【手続補正書】
【提出日】平成21年3月25日(2009.3.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列データである入力データと、他の時系列のデータである出力データとの関係の学習を行うデータ処理装置において、
前記入力データから所定の時間単位の入力データを抽出するとともに、前記出力データから前記所定の時間単位の出力データを抽出する入出力データ抽出手段と、
前記入力データとしての時系列データのパターンである時系列パターンを表現する時系列パターンモデルを有する複数のノードから構成される第１の入力時系列パターン記憶ネットワーク、および第２の入力時系列パターン記憶ネットワークと、
前記出力データとしての時系列データのパターンである時系列パターンを表現する時系列パターンモデルを有する複数のノードから構成される出力時系列パターン記憶ネットワークと
を有し、
前記第１の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードと、前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードとが結合されているとともに、前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードと、前記出力時系列パターン記憶ネットワークのノードとが結合されている
入出力関係モデルにおける前記第１の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードの中から、前記所定の時間単位の入力データに最も適合するノードである第１の入力勝者ノードを決定し、前記第１の入力勝者ノードに基づいて、前記第１の入力時系列パターン記憶ネットワークを、自己組織的に更新する第１の認識学習処理手段と、
前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードの中から、前記所定の時間単位の入力データに最も適合するノードである第２の入力勝者ノードを決定し、前記第２の入力勝者ノードに基づいて、前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークを、自己組織的に更新する第２の認識学習処理手段と、
前記出力時系列パターン記憶ネットワークのノードの中から、前記所定の時間単位の出力データに最も適合するノードである出力勝者ノードを決定し、前記出力勝者ノードに基づいて、前記出力時系列パターン記憶ネットワークを、自己組織的に更新する生成学習処理手段と、
前記第１の入力時系列パターン記憶ネットワークの前記所定の時間単位の入力データに対する前記第１の入力勝者ノードと、前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークの、前記所定の時間単位の入力データの時刻から一定の時間だけ遅れた前記所定の時間単位の入力データに対する前記第２の入力勝者ノードとの結合の度合いを表す結合重みを強めるように更新する処理と、
前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークの、前記所定の時間単位の入力データの時刻から一定の時間だけ遅れた前記所定の時間単位の入力データに対する前記第２の入力勝者ノードと、前記出力時系列パターン記憶ネットワークの、前記所定の時間単位の入力データの時刻から一定の時間だけ遅れた前記所定の時間単位の出力データに対する前記出力勝者ノードとの結合の度合いを表す結合重みを強めるように更新する処理と
を行う結合重み更新手段と
を備えるデータ処理装置。
【請求項２】
前記入力データは、外部の状態を検知するセンサを有するロボットに所定の行動をさせたときに、前記センサが出力する外部の状態を表す時系列のセンサデータであり、
前記出力データは、前記ロボットに前記所定の行動させるときに、前記ロボットを駆動するモータに供給される時系列のモータデータである
請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
時系列データである入力データと、他の時系列のデータである出力データとの関係の学習を行うデータ処理装置のデータ処理方法において、
前記入力データから所定の時間単位の入力データを抽出するとともに、前記出力データから前記所定の時間単位の出力データを抽出し、
前記入力データとしての時系列データのパターンである時系列パターンを表現する時系列パターンモデルを有する複数のノードから構成される第１の入力時系列パターン記憶ネットワーク、および第２の入力時系列パターン記憶ネットワークと、
前記出力データとしての時系列データのパターンである時系列パターンを表現する時系列パターンモデルを有する複数のノードから構成される出力時系列パターン記憶ネットワークと
を有し、
前記第１の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードと、前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードとが結合されているとともに、前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードと、前記出力時系列パターン記憶ネットワークのノードとが結合されている
入出力関係モデルにおける前記第１の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードの中から、前記所定の時間単位の入力データに最も適合するノードである第１の入力勝者ノードを決定し、前記第１の入力勝者ノードに基づいて、前記第１の入力時系列パターン記憶ネットワークを、自己組織的に更新し、
前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードの中から、前記所定の時間単位の入力データに最も適合するノードである第２の入力勝者ノードを決定し、前記第２の入力勝者ノードに基づいて、前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークを、自己組織的に更新し、
前記出力時系列パターン記憶ネットワークのノードの中から、前記所定の時間単位の出力データに最も適合するノードである出力勝者ノードを決定し、前記出力勝者ノードに基づいて、前記出力時系列パターン記憶ネットワークを、自己組織的に更新し、
前記第１の入力時系列パターン記憶ネットワークの前記所定の時間単位の入力データに対する前記第１の入力勝者ノードと、前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークの、前記所定の時間単位の入力データの時刻から一定の時間だけ遅れた前記所定の時間単位の入力データに対する前記第２の入力勝者ノードとの結合の度合いを表す結合重みを強めるように更新する処理と、
前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークの、前記所定の時間単位の入力データの時刻から一定の時間だけ遅れた前記所定の時間単位の入力データに対する前記第２の入力勝者ノードと、前記出力時系列パターン記憶ネットワークの、前記所定の時間単位の入力データの時刻から一定の時間だけ遅れた前記所定の時間単位の出力データに対する前記出力勝者ノードとの結合の度合いを表す結合重みを強めるように更新する処理と
を行う
ステップを含むデータ処理方法。
【請求項４】
時系列データである入力データと、他の時系列のデータである出力データとの関係の学習を行うデータ処理を、コンピュータに実行させるプログラムにおいて、
前記入力データから所定の時間単位の入力データを抽出するとともに、前記出力データから前記所定の時間単位の出力データを抽出し、
前記入力データとしての時系列データのパターンである時系列パターンを表現する時系列パターンモデルを有する複数のノードから構成される第１の入力時系列パターン記憶ネットワーク、および第２の入力時系列パターン記憶ネットワークと、
前記出力データとしての時系列データのパターンである時系列パターンを表現する時系列パターンモデルを有する複数のノードから構成される出力時系列パターン記憶ネットワークと
を有し、
前記第１の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードと、前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードとが結合されているとともに、前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードと、前記出力時系列パターン記憶ネットワークのノードとが結合されている
入出力関係モデルにおける前記第１の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードの中から、前記所定の時間単位の入力データに最も適合するノードである第１の入力勝者ノードを決定し、前記第１の入力勝者ノードに基づいて、前記第１の入力時系列パターン記憶ネットワークを、自己組織的に更新し、
前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードの中から、前記所定の時間単位の入力データに最も適合するノードである第２の入力勝者ノードを決定し、前記第２の入力勝者ノードに基づいて、前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークを、自己組織的に更新し、
前記出力時系列パターン記憶ネットワークのノードの中から、前記所定の時間単位の出力データに最も適合するノードである出力勝者ノードを決定し、前記出力勝者ノードに基づいて、前記出力時系列パターン記憶ネットワークを、自己組織的に更新し、
前記第１の入力時系列パターン記憶ネットワークの前記所定の時間単位の入力データに対する前記第１の入力勝者ノードと、前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークの、前記所定の時間単位の入力データの時刻から一定の時間だけ遅れた前記所定の時間単位の入力データに対する前記第２の入力勝者ノードとの結合の度合いを表す結合重みを強めるように更新する処理と、
前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークの、前記所定の時間単位の入力データの時刻から一定の時間だけ遅れた前記所定の時間単位の入力データに対する前記第２の入力勝者ノードと、前記出力時系列パターン記憶ネットワークの、前記所定の時間単位の入力データの時刻から一定の時間だけ遅れた前記所定の時間単位の出力データに対する前記出力勝者ノードとの結合の度合いを表す結合重みを強めるように更新する処理と
を行う
ステップを含む前記データ処理を、コンピュータに実行させるプログラム。
【請求項５】
時系列データである入力データに対して、他の時系列データである出力データを生成するデータ処理装置において、
前記入力データから所定の時間単位の入力データを抽出する入力データ抽出手段と、
前記入力データとしての時系列データのパターンである時系列パターンを表現する時系列パターンモデルを有する複数のノードから構成される第１の入力時系列パターン記憶ネットワーク、および第２の入力時系列パターン記憶ネットワークと、
前記出力データとしての時系列データのパターンである時系列パターンを表現する時系列パターンモデルを有する複数のノードから構成される出力時系列パターン記憶ネットワークと
を有し、
前記第１の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードと、前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードとが結合されているとともに、前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードと、前記出力時系列パターン記憶ネットワークのノードとが結合されている
入出力関係モデルにおける前記第１の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードの中から、前記所定の時間単位の入力データに最も適合するノードである入力勝者ノードを決定する入力勝者ノード決定手段と、
前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードの中から、前記入力勝者ノードとの結合が最強のノードである最強結合ノードを求め、前記出力時系列パターン記憶ネットワークのノードの中から、前記最強結合ノードとの結合が最強のノードを、前記出力データを生成する生成ノードとして決定する生成ノード決定手段と、
前記生成ノードが有する前記時系列パターンモデルに基づいて、前記出力データを生成する生成手段と
を備えるデータ処理装置。
【請求項６】
前記入力データは、外部の状態を検知する、ロボットが有するセンサが出力する外部の状態を表す時系列のセンサデータであり、
前記出力データは、前記ロボットを駆動するモータに供給される時系列のモータデータである
請求項５に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
時系列データである入力データに対して、他の時系列データである出力データを生成するデータ処理装置のデータ処理方法において、
前記入力データから所定の時間単位の入力データを抽出し、
前記入力データとしての時系列データのパターンである時系列パターンを表現する時系列パターンモデルを有する複数のノードから構成される第１の入力時系列パターン記憶ネットワーク、および第２の入力時系列パターン記憶ネットワークと、
前記出力データとしての時系列データのパターンである時系列パターンを表現する時系列パターンモデルを有する複数のノードから構成される出力時系列パターン記憶ネットワークと
を有し、
前記第１の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードと、前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードとが結合されているとともに、前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードと、前記出力時系列パターン記憶ネットワークのノードとが結合されている
入出力関係モデルにおける前記第１の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードの中から、前記所定の時間単位の入力データに最も適合するノードである入力勝者ノードを決定し、
前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードの中から、前記入力勝者ノードとの結合が最強のノードである最強結合ノードを求め、前記出力時系列パターン記憶ネットワークのノードの中から、前記最強結合ノードとの結合が最強のノードを、前記出力データを生成する生成ノードとして決定し、
前記生成ノードが有する前記時系列パターンモデルに基づいて、前記出力データを生成する
ステップを含むデータ処理方法。
【請求項８】
時系列データである入力データに対して、他の時系列データである出力データを生成するデータ処理を、コンピュータに実行させるプログラムにおいて、
前記入力データから所定の時間単位の入力データを抽出し、
前記入力データとしての時系列データのパターンである時系列パターンを表現する時系列パターンモデルを有する複数のノードから構成される第１の入力時系列パターン記憶ネットワーク、および第２の入力時系列パターン記憶ネットワークと、
前記出力データとしての時系列データのパターンである時系列パターンを表現する時系列パターンモデルを有する複数のノードから構成される出力時系列パターン記憶ネットワークと
を有し、
前記第１の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードと、前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードとが結合されているとともに、前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードと、前記出力時系列パターン記憶ネットワークのノードとが結合されている
入出力関係モデルにおける前記第１の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードの中から、前記所定の時間単位の入力データに最も適合するノードである入力勝者ノードを決定し、
前記第２の入力時系列パターン記憶ネットワークのノードの中から、前記入力勝者ノードとの結合が最強のノードである最強結合ノードを求め、前記出力時系列パターン記憶ネットワークのノードの中から、前記最強結合ノードとの結合が最強のノードを、前記出力データを生成する生成ノードとして決定し、
前記生成ノードが有する前記時系列パターンモデルに基づいて、前記出力データを生成する
ステップを含む前記データ処理を、コンピュータに実行させるプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６７
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６８
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６９
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７０
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７１
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７２
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７３】
本発明の第１および第２の側面によれば、例えば、ロボット等が、実時間性が要求されるタスクを行うことができるようになる。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７９
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８０
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８１
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８２
【補正方法】削除
【補正の内容】