(57)【要約】  確率モデリング用のコンピュータシステム（１００）は、表示装置（１１０）と１つ又は複数の入力装置（１１２）を含む。確率モデルを表す少なくとも１つのビューを生成し、その少なくとも１つのビューを表示装置に送出するための命令を実行するように、プロセッサ（１０２）が構成される。命令はまた、１つ又は複数の入力装置を介してデータを受信すること、そのデータに基づいて確率モデルのシミュレーションを実行すること、及び確率モデルの１つ又は複数の出力パラメータの各々と関連付けられた予測確率分布を含むモデル出力を生成することも含んでいる。モデル出力は表示装置に送出される。任意のタイプのニューラルネットワークを使用して、モデルを作成してもよい。
2008536218.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
確率モデルを作成するためのコンピュータシステム（１００）であって、
少なくとも１つのデータベース（１１６−１、１１６−２）と、
表示装置（１１０）と、
プロセッサ（１０２）であって、
１つ又は複数の入力変数と１つ又は複数の出力パラメータに関連するデータレコードを少なくとも１つのデータベースから取得し、
１つ又は複数の入力パラメータを１つ又は複数の入力変数から選択し、
１つ又は複数の入力パラメータと１つ又は複数の出力パラメータとの相互関係を示す確率モデルであって、１つ又は複数の入力パラメータと１つ又は複数の出力パラメータとの統計分布をモデル制約セットに基づいて作成するように構成される確率モデルをデータレコードに基づいて作成し、
確率モデルを表す少なくとも１つのビューを表示装置に表示するための命令を実行するように構成されたプロセッサ（１０２）と、
を有する、確率モデルを作成するためのコンピュータシステム（１００）。
【請求項２】
ブラウザウィンドウに少なくとも１つのビューが含められる、請求項１に記載のコンピュータシステム。
【請求項３】
少なくとも１つの入力装置（１１２）を含み、
プロセッサが、
少なくとも１つの入力装置を介してデータを受信し、
データに基づいて確率モデルのシミュレーションを実行し、
１つ又は複数の出力パラメータの各々と関連付けられた予測確率分布を含むモデル出力を生成し、
表示装置にモデル出力を送出するための命令を実行するように更に構成される、請求項１に記載のコンピュータシステム。
【請求項４】
プロセッサが、
確率モデルの選定バージョンに基づいて少なくとも１つのビューを作成し、該少なくとも１つのビュー内に含めるために選択された１つ又は複数のオブジェクトベースの情報要素を作成するための命令を実行するように更に構成される、請求項１に記載のコンピュータシステム。
【請求項５】
確率モデルの生成が、ニューラルネットワーク計算モデルを作成することと、
データレコードを使用してニューラルネットワーク計算モデルを訓練することと、
データレコードを使用してニューラルネットワーク計算モデルを検証することとを含む、請求項１に記載のコンピュータシステム。
【請求項６】
確率モデルは、
遺伝的アルゴリズムを使用して最大のゼータ統計量を持つ入力パラメータの候補セットを特定し、
候補セットに基づいて１つ又は複数の入力パラメータの統計分布を特定することにより、統計分布を生成するように構成されており、
ゼータ統計量ζは、
【数１】
2008536218.tif 000012
で表され、
式中
【数２】
2008536218.tif 000013
はｉ番目の入力の平均値、
【数３】
2008536218.tif 000014
はｊ番目の出力の平均値、σｉはｉ番目の入力の標準偏差、σｊはｊ番目の出力の標準偏差、｜Ｓｉｊ｜は計算モデルのｉ番目の入力に対するｊ番目の出力の感度を表す、請求項１に記載のコンピュータシステム。
【請求項７】
コンピュータ読取可能媒体（１０４、１０６、１０８）であって、
１つ又は複数の入力パラメータと１つ又は複数の出力パラメータとの相互関係を表現するとともにモデル制約セットに基づいて１つ又は複数の入力パラメータと１つ又は複数の出力パラメータとの統計分布を生成するように構成された確率モデルを表す少なくとも１つのビューを表示し、
少なくとも１つの入力装置（１１２）を通してデータを受信し、
データに基づいて確率モデルのシミュレーションを実行し、
１つ又は複数の出力パラメータの各々と関連付けられた予測確率分布を含むモデル出力を生成し、
モデル出力を表示装置（１１０）に送出するための命令を含む、コンピュータ読取可能媒体（１０４、１０６、１０８）。
【請求項８】
ブラウザウィンドウにモデル出力が含められる、請求項７に記載のコンピュータ読取可能媒体。
【請求項９】
確率モデルが、
遺伝的アルゴリズムを使用して最大のゼータ統計量を持つ入力パラメータの候補セットを特定し、
候補セットに基づいて１つ又は複数の入力パラメータの統計分布を特定することにより、統計分布を生成するように構成されており、
ゼータ統計量ζは、
【数４】
2008536218.tif 000015
で表され、
式中
【数５】
2008536218.tif 000016
はｉ番目の入力の平均値、
【数６】
2008536218.tif 000017
はｊ番目の出力の平均値、σｉはｉ番目の入力の標準偏差、σｊはｊ番目の出力の標準偏差、｜Ｓｉｊ｜は計算モデルのｉ番目の入力に対するｊ番目の出力の感度を表す、請求項７に記載のコンピュータ読取可能媒体。
【請求項１０】
１つ又は複数の出力パラメータの実際の値に関連する情報を取得し、
１つ又は複数の出力パラメータに関連付けられた予測確率分布と実際の値との間に相違が存在するかどうかを判定し、
相違が所定のしきい値を超えた場合に通知を発行するための命令を更に含む、請求項７に記載のコンピュータ読取可能媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般にコンピュータベースのシステム、より詳細には確率モデリングのためのコンピュータベースのシステム及びアーキテクチャに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータモデリングの種々の研究を支援するコンピュータベースのアプリケーションが数多く存在する。例えば、エンジニアは、これらのアプリケーションを使用することにより、特定の製品、構成部品、又はシステムのコンピュータモデルを構築し、それぞれの挙動を種々の解析技術を通して解析することができる。ほとんどの場合、このようなコンピュータベースのアプリケーションは、モデル入力パラメータとして特定の数値セットを受け入れる。コンピュータモデルは、選択された入力パラメータ値に基づいて、モデリングしている製品、構成部品、又はシステムに関連するパフォーマンス特性を示す出力を返すことができる。この情報は設計者にとって有用なものとなり得るが、これらのコンピュータベースのモデリングアプリケーションはモデルへの入力パラメータと出力パラメータとの相互関係についての付加的な知識を提供しない。更に、これらのアプリケーションで生成される出力の形式は、通常、与えられた入力パラメータの値に基づいて生成される非確率的な出力値セットである。つまり、出力パラメータの値と関連付けられた確率分布情報が設計者に提供されない。
【０００３】
例えばこのようなアプリケーションの一つが２０００年７月１１日にＷａｌｄｏｎらに発行された（特許文献１）（「‘６１７特許」）で説明されている。この（特許文献１）は、ダイレクトヒューリスティクス探索（ｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  ｓｅａｒｃｈ）（ＤＨＳ）を含む最適化設計アプリケーションについて説明している。ＤＨＳは、ユーザの選択内容及び指示内容を実施する設計最適化プロセスを指示する。ＤＨＳはまた、最適設計の探索が行われる順序及び方向、並びに可能な設計ソリューションがどのような流れで探索されるのかを指示する。最終的に、（特許文献１）のシステムは、最適化プロセスの結果として特定の出力値セットを返す。
【０００４】
（特許文献１）の最適化設計システムは、設計最適化のための統合的なソリューションを提供しているが、いくつかの欠点を抱えている。このシステムでは、入力パラメータの変動が出力パラメータの変動にどのように関係するかについての知識がモデル内に存在しない。（特許文献１）のシステムは、非確率的なシングルポイントソリューションしか提供しておらず、それでは不十分な場合がある。特に製造プロセス又はその他に起因する変動性の影響を受けやすい場合にはシングルポイントの最適条件では安定しない。
【０００５】
モデル出力と一緒に与えられる確率情報が不十分である場合、出力解析値の精度が損なわれる可能性がある。例えば、設計者は特定の出力値を評価して、製品、構成部品、又はシステムが既知の適合状態にあるかどうかを確認できるが、出力パラメータが入力パラメータの値又は値範囲にどのように依存しているかをこの値から知ることはできない。更に、出力は、適合状態の条件を満たす確率に関する情報も含んでいない。
【０００６】
【特許文献１】米国特許第６，０８６，６１７号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
開示されたシステムは、先に記載した１つ又は複数の問題を解決することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一形態は、確率モデリングのためのコンピュータシステムを含む。このシステムは、表示装置と１つ又は複数の入力装置とを含み得る。プロセッサは、確率モデルを表す少なくとも１つのビューを生成して、この少なくとも１つのビューを表示装置に送出するための命令を実行するように構成され得る。また、命令は、１つ又は複数の入力装置を介してデータを受信すること、そのデータに基づいて確率モデルのシミュレーションを実行すること、確率モデルの１つ又は複数の出力パラメータの各々と関連付けられた予測確率分布を含むモデル出力を生成することも含み得る。モデル出力は表示装置に送出され得る。
【０００９】
本発明の別の形態は、確率モデルを作成するためのコンピュータシステムを含む。このシステムは、少なくとも１つのデータベース、表示装置、及びプロセッサを含む。プロセッサは、１つ又は複数の入力変数と１つ又は複数の出力パラメータに関連するデータレコードを少なくとも１つのデータベースから取得するための命令を実行するように構成され得る。プロセッサはまた、１つ又は複数の入力変数から１つ又は複数の入力パラメータを選択して、１つ又は複数の入力パラメータと１つ又は複数の出力パラメータとの相互間関係を表す確率モデルをデータレコードに基づいて生成するための命令を実行するように構成されてもよく、該確率モデルは、１つ又は複数の入力パラメータと１つ又は複数の出力パラメータとの統計分布をモデル制約セットに基づいて生成するように構成される。確率モデルを表す少なくとも１つのビューが表示装置に表示され得る。
【００１０】
本発明の別の形態は、確率モデルを表す少なくとも１つのビューを表示するための命令を含むコンピュータ読取可能媒体を含み、該確率モデルが、１つ又は複数の入力パラメータと１つ又は複数の出力パラメータとの相互関係を表現するとともに、１つ又は複数の入力パラメータと１つ又は複数の出力パラメータとの統計分布をモデル制約セットに基づいて生成するように構成される。媒体はまた、少なくとも１つの入力装置を介してデータを受信し、そのデータに基づいて確率モデルのシミュレーションを実行し、１つ又は複数の出力パラメータの各々と関連付けられた予測確率分布を含むモデル出力を生成するための命令も含み得る。モデル出力は表示装置に送出され得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
次に添付の図面に示された例示的な実施形態を詳しく参照する。可能な限りいかなる場合でも、同じ又は類似の部品を参照するには、図面全体を通して同じ参照番号が使用される。
【００１２】
図１は、コンピュータベースの確率モデリングシステム１００のブロック図を示す。モデリングシステム１００は、プロセッサ１０２と、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１０４と、読取り専用メモリ１０６と、記憶装置１０８と、表示装置１１０と、入力装置１１２と、ネットワークインターフェース１１４とを含み得る。モデリングシステム１００はまた、データベース１１６−１と１１６−２も含み得る。また、モデリングシステム１００には、データの受信、データのやり取り、命令の実行、１つ又は複数の外部ワークステーションとの通信、情報の表示等を行うのに適した他の構成要素を含めてもよい。
【００１３】
プロセッサ１０２は、任意の適切なタイプの汎用マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ、又はマイクロコントローラを含むことができる。プロセッサ１０２は、コンピュータプログラム命令のシーケンスを実行して、モデリングシステム１００に関連付けられた種々のプロセスを実行し得る。コンピュータプログラム命令は、読取り専用メモリ１０６又は記憶装置１０８からＲＡＭ１０４へプロセッサ１０２による実行のためにロードされ得る。記憶装置１０８は、プロセスを実行するのにプロセッサ１０２が必要とする任意のタイプの情報を格納するために提供された任意の適切なタイプの大容量記憶装置を含み得る。例えば、記憶装置１０８には、１つ又は複数のハードディスク装置、光ディスク装置、又は記憶空間を提供するその他の記憶装置が含まれ得る。
【００１４】
表示装置１１０は、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を介してモデリングシステム１００のユーザに情報を提供できる。表示装置１１０は、任意の適切なタイプのコンピュータ表示装置又はコンピュータモニタ（例えば、ＣＲＴ又はＬＣＤベースのモニタ装置）を含み得る。モデリングシステム１００にユーザが情報を入力できるように、入力装置１１２が提供され得る。入力装置１１２には、例えば、キーボード、マウス、電子式タブレット、音声通信装置、又はその他の光又はワイヤレスコンピュータ入力装置が含まれ得る。ネットワークインターフェース１１４は、種々の通信プロトコル（伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、又はハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）等）を使用してコンピュータネットワーク経由でモデリングシステム１００にリモートにアクセスできるように通信接続を実現し得る。
【００１５】
データベース１１６−１及び１１６−２は、モデルデータとともに、解析中のデータレコードに関連する任意の情報（訓練データやテストデータ等）を収容し得る。データベース１１６−１及び１１６−２はまた、予め作成されたモデルの保存バージョン又はそれらモデルの操作に関連付けられたファイルも収容し得る。データベース１１６−１及び１１６−２には、任意のタイプの市販のデータベース又はカスタマイズされたデータベースが含まれ得る。データベース１１６−１及び１１６−２はまた、データベース内の情報を解析するための解析ツールを含むことができる。プロセッサ１０２はまた、データベース１１６−１及び１１６−２を使用して、モデリングシステム１００の操作に関連するパフォーマンス特性を測定して格納することもできる。
【００１６】
図２はコンピュータアーキテクチャ２００のブロック図であり、情報の流れと、モデリングシステム１００に含めることができる種々のソフトウェアベースのモジュールの相互接続性とを示している。プロセッサ１０２及びこれに関連付けられた任意の構成要素は、これらのモジュールの１つ又は複数と関連付けられた機能を実施するための命令セットを実行することができる。図２に示すように、上記モジュールには、プロジェクトマネージャ２０２、データアドミニストレータ２０４、モデルビルダ２０６、ユーザ環境ビルダ２０８、インタラクティブユーザ環境２１０、計算エンジン２１２、及びモデルパフォーマンスモニタ２１４が含まれ得る。これらのモジュールの各々は、選択されたオペレーティングシステム内で動作するように設計されたソフトウェアに実装され得る。例えば、一実施形態では、Ｗｉｎｄｏｗｓベースの環境で実行するように構成された１つ又は複数のアプリケーションにこれらのモジュールを含めることができる。
【００１７】
モデリングシステム１００は、予め作成され格納されているモデルに基づいて動作し得る。例えば、一実施形態では、プロジェクトマネージャ２０２がデータベース１１６−２にアクセスして、格納されているモデルプロジェクトファイルを開き得る。このモデルプロジェクトファイルには、モデル自体、モデルのバージョン情報、モデルのデータソース、及び／又はモデルと関連付けられたその他の情報が含まれ得る。プロジェクトマネージャ２０２は、格納されているモデルファイルをチェックイン及びチェックアウトするためのシステムを含み得る。プロジェクトマネージャ２０２は、各モデルファイルの使用量を監視することにより、単一のモデルファイルから派生した異なるバージョンが平行して成長していく危険性を最小限に抑えることができる。
【００１８】
或いは、モデリングシステム１００は、例えば、モデルビルダ２０６を使用して新規モデルを作成することもできる。モデルビルダ２０６は、新規モデルを作成するために、プロジェクトマネージャ２０２を介してデータアドミニストレータ２０４と対話することにより、データベース１１６−１からデータレコードを取得し得る。これらのデータレコードには、特定の入力変数に関する任意のデータと、モデリングされるシステムに関連付けられた出力パラメータとが含まれ得る。このデータは、製造プロセスデータ、製品設計データ、製品テストデータ、及びその他の適切な情報の形態をとり得る。データレコードは、入力パラメータ及び出力パラメータ（統計分布、正常範囲、及び／又は許容範囲等）の特性を反映し得る。データレコードごとに、特定の入力変数値セットに対応する出力パラメータ値セットが存在し得る。
【００１９】
実際の製品のテストを通して経験的に収集されたデータに加えて、データレコードにはコンピュータで生成されたデータも含まれ得る。例えば、目的とする入力空間を指定することで、データレコードが生成され得る。所望の入力空間内にある種々の入力変数に対して、複数のランダム値セットが生成され得る。少なくとも１つのシミュレーションアルゴリズムにこれらのランダム値セットを与えることにより、入力変数に関連する１つ又は複数の出力パラメータの値を生成できる。各データレコードは、ランダムに生成された入力パラメータセットに対応する複数の出力パラメータ値セットを含むこともできる。
【００２０】
データレコードが取得されると、モデルビルダ２０６はデータレコードの予備処理を実行し得る。具体的には、データレコードを整理して、明らかなエラー及び／又は冗長部分を削減又は除去し得る。ほぼ同じデータレコード及び／又は適正な範囲から外れているデータレコードを削除することもできる。データレコードの予備処理の後、モデルビルダ２０６は、データレコードを解析することにより適切な入力パラメータを選択し得る。
【００２１】
データレコードが多くの入力変数を含む場合がある。例えば、データレコードが実験的観察を通して取得されるような状況では、入力変数の個数がデータレコードの個数を上回り、データがまばらになる恐れがある。このような状況では、実用的な計算時間の制限の範囲内で数学モデルを作成するために入力変数の個数を減らす必要があり得る。しかしながら、データレコードがドメイン固有のアルゴリズムを使用してコンピュータで生成されるような状況では、入力変数の個数がデータレコードの個数を上回るような危険性は少ないかもしれない。つまり、このような状況では、入力変数の個数がデータレコードの個数を上回っても、ドメイン固有のアルゴリズムを使用してより多くのデータレコードが生成され得る。従って、コンピュータで生成されるデータレコードの場合は、データレコードの個数が入力変数の個数を上回るように（多くの場合は大きく上回るように）することが可能である。このような状況では、モデルビルダ２０６で選択された入力パラメータが、入力変数セット全体に対応し得る。
【００２２】
入力変数の個数がデータレコードの個数を上回っており、追加のデータレコードを作成することが現実的でなくまた費用効果に優れないであろう場合、モデルビルダ２０６は所定の判定基準に従って入力変数の中から入力パラメータを選択することができる。例えば、モデルビルダ２０６は、実験及び／又は専門家の意見に従って入力パラメータを選択することができる。或いは、一部の実施形態では、モデルビルダ２０６がデータレコードの正常データセットと異常データセットとの間のマハラノビス距離に基づいて入力パラメータを選択し得る。正常データセット及び異常データセットは、モデルビルダ２０６によって、任意の適切な方法で定義され得る。例えば、正常データセットは、所望の出力パラメータを作成する入力パラメータと関連付けられた特性データを含み得る。一方、異常データセットは、許容範囲を外れている任意の特性データ又は回避する必要がある任意の特性データを含み得る。正常データセット及び異常データセットは、モデルビルダ２０６によって予め定義され得る。
【００２３】
マハラノビス距離は、データセット内のパラメータ間の相関に基づいてデータプロファイルを測定するのに使用され得る数学表現であり得る。マハラノビス距離は、ユークリッド距離と異なり、データセットの相関を考慮に入れる。データセットＸ（例えば、多変量ベクトル）のマハラノビス距離は次の式で表され得る。
ＭＤｉ＝（Ｘｉ−μｘ）Σ−１（Ｘｉ−μｘ）’    （１）
式中μｘはＸの平均であり、Σ−１はＸの逆分散共分散行列である。ＭＤｉは、データポイントＸｉの平均μｘからの距離を重み付けして、同じ多変量正規密度等高線上にある観測値が同じ距離になるようにする。このような観測値を使用することにより、異なる分散を持つ個々のデータグループの中から相関パラメータを識別して選択することができる。
【００２４】
モデルビルダ２０６は、正常データセットと異常データセットとの間のマハラノビス距離が最大化又は最適化されるように、入力パラメータの所望のサブセットを選択し得る。モデルビルダ２０６は遺伝的アルゴリズムを使用することにより、マハラノビス距離の最大化を目的として入力パラメータの所望のサブセットを探すことができる。モデルビルダ２０６は、所定の基準に基づいて入力パラメータの候補サブセットを選択し、正常データセットのマハラノビス距離ＭＤｎｏｒｍａｌと異常データセットのマハラノビス距離ＭＤａｂｎｏｒｍａｌとを算出し得る。モデルビルダ２０６はまた、正常データセットと異常データセットとの間のマハラノビス距離も計算し得る（即ち、マハラノビス距離の偏差、ＭＤｘ＝ＭＤｎｏｒｍａｌＭＤａｂｎｏｒｍａｌ）。ただし、その他のタイプの偏差を使用してもよい。
【００２５】
遺伝的アルゴリズムが収束した場合（即ち、遺伝的アルゴリズムが、候補サブセットに対応する正常データセットと異常データセットとの間の最大化又は最適化されたマハラノビス距離を見つけた場合）、モデルビルダ２０６は入力パラメータの候補サブセットを選択することができる。遺伝的アルゴリズムが収束しない場合は、更なる探索のために入力パラメータの異なる候補サブセットが作成され得る。この探索プロセスは、遺伝的アルゴリズムが収束し、所望の入力パラメータサブセットが選択されるまで継続され得る。
【００２６】
入力パラメータを選択した後、モデルビルダ２０６は、入力パラメータと出力パラメータとの間の相互関係を確立するために計算モデルを生成し得る。この計算モデルの作成には、任意の適切なタイプのニューラルネットワークが使用可能である。使用されるニューラルネットワークのタイプには、バックプロパゲーション、フィードフォワードモデル、カスケードニューラルネットワーク、及び／又はハイブリッドニューラルネットワーク等が含まれ得る。使用されるニューラルネットワークの具体的なタイプ又は構造は、個々のアプリケーションに依存し得る。線形システムや非線形システムのモデル等、その他のタイプのモデルを使用してもよい。
【００２７】
ニューラルネットワーク計算モデルは、選択されたデータレコードを使用して訓練され得る。例えば、ニューラルネットワーク計算モデルは、出力パラメータ（エンジン出力、エンジン効率、エンジン振動等）と入力パラメータ（シリンダ壁の厚さ、シリンダ壁の材質、シリンダボア等）との関係を含み得る。ニューラルネットワーク計算モデルを所定の基準によって評価して、訓練が完了しているかどうかを判断し得る。基準としては、所望の精度レンジ、時間、及び／又は訓練の反復回数等が挙げられ得る。
【００２８】
ニューラルネットワークが訓練された後で（即ち、所定の基準に基づいて計算モデルが初めて確立されると）、モデルビルダ２０６は統計的に計算モデルの妥当性を検証し得る。統計的な検証とは、ニューラルネットワーク計算モデルの出力を実際の出力と比較して計算モデルの精度を判定する解析プロセスであり得る。検証プロセスでの使用に備えてデータレコードの一部が確保され得る。或いは、モデルビルダ２０６が、検証プロセスで使用するシミュレーションデータ又はテストデータを作成することもできる。
【００２９】
計算モデルの訓練及び検証が終了すると、入力パラメータの値が与えられたときに、計算モデルを使用して出力パラメータの値を特定できる。更に、モデルビルダ２０６は、入力パラメータと出力パラメータの所望の分布との関係に基づいて入力パラメータの所望の分布を決定することにより、モデルを最適化することができる。
【００３０】
モデルビルダ２０６は、入力パラメータの分布と出力パラメータの所望の分布との関係（例えば、製品設計の適合状態を表すモデルに与えられる設計制約条件）を解析し得る。モデルビルダ２０６は次に、計算モデルのシミュレーションを実行して、１つ又は複数の個々の入力パラメータについて統計分布を調べ得る。つまり、モデルビルダ２０６は、出力パラメータの正常範囲に対応する各入力パラメータの分布（例えば、平均や標準偏差等）を別々に測定し得る。モデルビルダ２０６はここで、個々の入力パラメータ全てについて個別に取得された所望の分布を解析及び結合して、入力パラメータ全体の所望の同時分布及び特性を求め得る。所望の同時分布は、別々に取得された分布と異なる場合がある。
【００３１】
或いは、モデルビルダ２０６は、入力パラメータの所望の分布を同時に指定することで、所望の結果を取得する可能性を最大限に高めることができる（例えば、ある特定のシステム設計が所望のモデル要件に適合する確率を最大限に高める）。一部の実施形態では、モデルビルダ２０６がゼータ統計値に基づいて、入力パラメータの所望の分布を同時に決定し得る。ゼータ統計値は、入力パラメータと、入力パラメータの値の範囲と、所望の結果との間の関係を示し得る。ゼータ統計値は次の式で表され得る。
【００３２】
【数１】
2008536218.tif 000003
【００３３】
式中
【００３４】
【数２】
2008536218.tif 000004
【００３５】
はｉ番目の入力の平均値又は期待値を表す。
【００３６】
【数３】
2008536218.tif 000005
【００３７】
はｊ番目の結果の平均値又は期待値を表す。σｉはｉ番目の入力の標準偏差を表す。σｊはｊ番目の結果の標準偏差を表す。｜Ｓｉｊ｜はｉ番目の入力に対するｊ番目の結果の偏導関数又は感度を表す。
【００３８】
一部の状況下では、
【００３９】
【数４】
2008536218.tif 000006
【００４０】
がゼロより小さい又はゼロと等しくなる場合がある。そのような問題ある状態を修正するには、３σｉの値を
【００４１】
【数５】
2008536218.tif 000007
【００４２】
に加える。しかし、３σｉの値を
【００４３】
【数６】
2008536218.tif 000008
【００４４】
に加えた後でも
【００４５】
【数７】
2008536218.tif 000009
【００４６】
がまだゼロである場合、モデルビルダ２０６はσｉもゼロであり、最適化中のモデルが望ましくないと判定し得る。一部の実施形態では、モデルビルダ２０６が、モデルの信頼性を保証するためにσｉの最低しきい値を設定し得る。その他のいくつかの状況では、σｊがゼロに等しくなり得る。この場合、モデルビルダ２０６は、最適化中のモデルについて、不確実性のある範囲内において出力パラメータを表すのに十分でないと判定し得る。プロセッサ２０２は、無限に大きな数をζに割り当て得る。
【００４７】
モデルビルダ２０６は、ニューラルネットワーク計算モデルのゼータ統計値が最大化又は最適化されるように、入力パラメータの所望の分布を指定し得る。モデルビルダ２０６は、ゼータ統計値を最大化するために、遺伝的アルゴリズムを使用して入力パラメータの所望の分布を探索し得る。モデルビルダ２０６は、所定の探索範囲で入力パラメータの候補セットを選択してから、モデルのシミュレーションを実行して、入力パラメータ、出力パラメータ、及びニューラルネットワーク計算モデルに基づくゼータ統計パラメータの算出を行い得る。モデルビルダ２０６は、入力パラメータの候補セットを解析することにより
【００４８】
【数８】
2008536218.tif 000010
【００４９】
及びσｉを取得し、シミュレーションの結果を解析することにより
【００５０】
【数９】
2008536218.tif 000011
【００５１】
及びσｊを取得し得る。更に、モデルビルダ２０６は、訓練されたニューラルネットワークから、ｉ番目の入力がｊ番目の結果に及ぼす影響を示すものとして｜Ｓｉｊ｜を取得し得る。
【００５２】
遺伝的アルゴリズムが収束した場合（即ち、遺伝的アルゴリズムが、入力パラメータの候補セットに対応するモデルの最大又は最適ゼータ統計値を見つけた場合）、モデルビルダ２０６は入力パラメータの候補サブセットを選択し得る。遺伝的アルゴリズムが収束しない場合は、更なる探索のために遺伝的アルゴリズムによって入力パラメータの異なる候補セットが作成され得る。この探索プロセスは、遺伝的アルゴリズムが収束し、所望の入力パラメータセットが識別されるまで継続され得る。モデルビルダ２０６は更に、所望の入力パラメータセットに基づいて入力パラメータの所望の分布（例えば、平均値や標準偏差）を測定し得る。所望の分布が測定されると、モデルビルダ２０６は、その所望の分布内の任意の入力パラメータも含む有効な入力空間を定義し得る。
【００５３】
一実施形態では、ある入力パラメータの統計分布の制御が不可能でありまた現実的でない場合がある。例えば、入力パラメータが装置の不変な物理属性に関連付けられていたり、入力パラメータがモデル内のコンスタント変数と関連付けられていたりすることがある。このような入力パラメータをゼータ統計値の計算で使用することで、この入力パラメータの定数値及び／又は統計分布に対応する他の入力パラメータの所望の分布を探索又は識別することができる。
【００５４】
モデルが最適化されると、モデルビルダ２０６は最適化されたモデルを表す有効な入力空間を定義し得る。この有効な入力空間は、選択された入力パラメータの各々について、公称値と対応する統計分布を示し得る。有効な入力空間内の入力パラメータの値を選択すると、モデルに与えられた特定の要件セットに従って適合状態を達成できる確率が最大限に高まる。
【００５５】
有効な入力空間が決定されると、この情報が、インタラクティブユーザ環境２１０を使用して、対応する出力パラメータの公称値及び関連付けられた分布と一緒に表示装置１１０に送出され得る。表示装置１１０に与えられたこの情報は、確率モデルの最適化設計のビューとなる。
【００５６】
インタラクティブユーザ環境２１０は、グラフィカルインターフェースを含み得るし、かつユーザ環境２１０を定義する１つ又は複数の内蔵されたファイル又はアプリケーションによって実現され得る。或いは、モデリングシステム１００を使用して、ユーザ環境ビルダ２０８を伴うインタラクティブユーザ環境２１０を構築できる。環境ビルダ２０８では、オペレータが、モデルビルダ２０６で作成された確率モデルの任意の選択バージョンで使用する１つ又は複数のカスタマイズ化ビューを作成できる。オペレータは、オブジェクトベースの情報要素（例えば、グラフ、図、テキスト文字列、テキストボックス、又は情報の伝達及び／又は受信に有用なその他の要素）を使用してこれらのビューを作成できる。このようにして、確率モデルに対応する確率情報がモデリングシステム１００のユーザに効果的に表示されるよう、各確率モデルのバージョンごとに情報要素が選択され得る。
【００５７】
モデリングシステム１００のユーザは、インタラクティブユーザ環境２１０を使用することで、確率モデルと関連付けられた１つ又は複数の入力パラメータ又は出力パラメータに種々の変更を加えた場合にどのような結果がもたらされるかを調べることができる。例えば、ユーザは入力装置１１２を介してこれらの変更を入力できる。インタラクティブユーザ環境２１０は、変更内容を受け取ると、それを計算エンジン２１２に転送し得る。計算エンジン２１２は、ユーザによって与えられた変更内容に基づいて確率モデルの統計シミュレーションを実行し得る。このシミュレーションに基づいてモデル出力が生成され得、該モデル出力にはユーザによって与えられた変更に起因する、１つ又は複数の出力パラメータとそれに関連付けられた確率分布との更新内容が含まれる。このモデル出力はインタラクティブユーザ環境２１０によって表示装置１１０に送出され得、モデリングシステム１００のユーザは要求したパラメータ変更がどのような影響を及ぼすかを確認できる。
【００５８】
インタラクティブユーザ環境２１０は、種々のプラットフォーム及びオペレーティングシステムにまたがる運用を目的として構成することができる。一実施形態では、インタラクティブユーザ環境２１０は、Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ（ＵＲＬ）と関連付けられた１つ又は複数のコンピュータ又は装置とのデータの交換が可能なブラウザウィンドウ内で動作し得る。
【００５９】
確率モデリングシステム１００は、モデリングシステム１００に関連付けられたモデルによって意味のある結果が生成されているかどうかを判定するためのモデルパフォーマンスモニタ２１４を含み得る。例えば、モデルパフォーマンスモニタ２１４は、モデリングシステム１００の特定の確率モデルのパフォーマンス特性をどのように評価及び／又は判定するかを定めた評価ルールセットを備え得る。このルールセットは、アプリケーションドメイン知識に依存しないルールとアプリケーションドメイン知識に依存するルールとを両方とも含み得る。例えば、ルールセットは、任意のタイプのプロセスモデルに適用可能なタイムアウトルールを含み得る。タイムアウトルールでは、プロセスモデルが使用されていない状態で所定の時間が経過するとプロセスモデルが期限切れとなるよう定め得る。特定の確率モデルの使用履歴が、モデルパフォーマンスモニタ２１４によって取得され、その確率モデルが使用されていない期間が測定され得る。タイムアウトルールの条件は、未使用の時間が所定の期間を超えたときに満たされ得る。
【００６０】
一部の実施形態では、使用中の確率モデルを無効にするように期限切れルールが設定され得る。例えば、期限切れルールで、所定の期間を規定し得る。確率モデルの使用時間がこの所定の期間を経過すると、期限切れルールの条件が満たされ、確率モデルが無効になり得る。ユーザはここで確率モデルをチェックし、確率モデル１０４の妥当性を確認した後、プロセスモデルを有効にすることができる。或いは、確率モデルが所定の回数だけ予測を行った後、期限切れルールの条件が満たされるようにしてもよい。また、そのような期限切れの後も、ユーザは確率モデルを有効にできる。
【００６１】
ルールセットはまた、モデルの出力パラメータの予測値と、モデリングされているシステムに基づく出力パラメータの実際の値との間の相違に関するしきい値を示す評価ルールを含むこともできる。相違は、出力パラメータの全体の実際の値及び予測値に基づいて求められ得る。或いは、個々の出力パラメータの実際の値と、対応する出力パラメータの予測値とに基づいて相違を算出してもよい。しきい値は、特定のアプリケーションの要件に従って設定され得る。出力パラメータの実際の値と予測値との間にしきい値を超える偏差が発生した場合、評価ルール条件が満たされ、確率モデルのパフォーマンスが劣化状態にあることが示され得る。
【００６２】
一部の実施形態では、評価ルールはまた、プロセス変動性（例えば、確率モデルの出力パラメータの変動）を反映するようにも構成され得る。例えば、一時的な相違はパフォーマンスの劣化を示すものではないが、ある特定の連続的な相違は確率モデルのパフォーマンスの劣化を示し得る。評価ルールは任意の適切なタイプのアルゴリズムを使用して定義され得る。
【００６３】
モデルパフォーマンスモジュール２１４は、１つ又は複数の評価ルールの条件が満たされた場合に通知を発行する（即ち、モデルのパフォーマンスの劣化の可能性を知らせる）ように構成され得る。この通知の方法には、情報を提供するのに適した任意のタイプの方法（メッセージ、電子メール、ビジュアルインジケータ、及び／又は音声アラーム等）が含まれ得る。
【産業上の利用可能性】
【００６４】
開示された確率モデリングシステムは、コンピュータでモデリング可能な製品、構成部品、システム、又はその他のエンティティや機能をモデリングする場合に使用される最適化モデルを効率的に提供できる。開示されたシステムを使用して、計算モデルの生成時に複雑な相互関係を解析し、モデルに対する入力パラメータの分布を指定して所望の出力を取得することでモデルを最適化し得る。開示された確率モデリングシステムを使用することにより、製品設計の堅牢性及び精度の大幅な向上が可能である。
【００６５】
従来のモデリングシステムとは異なり、開示された確率モデリングシステムは、システム内の入力パラメータと出力パラメータとの間の複雑な相互関係を効果的に捕捉し、指定する。例えば、開示されたゼータ統計手法は、入力パラメータの変動がどのように出力パラメータの変動につながるかに関する知識を提供することができる。この知識を利用することで、開示されたモデリングシステムと対話するユーザは、確率モデリングシステムによって与えられる情報に基づいて、より効果的且つ効率的に設計を決定することができる。
【００６６】
更に、開示されたモデリングシステムは、確率モデルの形式（例えば、入力パラメータセットの各々及び出力パラメータセットの各々に対する確率分布）で最適化された設計を提供することにより、従来のモデリングシステムよりも豊富な情報を提供する。開示された確率モデリングシステムは、値範囲にわたって入力パラメータを変動させることでもたらされる影響を設計者に効果的に伝達することができる（例えば、部品の特定の寸法が、ある一定の許容範囲にわたって変動させた場合）。更に、開示されたシステムでは、設計で適合状態が達成されているかどうかを示す出力を単に与えるだけでなく、特定の適合状態が達成される確率を設計者に伝達することができる。
【００６７】
開示された確率モデリングシステムのインタラクティブユーザ環境により、設計者は、最適化モデルに基づいて「Ｗｈａｔ−Ｉｆ（何らかの状況を仮定した）」シナリオを探ることができる。入力パラメータと出力パラメータとの相互関係がモデルによって認識及び理解されているので、設計者は、最適化モデルに基づいて設計代替案を作成し、１つ又は複数の個々の変更が、例えばモデリングされた部品又はシステムが例えば適合する確率にどのような影響を及ぼすかを調べることができる。このような設計代替案は最適化ソリューションから遠ざかるかもしれないが、モデリングシステムのこの機能により設計者は自身の経験に基づいて設計を調整することができる。
【００６８】
具体的には、例えば最適化されたモデルにおいて、特定の製造制約を緩和してコスト節減を実現可能な領域を明らかにすることができる。設計者は設計代替案が適合確率に及ぼす影響を探ることにより、適合確率を低下させても設計代替案のコスト節減の可能性を優先させるかどうか判断できる。
【００６９】
開示された例示的システムの他の実施形態、特徴、様態、及び原理は、当業者には明らかであり、種々の環境及びシステムで実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】開示された例示的実施形態に係るコンピュータシステムを示すブロック図である。
【図２】開示された特定の実施形態と一致する例示的なコンピュータアーキテクチャを示すブロック図である。
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
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