(57)【要約】【課題】例えば中小型炉について、迅速かつ確実に異常検出ができること。【解決手段】本装置は、検出対象からの情報信号を、ウェーブレット解析手法を用いて分解することにより、異常情報を含む特徴を抽出するウェーブレット解析部１１と、この抽出結果をＡＡＮＮ学習部１３によって学習されたオートアソシアティブニューラルネットワークに入力することにより、上記特徴の中から異常情報をさらに抽出するＡＡＮＮシミュレーション部１４とを備えている。【選択図】        図１
2004240817.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータは、検出対象からの情報信号より、ウェーブレット解析手法を用いて特定情報を含む特徴を抽出し、この抽出結果を入出力が１対１に対応するオートアソシアティブニューラルネットワークに入力することにより、上記特徴の中から特定情報をさらに抽出することを特徴とする特定情報検出方法。
【請求項２】
コンピュータは、検出対象からの情報信号より、複数種類のウェーブレット解析手法を用いて抽出したそれぞれの特徴、あるいはこの特徴の中からさらに抽出した特定情報の抽出精度に基づいて、１のウェーブレット解析手法を選択することを特徴とする特定情報検出方法。
【請求項３】
検出対象からの情報信号より、ウェーブレット解析手法を用いて特定情報を含む特徴を抽出する第１抽出手段と、この抽出結果を入出力が１対１に対応するオートアソシアティブニューラルネットワークに入力することにより、上記特徴の中から特定情報をさらに抽出する第２抽出手段とを備えたことを特徴とする特定情報検出装置。
【請求項４】
上記第１抽出手段が、検出対象からの情報信号より、複数種類のウェーブレット解析手法を用いて抽出したそれぞれの特徴、あるいはこの特徴の中から上記第２抽出手段によってさらに抽出した特定情報の抽出精度に基づいて、１のウェーブレット解析手法を選択する選択手段を備えたことを特徴とする請求項３記載の特定情報検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、信号解析方法としてのウェーブレット解析手法とニューラルネットワークとを用いて、検出対象から情報信号に含まれる特定情報を検出する方法および装置に関するものであって、あらゆる機械やプラントなどの特定情報の検出に適用可能であるが、より具体的には、特に出力変動の多いと考えられる中小型の原子炉における異常検出に好適である。
【０００２】
【従来の技術】
従来、インパルス波をターゲットに放射し、そのターゲットからの反射波をウェーブレット変換し、その処理後の信号を、ニューラルネットワークによりあらかじめ学習しておいた教師信号と比較して、ターゲットの形状を同定する技術が公知となっている（たとえば、特許文献１参照）。ここでは、ウェーブレット解析手法による検出能力と、ニューラルネットワークによる判定能力とを利用しようとしている。
【特許文献１】
特開２０００−９８０３１号公報
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、ニューラルネットワークでは、その優れた分類能力を生かすためには学習データを多数必要としており、しかも、その学習した範囲内でのみしか正確な判別ができないという問題があった。したがって、特許文献１の方法はインパルスソーナーにしか使用できず、しかもターゲットが予定されたものから大幅に異なる形状であると、とたんに判別できないという、まったく汎用性に欠けるものであった。
【０００４】
一方、ウェーブレット解析手法についても、その種類は１種類ではなく、たとえばドベシー、シムレット、双直交ウェーブレットなどといった、数多くの種類があり、しかも、各種類の解析手法についてそれぞれ実信号データを分解して、ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎＡ１，Ａ２，・・・、ｄｅｔａｉｌＤ１，Ｄ２，・・・といったさらにおびただしいデータを得て、その中から検出能力に最も優れたものを選択する必要がある。
【０００５】
しかし、その選択は専ら上記おびただしいデータ出力を目視して人間が判断するしかなかった。これでは、その判断が遅くなり、迅速かつ最適な手法を選択することができない。したがって、従来は、１のウェーブレット解析手法に固定してそれを用いることが余儀なくされていたため、他のウェーブレット解析手法を用いれば得られたであろうさらに良好な解析結果をうることができなった。
【０００６】
すなわち、従来は、ウェーブレット解析手法とニューラルネットワークとの組み合わせを行っているにもかかわらず、両者の特質を生かしきっていないものであった。
【０００７】
本発明は以上のような事情を考慮してなされたものであり、ウェーブレット解析手法とニューラルネットワークとのそれぞれの特質を十分に生かすことによって、非常に速やかかつ確実に検出対象からの情報信号に含まれる特定情報が検出できるようにした特定情報検出方法および装置を提供するものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明に係る特定情報検出方法は、コンピュータは、検出対象からの情報信号より、ウェーブレット解析手法を用いて特定情報を含む特徴を抽出し、この抽出結果を入出力が１対１に対応するオートアソシアティブニューラルネットワークに入力することにより、上記特徴の中から特定情報をさらに抽出することを特徴とするものである。
【０００９】
請求項３記載の発明に係る特定情報検出装置は、検出対象からの情報信号より、ウェーブレット解析手法を用いて特定情報を含む特徴を抽出する第１抽出手段と、この抽出結果を入出力が１対１に対応するオートアソシアティブニューラルネットワークに入力することにより、上記特徴の中から特定情報をさらに抽出する第２抽出手段とを備えたことを特徴とするものである。なお、入出力が１対１に対応するとは、入出力の種類が同じであることを意味し、必ずしも入出力の値が同じとはならない関係をいう。
【００１０】
これらの構成によれば、検出対象からの情報信号より、ウェーブレット解析手法を用いて特定情報を含む特徴が抽出され、この抽出結果が、入出力が１対１に対応するオートアソシアティブニューラルネットワークに入力されることにより、上記特徴の中から特定情報がさらに抽出されるので、非常に速やかかつ確実に、検出対象からの信号情報に含まれる特定情報が検出でき、そのようなウェーブレット解析手法とオートアソシアティブニューラルネットワークとの組み合わせによって両者の特質を発揮でき、それにより両者の真の値打ちを引き出すことができる。
【００１１】
つまり、オートアソシアティブニューラルネットワークでは、入出力が１対１に対応するので、シミュレーション結果を比較するだけで、実データに含まれる特定情報が簡単に抽出され、しかも、従来のニューラルネットワークの苦手とする学習データの範囲にはない実データへの適用も可能となるので、その学習データが少なくてすむ（したがって、例えば原子炉における異常データのようにその学習データがきわめて入手困難な場合には特に好適である）。一方、ウェーブレット解析手法で特定情報を含む特徴がいわば拡大されたデータ群をこのオートアソシアティブニューラルネットワークへ入力することによって、特定情報のより正確な検出が可能とされる。その結果、特定情報の検出精度が大幅に改善されるともに、その検出対象が限定されなくなり、きわめて汎用性に富む特定情報の検出が可能となった。
【００１２】
請求項２記載の発明に係る特定情報検出方法は、コンピュータは、検出対象からの情報信号より、複数種類のウェーブレット解析手法を用いて抽出したそれぞれの特徴、あるいはこの特徴の中からさらに抽出した特定情報の抽出精度に基づいて、１のウェーブレット解析手法を選択することを特徴とするものである。
【００１３】
請求項４記載の発明に係る特定情報検出装置は、請求項３記載の発明において、上記第１抽出手段が、検出対象からの情報信号より、複数種類のウェーブレット解析手法を用いて抽出したそれぞれの特徴、あるいはこの特徴の中から上記第２抽出手段によってさらに抽出した特定情報の抽出精度に基づいて、１のウェーブレット解析手法を選択する選択手段を備えたことを特徴とするものである。
【００１４】
これらの構成によれば、検出対象からの情報信号より、複数種類のウェーブレット解析手法を用いて抽出されたそれぞれの特徴、あるいはこの特徴の中からさらに抽出された特定情報の抽出精度に基づいて、１のウェーブレット解析手法が選択されるので、複数種類のウェーブレット解析手法の中から、特定情報の抽出に最適なウェーブレット解析手法を選択できる。
【００１５】
その結果、従来は、人手がかかるため１のウェーブレット解析手法に固定してそれを用いることが余儀なくされていたのに対し、本発明では、自動的に選択されたウェーブレット解析手法を用いて、人間による試行錯誤を行うことなく、最適な解析結果を迅速かつ確実にうることができる。なお、ここでは必ずしもオートアソシアティブニューラルネットワークを用いる必要はないが、それを用いた場合には、ウェーブレット解析手法とオートアソシアティブニューラルネットワークとの組み合わせによりそれぞれの特質をさらに発揮させることができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の一実施形態に係る異常検出装置の全体構成図であって、（ａ）は機能ブロック図、（ｂ）はオートアソシアティブニューラルネットワークの構成図である。図１（ａ）において、本発明の特定情報検出方法を適用可能な装置の一実施形態としての異常検出装置は、例えばパーソナルコンピュータであるＣＰＵ（コンピュータに相当する。）１と、キーボードやマウスである入力部２と、液晶モニタやプリンタである出力部３と、ＲＡＭ４と、ＲＯＭ５とを備えてなっている。そして、ＣＰＵ１は、さらに前処理部１１と、ウェーブレット解析部（第１抽出手段に相当する。）１２と、ＡＡＮＮ学習部１３と、ＡＡＮＮシミュレーション部（第２抽出手段に相当する。）１４と、後処理部１５と、ウェーブレット選択部（選択手段に相当する。）１６とを備えてなっている。各部１１〜１６は、例えばＲＯＭ５に予め記憶しておいたプログラムをＣＰＵ１に読み込んで実行することによって具現化される。ＲＡＭ４はその実行データを一時的に記憶するものである。
【００１７】
前処理部１１は、入力部２より入力された、検出対象となる機械やプラントの一例である中小型原子炉からの信号情報としての実データ（原子炉では異常データを入手することは困難であるので、正常なデータであると考えられる。）の中の異常検出に用いる検出対象データを抽出し、例えば−０．５〜＋０．５の範囲に収まるように無次元化（あるいは正規化、以下、正規化と総称する。）するものである。このような正規化を行うのは、各入出力データ間での１対１での対応づけを要するオートアソシアティブニューラルネットを用いたＡＡＮＮ学習部１３及びＡＡＮＮシミュレーション部１４への入出力などを考慮したからである。なお、実データはＣＰＵ１に入力される前にＡ／Ｄ変換されているものとする。
【００１８】
ウェーブレット解析部１２は、上記前処理部１２で正規化された検出対象データをウェーブレット解析手法を用いてダウンサンプリングして分解することによって、上記検出対象データから特定情報としての異常情報を含む特徴を抽出するものである。なお、ウェーブレット解析手法としては、種々のものが知られているが、ここでは一次元離散ウェーブレット変換におけるドベシー（ｄｂ５のレベル４）、シムレット（ｓｙｍ５のレベル４）、双直交ウェーブレット（ｂｏｉｒ３．７のレベル４）を例示し、その抽出された特徴としてＤｅｔａｉｌ  Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４の波形を例示するものとする。ここに、ドベシーとは、コンパクトサポートの直交正規ウェーブレットとよばれているもので一般的に用いられている。また、シムレットとは、ほぼ対称なウェーブレットであり、双直交ウェーブレットとは、線形位相の性質をもつものをいうが、それぞれ特徴のある性質を有するため、異常検出に用いる場合には、その１に固定することは好ましくないと考えられる。
【００１９】
ＡＡＮＮ学習部１３は、オートアソシアティブニューラルネットワーク（以下ＡＡＮＮという。）を用いて学習を行うものであって、ＡＡＮＮとしては、例えば図１（ｂ）に示すような入力層Ｘと中間層Ｕと出力層Ｙとがそれぞれ４個のニューロンをもつ３層構造のものである。このＡＡＮＮは、入力データｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４と出力データｙ１，ｙ２，ｙ３，ｙ４（あるいはターゲットデータｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４）とが１対１に対応するように構築されている。なお、ここでいう１対１に対応するとは、例えば入力データｘ１と出力データｙ１（あるいはターゲットデータｔ１）とが同じ種類のデータであることを意味し、この入力データｘ１の具体的な値と出力データｙ１（あるいはターゲットデータｔ１）の具体的な値とは必ずしも同じでない関係をいう。
【００２０】
このＡＡＮＮ学習部１３の学習アルゴリズムとして、例えば可変学習比バックプロパゲーションを用いるとともに、入力層Ｘと中間層Ｕとの間にはシグモイド伝達関数、中間層Ｕと出力層Ｙとの間には線形伝達関数を適用して、学習の高速化を図った。ただし、他の学習アルゴリズム（固定学習比のバックプロパゲーションなど）や伝達関数（ラデアルベースなど）を適用することもできる。
【００２１】
ＡＡＮＮシミュレーション部１４は、ＡＡＮＮ学習部１３で学習させたＡＡＮＮを用いてシミュレーションを行うものである。
【００２２】
後処理部１５は、上記学習時のシミュレーション結果と、学習後のシミュレーション結果とを比較することによって、上記特徴に含まれている異常情報を抽出するものである。ここでは、簡単のため、両シミュレーション結果の差を演算することにより異常情報を抽出することとした。ただし、両シミュレーション結果の比や偏差をとるなど、他の比較を採用してもよい。
【００２３】
ウェーブレット選択部１６は、上記ウェーブレット解析手法ごとの異常情報抽出精度を比較することにより、１のウェーブレット解析手法を選択するものであって、例えば上記異常情報のＭＡＸ値同士の差分を演算するようになっている。ただし、ＭＩＮ値やＭＡＸ値とＭＩＮ値との差の絶対値や比や偏差などを比較することとしてもよい。この選択された１のウェーブレットは、具体的には出力部２である液晶モニタ上に、ドベシーが選択されたときには、「ｄｂ５  ｉｓ  ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄ．」と出力され、シムレットが選択されたときには、「ｓｙｍ５  ｉｓ  ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄ．」と出力され、双直交ウェーブレットが選択されたときには、「ｂｏｉｒ３．７  ｉｓｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄ．」と出力されるようになっている。
【００２４】
図２は本装置の動作を示すフローチャート、図３〜図７は動作結果を示す説明図である。以下、これらの図を用いて本装置の動作について説明する。なお、この動作によって、本発明に係る異常検出方法が具体化される。図２において、まず入力部２より機械やプラントからのＡ／Ｄ変換されている実データ（後述する人工的なインパルス信号が付加されていないデータである。）が入力されると（ステップＳ１）、前処理部１１はその中の異常検出に用いる検出対象データを特定する（ステップＳ２）。この実データとしては、ここでは、中小型原子炉の出力データを使用し、検出対象データとしては、その出力データに含まれるＮｏ．２Ｓ／Ｇ蒸気流量を特定した。
【００２５】
この前処理部１１によって、図３（ａ）におけるように、例えば−０．５〜＋０．５の範囲に収まるように実データが正規化され、これを図中の元データとしている（ステップＳ３）。ついで、上記正規化された検出対象データが学習データであるのか否かが判断される（ステップＳ４）。いまは１回目のループであるので、学習データであると判断されるものとする。なお、学習データであると指定したり、あるいは、実データにフラグをつけておいて、そのフラグで判断するようにしてもよい。
【００２６】
すると、ウェーブレット解析部１２は、上記前処理部１２で正規化された検出対象データをウェーブレット解析手法を用いてダウンサンプリングして分解することによって、上記検出対象データから異常情報を含む特徴を抽出する（ステップＳ５）。なお、ウェーブレット解析手法としては、種々のものが知られているが、ここではまずドベシー（ｄｂ５のレベル４）が使用される。その解析結果を図３（ｂ）〜（ｅ）に示した。これらの縦軸には、上記異常情報として付加されるインパルスの検出精度をみるために特徴としてのＤｅｔａｉｌ  Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４の値を示しており、横軸は時間（秒）としている。
【００２７】
ついで、ＡＡＮＮ学習部１３は、図１（ｂ）に示したオートアソシアティブニューラルネットワーク（ＡＡＮＮ）を用いて学習を行う（ステップＳ６）。なお、ＡＡＮＮは、上記正規化された検出対象データを入力データとするものであり、またターゲットデータとするものでもある。この学習過程は、図４に示すように、入力データがターゲットデータにほぼ一致するまで行う。すなわち、図４の横軸は試行回数であるＥＰＯＣＨ、縦軸は平均二乗誤差であるＭＳＥであって、実線で学習値、一点鎖線で目標値（ここでは、例示として１ｅ―５を採用している。）を示している。
【００２８】
同図に示すように、学習アルゴリズムが実行されると、上述の可変学習比パックプロパゲーションアルゴリズムの実行によって、ＭＳＥの学習値が上下に小幅に変動しながら、ゆっくりと目標値に向かうが、この目標値が小さすぎると、同図のようにやがて飽和状態となってしまうことがわかった。ただし、目標値に達するまで学習させる必要はなく、上記正規化が−０．５〜＋０．５であることを考慮すると、同図のごとく学習値が１ｅ―３程度の値となっていれば十分であると考えられる。
【００２９】
ついで、ＡＡＮＮシミュレーション部１４は、ＡＡＮＮ学習部１３で学習させた後のＡＡＮＮの重みとバイアスとを用いてシミュレーションを行う（ステップＳ７）。そして、上記ウェーブレット解析手法を、例えばシムレット（ｓｙｍ５のレベル４）、さらに双直交ウェーブレット（ｂｏｉｒ３．７のレベル４）に順次に変えて、ステップＳ５〜Ｓ７を繰り返すことにより、正規化された検出対象データに対するシミュレーション結果が得られる（ステップＳ８）。そのシミュレーション結果は、上記図３（ｂ）〜（ｄ）に示した実データでのＤｅｔａｉｌ  Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４の値とほぼ同様のものであったが、ＡＡＮＮによる入力データ間の結合が行われているので、特徴に含まれる異常情報が拡大されているものと思われる。ただし、ここでは、実データとして正常なデータを扱っていると考えるので、異常情報は得られなかった。ウェーブレット解析手法ごとのＡＡＮＮ学習・シミュレーションがすべて終了すると、ステップＳ１に戻る。
【００３０】
すると、今度は入力部２より次の実データ（上述したように、原子炉の異常データの入手は困難であるので、ここでは、上記実データと同一のデータに前処理部１１で＋０．５の大きさの人工的なインパルス信号（特定情報とみなす。）を４００秒，４０１秒と、１２００秒，１２０１秒とにそれぞれ付加したものを使用した。ただし、インパルス信号の大きさと付加のタイミングとは任意に設定できるし、実データとは異なるデータを使用することもできるようになっている。）が入力され（ステップＳ１）、前処理部１１はその中の異常検出に用いる検出対象データを特定し（ステップＳ２）、前処理部１１はその抽出された検出対象データをさらに正規化する（ステップＳ３）。
【００３１】
そして、上記正規化された検出対象データが学習データであるのか否かが判断される（ステップＳ４）。ここでは２回目のループであるので、学習データはないと判断されるものとする。なお、学習データではないと指定したり、あるいは、実データにフラグをつけておいて、そのフラグで判断するようにしてもよい。
【００３２】
すると、ウェーブレット解析部１２は、上記前処理されたこの正規化された検出対象データを、ウェーブレット解析手法を用いてダウンサンプリングして分解することによって、上記検出対象データから特定情報としての異常情報を含む特徴を抽出する（ステップＳ９）。なお、ウェーブレット解析手法としては、上記学習時と同様に、まずドベシー（ｄｂ５のレベル４）が使用される。図５（ａ）はそのときの元データを示し、図５（ｂ）〜（ｅ）はドベシーによる解析結果であるＤｅｔａｉｌ  Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４の値を示す。
【００３３】
ついで、ＡＡＮＮシミュレーション部１４は、上記学習時にＡＡＮＮ学習部１３で学習させたＡＡＮＮを用いてシミュレーションを行う（ステップＳ１０）。そして、上記ウェーブレット解析手法を、上記学習時と同様に、シムレット（ｓｙｍ５のレベル４）、さらに双直交ウェーブレット（ｂｏｉｒ３．７のレベル４）に順次に変えて、ステップＳ９〜Ｓ１０を繰り返すことにより、ウェーブレットの種類ごとに、正規化された検出対象データに対するシミュレーション結果が得られる（ステップＳ１１）。
【００３４】
ついで、後処理部１５は、上記学習時のシミュレーション結果と、学習後のシミュレーション結果との差をとることによって、上記特徴に含まれている異常情報を抽出する（ステップＳ１２）。図６は、ウェーブレットの種類ごとに異常情報を抽出したものであって、（ａ）はドベシー、（ｂ）はシムレット、（ｃ）は直交ウェーブレットによるそれぞれの異常情報の抽出結果を示している。いずれも４００秒及び４０１秒、１２００秒及び１２０１秒の両位置に人工的に付加したインパルス信号に対応するピークのみがはっきりとでており、このピークが人工的に付加されたインパルス信号、すなわち異常情報に一致していることがわかる。なお、各異常情報の絶対値が元のインパルス信号の大きさよりも小さくなっているのは、ＡＡＮＮによって入力データ間での結合がなされたためと考えるが、ここでは、いずれのウェーブレット解析手法によっても、抽出精度は異なるもののその異常情報は正確に把握できていた。
【００３５】
そして、ウェーブレット選択部１６は、上記ウェーブレット解析手法ごとの異常情報の抽出精度を比較するが（ステップＳ１３）、本実施形態では、例えば上記異常情報のＭＡＸ値同士の差をとって各手法ごとの異常情報の抽出精度を比較することにより、１のウェーブレット解析手法を選択する（ステップＳ１４）。ここでは、シムレットが最適な手法であるとして選択され、出力部３である液晶モニタ上に「ｓｙｍ５  ｉｓ  ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄ．」と出力された。
【００３６】
ところで、上記では、実データと、その実データにインパルス信号を付加したデータとを使用したが、実際の機械やプラントでは、例えば時系列的に異なるデータ同士を比較することが多い。そこで、実データと、この実データとは異なるデータに上記したようなインパルス信号を付加したデータとについて、ＡＡＮＮシミュレーション部１４によるシミュレーション結果をだして、その差を図７（ａ）に示した。また同図（ｂ）には、これと比較するために、ＡＡＮＮを用いることなく、単純に両データの差をとった場合を示している。これにより、明らかに（ｂ）の結果では、異常情報がノイズに埋もれていてわかりにくいのに対し、（ａ）の結果では、４００秒と１２００秒付近の異常情報だけが、より鮮明に表示されていた。したがって、本実施形態の異常検出の優れた性能が証明された。
【００３７】
すなわち、本実施形態の異常検出方法およびその方法を適用した装置を用いれば、検出対象からの情報信号が、ウェーブレット解析手法を用いて分解されることにより、異常情報を含む特徴が抽出され、この抽出結果がＡＡＮＮに入力されることにより、上記特徴の中から異常情報がさらに抽出されるので、人間に比べて非常に速やかかつ確実に、異常検出ができ、そのウェーブレット解析手法とニューラルネットワークとの組み合わせによってそれぞれの特質が発揮され、それにより初めて両者の真の値打ちを引き出すことができた。
【００３８】
つまり、ウェーブレット解析手法による異常検出機能を、オートアソシアティブニューラルネットワークでは、入出力が１対１に対応するので、シミュレーション結果を比較するだけで、実データに含まれる異常情報が簡単に抽出され、しかも、従来のニューラルネットワークの苦手とする外挿法の適用も可能となるので、その学習データが少なくてすむ一方、ウェーブレット解析手法での拡大されたデータ群によって、より正確な異常検出が可能となる。
【００３９】
また、検出対象からの情報信号より、複数種類のウェーブレット解析手法を用いて抽出されたそれぞれの特徴に含まれる異常情報の抽出精度に基づいて、１のウェーブレット解析手法が選択されるので、複数種類のウェーブレット解析手法の中から、異常情報の抽出に最適なウェーブレット解析手法を選択できた。また、この異常情報の抽出精度の代わりに、特徴の抽出精度を用いた場合でも、図５（ｂ）等に示すように、やや抽出精度が劣ることがあるものの、それでも１の好適なウェーブレット解析手法を選択することができた。
【００４０】
なお、上記実施形態では、ウェーブレット解析手法として、一次元離散ウェーブレットのドベシー、シムレット及び双直交ウェーブレットの３つを使用しているが、その他のウェーブレット解析手法（例えば、メキシカンハットやメイヤーなど）を使用することとしてもよいし、連続ウェーブレットなどを使用してもよい。また、解析の次元やレベルなども任意に選択し、さらには、インパルス信号の代わりに、トレンド信号を付加することもできる。この場合には、Ｄｅｔａｉｌ  Ｄ１，Ｄ２，・・・の代わりに、Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ  Ａ１，Ａ２，・・・を比較すればよい。
【００４１】
また、上記実施形態では、ＡＡＮＮとして、４−４−４の３層構造を有するフィードフォワードニューラルネットワークを使用しているが、その他の構造のニューラルネットワーク（自己学習機能を付加した例えばリカレントネットワークなど）を使用することとしてもよい。
【００４２】
さらに、上記実施形態では、特定情報として異常情報を説明したが、この特定情報は形状情報などであってもよいし、ウェーブレット解析手法の選択に用いる特徴、あるいはこの特徴に含まれる特定情報の抽出精度は、ノイズ除去率や画像圧縮率などであってもよい。たとえばコンピュータは、検出対象からの情報信号より、複数種類のウェーブレット解析手法を用いてノイズを除去した場合の、それぞれのノイズ除去率に基づいて、１のウェーブレット解析手法を選択することができる。この場合には、複数種類のウェーブレット解析手法の中から、ノイズ除去に最適なウェーブレット解析手法を選択できる。
【００４３】
また、たとえばコンピュータは、検出対象からの情報信号が画像であるときには、それを複数種類のウェーブレット解析手法を用いて画像圧縮した場合の、それぞれの画像圧縮率に基づいて、１のウェーブレット解析手法を選択することができる。この場合には、複数種類のウェーブレット解析手法の中から、画像圧縮に最適なウェーブレット解析手法を選択できる。その結果、これらについても、人間による試行錯誤を行うことなく、最適な解析結果を迅速かつ確実にうることができる。
【００４４】
【発明の効果】
本発明によれば、検出対象からの情報信号より、ウェーブレット解析手法を用いて特定情報を含む特徴が抽出され、この抽出結果が、その入出力が１対１に対応するオートアソシアティブニューラルネットワークに入力されることにより、上記特徴の中から特定情報がさらに抽出されるので、非常に速やかかつ確実に、検出対象からの情報信号に含まれる特定情報が検出でき、そのようなウェーブレット解析手法とオートアソシアティブニューラルネットワークとの組み合わせによって初めて両者の真の値打ちを引き出すことができる。
【００４５】
つまり、オートアソシアティブニューラルネットワークでは、入出力が１対１に対応するので、シミュレーション結果を比較するだけで、実データに含まれる特定情報が簡単に抽出され、しかも、従来のニューラルネットワークの苦手とする学習データの範囲にはない実データへの適用も可能となるので、その学習データが少なくてすむ（したがって、例えば原子炉における異常データのようにその学習データがきわめて入手困難な場合には特に好適である）。一方、ウェーブレット解析手法で特定情報を含む特徴がいわば拡大されたデータ群をこのオートアソシアティブニューラルネットワークへ入力することによって、特定情報のより正確な検出が可能とされる。その結果、特定情報の検出精度が大幅に改善されるともに、その検出対象が限定されなくなり、きわめて汎用性に富む特定情報の検出が可能となった。
【００４６】
さらに、本発明によれば、検出対象からの情報信号より、複数種類のウェーブレット解析手法を用いて抽出されたそれぞれの特徴、あるいはこの特徴の中からさらに抽出された特定情報の抽出精度に基づいて、１のウェーブレット解析手法が選択されるので、複数種類のウェーブレット解析手法の中から、特徴、あるいはこの特徴に含まれる特定情報の抽出に最適なウェーブレット解析手法を選択できる。その結果、従来は、人手がかかるため１のウェーブレット解析手法に固定してそれを用いることが余儀なくされていたのに対し、本発明では、自動的に選択されたウェーブレット解析手法を用いて、人間による試行錯誤を行うことなく、最適な解析結果を迅速かつ確実にうることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る異常検出装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図１の異常検出装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】入力信号とそのウェーブレット解析結果とを示す説明図である。
【図４】ＡＡＮＮ学習を示す説明図である。
【図５】インパルス信号を付加した入力信号とそのウェーブレット解析結果とを示す説明図である。
【図６】ＡＡＮＮシミュレーション結果を示す説明図である。
【図７】ＡＡＮＮシミュレーション結果と単なる差分結果との比較結果を示す説明図である。
【符号の説明】
１  ＣＰＵ（コンピュータに相当する。）
２  入力部
３  出力部
１１  前処理部
１２  ウェーブレット解析部（第１抽出手段に相当する。）
１３  ＡＡＮＮ学習部
１４  ＡＡＮＮシミュレーション部（第２抽出手段に相当する。）
１５  後処理部
１６  ウェーブレット選択部（選択手段に相当する。）
【図１】
2004240817.tif 000003
【図２】
2004240817.tif 000004
【図３】
2004240817.tif 000005
【図４】
2004240817.tif 000006
【図５】
2004240817.tif 000007
【図６】
2004240817.tif 000008
【図７】
2004240817.tif 000009