常、センサ・データの１つまたは複数における過渡的な変動として現れる。適応決定モジュールは、適合させる前に、移行が完了するまで待機する。従って、移行が開始しているときにそれを判断する第２の判断に加えて、行わなければならない第３の判断は、移行の期間が終わっており、監視されるプロセスまたはマシンが新しい安定した動作状態にあるかどうかである。「安定」とは、すべてのセンサ読み取りが均一である状態を意味するのではなく、経験的モデルによって信頼性をもって認識できる状態を意味し、これは、動的であるがなおも相関した動きのセンサ読取りを必然的に伴い得る。移行の後に行わなければならない第４の判断は、新しい安定した動作状態が、経験的モデルによって見られたことがあるものか否かを判断することである。以前に遭遇していないものである場合、それは適応のための１つの候補である。最後に、行わなければならない第５の判断は、新しい、以前に遭遇していない状態が、実際に新たな受け入れ可能な状態であるのか、またはプロセスまたはセンサの混乱であるのかである。 
 【００４１】 
 本発明によれば、現在の動作状態からの可能な移行の証拠としての過渡の検出を、グローバル類似度演算子を使用して実行することができる。グローバル類似度は、入力バス１０８からの現在のスナップショットを、推定エンジン１１１からの推定値と比較することから計算された、ベクトル−ベクトルの類似度スコアである。通常、推定値は、現在のスナップショットに応答して生成された推定値であるが、本発明の範囲内では、これを、モデルがセンサ値についての予測推定値を生成するときなどのような、以前のスナップショットから生成された推定値とすることもできる。・・・ 
 …（中略）… 
 【００４３】 
 限界５０６および５０９を計算する更にもう１つの方法は以下の通りである。履歴データ・セット、即ち、この履歴データ・セットから、図２および図３を参照して説明したＭｉｎ−Ｍａｘ（最小・最大）法のようなトレーニング方法に従ってリファレンス・ライブラリが選択されるものである、履歴データ・セットを累積した後に、そのリファレンス・ライブラリに選択されなかった履歴セットの残りのスナップショットを、入力として経験的モデルへ供給することができ、そこから生成された推定値についてのグローバル類似度を使用することができる。 
 …（中略）… 
 【００４８】 
 ・・・制御変数がプロセスまたはマシンの従属変数から明らかに分離可能であるときにのみ使用することができる。制御変数は、通常、応用（アプリケーション）の領域知識によりモデル構築より先に手動で決定される。制御変数は、通常は、プロセスまたはマシンの動作の挙動を駆動する、プロセスまたはマシンへの入力である。これらはしばしば環境変数であり、これらの環境変数を超えて制御を働かせることができないものである。例えば、エンジンまたはタービンでは、周囲温度がしばしば制御変数である。経験的モデルを、例えば上記のＭｉｎ−Ｍａｘ法により概説したようにトレーニングするとき、本発明の適応監視システムを実行するためのソフトウェアは、トレーニング・セットにおいて見られる制御変数の全体の範囲を追跡するものであり、リファレンスセットはこのトレーニング・セットから抽出されるものである。 
 …（中略）… 
 【００５１】 
 第２の技術によれば、連続するグローバル類似度値のウィンドウを、選択されたしきい値と比較することができ、これらの少なくとも或る数のものがしきい値を下回る場合、新しい状態が認識されないと見なされ、適応を受ける可能性がある。 
 【００５２】 
 ・・・再び言うが、この判断を１つのスナップショットにおいて行うことができ、あるいは、一連の現在のスナップショットの多数ものの選択された部分が、選択されたしきい値を下回る最高のリファレンス・ライブラリ類似度を有するかどうかを決定することによって、行うことができる。」 
 　 
 （ア）ウ．の「制御変数は、通常は、プロセスまたはマシンの動作の挙動を駆動する、プロセスまたはマシンへの入力」であり、これらはしばしば「環境変数」であり、「経験的モデル」を、例えば上記のＭｉｎ−Ｍａｘ法により概説したように「トレーニングするとき、」「適応監視システムを実行するためのソフトウェア」は、トレーニング・セットにおいて見られる「制御変数の全体の範囲を追跡」するものであり、「リファレンスセットはこのトレーニング・セットから抽出される」との記載、ア．のプロセスまたはマシンの性能を特徴付けることが自明の「センサ・データ」が、そのプロセスまたはマシンまたは類似のプロセスまたはマシンの「予想される後の動作のすべての考慮され得る状況について収集（測定して収集）」される、「経験的モデル」１１７（図１参照）、イ．の「観察又はスナップショット」との記載において、前記「センサ・データ」「スナップショット」「観察」が同義であると認められる点（以下、「観察」という。）をふまえると、「環境に応じて変動するシステムの性能を特徴付ける複数の観察を測定する複数のセンサを備えたシステム（図１）の適応監視方法」をよみとることができる。 
 （イ）前記（ア）の「適応」「環境」「変数」「適応監視システム」から「異なる環境の下での前記システム」をよみとることができるとともに、ア．の「センサ・データが、そのプロセスまたはマシンまたは類似のプロセスまたはマシンの予想される後の動作のすべての考慮され得る状況について収集」される。この「収集されたデータは履歴」を形成し、「履歴をセンサ・データの代表的なセットへと抽出」する「代表的トレーニング・セット」、ウ．の「履歴データ・セットから、」図２および図３を参照して説明したＭｉｎ−Ｍａｘ（最小・最大）法のようなトレーニング方法に従って「リファレンス・ライブラリ」が「選択」される、「履歴データ・セットを累積した後に、そのリファレンス・ライブラリに選択」との記載から、プロセス又はマシン（図１参照）の特性を表すことが自明の「観察（センサ・データ）」の「履歴データ・セットを提供するステップ」をよみとることができる。よって、「異なる環境の下での前記システムのセンサ・データの履歴データ・セットを提供するステップ」をよみとることができる。 
 （ウ）ア．の複数であることが自明の「現在の状態を表すデータ」が、経験的モデルの「推定エンジン」へ供給され、及び、イ．の「現在のセンサ・データはまた、適応決定モジュール１２５へ提供する」「プロセスまたはマシン１０５からのセンサ・データの現在のスナップショット」との記載から、「複数の現在の観察（センサ・データ、スナップショット）を経験的モデルを含むシステムによって取得するステップ」をよみとることができる。 
 （エ）イ．の「すべての以前に収集された履歴センサ・データのうち、」このトレーニング方法に従って、「任意の所与のセンサについての最小または最大の値を含む・・・スナップショットのみが代表的トレーニング・セットに含まれる」、ウ．の「履歴データ・セット」から、図２および図３を参照して説明したＭｉｎ−Ｍａｘ（最小・最大）法のようなトレーニング方法に従って「リファレンス・ライブラリが選択される」、及び、イ．の「適応決定モジュールは、推定値を生成するために経験的モデルにおいて使用することができる類似度演算子技術と同じ類似度演算子技術を使用する」、「代表的なデータの選択」「最小について、類似度テストが行われる」「Ｎ行およびＬ列のアレイＸを含むセンサ・データの時間的に関連付けされたセット」「冗長が除去され、アレイＤが、Ｘからのベクトルのサブセットから作成される」「リファレンス・ライブラリはまた、マトリックス（行列）Ｄとも称する」との記載から、「最大最小法と類似度演算子技術により観察について最小または最大の値を含む代表的トレーニング・セットが選択され類似性（類似度）がテストされて冗長が除去されるように、履歴データ・セット（アレイＸ）から当該履歴データ・セットの（サブセットである）リファレンス・ライブラリ（マトリックスＤ）を選択するステップ」をよみとることができる。 
 （オ）ア．の「プロセスまたはマシン１０５の現在状態を表すデータが、」「推定エンジン１１１へ供給され、」「リファレンス・ライブラリ１１４に結合される」「推定エンジン１１１およびリファレンス・ライブラリ１１４は、共になって、プロセスまたはマシンをモデリングする経験的モデル１１７を構成」「プロセスまたはマシンの実際の現在の状態の入力に応答して、経験的モデル１１７により生成された現在の状態の推定値」と【数１】〜【数３】式の記載から、「前記取得された現在の観察と、前記リファレンス・ライブラリとを結合して、複数の観察の推定値を計算するステップ」をよみとることができる。 
 （カ）ア．の「学習」及び「トレーニング・ルーチン」、図１に、経験的モデルの出力（推定値）が適応決定モジュール、再トレーニングモジュールを介してリファレンス・ライブラリ１１４と推定エンジンから構成される経験的モデルに帰還されるループが示されている点をふまえると、「各々の前記取得された現在の観察のための推定値を発生するために、前記ステップｂ）〜ステップｄ）（（イ）〜（オ））を繰り返すステップ」をよみとることができる。 
 （キ）ア．の「適応型の経験的モデル・ベースの監視システム」（図１参照）、「標準の監視モードでは、」「差分エンジンは、関与する各センサについて推定値を実際値から減算し、」「統計的テスト・モジュールは、推定値と実際値が同じであるか統計的に異なるかを決定し、異なる場合は警報が表示されるか、又はそうでない場合は更に自動化された制御システムへ提供される」との記載から、「前記処理ユニット実行モジュールによって、前記推定値と、前記複数のセンサが測定した観察とを比較し、該比較結果に基づいて、少なくとも部分的に、前記システムにおける障害の存在の有無を決定するためのステップ」をよみとることができる。 
 　 
 　（ア）ないし（キ）をふまえると、引用文献１には、次の発明（以下、「引用文献１発明」という。）が示されている。
　
 　環境に応じて変動するシステムの性能を特徴付ける複数の観察を測定する複数のセンサを備えたシステムの適応監視方法において、 
 　ａ）異なる環境の下での前記システムの観察の履歴データ・セットを提供するステップと、 
 　ｂ）複数の現在の観察を経験的モデルを含むシステムによって取得するステップと、 
 　ｃ）最大最小法と類似度演算子技術により観察について最小または最大の値を含む代表的トレーニング・セットが選択され類似性がテストされて冗長が除去されるように、前記履歴データ・セット（アレイＸ）から前記履歴データ・セットのリファレンス・ライブラリ（マトリックスＤ）を選択するステップと、
 　ｄ）前記取得された現在の観察と、前記リファレンス・ライブラリとを結合して、複数の観察の推定値を計算するステップと、 
 　ｅ）各々の前記取得された現在の観察のための推定値を発生するために、前記ステップｂ）〜ステップｄ）を繰り返すステップと、 
 　ｆ）前記処理ユニット実行モジュールによって、前記推定値と、前記複数のセンサが測定した観察とを比較し、該比較結果に基づいて、少なくとも部分的に、前記システムにおける障害の存在の有無を決定するためのステップ 
 と、 
 　を有することを特徴とするシステムの適応監視方法。 
　
（４．２．２・２）引用文献２
　当審の拒絶の理由に引用された、本願優先権主張日前に頒布された刊行物である特開平６−１６１９８２号公報（以下、「引用文献２」という。）には、図面とともに次の事項が記載されている。
ａ．「【０００６】そこで、本発明では、上記問題が神経回路網に多量の学習パターンを一度にまとめて学習させることが原因となって発生するという点に着目し、ある動作環境において、必要な学習パターンのみを選択して学習パターン数を減らすことにより、高速学習を可能とする追加学習装置を提供することを目的とする。」 
 ｂ．「【００１１】センサ２は、環境１における環境状態を検出する各種のセンサを示し、環境モニター３と、神経回路網学習モジュール６を構成する追加学習パターン生成器６４とに対して、環境状態を示す環境情報信号１１を送付する。車室内の温度や外気温を検出するためには温度センサを配し、車室内に侵入する日射量を検出するためには日射センサを配する。
【００１２】なお、ある時点での車室内への送風量は、このセンサ２にて検出した車室内温度、外気温、日射量等の環境によって決定される。以下、ある時点の環境での各環境情報をまとめてｎ次元ベクトルＸ＝ (x1, x2, ... , xn) とし、その環境における風量をＹとする。
…（中略）…
【００２８】次に、学習パターンセレクタ６２が学習パターンデータベース６３から学習パターンを選択する方法を図２に基づき説明する。環境モニター３は本装置立ち上げ（初期化）時に、その時点の環境情報Ｘの制御領域を設定する。そして、学習パターンセレクタ６２に学習命令信号１７を送る。学習命令信号１７には、環境情報Ｘ、および制御領域の情報が含まれている。制御領域は、環境情報Ｘから、ユークリッド距離が、ある定められた半径Ｒ内にある領域とする。 
 【００２９】ところで、学習パターンデータベース６３の保持する学習パターン総数をＭとおくと、データベース６３内のｋ番目の学習パターンである環境情報Ｘk （１≦ｋ≦Ｍ）は、Ｘk ＝（x1k ，x2K ... ,xnk ）が風量Ｙk となるとする。 
 【００３０】ある環境情報Ｘから、各学習パターンＸk とのユークリッド距離をdk(X) とおく。すると、このユークリッド距離は次式の如く示される。 
 【００３１】 
 【数１】…（中略）… 
 学習パターンセレクタ６２は学習命令信号１７を受け取ると、環境情報Ｘと各学習パターンＸk とのユークリッド距離dk(X) を計算し、dk(X) が制御領域内に入るものを選択して、学習用神経回路網６１に送る。すなわち、dk(X) ≦Ｒを満たす学習パターンを選択する。」 
 ｃ．「【００４５】実験方法は以下の通りである。図６に示した風量制御特性を神経回路網に学習させる。なお、この特性は実験のために仮想的に設定したものであり、実際の空調制御で使用している特性とは細部において異なる。風量は車内温度、外気温の関数であり、１から１０の連続値をとる。この例では環境情報を表すベクトルＸは二次元となる。ここで、環境情報Ｘにおける風量Ｙをf(x)で表す。」
ｄ．図１には、環境（車内気温、外気温、日射量、その他）がセンサ２にセンスされ、環境モニタと追加学習パターン生成器へ入力されること、環境モニタと学習パターンとの帰還ループ、学習パターンデータベースから学習パターンセレクタにより学習パターン（部分集合）がセレクト（選択）されることができる様子が示されている。 図２には、日射量と外気温からなる二次元の学習パターンが、図８には外気温と車内温度からなる二次元の学習パターンが示されている。
　
（４．２．３）対比
　本件補正発明と引用文献１発明とを対比する。
Ａ．引用文献１発明の「環境に応じて変動するシステムの性能を特徴付ける複数の観察を測定する複数のセンサを備えたシステムの適応監視方法」と本件補正発明の「環境に応じて変動するシステムの性能を特徴付ける複数の観察を測定する複数のセンサを備えたシステムのモニタリング方法」とに実質的な差異はない。
Ｂ．引用文献１発明の「ａ）異なる環境の下での前記システムの観察の履歴データ・セットを提供するステップ」は、当該「観察」が、Ａ．の「システムの性能を特徴付ける複数の観察」である点、当該「観察の履歴データ・セット」は、ｃ）の「リファレンス・ライブラリ」（リファレンスは「基準」に相当する。）とみれる点をふまえれば、本件補正発明の「ａ）異なる環境の下での前記システムの特性を表すことができる前記観察の基準集合を提供するステップ」とに実質的な差異はない。
Ｃ．引用文献１発明の「ｂ）複数の現在の観察を経験的モデルを含むシステムによって取得するステップ」と本件補正発明の「ｂ）複数の現在の観察を処理ユニットによって取得するステップ」とに実質的な差異はない。
Ｄ．引用文献１発明の「ｃ）最大最小法と類似度演算子技術により観察について最小または最大の値を含む代表的トレーニング・セットが選択され類似性がテストされて冗長が除去されるように、前記履歴データ・セット（アレイＸ）から前記履歴データ・セットのリファレンス・ライブラリ（マトリックスＤ）を選択するステップ」は、イ．の「アレイＤが、Ｘからのベクトルのサブセットから作成される」との記載からアレイＤはアレイＸの部分集合とみることができるとともセットはサブセットと同じ「リファレンス（基準）」の属性を有するセットとみることができる点をふまえると、本件補正発明の「ｃ）前記取得された現在の観察に関係のある観察が含まれれないように、前記基準集合から前記基準集合の部分集合を選択するステップ」とは上位概念において「ｃ）前記基準集合から前記基準集合の部分集合を選択するステップ」で共通する。 
Ｅ．引用文献１発明の「ｄ）前記取得された現在の観察と、前記リファレンス・ライブラリとを結合して、複数の観察の推定値を計算するステップ」「ｅ）各々の前記取得された現在の観察のための推定値を発生するために、前記ステップｂ）〜ステップｄ）を繰り返すステップ」と本件補正発明の「ｄ）前記取得された現在の観察と、前記部分集合とを用いて、複数の観察の推定値を計算するステップ」「ｅ）各々の前記取得された現在の観察のための推定値を発生するために、前記ステップｂ）〜ステップｄ）を繰り返すステップ」とに実質的な差異はない。
Ｆ．引用文献１発明の「ｆ）前記処理ユニット実行モジュールによって、前記推定値と、前記複数のセンサが測定した観察とを比較し、該比較結果に基づいて、少なくとも部分的に、前記システムにおける障害の存在の有無を決定するためのステップ 」は本件補正発明の「ｆ）前記処理ユニット実行モジュールによって、前記推定値と、前記複数のセンサが測定した観察とを比較し、該比較結果に基づいて、少なくとも部分的に、前記システムにおける障害の存在の有無を決定するためのステップ」 と一致する。
　以上の対比によれば、本件補正発明と引用文献１発明とは、次の点で一致し、そして相違する。 
 〈一致点〉 
 　環境に応じて変動するシステムの性能を特徴付ける複数の観察を測定する複数のセンサを備えたシステムのモニタリング方法において、 
 ａ）異なる環境の下での前記システムの特性を表すことができる前記観察の基準集合を提供するステップと、 
 ｂ）複数の現在の観察を処理ユニットによって取得するステップと、 
 ｃ）前記基準集合から前記基準集合の部分集合を選択するステップと、 
 ｄ）前記取得された現在の観察と、前記部分集合とを結合して、複数の観察の推定値を計算するステップと、 
 ｅ）各々の前記取得された現在の観察のための推定値を発生するために、前記ステップｂ）〜ステップｄ）を繰り返すステップと、 
 ｆ）前記処理ユニット実行モジュールによって、前記推定値と、前記複数のセンサが測定した観察とを比較し、該比較結果に基づいて、少なくとも部分的に、前記システムにおける障害の存在の有無を決定するためのステップと、 
 　を有することを特徴とするシステムのモニタリング方法。 
 　 
〈相違点〉 
　ｃ）の、基準集合から基準集合の部分集合を選択するステップが、本件補正発明が、「前記取得された現在の観察に関係のある観察であって、前記複数のセンサの一部のセンサが測定した観察が含まれ、前記取得された現在の観察に関係の無い観察であって、前記複数のセンサの他の一部のセンサが測定した観察が含まれれないように、」されているのに対し、引用文献１発明はそのようであるのか不明である点。
　 
（４．２．４）当審判断
  引用文献２には、ａ．ｂ．に、環境情報Ｘと各学習パターンＸk とのユークリッド距離を計算し、当該計算された距離が制御領域内に入る学習パターンを選択し、学習用神経回路網６１に送って学習に用いる技術が記載されており、この技術は、現在の観察（環境情報Ｘ）に関係のある観察が含まれ（ユークリッド距離、制御領域内）、前記取得された現在の観察に関係の無い（ユークリッド距離、制御領域内に入らない）観察が含まれないように（学習パターンを）選択する技術に相当する。また、ｂ．と図１には、車室内の温度や外気温を検出する温度センサ、車室内に侵入する日射量を検出する日射センサ、各環境情報をまとめたｎ次元ベクトルＸ＝ (x1, x2, ... , xn)が記載され、ｃ．には、車内温度、外気温の例で、環境情報を表すベクトルＸは二次元の環境情報Ｘにおける風量Ｙが記載されており、ｂ．の車内の温度センサ、室内温度センサ、日照センサの三次元ベクトルによるものと、ｃ．の車内温度センサ、外気温センサによる二次元ベクトルによるものとが可能であることが示されており、これらをｃ．の二次元ベクトルによる例からみると、「取得された現在の観察に関係のある観察（環境情報Ｘを表す三次元ベクトル）であって、前記複数のセンサの一部のセンサ（ｃ．の車内温度センサ、外気温センサ）が測定した観察が含まれ、前記取得された現在の観察に関係の無い（ユークリッド距離、制御領域内に入らない。又は、環境情報Ｘを表す三次元ベクトルのうち二次元ベクトルでない一次元ベクトルである日照センサのベクトル。）観察であって、前記複数のセンサの他の一部のセンサ（日照センサ）が測定した観察が含まれれないように、」されている技術が示されている。また、他の既知の技術として、特開２００２−２８８７８１号公報を参照すると、「【００３５】図４は本発明のセンサ異常検出方法の第１の実施形態の処理手順を詳細に示したフローチャートである。センサ１１〜１３の出力情報を入力し（ステップ４０１）、前記読み込んだ全てのセンサを含む集合から部分集合（例えばセンサ１１、１２、１３）を作る（ステップ４０２）。前記作られた全ての部分集合から選択された複数の部分集合毎に、その部分集合に含まれるセンサの出力情報（例えばＳ１，２，３）からスカラー量（例えばＲ（Ｓ１，２，３））を計算する（ステップ４０３）。前記算出された部分集合のスカラー量と前記部分集合毎に予め決められた基準値（例えばＪ（Ｓ１，２，３））の中の対応する基準値とを比較して、部分集合毎に正常か異常かを示すフラグ（例えばＦ（Ｓ１，２，３））を求める（ステップ４０４）。前記求まった部分集合毎のフラグに基づいてセンサ１１、１２、１３の中の異常なセンサの有無を判定し、異常なセンサを特定する、或いはこれらセンサが装備されている真空ポンプ３の正常、異常を判定する（ステップ４０５）。前記真空ポンプ３の正常、異常の判定情報、或いは異常なセンサの特定情報をＬＡＮ６に出力する（ステップ４０６）。」と記載され、図３、図４をふまえれば、各部分集合の間において、センサ（センサ出力情報）に関係のあるセンサ（センサ出力情報）との関係（例えば、部分集合（Ｓ１，２）と部分集合（Ｓ２，３））と、センサ（センサ出力情報）に���係のないセンサ（センサ出力情報）の関係（例えば、部分集合（Ｓ１，２）と部分集合（Ｓ３）の関係）をみてとれるとともに、各部分集合ごと（全体Ｓ（１，２，３）に対応するＦ（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３）を含む）に基準値（Ｊ（））が対応していることをみてとれる。この既知の技術は、「取得された現在の観察（例えば全体Ｓ（１，２））に関係のある観察であって、前記複数のセンサの一部のセンサが測定した観察（例えば、部分集合（Ｓ２））が含まれ、前記取得された現在の観察に関係の無い観察であって、前記複数のセンサの他の一部のセンサが測定した観察（例えば部分集合（Ｓ３））が含まれれないように、」されている技術に相当する。
 　してみれば、引用文献１発明の、基準集合から基準集合の部分集合を選択するステップが、「前記取得された現在の観察に関係のある観察であって、前記複数のセンサの一部のセンサが測定した観察が含まれ、前記取得された現在の観察に関係の無い観察であって、前記複数のセンサの他の一部のセンサが測定した観察が含まれれないように、」されていると成すことは、前記引用文献２の技術ないし前記既知の技術を参酌することにより当業者が容易になし得ることである。 
　
　そして、本件補正発明の構成により奏する効果も、引用文献１に記載された発明、引用文献２に記載された技術ないし前記既知の技術から当然予測される範囲内のもので、格別顕著なものとは認められない。
　
（４．２．５）小括
　以上のように、本件補正後における特許請求の範囲の請求項１に記載されている事項により特定される発明は、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができないものであるから、特許出願の際独立して特許を受けることができないものである。
　　
（４．３）むすび
　したがって、本件補正は、平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項の規定によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第１７条の２第５項の規定に違反するので、同法第１５９条第１項において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。
　
　よって、上記補正却下の決定の結論のとおり決定する。
　
３．本願発明について
（１）平成２５年２月１８日付の手続補正は前記のとおり却下されたので、本願の請求項１に係る発明は、平成２４年８月１５日付の手続補正書により補正された特許請求の範囲の請求項１に記載されたとおりの次の事項により特定されるものである。（再掲する。）　
　
　環境に応じて変動するシステムの性能を特徴付ける複数の観察を測定する複数のセンサを備えたシステムのモニタリング方法において、
ａ）異なる環境の下での前記システムの特性を表すことができる前記観察の基準集合を提供するステップ（１０２）と、
ｂ）複数の現在の観察を処理ユニットによって取得するステップ（１０７）と、
ｃ）前記取得された現在の観察に関係のある観察が含まれ、前記取得された現在の観察に関係の無い観察が含まれれないように、前記基準集合から前記基準集合の部分集合を選択するステップ（１１８）と、
ｄ）前記取得された現在の観察と、前記部分集合とを用いて、複数の観察の推定値を計算するステップ（１２１）と、
ｅ）各々の前記取得された現在の観察のための推定値を発生するために、前記ステップｂ）〜ステップｄ）を繰り返すステップと、
ｆ）前記処理ユニット実行モジュールによって、前記推定値と、前記複数のセンサが測定した観察とを比較し、該比較結果に基づいて、少なくとも部分的に、前記システムにおける障害の存在の有無を決定するためのステップと、
　を有することを特徴とするシステムのモニタリング方法。
　
（２）引用刊行物
　当審の拒絶の理由に引用された、本願優先権主張日前に頒布された刊行物である、前記引用文献１、引用文献２には、それぞれ、前記（４．２．２．１）（４．２．２．２）で摘記した事項が記載されている。
　
（３）対比・判断
　本願請求項１に係る発明は、前記（４．２）で検討した本件補正発明における発明特定事項である、ｃ）前記取得された現在の観察に関係のある観察「であって、前記複数のセンサの一部のセンサが測定した観察」が含まれ、前記取得された現在の観察に関係の無い観察「であって、前記複数のセンサの他の一部のセンサが測定した観察」が含まれれないように、前記基準集合から前記基準集合の部分集合を選択するステップ（１１８）なる構成（「」内の構成）を省いたものである。
　そうすると、本願請求項１に係る発明の構成要件をすべて含み、さらに他の構成要件を付加したものに相当する本件補正発明が、前記（４．２）に記載したとおり、引用文献１に記載された発明、引用文献２の技術に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、本願請求項１に係る発明も、同様の理由により、引用文献１に記載された発明、引用文献２及び周知の技術に基いて当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
（４）むすび
　以上のとおり、本願請求項１に係る発明は、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができないから、本願は、他の請求項について検討するまでもなく、拒絶すべきものである。
　
　よって、結論のとおり審決する。