(57)【要約】  本発明は、ハフ変換に基づく可視化時系列パターンマッチング方法を提供し、データ可視化分析技術分野に属する。当該方法は、マッチング予定の履歴データが一次元時系列データであるか、または多次元時系列データであるかを判断し、多次元データである場合、まず、正規化処理を行う。その後、時系列の選択を行う。これは、タイムウィンドウモードによって、履歴データから１区間のマッチングする時系列を選択し、選択された時系列を履歴データから排除する。そして、ハフ変換を利用して、原座標での時系列図をハフ空間に変換し、投票メカニズムを利用して、時系列の類似度マッチング状況を判断し、最後に、投票結果に基づいて、最終のマッチング結果を選び出す。本発明によって提供されるハフ変換に基づく可視化時系列パターンマッチング方法は、実行が簡単で、シンプル且つ効果的であり、アルゴリズムも効率的であり、産業用リアルタイムデータの可視化分野において、類似な時系列の検索やその他の可視化の基本機能を実現することができる。【選択図】図１
2021520526.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ハフ変換に基づく可視化時系列パターンマッチング方法であって、
（ステップ１）：マッチング予定の履歴データは、一次元時系列データであるか、または多次元時系列データであるかを判断するステップであって、一次元時系列データである場合、ステップ２を実行し、多次元時系列データである場合、前期時系列データを正規化処理した後ステップ２を実行するステップと、
（ステップ２）：時系列を選択するステップであって、タイムウィンドウモードにより、履歴データから、マッチング予定の時系列を選択し、残りの履歴データから類似な時系列データを容易にマッチングするように、選択された時系列を履歴データから排除するステップと、
（ステップ３）：ハフ変換を利用して、原座標での時系列図をハフ空間に変換し、投票して時系列の類似度マッチング状況を判断するステップであって、
前記ハフ変換は、データプールの更新、ＸＹ軸がハフ空間への射影、及び投票を含む、ステップと、
（ステップ４）：選び出すステップであって、投票結果に基づいて、最も類似な時系列の１セットを見つけて出力し、履歴データにおける前記最も類似な時系列の位置を取得し、且つ、前記時系列を履歴データでの位置から削除し、類似した時系列数に１を加え、ステップ３を実行し、すべての履歴データのマッチングが完了するまで、次回の投票計算するステップとを含む、ことを特徴とするハフ変換に基づく可視化時系列パターンマッチング方法。
【請求項２】
前記ステップ２では、
2021520526.tif 000064
【請求項３】
ステップ３において、前記データプールの更新方法は、
履歴データから、マッチング予定の時系列と類似する時系列データがマッチングされると、マッチングされた時系列を履歴データから排除してデータプールの更新を実現し、
履歴データが一次元時系列データである場合、ｎ番目の類似な時系列がマッチングされると，履歴データにおいて、残された時系列の長さは、
2021520526.tif 000065
であり、
履歴データが多次元時系列データである場合、ｎ番目の類似な時系列がマッチングされると，履歴データにおいて、残された時系列の長さは、
2021520526.tif 000066
である、
ことを特徴とする請求項２に記載のハフ変換に基づく可視化時系列パターンマッチング方法。
【請求項４】
2021520526.tif 000067
【請求項５】
前記ステップＣ５は、
2021520526.tif 000068
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ可視化分析の技術分野に属し、特に、ハフ変換に基づく可視化時系列パターンマッチング方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
工業生産データは主に時系列データであり、工業情報化の発展に伴い、意思決定者は工業生産データをより直感的かつ効果的な方法で表示して意思決定を支援することを望んでおり、時系列データの視覚的分析はこのビジョンを達成するための重要な技術的手段であり、工業データの視覚的分析のプロセスではパターンマッチングが焦点とている。ハフ変換は、形状に基づいたパターンマッチング手法として、生産データの運用動向に着目した産業データの可視化の分野にも適用可能である。パターンマッチングの手法として、以下のハフ変換（Ｈｏｕｇｈ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）の適用例が挙げられる。例えば、特許２０１６１１１５２３８６．３では、携帯電話の画面角の検出にハフ変換テンプレートマッチングを利用している。また、特許２０１５１０３２８５４１．１では、物体のリアルタイム位置決めのための多角形一般化ハフ変換に基づく画像マッチング方法を提供しているが、上記の方法では、いずれもハフ変換の応用ではあるが、いずれも類似度マッチングのためのものではなく、産業界におけるリアルタイムデータの類似度マッチングの問題を解決するための直接的な応用には適していない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、従来技術における上記の欠点を解決するためのものであり、ハフ変換に基づく可視化時系列パターンマッチング方法を提供し、一次元または多次元時系列データ類似度の可視化マッチングが実現する。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上述した技術的な問題を解決するために、本発明に採用する手段は、ハフ変換に基づく可視化時系列パターンマッチング方法であり、
【０００５】
（ステップ１）：マッチング予定の履歴データが一次元時系列データであるか、または、多次元時系列データであるかを判断し、一次元時系列データである場合、ステップ２を実行し、多次元時系列データである場合、前記時系列データを正規化処理してステップ２を実行するステップと、
【０００６】
（ステップ２）：時系列を選択するステップであって、タイムウィンドウモードを使用して、履歴データからマッチング予定の時系列を選択し、選択された時系列は、残りの履歴データから類似の時系列データへのマッチングを容易にするために、履歴データから除外され、
2021520526.tif 000003
前記ＸＹ軸がハフ空間への射影は、
【０００７】
（ステップＣ１）：今回マッチングする履歴データのＸ軸の開始点
2021520526.tif 000004
を探し、
2021520526.tif 000005
に設定し、今回マッチング予定の履歴データの終了点
2021520526.tif 000006
を確定するステップと、
【０００８】
（ステップＣ２）：
2021520526.tif 000007
に設定するステップと、
【０００９】
2021520526.tif 000008
【００１０】
（ステップＣ４）：履歴データのＹ軸をハフ空間に射影し、単位Ｙ軸射影は、マッチング予定のデータと履歴データとの差分を求めることに用いられ、
履歴データが一次元時系列データである場合、射影式は、
2021520526.tif 000009
【００１１】
（ステップＣ５）：投票して、  ［ｈｘ］［ｈｙ］  座標で得られた最大得票数に対応する時系列を取得するステップであって、具体的には、
【００１２】
（ステップＣ５．１）：投票の原則を確立するステップであって、同一Ｘ軸と同一Ｙ軸の差分がある場合、１票を投票し、すなわち、
2021520526.tif 000010
であり、ここでは、
2021520526.tif 000011
は  ［ｈｘ］［ｈｙ］  座標で得られた得票数であるステップと、
【００１３】
2021520526.tif 000012
【００１４】
（ステップＣ６）：
2021520526.tif 000013
にまで、ステップＣ３〜Ｃ５を繰り返すｍ＋＋ステップと、
【００１５】
（ステップＣ７）：
2021520526.tif 000014
にまで、ステップＣ２〜Ｃ６の繰り返すｔ＋＋ステップと、を含むステップと、
【００１６】
（ステップ４）：選び出すステップであって、投票結果
2021520526.tif 000015
に基づいて、最も類似な時系列の１セットを見つけ、
2021520526.tif 000016
を出力し、履歴データにおける前記最も類似な時系列の位置を取得し、且つ、前記時系列を履歴データでの前記位置から削除し、また、ｎ＋１とし、再び、ステップ３を実行し、すべての履歴データのマッチングが完了するまで、次の投票計算を実行するステップと、を含む。
【００１７】
上述した手段による効果は以下である。本発明によって提供されるハフ変換に基づく可視化時系列パターンマッチング方法は、ハフ変換を利用して、原座標での時系列図をハフ空間に変換し、投票メカニズムを利用して、時系列の類似度マッチング状況を判断する。当該方法は、実行が簡単で、シンプル且つ効果的であり、アルゴリズムも効率的であり、産業用リアルタイムデータの可視化分野において、類似な時系列の検索やその他の可視化の基本機能を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施例によって提供されるハフ変換に基づく可視化時系列パターンマッチング方法のフローチャート図である。
【図２】本発明の実施例によって提供される一次元時系列のパターンマッチングの効果図であり、（ａ）は一次元時系列データの分布図であり、（ｂ）は一次元時系列のパターンマッチング後の効果図である。
【図３】本発明の実施例によって提供される多次元時系列のパターンマッチングの効果図であり、（ａ）は多次元時系列データの分布図であり、（ｂ）は多次元時系列のパターンマッチング後の効果図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面及び実施例を参照しながら、本発明の実施形態について詳細に説明する。以下の実施例は本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。
【００２０】
図１に示すように、ハフ変換に基づく可視化時系列パターンマッチング方法は、以下のステップを含む。
【００２１】
（ステップ１）：マッチング予定の履歴データが一次元時系列データであるか、または、多次元時系列データであるかを判断し、一次元時系列データである場合、ステップ２を実行し、多次元時系列データである場合、前記時系列データを正規化処理してステップ２を実行するステップと、
【００２２】
（ステップ２）：時系列を選択するステップであって、タイムウィンドウモードを使用して、履歴データからマッチング予定の時系列を選択し、選択された時系列は、残りの履歴データから類似の時系列データへのマッチングを容易にするために、履歴データから除外され、
2021520526.tif 000017
【００２３】
（ステップ３）：ハフ変換を利用して、原座標での時系列図をハフ空間内に変換し、投票メカニズムを利用して、時系列の類似度マッチング状況を判断するステップであって、前記ハフ変換は、データプールの更新、ＸＹ軸がハフ空間への射影、投票の三つの部分を含み、
前記データプールの更新は、履歴データよりマッチング予定の時系列と類似な時系列デーテをマッチングするとき、マッチングされた時系列を履歴データより除外して、データプールの更新を実現することであり、
ここで、履歴データが一次元時系列データである場合、ｎ番目の類似な時系列がマッチングされると、履歴データに残された時系列の長さは、
2021520526.tif 000018
で示されており、
履歴データが多次元時系列データである場合、ｎ番目の類似な時系列がマッチングされると、履歴データに残された時系列の長さは、
2021520526.tif 000019
で示されており、
前記ＸＹ軸がハフ空間への射影は、
【００２４】
（ステップＣ１）：今回マッチングする履歴データのＸ軸の開始点
2021520526.tif 000020
を探し、
2021520526.tif 000021
に設定し、今回マッチング予定の履歴データの終了点
2021520526.tif 000022
を確定するステップと、
【００２５】
（ステップＣ２）：
2021520526.tif 000023
に設定するステップと、
【００２６】
（ステップＣ３）：前記履歴データのＸ軸をハフ空間に射影するステップとを含み、
ここで、履歴データが一次元時系列データである場合、射影式は、
2021520526.tif 000024
【００２７】
（ステップＣ４）：  Ｙ軸をハフ空間に射影し、単位Ｙ軸射影は、マッチング予定のデータと履歴データとの差分を求めることに用いられ、
履歴データが一次元時系列データである場合、射影式は、
2021520526.tif 000025
【００２８】
（ステップＣ５）：投票して、  ［ｈｘ］［ｈｙ］  座標で得られた最大得票数に対応する時系列を取得するステップであって、具体的には、
【００２９】
（ステップＣ５．１）：投票の原則を確立するステップであって、同一Ｘ軸と同一Ｙ軸の差分がある場合、１票を投票し、すなわち、
2021520526.tif 000026
であり、ここでは、
2021520526.tif 000027
は  ［ｈｘ］［ｈｙ］  座標で得られた得票数であるステップと、
【００３０】
2021520526.tif 000028
【００３１】
（ステップＣ６）：
2021520526.tif 000029
にまで、ステップＣ３〜Ｃ５を繰り返すｍ＋＋ステップと、
【００３２】
（ステップＣ７）：
2021520526.tif 000030
にまで、ステップＣ２〜Ｃ６の繰り返すｔ＋＋ステップと、を含むステップと、
【００３３】
（ステップ４）：選び出すステップであって、投票結果
2021520526.tif 000031
に基づいて、最も類似な時系列の１セットを見つけ、
2021520526.tif 000032
を出力し、履歴データにおける前記最も類似な時系列の位置を取得し、且つ、前記時系列を前記位置から削除し、また、ｎ＋１とし、再び、ステップ３を実行し、すべての履歴データのマッチングが完了するまで、次の投票計算を実行するステップと、を含む。
実施例一：
選鉱企業の生産指標データは典型的な時系列データであり、本実施形態では、選鉱企業の一般的な生産指標を例にとり、本発明のハフ変換に基づく可視化時系列パターンマッチング方法を用いて、その企業の生産指標データをマッチングする。
【００３４】
選鉱総精生産量（湿重量）指標、総合塊率指標、粉体２＃指標、２Ｘ濃縮機４＃指標は重要な生産指標であり、１時間１回の頻度でデータを収集し、２日以内の選鉱総精生産量（湿重量）の履歴データを下記の表１に示す。
【００３５】
【表１】
2021520526.tif 000033
2021520526.tif 000034
2021520526.tif 000035
2021520526.tif 000036
2021520526.tif 000037
【００３６】
本実施例では、総合塊率指標を例として一次元のパターンマッチング方法について説明する。一次元モードでマッチングする時系列の選択について、選鉱総精生産量（湿重量）の３日間以内の履歴データを履歴データ
2021520526.tif 000038
とし、ここで、
2021520526.tif 000039
は時間系列値であり、且つ、
2021520526.tif 000040
であり、マッチング予定の時系列
2021520526.tif 000041
は、選び出すことにより履歴データから選択された１つの区間の時系列であり、時系列の長さは、
2021520526.tif 000042
であり、且つ、
2021520526.tif 000043
であり、ここで、
2021520526.tif 000044
及び
2021520526.tif 000045
は、それぞれ、マッチング予定の時系列の開始点及び終了点であり、ところで、
2021520526.tif 000046
である。選択された時系列は、残りの履歴データから類似した時系列データとのマッチングを容易にするために、履歴データから排除され、すなわち、残された時系列の長さは、
2021520526.tif 000047
である。
【００３７】
データプールの更新中に、パターンマッチングが２回行われ、２セットの類似な時系列データを得られる場合には、
2021520526.tif 000048
であり、これは、次回にパターンマッチングが行われる時系列データのデータプールの長さは５４であることを意味している。
【００３８】
ハフ変換では、
2021520526.tif 000049
軸の投票比例尺
2021520526.tif 000050
は０．２５であり、Ｙ軸の投票比例尺
2021520526.tif 000051
は０．２５である。
【００３９】
本実施例の最終の一次元時系列のパターンマッチングの結果は、図２に示しており、図では、選択されたクエリー一次元データ１に応じて、２つの類似した一次元データ２、３にマッチングした場合の効果図を示している。
実施例二：
一次元時系列のパターンマッチング方法に対して、多次元時系列のパターンマッチングの履歴データは、一次元から多次元へと変化している。本実施例は、表２に示すようなある選鉱企業の選鉱生産過程における選鉱総精生産量（湿重量）の指標、総合塊率指標、粉末２＃指標、及び完成品ー２＃鉱量指標を例として、ハフ変換に基づく時系列可視化多次元時系列マッチング方法について説明する。
【００４０】
【表２】
2021520526.tif 000052
2021520526.tif 000053
2021520526.tif 000054
2021520526.tif 000055
2021520526.tif 000056
多次元パターンマッチング方法では、まず、指標データを正規化処理する必要があり、本実施例に採用する正規化方法は、
2021520526.tif 000057
である。粉末２＃指標を例として、例えば、２０１７年７月２日のデータの２４個のデータポイントからなる時系列が挙げられることができ、そのオリジナルデータは、｛２８２．９５，４２４．９０，３４４．６３，２９１．４８，２６．０１，５．１１，２１９．４６，１４６．３２，０．８８，５０８．６９，５５８．７５，５３０．１５，２５８．６８，０．００，０．００，１４．１０，３５０．８８，５２１．２５，１６２．６５，０．００，４８．２８，５５９．００，２２８．１５，０．０４｝であり、正規化されたデータは、｛０．５１，０．７６，０．６２，０．５２，０．０５，０．０１，０．３９，０．２６，０．００，０．９１，１．００，０．９５，０．４６，０．００，０．００，０．０３，０．６３，０．９３，０．２９，０．００，０．０９，１．００，０．４１，０．００｝である。
【００４１】
2021520526.tif 000058
【００４２】
データプールの更新中に、パターンマッチングが２回行われ、２セットの類似な時系列データを得られる場合には、
2021520526.tif 000059
であり、これは、次回にパターンマッチングが行われる時系列データのパターンマッチングのデータプールの長さは５４であることを意味している。
【００４３】
ハフ変換では、
2021520526.tif 000060
軸の投票比例尺
2021520526.tif 000061
は２であり、Ｙ軸の投票比例尺
2021520526.tif 000062
は２であり、履歴データの次元数は
2021520526.tif 000063
である。
【００４４】
本実施例の最終の多次元時系列のパターンマッチングの結果は、図３に示しており、図では、選択されたクエリー多次元データ１に応じて、２つの類似した多次元データ２、３にマッチングした場合の効果図を示している。
【００４５】
最後に、前記実施形態は、本発明の技術的な原理を説明することを意図したものであり、本発明を限定するものではないことに留意されたい。本発明は、前記実施形態を参照して詳細に説明されているが、当業者であれば、前記実施形態に記載された技術的な手段を修正するか、またはその技術的特徴の一部または全部を同等の方法で置換することができる。なお、そのような修正または置換は、対応する技術的な手段を本発明の特許請求の範囲から本質的に取り除くものではないことを理解されたい。
【図１】
2021520526.tif 000069
【図２】
2021520526.tif 000070
【図３】
2021520526.tif 000071
【国際調査報告】
2021520526.tif 000072
2021520526.tif 000073
2021520526.tif 000074
2021520526.tif 000075