(57)【要約】【課題】本発明は、ファジィによるデータ分類及びデータ潜在規則抽出用装置の提供を目的とする。【解決手段】本発明のデータ潜在規則抽出装置１は、データ集合体から個別のデータ単位を入力する手段１０、所定の基準から外れているデータ単位を除去する手段２０、除去されなかった各データ単位の各項目要素を共通化規則にしたがって正規化し、データ単位を多次元ファジィベクトル化する手段３０、多次元ファジィベクトルの要素に関して正規分布を算出し、正規分布が類似しているデータ単位の正規分布を融合し、これにより、データ単位を分類するカテゴリを生成する手段４０、及び、カテゴリに分類されたデータ単位の次元から知識表現の要素の条件部及び結論部を抽出し、推論規則群を生成する手段５０を有する。【選択図】　　　　図１
2004021350.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分類されるべきデータを収容したデータ集合体から、項目要素により構成された個別のデータ単位を入力する手段と、
入力されたデータ単位のうち、所定の基準から外れている項目要素を含むデータ単位を除去するノイズ除去手段と、
データ単位の項目要素を所定のデータ形式に変換する規則を格納した共通化規則記憶手段と、
上記ノイズ除去手段から除去されなかったデータ単位の組を受け、上記共通化記憶手段に格納された規則にしたがって、上記データ単位が多次元ファジィベクトル化されるように、各データ単位の各項目要素を、正規化し、ベクトル要素に変換する次元別正規化手段と、
入力されたデータ単位から生成された多次元ファジィベクトル化されたデータ単位に対し、所定の次元に関して、所定数のデータ単位毎に正規分布を算出する手段、算出された正規分布が所定の基準の範囲内で一致しているかどうかを判定する手段、及び、一致していると判定されたデータ単位の正規分布から一つのカテゴリに対応した正規分布を再計算する手段を含み、これにより、多次元ファジィベクトル化されたデータ単位を分類するカテゴリを生成する自己組織化手段と、
上記自己組織化手段によってカテゴリに分類されたデータ単位の次元から、所定の次元情報にしたがって、知識表現の要素の条件部及び結論部を抽出し、推論規則群を生成するカテゴリ群生成手段と、
を有するデータ潜在規則抽出装置。
【請求項２】
上記カテゴリ群生成手段に接続され、第１の次元情報にしたがって生成された第１の推論規則群の各推論規則に含まれる第１の知識表現の要素の結論部の次元と同じ次元を有する第２の知識表現の要素の条件部を、上記第１の次元情報とは異なる第２の次元情報にしたがって生成された第２の推論規則群から検索し、上記第１の知識表現の要素の条件部と、検索結果の上記第２の知識表現の要素の結論部とを組み合わせることにより新たな推論規則を生成する推論規則生成手段と、
生成された新たな推論規則を蓄積する記憶手段と、
を更に有する請求項１記載のデータ潜在規則抽出装置。
【請求項３】
上記推論規則生成手段は、上記記憶手段に蓄積された新たな推論規則を自動推論用知識として利用して、新たな推論規則を再帰的に生成するよう構成されている、請求項２記載のデータ潜在規則抽出装置。
【請求項４】
上記推論規則生成手段に接続され、生成された新たな推論規則の条件部及び結論部と、生成処理の過程とを含む生成規則を出力する手段を更に有する請求項２又は３記載のデータ潜在規則抽出装置。
【請求項５】
上記次元別正規化手段は、定性的データを表わす字句が含まれる項目要素をファジィメンバシップ関数で置換する手段を含む、請求項１乃至４のうちいずれか一項記載のデータ潜在規則抽出装置。
【請求項６】
上記次元別正規化手段は、定量的データを表わす項目要素を無次元データ化する手段を含む、請求項１乃至５のうち一項記載のデータ潜在規則抽出装置。
【請求項７】
上記次元別正規化手段は、字句データを表わす項目要素を共通化辞書を参照して表象記号で置換する手段を含む、請求項１乃至６のうちいずれか一項記載のデータ潜在規則抽出装置。
【請求項８】
分類されるべきデータを収容したデータ集合体から、項目要素により構成された個別のデータ単位を入力する手順と、
入力されたデータ単位のうち、所定の基準から外れている項目要素を含むデータ単位を除去するノイズ除去手順と、
除去されなかったデータ単位の組を受け、データ単位の項目要素を所定のデータ形式に変換する規則を格納した共通化規則記憶手段に格納された規則にしたがって、上記データ単位が多次元ファジィベクトル化されるように、各データ単位の各項目要素を、正規化し、ベクトル要素に変換する次元別正規化手順と、
入力されたデータ単位から生成された多次元ファジィベクトル化されたデータ単位に対し、所定の次元に関して、所定数のデータ単位毎に正規分布を算出し、算出された正規分布が所定の基準の範囲内で一致しているかどうかを判定し、一致していると判定されたデータ単位の正規分布から一つのカテゴリに対応した正規分布を再計算し、これにより、多次元ファジィベクトル化されたデータ単位を分類するカテゴリを生成する自己組織化手順と、
カテゴリに分類されたデータ単位の次元から、所定の次元情報にしたがって、知識表現の要素の条件部及び結論部を抽出し、推論規則群を生成するカテゴリ群生成手順と、
を有するデータ潜在規則抽出方法。
【請求項９】
上記カテゴリ群生成手順の後に、第１の次元情報にしたがって生成された第１の推論規則群の各推論規則に含まれる第１の知識表現の要素の結論部の次元と同じ次元を有する第２の知識表現の要素の条件部を、上記第１の次元情報とは異なる第２の次元情報にしたがって生成された第２の推論規則群から検索し、上記第１の知識表現の要素の条件部と、検索結果の上記第２の知識表現の要素の結論部とを組み合わせることにより新たな推論規則を生成する推論規則生成手順と、
生成された新たな推論規則を記憶手段に蓄積する手順と、
を更に有する請求項８記載のデータ潜在規則抽出方法。
【請求項１０】
上記推論規則生成手順は、上記記憶手段に蓄積された新たな推論規則を自動推論用知識として利用して、新たな推論規則を再帰的に生成する、請求項９記載のデータ潜在規則抽出方法。
【請求項１１】
上記次元別正規化手順は、定性的データを表わす字句が含まれる項目要素をファジィメンバシップ関数で置換する手順を含む、請求項８乃至１０のうちいずれか一項記載のデータ潜在規則抽出方法。
【請求項１２】
上記次元別正規化手順は、定量的データを表わす項目要素を無次元データ化する手順を含む、請求項８乃至１１のうち一項記載のデータ潜在規則抽出方法。
【請求項１３】
上記次元別正規化手順は、字句データを表わす項目要素を共通化辞書を参照して表象記号で置換する手順を含む、請求項８乃至１２のうちいずれか一項記載のデータ潜在規則抽出方法。
【請求項１４】
分類されるべきデータを収容したデータ集合体から、項目要素により構成された個別のデータ単位を入力する機能と、
入力されたデータ単位のうち、所定の基準から外れている項目要素を含むデータ単位を除去するノイズ除去機能と、
除去されなかったデータ単位の組を受け、データ単位の項目要素を所定のデータ形式に変換する規則を格納した共通化規則記憶手段に格納された規則にしたがって、上記データ単位が多次元ファジィベクトル化されるように、各データ単位の各項目要素を、正規化し、ベクトル要素に変換する次元別正規化機能と、
入力されたデータ単位から生成された多次元ファジィベクトル化されたデータ単位に対し、所定の次元に関して、所定数のデータ単位毎に正規分布を算出し、算出された正規分布が所定の基準の範囲内で一致しているかどうかを判定し、一致していると判定されたデータ単位の正規分布から一つのカテゴリに対応した正規分布を再計算し、これにより、多次元ファジィベクトル化されたデータ単位を分類するカテゴリを生成する自己組織化機能と、
カテゴリに分類されたデータ単位の次元から、所定の次元情報にしたがって、知識表現の要素の条件部及び結論部を抽出し、推論規則群を生成するカテゴリ群生成機能と、
をコンピュータに実現させるためのデータ潜在規則抽出プログラム。
【請求項１５】
第１の次元情報にしたがって生成された第１の推論規則群の各推論規則に含まれる第１の知識表現の要素の結論部の次元と同じ次元を有する第２の知識表現の要素の条件部を、上記第１の次元情報とは異なる第２の次元情報にしたがって生成された第２の推論規則群から検索し、上記第１の知識表現の要素の条件部と、検索結果の上記第２の知識表現の要素の結論部とを組み合わせることにより新たな推論規則を生成する推論規則生成機能と、
生成された新たな推論規則を記憶手段に蓄積する機能と、
を更にコンピュータに実現させるための請求項１４記載のデータ潜在規則抽出プログラム。
【請求項１６】
上記記憶手段に蓄積された新たな推論規則を自動推論用知識として利用して、新たな推論規則を再帰的に生成する機能を更にコンピュータに実現させるための請求項１５記載のデータ潜在規則抽出プログラム。
【請求項１７】
生成された新たな推論規則の条件部及び結論部と、生成処理の過程とを含む生成規則を出力する機能を更にコンピュータに実現させるための請求項１５又は１６記載のデータ潜在規則抽出プログラム。
【請求項１８】
定性的データを表わす字句が含まれる項目要素をファジィメンバシップ関数で置換する機能を更にコンピュータに実現させるための請求項１５乃至１７のうちいずれか一項記載のデータ潜在規則抽出プログラム。
【請求項１９】
定量的データを表わす項目要素を無次元データ化する機能を更にコンピュータに実現させるための請求項１５乃至１８のうち一項記載のデータ潜在規則抽出プログラム。
【請求項２０】
字句データを表わす項目要素を共通化辞書を参照して表象記号で置換する機能を更にコンピュータに実現させるための請求項１５乃至１９のうちいずれか一項記載のデータ潜在規則抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、膨大な量のデータを処理するデータ処理技術に係り、特に、膨大な量のデータに潜在する規則性を導出するデータ潜在規則抽出装置、データ潜在規則抽出方法、及び、コンピュータにデータ潜在規則抽出を実現させるためのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、コンピュータやネットワークの性能（単位時間あたりの情報処理能力）向上に伴い、コンピュータが利用され得るあらゆる分野において、取得・保有可能なデータ量が爆発的に増大している。
【０００３】
これら膨大なデータの処理において、旧来の統計学的手法を組み合わせ、データの表層的規則及びデータに潜在する規則性を導出するアプローチがある（一般的に、データマイニングと呼ばれる）。
【０００４】
また、データ解析の一環として行われる従来のデータ分類手法では、コホーネンネットによる自己組織化等のニューラルネットによる手法や、対象が比較的単純な場合における決定木による分類手法などが一般的に用いられる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
従来のデータマイニング方法はいずれも、処理対象に関する深い知識とデータ項目の相関に対する理解が重要であり、且つ統計手法に関する専門的知識も必要となる。このため、これらの方法の処理パフォーマンスは、処理の行為者（の能力）に依存することとなり、均質な解析結果が保証されるものではない。
【０００６】
ニューラルネットによる分類は、その手法上、分類の根拠となる規則の提示や、分類の境界を提示することが困難である（入力次元が高次になるほど、認知の難度も高くなる）ことが知られている。
【０００７】
また、決定木による分類は、分類結果とともに生成される分類規則（ＩＦ−ＴＨＥＮにおける条件部）が分類根拠となるため明確であるが、入力が高次になった場合、その正当性評価が困難となる。加えて、分類規則に含まれる次元が範囲を持つ非離散値（連続値）である場合、範囲境界の前後に存在するデータに対する誤報や失報が発生する確率が高くなる。
【０００８】
したがって、本発明は、従来技術の問題点に鑑みて、均質なデータ解析結果が保証され、データ分類の根拠が明確であり、高次の入力次元数の場合にも正当性が評価され、かつ、分類規則に含まれる次元が連続値である場合でも境界付近でのデータを高い精度で分類できるデータ分類の自動化手法及びデータ潜在規則の自動抽出手法を実現するための、ファジィによるデータ潜在規則抽出装置、データ潜在規則抽出方法、及び、データ潜在規則抽出プログラムの提供を目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明の第１の局面によれば、
分類されるべきデータを収容したデータ集合体から、項目要素により構成された個別のデータ単位を入力する手段と、
入力されたデータ単位のうち、所定の基準から外れている項目要素を含むデータ単位を除去するノイズ除去手段と、
データ単位の項目要素を所定のデータ形式に変換する規則を格納した共通化規則記憶手段と、
上記ノイズ除去手段から除去されなかったデータ単位の組を受け、上記共通化記憶手段に格納された規則にしたがって、上記データ単位が多次元ファジィベクトル化されるように、各データ単位の各項目要素を、正規化し、ベクトル要素に変換する次元別正規化手段と、
入力されたデータ単位から生成された多次元ファジィベクトル化されたデータ単位に対し、所定の次元に関して、所定数のデータ単位毎に正規分布を算出する手段、算出された正規分布が所定の基準の範囲内で一致しているかどうかを判定する手段、及び、一致していると判定されたデータ単位の正規分布から一つのカテゴリに対応した正規分布を再計算する手段を含み、これにより、多次元ファジィベクトル化されたデータ単位を分類するカテゴリを生成する自己組織化手段と、
上記自己組織化手段によってカテゴリに分類されたデータ単位の次元から、所定の次元情報にしたがって、知識表現の要素の条件部及び結論部を抽出し、推論規則群を生成するカテゴリ群生成手段と、
を有するデータ潜在規則抽出装置が提供される。
【００１０】
このデータ潜在規則抽出装置は、各データ単位を要素別に正規化し、多次元ファジィベクトルのベクトル要素に変換し、多次元ファジィベクトルの分類用の所定の次元について、所定数のデータ単位に関する正規分布を算出し、正規分布の類似度に応じて、正規分布を再計算することによって、データ単位を分類するので、均質なデータ解析結果が保証され、データ分類の根拠が明確であり、高次の入力次元数の場合にも正当性が評価され、かつ、分類規則に含まれる次元が連続値である場合でも境界付近でのデータを高い精度で分類できる。また、カテゴリに分類されたデータ単位の次元から、知識表現の条件部と結論部を抽出することによって、データ潜在規則を自動抽出することができる。
【００１１】
本発明の第２の局面によれば、上記本発明のデータ潜在規則抽出装置で実施されるデータ潜在規則抽出方法が提供される。
【００１２】
本発明によるデータ潜在規則抽出方法は、
分類されるべきデータを収容したデータ集合体から、項目要素により構成された個別のデータ単位を入力する手順と、
入力されたデータ単位のうち、所定の基準から外れている項目要素を含むデータ単位を除去するノイズ除去手順と、
除去されなかったデータ単位の組を受け、データ単位の項目要素を所定のデータ形式に変換する規則を格納した共通化規則記憶手段に格納された規則にしたがって、上記データ単位が多次元ファジィベクトル化されるように、各データ単位の各項目要素を、正規化し、ベクトル要素に変換する次元別正規化手順と、
入力されたデータ単位から生成された多次元ファジィベクトル化されたデータ単位に対し、所定の次元に関して、所定数のデータ単位毎に正規分布を算出し、算出された正規分布が所定の基準の範囲内で一致しているかどうかを判定し、一致していると判定されたデータ単位の正規分布から一つのカテゴリに対応した正規分布を再計算し、これにより、多次元ファジィベクトル化されたデータ単位を分類するカテゴリを生成する自己組織化手順と、
カテゴリに分類されたデータ単位の次元から、所定の次元情報にしたがって、知識表現の要素の条件部及び結論部を抽出し、推論規則群を生成するカテゴリ群生成手順と、
を有する。
【００１３】
また、本発明のデータ潜在規則抽出方法は、
上記カテゴリ群生成手順の後に、第１の次元情報にしたがって生成された第１の推論規則群の各推論規則に含まれる第１の知識表現の要素の結論部の次元と同じ次元を有する第２の知識表現の要素の条件部を、上記第１の次元情報とは異なる第２の次元情報にしたがって生成された第２の推論規則群から検索し、上記第１の知識表現の要素の条件部と、検索結果の上記第２の知識表現の要素の結論部とを組み合わせることにより新たな推論規則を生成する推論規則生成手順と、
生成された新たな推論規則を記憶手段に蓄積する手順と、
を更に有する。この論規則生成手順は、上記記憶手段に蓄積された新たな推論規則を自動推論用知識として利用して、新たな推論規則を再帰的に生成する。
【００１４】
本発明の第３の局面によれば、コンピュータに上記本発明のデータ潜在規則抽出方法を実行させるためのデータ潜在規則抽出プログラムプログラムが提供される。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して、本発明の種々の実施例を説明図する。
【００１６】
図１は、本発明の第１実施例によるデータ潜在規則抽出装置の構成図である。同図に示されるように、データ潜在規則抽出装置１は、データベースのようなデータ集合体からのデータ単位を入力し、データ単位を処理して、推論規則群を出力する。本発明の第１実施例によるデータ潜在規則抽出装置１は、
分類されるべきデータを収容したデータ集合体から、項目要素により構成された個別のデータ単位を入力するデータ単位入力部１０と、
入力されたデータ単位のうち、所定の基準から外れている項目要素を含むデータ単位を除去するノイズ除去部２０と、
データ単位の項目要素を所定のデータ形式に変換する規則を格納した共通化規則記憶部３１と、
上記ノイズ除去部２０から除去されなかったデータ単位の組を受け、上記共通化記憶部３１に格納された規則にしたがって、上記データ単位が多次元ファジィベクトル化されるように、各データ単位の各項目要素を、正規化し、ベクトル要素に変換する次元別正規化部３０と、
入力されたデータ単位から生成された多次元ファジィベクトル化されたデータ単位に対し、所定の次元に関して、所定数のデータ単位毎に正規分布を算出する正規化分布算出部４１、算出された正規分布が所定の基準の範囲内で一致しているかどうかを判定する正規分布類似度判定部４２、及び、一致していると判定されたデータ単位の正規分布から一つのカテゴリに対応した正規分布を再計算する正規分布再計算部４３を含み、これにより、多次元ファジィベクトル化されたデータ単位を分類するカテゴリを生成する自己組織化部４０と、
上記自己組織化部４０によってカテゴリに分類されたデータ単位の次元から、所定の次元情報にしたがって、知識表現の要素の条件部及び結論部を抽出し、推論規則群を生成するカテゴリ群生成部５０と、
を有する。このデータ潜在規則抽出装置は、上述のように、各データ単位を要素別に正規化し、多次元ファジィベクトルのベクトル要素に変換し、多次元ファジィベクトルの分類用の所定の次元について、所定数のデータ単位に関する正規分布を算出し、正規分布の類似度に応じて、正規分布を再計算することによって、データ単位を分類するので、均質なデータ解析結果が保証され、データ分類の根拠が明確であり、高次の入力次元数の場合にも正当性が評価され、かつ、分類規則に含まれる次元が連続値である場合でも境界付近でのデータを高い精度で分類できる。また、カテゴリに分類されたデータ単位の次元から、知識表現の条件部と結論部を抽出することによって、データ潜在規則を自動抽出することができる。
【００１７】
図２は、本発明の第２実施例によるデータ潜在規則抽出装置１の構成図である。本発明の第２実施例によるデータ潜在規則抽出装置１は、図１を参照して説明した本発明の第１実施例によるデータ潜在規則装置１と同一若しくは類似の構成要素を含むが、以下のような付加的な構成要素を含む点で第１実施例とは相違する。
【００１８】
本発明の第２実施例によるデータ潜在規則抽出装置１は、
上記カテゴリ群生成部５０に接続され、第１の次元情報にしたがって生成された第１の推論規則群の各推論規則に含まれる第１の知識表現の要素の結論部の次元と同じ次元を有する第２の知識表現の要素の条件部を、上記第１の次元情報とは異なる第２の次元情報にしたがって生成された第２の推論規則群から検索し、上記第１の知識表現の要素の条件部と、検索結果の上記第２の知識表現の要素の結論部とを組み合わせることにより新たな推論規則を生成する推論規則生成部６０と、
生成された新たな推論規則を蓄積する推論規則記憶部７０と、
を更に有する。
【００１９】
これにより、データ潜在規則抽出装置１は、たとえば、一階述語論理に基づいて、新たな推論規則を生成することが可能になる。
【００２０】
また、上記推論規則生成部６０は、上記推論規則記憶部７０に蓄積された新たな推論規則を自動推論用知識として利用して、新たな推論規則を再帰的に生成するよう構成されている。これにより、新たに生成された推論規則に基づいて、更に再帰的に新たな推論規則を生成できるので、潜在的なデータ規則をよりよく抽出できるようになる。
【００２１】
また、本発明の第２実施例によるデータ潜在規則抽出装置１は、上記推論規則生成部に接続され、生成された新たな推論規則の条件部及び結論部と、生成処理の過程とを含む生成規則を出力する生成規則出力部８０を更に有する。
【００２２】
これにより、ユーザは、データ分類の根拠をより良く知ることができ、かつ、正当性評価がより容易に行えるようになる。
【００２３】
さらに、上記次元別正規化部３０は、定性的データを表わす字句が含まれる項目要素をファジィメンバシップ関数で置換する手段、定量的データを表わす項目要素を無次元データ化する手段、及び、字句データを表わす項目要素を共通化辞書を参照して表象記号で置換する手段を含む。
【００２４】
これにより、次元別のデータ比較がより簡単に行えるようになる。
【００２５】
次に、ファジィに基づいてデータ分類及びデータ潜在規則抽出を行う本発明の第３実施例によるシステムについて説明する。図３は、本発明の第３実施例によるシステムの動作を説明するための機能的なブロック図である。
【００２６】
ステップ１：既知の書式（構造）に基づいて記述されているデータベース等のデータ集合体３を入力とし、それらデータ集合体３に含まれるデータ単位を構成する各項目要素から、不要なものや、各項目要素において既定されている値域から大きく外れる異常データ等を除去する（ノイズ除去）。
【００２７】
ステップ２：各項目要素を、データ単位に基づく多次元配列若しくはベクトルに変換する。その際、次元毎のデータ比較が可能になるように、定量的データにおいては、次元別の既定値域に基づき無次元データ化を行い、字句データにおいては、別ファイル（共通化辞書）であらかじめ定義される複数の類義語や同義語とみなされる字句群（語群）と比較し同じ字句群に属する場合は、この字句群における表象記号に置換し、同じく字句データにおいて表記のゆれ（例えば英語においては米語と英語によるスペリングの相違を、日本語においてはカナや漢字の組み合わせや送り仮名の用法など）を検出し同じ表記を一意に決定する表象記号に置換する等の正規化（共通化）を行う。また、大きい／小さい、高い／低いなど既定の定性的データを表す字句が含まれる次元を各データ単位から抽出し、次元毎に対応定義されるファジィメンバシップ関数と置換する。
【００２８】
ステップ３：ステップ２における正規化手法をデータベース中のデータ集合体に含まれる全てのデータ単位に対し適用する。次に、正規化後のデータからカテゴリ生成（分類）に利用する次元を指定（選択）し、指定（選択）された各次元において一定数毎に正規分布を算出する。そして、算出された正規分布が既定範囲において類似であるとみなされる場合（当該次元において既に算出されたファジィメンバシップ関数に対する合致度が規定値以上である場合）、各類似正規分布に含まれるデータを同一カテゴリとみなし、当該データに対応する正規分布を再算出する計算処理を適用し、結果として得られるカテゴリをデータ分類とみなし、データの自動分類を行う。また、本処理における各規定値（ファジィ化条件、パラメータ）群は独立ファイル４４として既定され、各値が必要となる毎に参照される。
【００２９】
ステップ４：ステップ３において生成されたカテゴリ群に含まれるファジィメンバシップ関数の内、カテゴリ分類に際して指定（選択）された次元群を、ＩＦ−ＴＨＥＮ形式のルールベースにおける推論前段部として抽出・保持する。
【００３０】
ステップ５：カテゴリ分類に際して指定（選択）されなかった次元群を同形式における推論後段部として抽出・保持する（各前後段部の抽出に際して選択対象となる次元情報は、抽出規則辞書５１に予め定義されている）。
【００３１】
ステップ６：ステップ４及びステップ５において生成された推論規則群（推論前後段部の群）において、各推論規則に対し、推論後段部に含まれる次元と同一であるとみなされる次元を推論前段部に含む他の推論規則を検索し、当該推論規則の組み合わせを一階述語論理の過程とみなして規則化し、新たな推論規則を生成し、自動推論用知識として蓄積・保存する。また、新たに生成された推論規則に対し本処理を再帰的に適用することにより、推論規則を連鎖的に生成することが可能である。
【００３２】
ステップ７：ステップ６の処理過程及び処理結果を、推論前段部及び後段部に分化し、連鎖的に生成された推測規則（すなわち、連鎖）と併せて、生成規則として出力（表示、印刷、ファイル化等）する。
【００３３】
図４は、本発明の第３実施例におけるデータの正規化及びベクトル化処理の詳細説明図である。図４で説明する処理は、図３のステップ１とステップ２に対応している。
【００３４】
ステップ１１：データベース３からデータ単位を抽出する。
【００３５】
ステップ１２：抽出したデータ単位毎に、不要項目を指定したり、データ値域を指定したりすることによって、ノイズデータを除去する。
【００３６】
ステップ１３：除去されなかったデータ単位を項目要素毎に抽出して多次元ベクトル化する。
【００３７】
ステップ１４：抽出された多次元ベクトルの項目要素毎にデータ種別、たとえば、定量的データ、字句データなどを判定する。
【００３８】
ステップ１５：定量的データの場合は、次元別値域ファイル３２を参照して、無次元化する。
【００３９】
ステップ１６：字句データの場合は、共通化辞書３１及び表記辞書３３を参照して、表象記号に変換する。
【００４０】
ステップ１７：字句データに定性的な表現が含まれる場合には、定性指標別ファジィメンバシップ関数ファイル３４を参照して、対応したファジィメンバシップ関数を生成する。これにより、データ単位から多次元ファジィベクトルが生成される。
【００４１】
図５は、本発明の第３実施例におけるカテゴリ生成処理の詳細説明図である。図５で説明する処理は、図３のステップ３に対応している。
【００４２】
ステップ２１：正規化、ベクトル化された全てのデータ、すなわち、多次元ファジィベクトルから、対象次元指定ファイル４５を参照して分類用次元を選択する。
【００４３】
ステップ２２：選択された次元に関して、正規分布生成条件やファジィ化パラメータ等を含むファジィ化条件ファイル４４を参照して、一定数のデータ毎に正規分布を生成する。
【００４４】
ステップ２３：一定数のデータ毎に生成された正規分布を比較する。
【００４５】
ステップ２４：比較された正規分布が類似しているかどうかを判定する。類似していない場合、生成された正規分布に対応したカテゴリが生成される。
【００４６】
ステップ２５：正規分布が類似している場合、二つの正規分布を合成して一つの正規分布を再生成し、再生成された正規分布に対応したカテゴリが生成される。
【００４７】
図６は、本発明の第３実施例による前後段部分割整理処理の詳細説明図である。この前後段部分割整理処理は、図３に関して説明したステップ４及びステップ５に対応する。
【００４８】
ステップ３１：生成されたカテゴリ群に含まれるカテゴリデータに関して、対象次元を指定する抽出規則辞書５１を参照して、カテゴリデータ、すなわち、多次元ファジィベクトルを、ＩＦ−ＴＨＥＮ形式の規則の前段部と後段部に分離する。
【００４９】
ステップ３２：分割整理処理によって抽出された規則、すなわち、カテゴリを、カテゴリ群ファイル９０に登録する。
【００５０】
図７は、図３のステップ６で実行される、本発明の第３実施例による一階述語論理に基づく新規カテゴリ（推論規則）の生成処理の詳細説明図である。
【００５１】
カテゴリ（１）が前段部（１）と後段部（１）に分割整理され、別のカテゴリ（ｉ）が前段部（ｉ）と後段部（ｉ）に分割整理されている場合を考える。ここで、カテゴリ（ｉ）の前段部（ｉ）がカテゴリ（１）の後段部（１）に含まれているならば、一階述語論理に基づいて、カテゴリ（１）の前段部（１）を新たな前段部とし、カテゴリ（ｉ）の後段部（ｉ）を新たな後段部としてもつ新規カテゴリを生成する。
【００５２】
図８は、本発明の第３実施例によるカテゴリ生成過程出力処理の説明図である。
【００５３】
新規カテゴリ生成処理（ステップ４１）は、複数のカテゴリ群ファイル９１、９２、．．．，９ｎ、すなわち、複数の知識データベースからのカテゴリデータに対して、図７を参照して説明した一階述語論理に基づく新規カテゴリ生成処理を適用することによって、複数の知識データベースを融合した新たな新規カテゴリを生成することができる。また、新規カテゴリ生成処理を再帰的に適用することも可能である。このようにして生成された新規カテゴリ、及び、新規カテゴリの生成過程の情報は、新規カテゴリ生成過程履歴ファイル７１に蓄積されると共に、表示／印刷することも可能である（ステップ４２）。
【００５４】
本発明の実施例によるデータ潜在規則抽出装置及びデータ潜在規則抽出システムは、上記実施例に限定されることなく、以下のような種々のアプリケーションに適用することが可能である。
（１）統合医療や代替医療、並びに、従来型医療における潜在的規則の導出（潜在知識の発見と顕在化）。
（２）統合医療や代替医療、並びに、従来型医療における実施・施術事例の正当性評価（知識の分類による証明）。
（３）統合医療や代替医療、並びに、従来型医療における例外事例の抽出と分析（ＥＢＭの代替）。
（４）統合医療や代替医療、並びに、従来型医療において散在する情報の分類（知識の分類と意味付け）。
（５）薬品／サプリメントの適用における潜在的規則の導出、実施・施術事例の正当性評価、例外事例の抽出と分析、並びに、情報の分類。
【００５５】
上記の本発明の実施例によるデータ潜在規則抽出装置は、ソフトウェア（プログラム）で構築することが可能であり、コンピュータのＣＰＵによってこのプログラムを実行することにより本発明の実施例によるデータ潜在規則抽出装置を実現することができる。構築されたプログラムは、ディスク装置等に記録しておき必要に応じてコンピュータにインストールされ、フレキシブルディスク、メモリカード、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記録媒体に格納して必要に応じてコンピュータにインストールされ、或いは、通信回線等を介してコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵによって実行される。
【００５６】
以上、本発明の代表的な実施例を説明したが、本発明は、上記の実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【００５７】
【発明の効果】
本発明は、任意の多次元正規化データ列として表現可能な対象全般に対するデータマイニング手法として有効であり、広範囲の分野に亘って利用することが可能である。
【００５８】
特に、本発明は、統合医療や代替医療を始めとする医療分野においては、従来の正当性判定根拠であるＥＢＭの代替と成り得る手法であり、顕著な効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施例によるデータ潜在規則抽出装置の構成図である。
【図２】本発明の第２実施例によるデータ潜在規則抽出装置の構成図である。
【図３】本発明の第３実施例によるデータ潜在規則抽出システムの機能的説明図である。
【図４】本発明の第３実施例によるデータの正規化及びベクトル化処理の説明図である。
【図５】本発明の第３実施例によるカテゴリ生成処理の説明図である。
【図６】本発明の第３実施例による前後段部分割整理処理の説明図である。
【図７】本発明の第３実施例による一階述語論理に基づく新規カテゴリ生成処理の説明図である。
【図８】本発明の第３実施例によるカテゴリ生成過程出力処理の説明図である。
【符号の説明】
１　　データ潜在規則抽出装置
３　　データ集合体
１０　　データ単位入力部
２０　　ノイズ除去部
３０　　次元別正規化部
３１　　共通化規則記憶部
４０　　自己組織化部
４１　　正規分布算出部
４２　　正規分布類似度判定部
４３　　正規分布再計算部
５０　　カテゴリ群生成部
６０　　推論規則生成部
７０　　推論規則記憶部
８０　　生成規則出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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