(57)【要約】【課題】多次元のアナログ的な入力データを自動的に学習しながらクラスに識別して、その学習結果を用いて、入力データがどのクラスに該当するかを判別して出力できる回路を実現する。【解決手段】この発明のパターン識別装置は、４層のニューラルネットとその制御部の回路で構成され、アナログ的な詳細な入力データを詳細入力層１で受けて、それに対して粗い概念的な粗入力層２の粗入力データ生成し、その粗入力データを使って識別出力層３との間の学習によって入力データをグループ分けして、グループ内にあるパターンデータを候補として注目し、一つずつ仮の適合したパターンデータとして内部再現層４に再現データを再現して入力データと比較判定することにより適合したアナログ的な入力の識別クラスを確定する回路であり、アナログ的な入力データの粗い情報を抽出して、それにより検索する部分集合を見つけ、再現データで入力データを検証して識別する。【選択図】図１
2008021190.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
二値を超えるアナログ的な情報を含む多項目データである詳細入力データを記憶する入力データ記憶部を有する詳細入力層と、
複数の二値データより構成される粗入力データを記憶する粗入力データ記憶部を有する粗入力層と、
複数の二値データより構成されるパターンデータを記憶するパターンデータ記憶部とその識別出力を記憶する識別出力記憶部とを有する識別出力層と、
パターンデータに対応した再現データを記憶する再現データ記憶部を有する内部再現層と、
詳細入力データに基づいて粗入力データを生成する変換手段と、
生成された粗入力データとの誤差またはハミング距離が所定の範囲内であるパターンデータを選出する候補選出手段と、
選出されたパターンデータに対応する再現データを読み出し、その再現データと詳細入力データを比較する制御手段を有し、
再現データと詳細入力データの差異が所定の範囲内であるときにパターン認識出力を出力し範囲内でないときには学習により新規な認識出力を追加し出力するパターン識別装置。
【請求項２】
記憶装置と中央演算装置と入力装置と出力装置を有するコンピュータをパターン識別装置として機能させるパターン識別プログラムであって、
記憶装置中に入力データ記憶部と粗入力データ記憶部とパターンデータ記憶部と再現データ記憶部を確保するものであり、
入力装置より二値を超えるアナログ的な情報を含む多項目データである詳細入力データを読み込み入力データ記憶部に記憶する詳細入力層と、
複数の二値データより構成される粗入力データを粗入力データ記憶部に記憶する粗入力層と、
複数の二値データより構成されるパターンデータをパターンデータ記憶部とその識別出力を記憶する識別出力記憶部とに記憶する識別入力層と、
パターンデータに対応した再現データを再現データ記憶部に記憶する内部再現層と、
入力データに基づいて粗入力データを生成する変換ルーチンと、
生成された粗入力データとのハミング距離が所定の範囲内であるパターンデータを選出する候補選出ルーチンと、
選出されたパターンデータに対応する再現データを読み出し、その再現データと詳細入力データを比較する制御ルーチンを有し、
再現データと詳細入力データの差異が所定の範囲内であるときにパターン識別出力を出力し範囲内でないときには学習により新規な認識出力を追加しこの識別出力を出力装置に出力するようにコンピュータを機能させるパターン識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アナログ的な多項目（多次元）のデータのパターンを解析・識別するための装置およびコンピュータプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
入力パターンを分類し何であるかと識別することは情報処理にとって非常に重要な要素技術である。入力パターンの例を学生データに取れば、身長・体重・学業成績など二値以上の情報を有するアナログ的で多項目（多次元）のデータであり、それを効率よく分類し識別する必要は日常あらゆる分野で存在する。アナログ的な多項目（多次元）のデータを自動的にクラス分けすることが出来れば、入力データとしては、多次元の統計データ・計測データ・ロボットなどの環境データ・画像データなどのアナログ信号を扱えることになりデータ処理の適応分野は大きく拡がる、そしてデータを自動的にクラス分けして、情報分析や予測・行動計画などの次の情報処理が出来るようになる。
【０００３】
多次元のアナログデータを分類するためには経験や知識から入力データの特長を捕らえてそれをクラス分けするアルゴリズムを考え、分類のプログラムを作るボトムアップの方法が一般的であった。しかしこの方法では個々のデータ毎にアルゴリズムを考えねばならず、多次元になるとそのアルゴリズムがますます複雑となり限界があった。
【０００４】
多次元データを解析する方法として主成分分析の方法があるが、線形な場合にしか使えず実際のデータのように複雑な関係をする非線形なデータの解析の場合には適応できない。
【０００５】
また、ニューラルネットの自己組織化を用いて入力パターンの類似性から多次元データを２次元平面に展開するコホーネンのＳＯＭ（Self Organizing Future Map）の方法もあるが、計算が多く学習を多数回繰り返す必要があり時間がかかる。初期設定により結果はいつも同じではなく安定な結果を得ることが出来ない。分類するクラス種類数を多数にすることは難しく、その結果を見て人がクラス分類を判断しなければならなかった。
【０００６】
ニューラルネットのもう一つのクラス分け方法として適応共鳴理論（ＡＲＴ：Adaptive Resonance Theory）がある（例えば、非特許文献１、非特許文献２）。これはパターンの類似性からクラス分けをすることができるが、基本的には扱う入力データは（０，１）の二値データであり、入力が二値データで有れば学習もできて比較的簡単な回路構成でできる。しかし、アナログ入力データをＡＲＴで処理することは困難で、ＡＲＴ２として提案された非常に複雑な処理の回路構成が必要であり、アナログ的なデータ処理に対して実用的にＡＲＴが使われることは無かった。
【非特許文献１】「基礎と実践  ニューラルネットワーク」、コロナ社
【非特許文献２】Neural Networks, James A. Freeman, etal, Addison-Wesley Publishing Company
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
以上のように、多次元のアナログ入力データをクラス識別する方法は、アナログ入力であることや非線形な関係に対して効率よく簡単に処理する困難さがあった。そこで本発明は、
（ａ）二値以上の情報を有するアナログ的な多次元の入力データを自動的に学習しながらクラスに識別して、その学習結果を用いて、入力データがどのクラスに該当するかを判別して出力できるニューラルネットワーク回路を実現する。
（ｂ）簡単な構成のニューラルネットワーク回路を用いてクラス分類を実現し、クラス識別学習やクラス判別処理が高速に実行できる。
（ｃ）入力データに対して新しく詳しいクラス分けを自動的に実現することである。すなわち、クラス分けの誤差レベルをコントロールすることによりこれまで同じクラスと見なしていたものをさらに細かく新たな別のクラスに分類すことも出来るようにする。
以上のことが可能なパターン識別装置およびパターン識別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】
【０００８】
上記の目的を解決するために、本発明のパターン識別装置は、二値を超える情報のデータを含む多項目データである入力データを記憶する入力データ記憶部を有する詳細入力層と、複数の二値データより構成される粗入力データを記憶する粗入力データ記憶部を有する粗入力層と、複数の二値データより構成されるパターンデータを記憶するパターンデータ記憶部を有する識別出力層と、パターンデータに対応した再現データを記憶する再現データ記憶部を有する内部再現層と、入力データに基いて粗入力データを生成する変換手段と、生成された粗入力データとの誤差が所定の範囲内であるパターンデータを選出する候補選出手段と、選出されたパターンデータに対応する再現データを読み出してその再現データと入力データを比較する制御手段を有し、再現データと入力データの差異が所定の範囲内であるときにパターンデータを出力するものである。
【０００９】
さらに、本発明のパターン識別プログラムは、記憶装置と中央演算装置と入力装置と出力装置を有するコンピュータをパターン識別装置として機能させるパターン識別プログラムであって、記憶装置中に入力データ記憶部と粗入力データ記憶部とパターンデータ記憶部と再現データ記憶部を確保するものであり、入力装置より二値を超えるアナログ的な情報を含む多項目データである詳細入力データを読み込み入力データ記憶部に記憶する詳細入力層と、複数の二値データより構成される粗入力データを粗入力データ記憶部に記憶する粗入力層と、複数の二値データより構成されるパターンデータをパターンデータ記憶部とその識別出力を記憶する識別出力記憶部とに記憶する識別出力層と、パターンデータに対応した再現データを再現データ記憶部に記憶する内部再現層と、入力データに基いて粗入力データを生成する変換ルーチンと、生成された粗入力データと識別出力層結合データとのハミング距離が所定の範囲内であるパターンデータを選出する候補選出ルーチンと、再現データと詳細入力データの差異が所定の範囲内であるときにパターン識別出力を出力し範囲内でないときには学習により新規な認識出力を追加しこの識別出力を出力装置に出力するようにコンピュータを機能させるものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明のパターン識別装置およびパターン識別プログラムは４層のニューラルネットとその制御手段の回路で構成され、アナログ的な詳細な入力データを詳細入力層で受けて、それに対して粗い概念的な粗入力層のデジタル情報を作り、それを使って識別出力層との間の学習によって入力データをパターンでグループ分けして、グループ内の識別クラスを候補として注目し、一つずつ仮の適合した識別クラスと考えて内部再現層に詳細に再現して入力データと比較判定することにより適合したアナログ的な入力の識別クラスを確定することが出来る回路を実現することが可能となった。
入力データのクラス識別処理も、全体をサーチする必要が無く、選ばれたグループ内で比較しながら選出が出来るので高速に処理することが可能である。
学習に関しては、粗入力層と識別出力層間の結合の学習と、識別出力層と内部再現層間の結合の学習は自動的に急速に出来るので、学習に時間をかけることもなくなった。
また、学習をしながら新しいパターンに対して新奇クラスを追加することが出来るので、学習と認識を効果的に進めることが出来る。さらに、比較判定の誤差レベルを変化することにより識別クラスの適合範囲を調整でき重要なグループには多くの識別出力を当てることが出来るなどの柔軟性も可能である。
ニューラルネットワークでヒトの認識方法の仮説立証型の認識に似た構造と機能を実現することが出来るので、ヒトの脳神経系の仕組みや知見からいろいろな機能を対応付けて考えることが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
この発明を実施するための最良の形態について説明する。このパターン識別装置は、４層のニューラルネットとその制御手段の回路を備えており、粗い入力によるグループわけをした後、アナログ的な詳細なパターン分類を入力パターンと学習した内部再現イメージと比較しながらクラス判定し、識別出力を出すようにしたものである。
【００１２】
詳細入力層は二値以上の情報のデータを含むアナログ的多次元データである入力データを受けてそのアナログ的な詳細なパターンを保持する。粗入力層は二値の応答をする素子を有し、詳細な入力データからかなり粗いデジタル化をする方法で二値の活動パターンが作られる。この粗入力層の活動が粗入力データとして２つの層間の結合により識別出力層に伝えられる。
【００１３】
識別出力層は、粗入力層の活動を集計した内部応答と、出力候補として選択されたことを示す二値出力（１，０）を有する。内部応答は、粗入力層の活動と識別出力層との結合の積を集積した値と粗入力層の活動１の数との差を演算する。その内部応答が誤差レベルθと比べて大きいものをこのグループの候補として選択される。
【００１４】
内部再現層は入力と同じアナログ的応答をする素子を有しており、入力データのパターンを内部に再現する役目を持っている。これは選択された一つの識別出力層の細胞と内部再現層の細胞との結合を入力データのアナログ的入力値と等しくなるように設定することで再現を可能としている。
【００１５】
比較判定部は、入力層と内部再現層のパターンを比較して、それらのパターンの違いが判定レベルＥより大きいかどうかを判定して、誤差が小さい場合は識別出力層の選択された細胞が正しいクラスを識別しているとし、誤差が大きい場合にはクラスの識別が正しくないとして別の選択された識別出力を探すように働く回路である。
【００１６】
本発明においては、粗入力層の活動により識別出力層の活動細胞は必ずしも一つとは限らず複数の細胞が選択されることがありうる。これら識別出力層の複数の活動細胞は詳細入力のクラスを識別する候補者として選出されたことになり、その中から比較判定部と制御信号によって正しい入力パターンに対応した識別出力を判定する手段を備えたものである。
【００１７】
本発明のパターン識別装置では、入力から粗い情報を抽出して、それを使って素早く入力の候補者群を捜し出し、その中の候補者（仮の答え）が学習で得た内部再現のイメージに適合しているかどうかを検証して答えを探し出す手段によって、トップダウン的に情報を検索する仮説立証型のヒトの認識方法に近い手段を実現している。
【００１８】
この手段の詳細入力から粗入力を作り出す変換方法は、通常のＡ／Ｄ変換のように細かく量子化する必要はなく、一つのアナログの入力信号に対してせいぜい２から４ビットの非常に粗い量子化で十分である。それは粗入力は入力を特定するために使われておらず、入力候補のグループを捜すためにのみ使われるからである。従って粗入力に変換することも単純な操作で高速に実現可能である。
【００１９】
粗入力層と識別出力層の間の結合の学習は、活性化している粗入力層の細胞と選択された識別出力層の細胞との間で行われ、選択された出力層細胞と入力が１である粗入力層の細胞間との結合を１として他の結合は０とする一度の学習で実現できる。それにより粗入力からパターンの候補となる識別出力層の細胞が複数の場合も含めて簡単に決めることが可能となる。
【００２０】
選択された識別出力層の細胞と内部再現層の細胞との結合は入力データの各項目の数値と同じに各結合の強さを決める一度の学習をすることで、識別出力層から内部再現パターンを簡単に求めることが可能となる。
【００２１】
入力データと再現データの比較は、各項目の差の絶対値の総和や幾何学的距離などを用いて両者の違いの割合を判定して適合かどうかを決定する。このときの判定のレベルＥにより識別の精度が決まる。学習の始めに大きいＥで学習して途中から小さいＥになると、それまで一つのクラスになっていたものも、より厳密に別のものと判定され識別出力層に新しいクラスの細胞が作られ別のものとして識別されるように出来る。このように判定レベルを調整することにより簡単に識別基準を設定することが出来るので、粗入力を作るときのグループ分けとは別に識別精度を設定することが可能となる。
【００２２】
本発明によるパターン識別装置は、粗入力により候補クラスを抽出して、その候補の中から比較判定する手段を簡単な構成で実現でき、学習や候補抽出・比較判定が簡単でそれぞれを高速に処理し実現可能である。
【実施例１】
【００２３】
以下、図面に基いて本発明の実施例を詳細に説明する。図１が本発明によるパターン識別装置の一実施例で要素処理層と情報の流れの関係を示す構成図である。４層のニューラルネットと制御手段の回路で構成され、詳細入力層１、粗入力層２、識別出力層３、内部再現層４、比較判定部５の要素部分から構成されている。次に順を追って動作を説明する。
【００２４】
初期設定として、学習する粗入力層と識別出力層の結合Ｗkjは(1,0)の値を取り全てを１にするか１か０をランダムに設定し、識別出力層と内部再現層の結合Vjiはアナログ値を取りこれも０に設定する。グループ選択の誤差レベルθとクラス分けの判定レベルEは適当な値に設定する。
【００２５】
入力データとして二値を超える情報のデータ（以下、「アナログ的」という）を含む多項目データが与えられると、詳細入力層１の素子はアナログ的応答をして、それぞれ項目のアナログ的入力値Xiに対応した値に応答して保持する。これが入力のパターンとなる。
【００２６】
粗入力層２は、詳細入力層の応答を項目毎に粗い分析をしてデジタルな二値に変換した入力を受け取る。このときの入力データＸiから粗入力データＤを生成する変換方法は、通常のＡ／Ｄ変換のように細かく量子化誤差を気にする必要はない。例えば一つのアナログ的な入力信号に対して（大・中・小・無）のように、せいぜい２から４ビットの非常に粗い変換の情報で十分である。なぜならば、それは粗入力データは入力の識別クラスを特定するために使われておらず、入力の候補グループを捜すためにのみ使われるからである。したがって、粗入力層の素子数は入力の項目数と変換ビット数との積になり、それらの応答は二値応答になる。この粗入力層の活動を(1,0)ではなく(1、-1)の二値応答とする。これらの出力が結合Wkjを経て識別出力層に伝えられる。
【００２７】
識別出力層は、粗入力層の活動を集積した内部応答Ujと、出力候補として選択されたことを示す二値出力(1,0)のYjを持つ。内部応答Ujは、粗入力層の活動と結合の積Dk・Wkjを集積した値と全粗入力層のＺk＝１である素子の数との差とする。粗入力の１のパターンと結合の１のパターンが一致すると最大０の値で、一致が無いほど大きな負の数となる。誤差レベルθと比較してθ以上の内部応答の素子をこのグループの候補としてYjが１となる。図１は各層間の信号の流れを示す。初期や新規な入力の時には識別出力層の素子が選択されないので、新しい素子を加えて新しいクラスとして登録する。この学習の方法は後に述べる。
Ｕj ＝ ΣkＷkj・Ｄk −［Ｚk＝１の数］
【００２８】
学習が進み粗入力層と識別出力層の結合が多くできると、同じ粗入力データに対して複数の識別出力層の素子Ｙjが候補となることも起こりうる。これは同じ粗入力のパターンに応答するグループが出来たことに相当する。これらの候補の中から仮の答えを選択して単一候補素子Ｙjを選び、これに対応して内部再現層に再現パターンを作り、後に述べる比較判定機能により適合した識別クラスを選出ことが出来る。
【００２９】
内部再現層４は入力と同じアナログ的応答をする素子を有し、識別出力層で選出された単一素子の応答Ｙjから内部再現層に入力データを再現する再現データＺiを生成する役目を持っている。これは識別出力層で選出された素子Ｙjと内部再現層の細胞との間の結合Vjiを入力データの各項目のアナログ入力値Xiと等しくなるように学習することで再現が可能となる。この学習も選択されたクラスに対して一回の学習で達成できる。もし入力データに対して揺らぎを求めるときには、次回からの同じクラスの学習のとき入力データに少し近づくように複数回学習して結合を修正することもできる。この学習の後では、識別出力層で選出されたクラスを示すパターンデータＹjから内部再現層に入力データを再現データＺiとして再現することが出来る。
【００３０】
比較判定部５は、詳細入力層の詳細入力データＸiと内部再現層の再現データＺiを比較して、それらのパターンの違いが判定レベルＥより大きいかどうかを判定して選択の制御信号Ｒを出す。誤差が小さい場合は識別層の活動している細胞が正しいクラスを識別していると決定して識別信号出力Ｙjを出力し、誤差が大きい場合にはクラスの識別が正しくないと判断して識別出力層の別の候補を選んで内部再現層の別の再現データを作り、適合するクラスが見つかるまで比較判定を繰り返す。それでも識別出力層の候補グループ内から適合するものが見いだせなかった場合には、識別出力層に新しい素子を新奇なクラスを示すものとして加えてＹjの結合を学習する。その学習方法は、粗入力層と識別出力層との結合Ｗkjは粗入力層のＤk=1の素子とＹjの結合を１として他のＤk＝−１の素子との結合を０とする。また識別出力層Ｙjと内部再現層Ｚiの結合Ｖjiは詳細入力Ｘiと同じにする。この学習は1回の学習で新奇クラスＹjを登録することができる。
【００３１】
これまでの識別回路に新奇な識別クラスを追加する学習を進めることで、パターン識別能力を高めることが可能なパターン識別回路が出来あがる。
【００３２】
粗入力データから識別出力層の候補となるパターンデータを選択する簡易で有力なもう一つの方法は、識別出力層の素子に粗入力データを記憶させておき、それと粗入力データをビットごとに比較して、相違するビットの数であるハミング距離を求めて決めることが出来る。すなわち、識別出力層の素子が新奇なクラスとして登録されたとき識別出力素子にその粗入力二値パターンを記憶するメモリを持たせるようにすると、ある粗入力があると粗入力データと識別出力層の記憶パターンとのハミング距離をもとめ、ハミング距離が０または小さい値θ以下を候補として抽出するように出来て、θ値によってグループ選択の許容幅を調整できる効果も出来て非常に都合良くなる。
【００３３】
詳細入力データと再現データの比較判定方法は、各項目の差の絶対値の総和や幾何学的距離などを用いて両者の誤差の割合を判定して適合かどうかを決定する。学習の始めに大きいEで学習して途中から小さいEになると、今まで一つのクラスになっていた例えば’Ｏ’と’Ｑ’も、別々のものと判定され識別出力層に新しい’Ｏ’と’Ｑ’の別クラスの細胞が作られそれぞれを別のものとして識別されるように出来る。このように識別レベルを調整することにより簡単に識別基準を設定することが出来る。
【００３４】
粗入力を作るときのグループ分けと識別基準を設定することの関係は、図２に示すように粗入力のパターンの範囲は広く、識別基準による範囲は狭いので一つのグループの中に複数の識別クラスが含まれる。ある入力に対して粗入力層から識別出力層の細胞にスポットが当たりグループ内の候補に注意が向けられ、その中から比較判定により適合するクラスが選出される仕組みとなっている。したがって、識別基準を設定することはグループ分けとは関係なく自由に設定できる。
【００３５】
また、比較判定はグループ内という狭い範囲内でクラスの識別が出来れば良いので完全にグループ分けが出来た後では、グループ内のクラス識別に関係する相違部分例えば’Ｏ’と’Ｑ’の相違部分だけに注目して内部再現パターンと入力パターンの比較を行えばよい。そのために内部再現層への注目部分の再現に必要な比較処理やメモリだけでよいので、メモリを節約でき比較判定の処理も速く出来る。比較判定のレベルをグループ毎に変えることも出来てあるグループでは識別クラスを厳しくしたいというようにレベル調整によりクラスを作る方法を設定できる。
【実施例２】
【００３６】
つぎに、パターン識別プログラムの実施例について説明する。この発明のパターン識別装置は、電子回路によって専用のハードウエアとして構成してもよいが、パターン識別プログラムによって汎用のコンピュータをパターン識別装置として機能させることもできる。図３はこの実施例のコンピュータの構成を示すブロック図であり、図４はパターン識別プログラムの動作を示すフローチャートである。なお、この実施例においても、機能の面で構成を示せば図１のようになる。
【００３７】
コンピュータ１０は、入出力機器を備えた汎用のコンピュータでよく、取り扱うデータの量や処理速度にあわせて適切な規模の計算機を選択できる。ここでは、一般に普及しているパーソナルコンピュータを例として説明する。記憶装置１１としては、半導体メモリや磁気記憶装置が使用できる。記憶装置１１中には、入力データ記憶部１１ａと粗入力データ記憶部１１ｂと粗入力結合データ記憶部１１ｃと認識出力記憶部１１ｄと再現結合データ記憶部１１ｅと内部再現記憶部１１ｆが確保され、中央演算装置１２で動作するパターン識別プログラムによって演算処理される。
【００３８】
入力装置１３は、アナログ的なデータを外部より入力するものであり、キーボード、Ａ／Ｄ変換機を備えた画像入力装置、データ収集装置、通信装置などさまざまなデータ入力手段が該当しうる。入力データＸは、二値を超える情報のデータを含む多項目データとして詳細入力層の入力データ記憶部１１ａに記憶される。
【００３９】
粗入力データ記憶部１１ｂには、複数の二値データより構成される粗入力データが記憶されており、粗入力層が構成されている。粗入力結合データ記憶部１１ｃには、複数の二値データより構成される結合データが、粗入力データと識別出力層の素子と関連付けて多数記憶されており、識別出力を示す識別出力部１１ｄと共に識別入力層が構成されている。識別出力部に関連した再現結合データ記憶部１１ｅがあり、内部再現パターンが内部再現記憶部１１ｆに再現されて、内部再現層が構成されている。
【００４０】
ついで、パターン識別プログラムの作用について図4を参照しながら説明する。このパターン識別プログラムは学習機能を有するので、パターンデータがまだ学習されていない初期状態で使用開始することも可能であるが、予めある程度の学習をさせた後に使用を開始しても一般性を失わないので、ここでは、すでにある程度のパターンデータが識別入力層に蓄積されているとの前提で説明する。
【００４１】
まず、初期設定ステップ２１によって、プログラム処理に使用する各変数の初期設定をする。粗入力結合データＷkj、再現結合データＶjiは、全て０に設定しておく。また、粗入力パターンが選出されたか否かを示す認識出力Ｙは０（選出されていないことを意味する）に設定しておく。粗入力パターンデータＤの選定精度を定める選定レベルθと、内部再現データＺと詳細入力データＸの差異の許容レベルを定める判定レベルＥは、それぞれ所定の値に設定する。次に、入力データ取り込みステップ２２によって、詳細入力データＸを次々と取得し、次に示す識別と学習の処理操作を進めてゆく。
【００４２】
取得された詳細入力データＸは、入力データ記憶部１１ａに記憶され、変換操作２３により詳細な入力データＸから粗いデジタル化に基いて粗入力データＤを生成する。生成された粗入力データＤは粗入力データ記憶部１１ｂに記憶される。
【００４３】
候補選出ルーチン２４は、生成された粗入力データＤに基いて識別出力Ｙの選出を行う。粗入力データＤと結合データＷkjのハミング距離を算出し、違いを示すハミング距離がパターンデータ選定レベルθの範囲内にあるか否かを判定する。その違いがパターンデータ選定レベルθの範囲内にある場合にはＹj＝１として、そのパターンデータが候補として選定されたことを示す。複数のパターンデータが候補として選定されることもありうる。
【００４４】
全てのＹを調べても候補として選定されるＹjがない場合は、新しいクラスの学習として学習プロセスにより新奇なＹjを追加して、その粗入力データＤkを新たな結合データＷkjとして、結合データ記憶部に記憶する。また、入力データＸiを新たな再現データとして再現結合データＶji記憶部に記憶する。そしてこの新たな識別出力Ｙjを出力装置１４に出力する。
【００４５】
一方、候補として選定される候補Ｙjがある場合、再現比較の制御ルーチン２５によって選出された候補Ｙjに対応する内部再現データＺをＹjと再現結合データＶjiから内部で再現データ記憶部に再現する。こうして再現された再現データＺと詳細入力データＸを比較し、その差異が判定レベルEの範囲内であるか否かを判定する。差異が判定レベルEの範囲内であれば、その識別出力Ｙjを出力装置１４に出力する。
【００４６】
候補として選定されるパターンデータのいずれもが判定レベルEの範囲を超え識別されないときは、詳細入力データＸを新たなパターンデータとして、学習プロセスにより新奇Ｙjの追加と結合データＷkjと再現結合データＶjiを設定する。この新たな識別出力Ｙjを出力装置１４に出力する。
【００４７】
以上で一つの詳細入力データＸに対する処理が終了する。識別出力Ｙjを出力装置１４に出力したら、入力データ取り込みステップ２２へ戻り、次の入力データに対する処理を繰り返していく。
【００４８】
これらのパターン認識プログラムで識別出力Ｙjが多数となった場合、最もメモリを必要とするのはアナログ詳細データを記憶する再現結合データＶjiである。処理時間を多くとるのはそれを使った再現比較ルーチンである。しかし、再現比較ルーチンの処理は粗入力によるグループ分けした後行うので比較範囲は狭くなり処理時間を短縮できる利点はある。また、グループ分けした後の比較とするとグループ内の差異がある部分のみの比較をすればよいので、比較に必要な一部の際限結合データのみを記憶することによりメモリを節約することもできる。
【産業上の利用可能性】
【００４９】
この発明は、二値を超える情報のデータを含むアナログ的な多項目データに適用できるパターン識別装置およびパターン識別プログラムとして広く利用することができる。入力データとして、多次元の統計データ・計測データ・ロボットなどの環境データ・画像データの識別などのアナログ的な入力に対する情報処理信号に幅広く利用することができる。例えば、この方法を視覚センサ入力情報から場所や状態を特定して出力する処理に使うことで、汎用性の高いロボットの制御に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】パターン識別装置の実施例で要素処理層と情報の流れの関係を示す構成図である。
【図２】粗入力により形成されるグループと識別クラスの関係を示す概念図である。
【図３】コンピュータの構成を示すブロック図である。
【図４】パターン識別プログラムの動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５１】
１．詳細入力層
２．粗入力層
３．識別出力層
４．内部再現層 
５．比較判定部（制御部）
１０．コンピュータ
１１．記憶装置
１２．中央演算装置（ＣＰＵ）
１３．入力装置
１４．出力装置
２１．初期設定ステップ
２２、２３．入力データ取込み変換ステップ
２４．候補選出ルーチン
２５．再現比較ルーチン 
２６．学習・出力プロセス
【図１】
2008021190.tif 000003
【図２】
2008021190.tif 000004
【図３】
2008021190.tif 000005
【図４】
2008021190.tif 000006