(57)【要約】【課題】保存データに障害が発生した場合に、外部記憶装置を設けることなく、保存データの少なくとも一部を復元する。【解決手段】信号識別装置１ａ〜１ｄごとに、分割データ作成部５が学習データを３個の分割データに分割し、それぞれが互いに異なる組み合わせとなる３対の分割データを作成する。データ記憶部４が自己の学習データを学習データ記憶部４０に記憶し、他の信号識別装置で作成された合計３対の分割データをバックアップデータ記憶部４１，４２に記憶する。信号識別装置１ａ，１ｄにおいて保存データに障害が発生した場合、信号識別装置１ｂ，１ｃの通信部６が信号識別装置１ａ，１ｄに分割データを送信する。信号識別装置１ａの通信部６が分割データを受信し、データ記憶部４が自己の学習データを復元して学習データ記憶部４０に記憶し、他の分割データをバックアップデータ記憶部４１，４２に記憶する。【選択図】図１
2008059201.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習データを競合学習型ニューラルネットワークに入力して、検査対象物の状態を表す複数のカテゴリが設定されたクラスタリングマップを作成するマップ作成手段と、前記検査対象物の状態に基づく検査データを前記クラスタリングマップに入力し、前記検査データが前記複数のカテゴリのいずれに属するかを判定する判定手段とを備える信号識別装置をａ（ａ≧４）台用いる信号識別方法であって、
前記信号識別装置ごとに自己の前記学習データを（ａ−１）個の分割データに分割し、前記（ａ−１）個の分割データをそれぞれ２度用いて、それぞれが互いに異なる組み合わせとなる（ａ−１）対の分割データを作成し、前記（ａ−１）対の分割データの中から互いに異なる１対の分割データを他の信号識別装置のそれぞれに送信するとともに、前記他の信号識別装置のそれぞれで作成された分割データを１対ずつ当該他の信号識別装置のそれぞれから受信し、その後、前記信号識別装置ごとに前記自己の学習データを構成する（ａ−１）個の分割データと、前記他の信号識別装置のそれぞれで作成された１対ずつの分割データとを保存データとして記憶した後、前記ａ台の信号識別装置のうち少なくとも１台の信号識別装置において前記保存データに障害が発生した場合、当該障害が発生した保存データに含まれる分割データを、障害が発生していない信号識別装置から当該障害が発生した信号識別装置に送信し、前記障害が発生した信号識別装置で受信した分割データを記憶して前記保存データの少なくとも一部を復元することを特徴とする信号識別方法。
【請求項２】
学習データを競合学習型ニューラルネットワークに入力して、検査対象物の状態を表す複数のカテゴリが設定されたクラスタリングマップを作成するマップ作成手段と、前記検査対象物の状態に基づく検査データを前記クラスタリングマップに入力し、前記検査データが前記複数のカテゴリのいずれに属するかを判定する判定手段とを備え、ｂ（ｂ≧３）台の他の信号識別装置とともに用いられる信号識別装置であって、
前記学習データをｂ個の分割データに分割し、前記ｂ個の分割データをそれぞれ２度用いて、それぞれが互いに異なる組み合わせとなるｂ対の分割データを作成する分割データ作成手段と、
前記ｂ対の分割データの中から互いに異なる１対の分割データを前記他の信号識別装置のそれぞれに送信し、前記他の信号識別装置のそれぞれで作成された分割データを１対ずつ当該他の信号識別装置のそれぞれから受信する通信手段と、
前記通信手段で受信された前記他の信号識別装置のそれぞれからの１対ずつの分割データと、前記学習データを構成するｂ個の分割データとを保存データとして記憶する記憶手段と
を備え、
前記他の信号識別装置のうち少なくとも１台の信号識別装置において保存データに障害が発生した場合に、前記通信手段が、前記記憶手段に記憶され当該障害が発生した保存データに含まれる分割データを、当該障害が発生した信号識別装置に送信し、
自己の保存データに障害が発生した場合に、前記通信手段が、当該自己の保存データに含まれる分割データを、障害が発生していない他の信号識別装置から受信し、前記記憶手段が、受信した分割データを記憶して前記保存データの少なくとも一部を復元する
ことを特徴とする信号識別装置。
【請求項３】
請求項２記載の信号識別装置を４台以上備えることを特徴とする信号識別システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査対象物の状態を識別する信号識別方法、信号識別装置及び信号識別システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、検査対象物の状態を識別する信号識別装置として、検査対象物が異常状態となった場合に競合学習型ニューラルネットワークを用いて検査対象物が異常状態であることを識別する物体検査装置が特許文献１に開示されている。特許文献１の物体検査装置は、実際の検査で測定されるすべてのカテゴリの測定データから特徴量を抽出し、複数の特徴量からなる学習用データセットを作成し、上記学習用データセットを教師なし競合学習型ニューラルネットワークに入力してクラスタリングマップを作成する。この特許文献１の物体検査装置には、上記すべてのカテゴリの測定データを保存データとして記憶するための学習データ記憶部が備えられている。また、複数の検査対象物の状態を同時に識別する場合には、上記特許文献１の物体検査装置が複数台用いられる。
【特許文献１】特開２００４−３５４１１１号公報（段落００４１，００４２及び第１図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、特許文献１の物体検査装置には、他の物体検査装置とともに用いられている場合に、学習データ記憶部に記憶されている保存データに障害が発生しても、この保存データを全く復元することができないという問題があった。学習データ記憶部に記憶されていた保存データを一部でも復元することができれば、復元した保存データを基にして再度学習させることもできる。これに対して、保存データを全く復元することができない場合、保存データとして、すべてのカテゴリの測定データを再度作成しなければならない。
【０００４】
上記問題を解決する手段として、この物体検査装置に外部記憶装置を接続し、この外部記憶装置に保存データをバックアップさせることが考えられるが、外部記憶装置を設けることによって、コストが高くなるとともに大型になるという新たな問題が発生する。
【０００５】
本発明は上記の点に鑑みて為されたものであり、その目的とするところは、保存データに障害が発生した場合に、外部記憶装置を設けることなく、保存データの少なくとも一部を復元することができる信号識別方法、信号識別装置及び信号識別システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に係る信号識別方法の発明は、学習データを競合学習型ニューラルネットワークに入力して、検査対象物の状態を表す複数のカテゴリが設定されたクラスタリングマップを作成するマップ作成手段と、前記検査対象物の状態に基づく検査データを前記クラスタリングマップに入力し、前記検査データが前記複数のカテゴリのいずれに属するかを判定する判定手段とを備える信号識別装置をａ（ａ≧４）台用いる信号識別方法であって、前記信号識別装置ごとに自己の前記学習データを（ａ−１）個の分割データに分割し、前記（ａ−１）個の分割データをそれぞれ２度用いて、それぞれが互いに異なる組み合わせとなる（ａ−１）対の分割データを作成し、前記（ａ−１）対の分割データの中から互いに異なる１対の分割データを他の信号識別装置のそれぞれに送信するとともに、前記他の信号識別装置のそれぞれで作成された分割データを１対ずつ当該他の信号識別装置のそれぞれから受信し、その後、前記信号識別装置ごとに前記自己の学習データを構成する（ａ−１）個の分割データと、前記他の信号識別装置のそれぞれで作成された１対ずつの分割データとを保存データとして記憶した後、前記ａ台の信号識別装置のうち少なくとも１台の信号識別装置において前記保存データに障害が発生した場合、当該障害が発生した保存データに含まれる分割データを、障害が発生していない信号識別装置から当該障害が発生した信号識別装置に送信し、前記障害が発生した信号識別装置で受信した分割データを記憶して前記保存データの少なくとも一部を復元することを特徴とする。
【０００７】
請求項２に係る信号識別装置の発明は、学習データを競合学習型ニューラルネットワークに入力して、検査対象物の状態を表す複数のカテゴリが設定されたクラスタリングマップを作成するマップ作成手段と、前記検査対象物の状態に基づく検査データを前記クラスタリングマップに入力し、前記検査データが前記複数のカテゴリのいずれに属するかを判定する判定手段とを備え、ｂ（ｂ≧３）台の他の信号識別装置とともに用いられる信号識別装置であって、前記学習データをｂ個の分割データに分割し、前記ｂ個の分割データをそれぞれ２度用いて、それぞれが互いに異なる組み合わせとなるｂ対の分割データを作成する分割データ作成手段と、前記ｂ対の分割データの中から互いに異なる１対の分割データを前記他の信号識別装置のそれぞれに送信し、前記他の信号識別装置のそれぞれで作成された分割データを１対ずつ当該他の信号識別装置のそれぞれから受信する通信手段と、前記通信手段で受信された前記他の信号識別装置のそれぞれからの１対ずつの分割データと、前記学習データを構成するｂ個の分割データとを保存データとして記憶する記憶手段とを備え、前記他の信号識別装置のうち少なくとも１台の信号識別装置において保存データに障害が発生した場合に、前記通信手段が、前記記憶手段に記憶され当該障害が発生した保存データに含まれる分割データを、当該障害が発生した信号識別装置に送信し、自己の保存データに障害が発生した場合に、前記通信手段が、当該自己の保存データに含まれる分割データを、障害が発生していない他の信号識別装置から受信し、前記記憶手段が、受信した分割データを記憶して前記保存データの少なくとも一部を復元することを特徴とする。
【０００８】
請求項３に係る信号識別システムの発明は、請求項２に記載の信号識別装置を４台以上備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
請求項１の発明によれば、２台以下の信号識別装置において保存データに障害が発生した場合に、障害が発生していない信号識別装置のそれぞれから、保存データに含まれるすべての分割データを揃えることができるので、外部記憶装置を設けることなく、保存データを復元することができる。
【００１０】
また、３台以上（ａ−１）台以下の信号識別装置において保存データに障害が発生した場合であっても、障害が発生していない信号識別装置から、保存データに含まれる分割データのいくつかを揃えることができるので、外部記憶装置を設けることなく、保存データの一部を復元することができる。これにより、復元した自己の学習データを競合学習型ニューラルネットワークに再入力して新しいクラスタリングマップを作成することができ、再び検査データの判定を行うことができる。
【００１１】
請求項２の発明によれば、ｂ台の他の信号識別装置とともに用いたときに、自己を含む２台以下の信号識別装置において保存データに障害が発生した場合に、障害が発生していない他の信号識別装置から、保存データに含まれるすべての分割データを揃えることができるので、外部記憶装置を設けることなく、保存データを復元することができる。
【００１２】
また、自己を含む３台以上ｂ台以下の信号識別装置において保存データに障害が発生した場合であっても、障害が発生していない他の信号識別装置から、保存データに含まれる分割データのいくつかを揃えることができるので、外部記憶装置を設けることなく、保存データの一部を復元することができる。これにより、復元した自己の学習データを競合学習型ニューラルネットワークに再入力して新しいクラスタリングマップを作成することができ、再び検査データの判定を行うことができる。
【００１３】
さらに、他の信号識別装置において保存データに障害が発生した場合に、記憶手段で記憶され障害が発生した保存データに含まれる分割データを、保存データに障害が発生した信号識別装置に出力することができる。
【００１４】
請求項３の発明によれば、２台以下の信号識別装置において保存データに障害が発生した場合に、障害が発生していない信号識別装置から、保存データに含まれるすべての分割データを揃えることができるので、外部記憶装置を設けることなく、保存データを復元することができる。
【００１５】
また、３台以上（信号識別装置の総数−１）台以下の信号識別装置において保存データに障害が発生した場合であっても、障害が発生していない信号識別装置から、保存データに含まれる分割データのいくつかを揃えることができるので、外部記憶装置を設けることなく、保存データの一部を復元することができる。これにより、復元した学習データを競合学習型ニューラルネットワークに再入力して新しいクラスタリングマップを作成することができ、再び検査データの判定を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
まず、本発明の実施形態に係る信号識別システムの構成について図１〜３を用いて説明する。この信号識別システムは、図２に示すように、それぞれが独立して検査対象物（図示せず）の正常状態及び異常状態を識別する４台の信号識別装置１ａ〜１ｄを備えている。
【００１７】
各信号識別装置１ａ〜１ｄは他の信号識別装置とともに用いられるものであり、図１に示すように、検査対象物（図示せず）の状態を検出して電気信号に変換する信号入力部２と、信号入力部２で変換された電気信号から特徴量データを抽出する特徴量抽出部３と、学習時に抽出された複数の特徴量データからなる学習データを記憶するデータ記憶部４と、学習データを分割して分割データを作成する分割データ作成部５と、他の信号識別装置との間で分割データの送受信を行う通信部６と、学習データに基づいたクラスタリングマップを用いて検査対象物の状態を判定するニューラルネットワーク演算部７と、ニューラルネットワーク演算部７での判定結果を出力する出力部８とを備えている。なお、検査対象物は例えば回転機器を含む装置や設備などであるが、特に限定されるものではない。
【００１８】
信号入力部２は、検査対象物（図示せず）の振動を検出する振動センサ２０と、検査対象物の音を検出するマイクロホン２１とを備えている。振動センサ２０は、検出した振動をアナログの電気信号に変換する。一方、マイクロホン２１は、検出した音をアナログの電気信号に変換する。
【００１９】
特徴量抽出部３は振動センサ２０、マイクロホン２１、データ記憶部４及びニューラルネットワーク演算部７と接続している。この特徴量抽出部３は学習時に振動センサ２０又はマイクロホン２１から、検査対象物（図示せず）の正常状態及び異常状態に基づく電気信号を学習信号として入力し、入力した学習信号に対してノイズを除去する前処理を行う。その後、特徴量抽出部３は、前処理を行った学習信号にフーリエ変換を施すことによって、各周波数成分を要素とする特徴量データを複数抽出する。その後、特徴量抽出部３は複数の特徴量データを設定データ及び設定パラメータとともに１つの学習データとしてデータ記憶部４に記憶させる。なお、設定データは、例えばサンプリング周波数、測定時間（振動測定時間又は録音時間）、判定回数、通信方法又は通信速度などのデータであり、ユーザによって設定される。また、設定パラメータは、例えば周波数の範囲など、特徴量データを抽出するためのパラメータであり、ユーザによって設定される。
【００２０】
一方、検査時においては、特徴量抽出部３は振動センサ２０又はマイクロホン２１から、検査対象物（図示せず）の状態に基づく電気信号を検査信号として入力する。その後、特徴量抽出部３は検査信号にフーリエ変換を施して特徴量データを抽出する。その後、特徴量抽出部３は特徴量データを検査データとしてニューラルネットワーク演算部７に出力する。
【００２１】
データ記憶部４は例えば半導体メモリなどであり、特徴量抽出部３からの学習データと、後述の通信部６からの３対の分割データとを保存データとして記憶する。具体的には、自己の学習データを学習データ記憶部４０に記憶し、各対の分割データの一方をバックアップデータ記憶部４１に記憶し、他方をバックアップデータ記憶部４２に記憶している。上記分割データの書き換えは各信号識別装置１ａ〜１ｄでの学習が終了した時点で行われる。
【００２２】
また、データ記憶部４は、保存データに障害が発生した場合、後述の通信部６で受信された分割データを記憶して上記保存データの一部又は全部を復元する。
【００２３】
分割データ作成部５は、データ記憶部４及び通信部６と接続し、データ記憶部４に記憶されている学習データを入力し、入力した学習データを３個の分割データに分割する。その後、分割データ作成部５は３個の分割データをそれぞれ２度用いて、３対の分割データを作成する。このとき、３対の分割データは、それぞれが互いに異なる組み合わせである。その後、分割データ作成部５は３対の分割データを通信部６に出力する。信号識別装置１ａの場合について具体的に説明すると、信号識別装置１ａの分割データ作成部５は、学習データＤ１（図３参照）を分割した３個の分割データＤ１１，Ｄ１２，Ｄ１３（図３参照）を２度用いて、１対の分割データＤ１１，Ｄ１２と、１対の分割データＤ１２，Ｄ１３と、１対の分割データＤ１１，Ｄ１３とを作成して通信部６に出力する。なお、他の信号識別装置１ｂ〜１ｄの分割データ作成部５も同様である。
【００２４】
通信部６はデータ記憶部４及び分割データ作成部５と接続している。この通信部６は分割データ作成部５から３対の分割データを入力し、入力した３対の分割データの中から互いに異なる１対の分割データを、他の信号識別装置のそれぞれに備えられる通信部６に送信する。信号識別装置１ａの場合について具体的に説明すると、信号識別装置１ａの通信部６は１対の分割データＤ１２，Ｄ１３（図３参照）を信号識別装置１ｂの通信部６に送信し、１対の分割データＤ１１，Ｄ１３（図３参照）を信号識別装置１ｃの通信部６に送信し、１対の分割データＤ１１，Ｄ１２を信号識別装置１ｄの通信部６に送信する。なお、他の信号識別装置１ｂ〜１ｄの通信部６も同様である。
【００２５】
また、通信部６は、他の信号識別装置のそれぞれで作成された１対の分割データを他の信号識別装置のそれぞれから合計３対受信する。その後、通信部６は、受信した３対の分割データをデータ記憶部４に記憶させる。信号識別装置１ａの場合について具体的に説明すると、信号識別装置１ａの通信部６は１対の分割データＤ２１，Ｄ２２（図３参照）を信号識別装置１ｂの通信部６から受信し、１対の分割データＤ３１，Ｄ３２（図３参照）を信号識別装置１ｃの通信部６から受信し、１対の分割データＤ４１，Ｄ４２（図３参照）を信号識別装置１ｄの通信部６から受信する。なお、他の信号識別装置１ｂ〜１ｄの通信部６も同様である。
【００２６】
このような通信部６は、他の信号識別装置のうち少なくとも１台の信号識別装置において保存データに障害が発生した場合に、障害が発生した信号識別装置で作成された分割データをデータ記憶部４から入力し、入力した分割データを障害が発生した信号識別装置に送信する。
【００２７】
また、通信部６は、自己の保存データに障害が発生した場合に、自己の保存データに含まれる分割データを、障害が発生していない他の信号識別装置から受信する。その後、通信部６は、受信した分割データをデータ記憶部４に記憶させる。
【００２８】
ここで、各信号識別装置１ａ〜１ｄのデータ記憶部４の記憶状況について図３を用いて具体的に説明する。信号識別装置１ａのデータ記憶部４は自己の学習データＤ１を学習データ記憶部４０に記憶し、分割データＤ２１，Ｄ３１，Ｄ４１をバックアップデータ記憶部４１に記憶し、分割データＤ２２，Ｄ３２，Ｄ４２をバックアップデータ記憶部４２に記憶している。また、信号識別装置１ｂのデータ記憶部４は自己の学習データＤ２を学習データ記憶部４０に記憶し、分割データＤ１２，Ｄ３２，Ｄ４２をバックアップデータ記憶部４１に記憶し、分割データＤ１３，Ｄ３３，Ｄ４３をバックアップデータ記憶部４２に記憶している。同様に、信号識別装置１ｃのデータ記憶部４は自己の学習データＤ３を学習データ記憶部４０に記憶し、分割データＤ１３，Ｄ２３，Ｄ４３をバックアップデータ記憶部４１に記憶し、分割データＤ１１，Ｄ２１，Ｄ４１をバックアップデータ記憶部４２に記憶している。信号識別装置１ｄのデータ記憶部４は自己の学習データＤ４を学習データ記憶部４０に記憶し、分割データＤ１１，Ｄ２２，Ｄ３３をバックアップデータ記憶部４１に記憶し、分割データＤ１２，Ｄ２３，Ｄ３１をバックアップデータ記憶部４２に記憶している。これにより、各学習データＤ１〜Ｄ４を構成する分割データＤ１１〜Ｄ４３のそれぞれを、自己の信号識別装置とは別の２つの信号識別装置に記憶することができる。
【００２９】
図１に示すニューラルネットワーク演算部７は例えばマイクロコンピュータなどであり、教師なし競合学習型ニューラルネットワーク７０と、学習時にクラスタリングマップを作成するマップ作成部７１と、検査時にクラスタリングマップを用いて検査対象物（図示せず）の状態を判定するクラスタ判定部７２とを備え、特徴量抽出部３、データ記憶部４、出力部８、マップ記憶部７３及び判定結果記憶部７４と接続している。
【００３０】
マップ作成部７１は、学習時に、データ記憶部４で記憶されている学習データを教師なし競合学習型ニューラルネットワーク７０に入力する。教師なし競合学習型ニューラルネットワーク７０は、複数の入力層ニューロンと複数の出力層ニューロンとの２層で構成されている。これら複数の出力層ニューロンはクラスタリングマップを構成する。このクラスタリングマップは、学習データを用いた学習によって出力層ニューロンごとに重み係数データが決定される。なお、これまでに学習データが教師なし競合学習型ニューラルネットワーク７０に入力されていなかった場合、マップ作成部７１は、データ記憶部４からの学習データを構成する複数の特徴量データの要素ごとに平均値を求め、求めた平均値に乱数によって一定範囲内のバラツキを与えた互いに異なる値を、学習開始時の各出力層ニューロンに初期値として与える。
【００３１】
その後、マップ作成部７１は出力層ニューロンごとに学習データの各特徴量データと重み係数データとのユークリッド距離を算出し、ユークリッド距離が最小となる特徴量データのカテゴリを設定する。その後、マップ作成部７１はすべての特徴量データを教師なし競合学習型ニューラルネットワーク７０に再入力し、検査対象物（図示せず）の正常状態の特徴量データと異常状態の特徴量データとが同じ出力層ニューロンに属していないかを確認する。これにより、検査対象物の状態を表す複数のカテゴリが設定されたクラスタリングマップを作成することができる。マップ作成部７１で作成されたクラスタリングマップはマップ記憶部７３に記憶される。
【００３２】
クラスタ判定部７２は検査時に特徴量抽出部３からの検査データをクラスタリングマップに入力する。その後、クラスタ判定部７２はクラスタリングマップ上の出力層ニューロンごとに出力層ニューロンの重み係数データと検査データとのユークリッド距離を算出する。その後、クラスタ判定部７２は、算出したユークリッド距離の中から最小値を抽出し、ユークリッド距離が最小値となる出力層ニューロンのカテゴリに検査データを分類する。検査データの分類によって検査対象物（図示せず）の状態が判定され、この判定結果が判定結果記憶部７４に記憶される。
【００３３】
出力部８はニューラルネットワーク演算部７から判定結果を入力し、入力した判定結果に基づいて警告音を鳴らしたり、警告画面を表示したりする。
【００３４】
次に、本実施形態に係る各信号識別装置１ａ〜１ｄの信号識別方法について説明する。まず、学習方法について説明する。最初に、特徴量抽出部３が、検査対象物（図示せず）の状態に基づく学習信号を信号入力部２から入力し、前処理を行った学習信号から特徴量データを複数抽出する。続いて、データ記憶部４が複数の特徴量データを学習データとして記憶する。その後、マップ作成部７１が学習データを教師なし競合学習型ニューラルネットワーク７０に入力してＳＯＭでの学習を行い、検査対象物の状態を表す複数のカテゴリが設定されたクラスタリングマップを作成する。
【００３５】
続いて、検査方法について説明する。まず、信号入力部２の振動センサ２０又はマイクロホン２１が検査対象物（図示せず）の状態を検出して電気信号に変換する。続いて、特徴量抽出部３が振動センサ２０又はマイクロホン２１から電気信号を検査信号として入力し、前処理を行った検査信号から特徴量データを抽出して検査データとする。その後、クラスタ判定部７２が検査データをクラスタリングマップに入力し、検査データをカテゴリに分類し、検査対象物の状態を判定する。
【００３６】
次に、本実施形態に係る信号識別システムの各信号識別装置１ａ〜１ｄにおける学習データのバックアップについて図３を用いて説明する。まず、信号識別装置１ａ〜１ｄごとに、分割データ作成部５（図１参照）が自己の学習データＤ１〜Ｄ４を３個の分割データＤ１１〜Ｄ４３に分割し、３個の分割データＤ１１〜Ｄ４３をそれぞれ２度用いて、それぞれが互いに異なる組み合わせとなる３対の分割データを作成する。その後、信号識別装置１ａ〜１ｄごとに、データ記憶部４が、自己の学習データＤ１〜Ｄ４を構成する３個の分割データＤ１１〜Ｄ４３を学習データ記憶部４０に記憶し、他の信号識別装置のそれぞれで作成された合計３対の分割データをバックアップデータ記憶部４１，４２に記憶する。
【００３７】
次に、本実施形態に係る信号識別システムにおいて、４台の信号識別装置１ａ〜１ｄのうち２台の信号識別装置１ａ，１ｄに記憶されている保存データに障害が発生した場合の動作について図４を用いて説明する。信号識別装置１ａに対しては、障害が発生していない信号識別装置１ｂの通信部６（図１参照）が分割データＤ１２，Ｄ１３，Ｄ２１，Ｄ２２，Ｄ４２を送信し、障害を発生していない信号識別装置１ｃの通信部６が分割データＤ１１，Ｄ３１，Ｄ３２，Ｄ４１を送信する。その後、信号識別装置１ａの通信部６が上記分割データＤ１１〜Ｄ１３，Ｄ２１，Ｄ２２，Ｄ３１，Ｄ３２，Ｄ４１，Ｄ４２を受信し、データ記憶部４が分割データＤ１１〜Ｄ１３から自己の学習データＤ１を復元して学習データ記憶部４０に記憶し、分割データＤ２１，Ｄ３１，Ｄ４１をバックアップデータ記憶部４１に記憶し、分割データＤ２２，Ｄ３２，Ｄ４２をバックアップデータ記憶部４２に記憶する。
【００３８】
一方、信号識別装置１ｄに対しては、信号識別装置１ｂの通信部６（図１参照）が分割データＤ１２，Ｄ２２，Ｄ２３，Ｄ４２を送信し、信号識別装置１ｃの通信部６が分割データＤ１１，Ｄ３１，Ｄ３３，Ｄ４１，Ｄ４３を送信する。その後、信号識別装置１ｄの通信部６が上記分割データＤ１１，Ｄ１２，Ｄ２２，Ｄ２３，Ｄ３１，Ｄ３３，Ｄ４１〜Ｄ４３を受信し、データ記憶部４が分割データＤ４１〜Ｄ４３から自己の学習データＤ４を復元して学習データ記憶部４０に記憶し、分割データＤ１１，Ｄ２２，Ｄ３３をバックアップデータ記憶部４１に記憶し、分割データＤ１２，Ｄ２３，Ｄ３１をバックアップデータ記憶部４２に記憶する。
【００３９】
次に、本実施形態に係る信号識別システムにおいて、４台の信号識別装置１ａ〜１ｄのうち３台の信号識別装置１ａ，１ｃ，１ｄに記憶されている保存データに障害が発生した場合の動作について図５を用いて説明する。信号識別装置１ａに対しては、障害が発生していない信号識別装置１ｂの通信部６（図１参照）が分割データＤ１２，Ｄ１３，Ｄ２１，Ｄ２２，Ｄ３２，Ｄ４２を送信する。その後、信号識別装置１ａの通信部６が上記分割データＤ１２，Ｄ１３，Ｄ２１，Ｄ２２，Ｄ３２，Ｄ４２を受信し、データ記憶部４が分割データＤ１２，Ｄ１３から自己の学習データＤ１の３分の２を復元して新たな学習データとして学習データ記憶部４０に記憶し、分割データＤ２１をバックアップデータ記憶部４１に記憶し、分割データＤ２２，Ｄ３２，Ｄ４２をバックアップデータ記憶部４２に記憶する。その後、信号識別装置１ａが新たな学習データを用いてクラスタリングマップを作成する。
【００４０】
信号識別装置１ｃに対しては、信号識別装置１ｂの通信部６（図１参照）が分割データＤ１３，Ｄ２１，Ｄ２３，Ｄ３２，Ｄ３３，Ｄ４３を送信する。その後、信号識別装置１ｂの通信部６が上記分割データＤ１３，Ｄ２１，Ｄ２３，Ｄ３２，Ｄ３３，Ｄ４３を受信し、データ記憶部４が分割データＤ３２，Ｄ３３から自己の学習データＤ３の３分の２を復元して新たな学習データとして学習データ記憶部４０に記憶し、受信した分割データＤ１３，Ｄ２３，Ｄ４３をバックアップデータ記憶部４１に記憶し、受信した分割データＤ２１をバックアップデータ記憶部４２に記憶する。その後、信号識別装置１ｃが新たな学習データを用いてクラスタリングマップを作成する。
【００４１】
信号識別装置１ｄに対しては、信号識別装置１ｂの通信部６（図１参照）が分割データＤ１２，Ｄ２２，Ｄ２３，Ｄ３３，Ｄ４２，Ｄ４３を送信する。その後、信号識別装置１ｄの通信部６が上記分割データＤ１２，Ｄ２２，Ｄ２３，Ｄ３３，Ｄ４２，Ｄ４３を受信し、データ記憶部４が分割データＤ４２，Ｄ４３から自己の学習データＤ４の３分の２を復元して新たな学習データとして学習データ記憶部４０に記憶し、受信した分割データＤ２２，Ｄ３３をバックアップデータ記憶部４１に記憶し、受信した分割データＤ１２，Ｄ２３をバックアップデータ記憶部４２に記憶する。その後、信号識別装置１ｄが新たな学習データに基づいてクラスタリングマップを作成する。
【００４２】
以上、本実施形態によれば、図４に示すように２台以下の信号識別装置１ａ，１ｄにおいて保存データに障害が発生した場合に、障害が発生した信号識別装置１ａ，１ｄの通信部６（図１参照）が、保存データに含まれる分割データを、障害が発生していない信号識別装置１ｂ，１ｃから受信することによって、保存データに含まれるすべての分割データを揃えることができるので、外部記憶装置を設けることなく、保存データを復元することができる。
【００４３】
また、図５に示すように３台の信号識別装置１ａ，１ｃ，１ｄにおいて保存データに障害が発生した場合であっても、障害が発生した信号識別装置１ａ，１ｃ，１ｄの通信部６（図１参照）が、保存データに含まれる分割データを、障害が発生していない信号識別装置１ｂから受信することによって、保存データに含まれる分割データのいくつかを揃えることができるので、外部記憶装置を設けることなく、保存データの一部、特に自己の学習データＤ１，Ｄ３，Ｄ４の３分の２を復元することができる。これにより、復元した自己の学習データを教師なし競合学習型ニューラルネットワーク７０に再入力して新しいクラスタリングマップを作成することができ、復元の度合いによって検査性能が低下するものの再び検査データの判定を行うことができる。
【００４４】
なお、本実施形態の変形例として、ｍ（ｍ≧５）台以上の信号識別装置を備える信号識別システムであってもよい。このような信号識別システムであっても、各信号識別装置が（ｍ−１）対の分割データを作成し、自己の学習データを構成する分割データと、他の信号識別装置のそれぞれで作成された分割データを１対ずつ記憶することによって、本実施形態と同様に、２台以下の信号識別装置において保存データに障害が発生した場合に、外部記憶装置を設けることなく、保存データを復元することができる。また、３台以上（ｍ−１）台以下の信号識別装置において保存データに障害が発生した場合であっても、外部記憶装置を設けることなく、保存データの一部を復元することができる。これにより、復元した学習データを教師なし競合学習型ニューラルネットワーク７０に再入力して新しいクラスタリングマップを作成することができ、再び検査データの判定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の実施形態に係る信号識別装置の構成を示すブロック図である。
【図２】同上に係る信号識別システムの構成を示すブロック図である。
【図３】同上に係る各信号識別装置におけるデータ記憶部の記憶状況を示す図である。
【図４】同上に係る信号識別システムの動作を説明する図である。
【図５】同上に係る信号識別システムの動作を説明する図である。
【符号の説明】
【００４６】
１ａ〜１ｄ  信号識別装置
４  データ記憶部
４０  学習データ記憶部
４１，４２  バックアップデータ記憶部
５  分割データ作成部
６  通信部
７０  教師なし競合学習型ニューラルネットワーク
７１  マップ作成部
７２  クラスタ判定部
【図１】
2008059201.tif 000003
【図２】
2008059201.tif 000004
【図３】
2008059201.tif 000005
【図４】
2008059201.tif 000006
【図５】
2008059201.tif 000007