(57)【要約】【課題】新たな時系列パターンを分類できるようにする。【解決手段】リカレント型ニューラルネットワーク１の出力層１３に、曲線Ｌ２１の時系列パターンＮを入力する。中間層１２は、所定の時系列パターンを予め学習しており、そのニューロンには、その時系列パターンに対応する重み付け係数が保持されている。中間層１２は、その重み付け係数に基づいて、時系列パターンＮに対応するパラメータを演算し、パラメトリックバイアスノード１１−２から出力する。比較部３１は、記憶部３２に記憶されている学習パターンのパラメータと、時系列パターンＮのパラメータとを比較し、時系列パターンＮを分類する。本発明は、ロボットに適用することができる。【選択図】　　　図１０
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列パターンを分類する情報処理装置において、
分類する時系列パターンを入力する入力手段と、
上記入力手段から入力された複数の上記時系列パターンをそれぞれについて、１つ以上の外部から操作可能な特徴量パラメータを有する共通の非線形力学系によりモデル化するモデリング手段とを備え、
新たな時系列パターンが入力された際に、さらに上記モデル化を行い、当該モデル化により得られた特徴量パラメータと、既に得られている上記特徴量パラメータとを比較することにより、新たな時系列パターンを分類する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
上記非線形力学系は、操作パラメータ付きリカレント型ニューラルネットワークである
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
上記特徴量パラメータは、上記時系列パターンの非線形力学系における力学構造を表す
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
時系列パターンを分類する情報処理装置の情報処理方法において、
分類する時系列パターンを入力する入力ステップと、
上記入力ステップの処理で入力された複数の上記時系列パターンをそれぞれについて、１つ以上の外部から操作可能な特徴量パラメータを有する共通の非線形力学系によりモデル化するモデリングステップとを含み、
新たな時系列パターンが入力された際に、さらに上記モデル化を行い、当該モデル化により得られた特徴量パラメータと、既に得られている上記特徴量パラメータとを比較することにより、新たな時系列パターンを分類する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項５】
時系列パターンを分類する情報処理装置のプログラムであって、
分類する時系列パターンを入力する入力ステップと、
上記入力ステップの処理で入力された複数の上記時系列パターンをそれぞれについて、１つ以上の外部から操作可能な特徴量パラメータを有する共通の非線形力学系によりモデル化するモデリングステップとを含み、
新たな時系列パターンが入力された際に、さらに上記モデル化を行い、当該モデル化により得られた特徴量パラメータと、既に得られている上記特徴量パラメータとを比較することにより、新たな時系列パターンを分類する
ことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが格納されているプログラム格納媒体。
【請求項６】
時系列パターンを分類する情報処理装置を制御するコンピュータのプログラムであって、
分類する時系列パターンを入力する入力ステップと、
上記入力ステップの処理で入力された複数の上記時系列パターンをそれぞれについて、１つ以上の外部から操作可能な特徴量パラメータを有する共通の非線形力学系によりモデル化するモデリングステップとを含み、
新たな時系列パターンが入力された際に、さらに上記モデル化を行い、当該モデル化により得られた特徴量パラメータと、既に得られている上記特徴量パラメータとを比較することにより、新たな時系列パターンを分類する
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、情報処理装置および方法、プログラム格納媒体、並びにプログラムに関し、特に、時系列パターンを分類することができるようにした、情報処理装置および方法、プログラム格納媒体、並びにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、人間や動物の脳に関する１つのモデルとして、ニューラルネットワークが研究されている。ニューラルネットワークにおいては、所定のパターンを予め学習しておくことにより、入力されたデータが学習したパターンに対応するか否かを識別することができる。
【０００３】
従来、このようなニューラルネットワークを利用してパターンを分類する場合、複数のパターンをそれぞれ独立なサブモジュールに学習させておく。各サブモジュールの出力は、所定の割合で重み付けされ、モジュール全体の出力とされる。
【０００４】
未知のパターンが入力された場合、モジュール全体の出力が、そのパターンに最も近いパターンとなるようにするための各サブモジュールの出力を重み付けする係数の値を推定し、その値から新たに与えるパターンを分類することが知られている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような分類の方法では、分類対象とする時系列パターンを、既に学習したパターンとの関係性に基づいて分類することができない課題があった。すなわち、学習済みのパターンの線形和で表現されるパターンしか分類できず、非線形和で表現されるパターンは分類することができなかった。
【０００６】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、既に学習したパターンとの関係性に基づいて、パターンを分類することができるようにするものである。より好適には、上記関係性は、共通する線形力学系における力学構造に係る関係性である。ただし、本願発明がこれに限定されるものではない。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の情報処理装置は、分類する時系列パターンを入力する入力手段と、入力手段から入力された複数の時系列パターンをそれぞれについて、１つ以上の外部から操作可能な特徴量パラメータを有する共通の非線形力学系によりモデル化するモデリング手段とを備え、新たな時系列パターンが入力された際に、さらにモデル化を行い、当該モデル化により得られた特徴量パラメータと、既に得られている特徴量パラメータとを比較することにより、新たな時系列パターンを分類することを特徴とする。
【０００８】
上記非線形力学系は、操作パラメータ付きリカレント型ニューラルネットワークであるようにすることができる。
【０００９】
上記特徴量パラメータは、時系列パターンの非線形力学系における力学構造を表すようにすることができる。
【００１０】
本発明の情報処理方法は、分類する時系列パターンを入力する入力ステップと、入力ステップの処理で入力された複数の時系列パターンをそれぞれについて、１つ以上の外部から操作可能な特徴量パラメータを有する共通の非線形力学系によりモデル化するモデリングステップとを含み、新たな時系列パターンが入力された際に、さらにモデル化を行い、当該モデル化により得られた特徴量パラメータと、既に得られている特徴量パラメータとを比較することにより、新たな時系列パターンを分類することを特徴とする。
【００１１】
本発明のプログラム格納媒体のプログラムは、分類する時系列パターンを入力する入力ステップと、入力ステップの処理で入力された複数の時系列パターンをそれぞれについて、１つ以上の外部から操作可能な特徴量パラメータを有する共通の非線形力学系によりモデル化するモデリングステップとを含み、新たな時系列パターンが入力された際に、さらにモデル化を行い、当該モデル化により得られた特徴量パラメータと、既に得られている特徴量パラメータとを比較することにより、新たな時系列パターンを分類することを特徴とする。
【００１２】
本発明のプログラムは、分類する時系列パターンを入力する入力ステップと、入力ステップの処理で入力された複数の時系列パターンをそれぞれについて、１つ以上の外部から操作可能な特徴量パラメータを有する共通の非線形力学系によりモデル化するモデリングステップとを含み、新たな時系列パターンが入力された際に、さらにモデル化を行い、当該モデル化により得られた特徴量パラメータと、既に得られている特徴量パラメータとを比較することにより、新たな時系列パターンを分類することを特徴とする。
【００１３】
本発明の情報処理装置および方法、プログラム格納媒体、並びにプログラムにおいては、複数の時系列パターンをモデル化して得られた特徴パラメータと、新たな時系列パターンをモデル化して得られた特徴パラメータとが比較される。
【００１４】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明を適用したリカレント型ニューラルネットワークの構成例を表している。このリカレント型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）１は、入力層１１、中間層（隠れ層）１２、および出力層１３により構成されている。これらの入力層１１、中間層１２、および出力層１３は、それぞれ任意の数のニューロンにより構成されている。
【００１５】
入力層１１の一部のニューロン１１−１には、時系列パターンに関するデータｘｔが入力される。具体的には例えば、カメラ画像等を基に画像処理により得られる人間の身体運動パターン（例えば、手先位置の運動軌道等）などの時系列パターンに関するデータである。Ｐｔはベクトルであり次元は時系列パターンにより任意である。入力層１１の一部のニューロンであるパラメトリックバイアスノード１１−２には、パラメータＰｔが入力される。パラメトリック・バイアス・ノードの数は、１つ以上である。そのノード数は、リカレント・ニューラル・ネットを構成し、かつ、モデル決定手段のパラメータであるウェイト・マトリックスの数を決定するニューロンの総数に対して、十分に小さいことが望ましい。本実施の形態では、前記ニューロン総数約５０個に対して、パラメトリック・バイアス・ノードの数は約１〜２個である。ただし、本願発明がこの数に限定されないことは言うまでもない。パラメトリックバイアスノードは、非線形力学系における力学構造をモジュレーションするものであり、本実施の形態においては、リカレント型ニューラルネットワークが保持する力学構造をモジュレーションする働きをするノードである。ただし、本発明がリカレント型ニューラルネットワークに限定されるものではない。さらに、入力層１１の一部のニューロン１１−３には、出力層１３の一部のニューロン１３−２より出力されたデータが、ＲＮＮ１の内部の状態を表すコンテキストＣｔとしてフィードバックされている。コンテキストＣｔについては、リカレント型ニューラルネットワークに関する一般的用語であり、参考文献（Ｅｌｍａｎ，　Ｊ．Ｌ．　（１９９０）．　Ｆｉｎｄｉｎｇ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ｉｎ　ｔｉｍｅ．　Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ
Ｓｃｉｅｎｃｅ，　１４，　１７９−２１１）等を参照されたい。
【００１６】
中間層１２のニューロンは、入力されたデータに対して重み付け加算処理を行い、順次後段に出力する処理を実行する。すなわち、データｘｔ，Ｐｔ，ｃｔに対して所定の重み付け係数に対する演算処理（非線形関数に基づく演算処理）を行った後、出力層１３に出力する。本実施の形態では例えば、データｘｔ，Ｐｔ，ｃｔの所定の重み付け和の入力に対して、シグモイド関数等の非線形出力特性を有する関数に基づく演算処理を行った後、出力層１３に出力する。
【００１７】
出力層１３を構成する一部のニューロン１３−１は、入力データに対応するデータｘ＊ｔ＋１を出力する。
【００１８】
また、ＲＮＮ１は、バックプロパケーションによる学習のため、演算器２１を有している。演算部２２は、ＲＮＮ１に対する重み付け係数の設定処理を行う。
【００１９】
次に、図２のフローチャートを参照して、ＲＮＮ１の学習処理について説明する。
【００２０】
図２のフローチャートに示される処理は、学習させる時系列パターン毎に実行される。換言すれば、学習する時系列パターンの数だけ仮想的なＲＮＮが用意され、各仮想ＲＮＮ毎に図２の処理が実行される。
【００２１】
仮想的なＲＮＮ毎に図２のフローチャートに示される処理が実行され、仮想ＲＮＮ毎に時系列パターンが学習された後、実際のＲＮＮ１に対して、係数を設定する処理が実行される。ただし、以下の説明では、仮想的なＲＮＮも、実際のＲＮＮ１として説明する。
【００２２】
最初に、ステップＳ１１において、ＲＮＮ１の入力層１１のニューロン１１−１は、所定の時刻ｔの入力ｘｔを取り込む。ステップＳ１２において、ＲＮＮ１の中間層１２は、入力ｘｔに対して、重み付け係数に対応する演算処理を行い、出力層１３のニューロン１３−１から、入力された時系列パターンにおける時系列ｔ＋１の値の予測値ｘ＊ｔ＋１を出力する。
【００２３】
ステップＳ１３において、演算部２１は、次の時刻ｔ＋１の入力ｘｔ＋１を教師データとして取り込む。ステップＳ１４において、演算部２１は、ステップＳ１３の処理で取り込んだ教師入力ｘｔ＋１と、ステップＳ１２の処理で演算して得た予測値ｘ＊ｔ＋１の誤差を演算する。
【００２４】
ステップＳ１５において、ＲＮＮ１は、ステップＳ１４の処理で演算して得た誤差を出力層１３のニューロン１３−１から入力し、中間層１２、さらに入力層１１の順に伝搬することで、学習処理を行い、演算結果ｄＸｂｐｔを得る。
【００２５】
ステップＳ１６において、中間層１２は、式（１）に基づいて、内部状態の修正値ｄＸＵを得る。
【００２６】
【数１】
2004030627.tif 000003
【００２７】
さらに、中間層１２は、式（２）乃至式（４）に基づいて、修正値ｄＸＵを修正する。
【数２】
2004030627.tif 000004
【数３】
2004030627.tif 000005
【００２８】
ステップＳ１７において、パラメトリックノード１１−２は、その内部状態の値を保存する処理を実行する。
【００２９】
次に、ステップＳ１８において、ＲＮＮ１は、学習処理を終了するか否かを判定し、まだ学習処理を終了しない場合には、ステップＳ１１に戻り、それ以降の処理を繰り返し実行する。
【００３０】
ステップＳ１８において、学習処理を終了すると判定された場合、学習処理が終了される。
【００３１】
以上のような学習処理を行うことで、仮想ＲＮＮに対して１つの時系列パターンが学習される。
【００３２】
以上のようにして、学習パターンの数に対応する仮想ＲＮＮの学習処理が行われた後、その学習処理により得られた重み付け係数を、実ＲＮＮ３１に設定する処理が行われる。図３は、この場合の処理を表している。
【００３３】
演算部２２は、ステップＳ２１において、仮想ＲＮＮ毎に図２のフローチャートに示される処理を実行した結果得られた係数の合成値を演算する。この合成値としては、例えば、平均値を用いることができる。すなわち、各仮想ＲＮＮの重み付け係数の平均値がここで演算される。
【００３４】
次に、ステップＳ２２において、演算部２２は、ステップＳ２１の処理で演算した合成値（平均値）を実ＲＮＮ１のニューロンに対して、重み付け係数として設定する処理を実行する。
【００３５】
これにより、実際のＲＮＮ１の中間層１２の各ニューロンに、複数の時系列パターンを学習して得た係数が設定されることになる。
【００３６】
中間層１２の各ニューロンの重み付け係数には、複数の教示時系列パターンを生成する上で、共有可能な力学構造に関する情報が保持され、パラメトリックバイアスノードには、共有可能な力学構造を各教示時系列パターンの生成に適した力学構造に切り替えるために、必要な情報が保持されることになる。ここで、「共有可能な力学構造」をさらに例をあげて説明する。例えば、図４Ａ乃至図４Ｃに示されるように、振幅は異なるが周期が同じ時系列パターンＡと時系列パターンＢが入力された場合には、出力時系列パターンＣの周期が共有可能な力学構造にあたり、また、図５Ａ乃至図５Ｃに示されるように、周期は異なるが振幅は同じ時系列パターンＡと時系列パターンＢが入力された場合には、出力時系列パターンＣの振幅が共有可能な力学構造に該当する。ただし、本願発明がこれに限定されるものでないのは言うまでもない。
【００３７】
例えば、図６に示されるように、第１のデータを入力し、学習させることで、比較的大きな振幅を有する曲線Ｌ１で表される時系列パターンが学習される。
【００３８】
同様に、図７に示されるように、第２のデータを入力し、学習させることで、曲線Ｌ２で示される、比較的小さい振幅を有する時系列パターンが学習される。
【００３９】
このような時系列パターンの学習を行った後、ＲＮＮ１に新たな時系列パターンを発生させる場合、図８のフローチャートに示されるような処理が実行される。
【００４０】
すなわち、最初に、ステップＳ３１において、パタメトリックバイアスノード１１−２は、学習時と異なるパラメータを入力する。ステップＳ３２において、中間層１２は、ステップＳ３１の処理で、パタメトリックバイアスノード１１−２に入力されたパラメータに対して、重み付け係数に基づく演算を行う。そして、ステップＳ３３において、ＲＮＮ１のニューロン１３−１は、ステップＳ３１の処理で入力されたパラメータに対応するパターンを出力する。
【００４１】
図９は、ＲＮＮ１に対して、図６と図７に示される時系列パターンを学習させた後、ＲＮＮ１のパラメトリックバイアスノード１１−２にパラメータＰｔとしてパラメータＰＮを入力した場合の例を表している。このパラメータＰＮは、図６のパターン学習時においてパラメトリックバイアスノード１１−２に出力されるパラメータＰＡ、並びに図７に示される時系列パターン学習時に出力されるパラメータＰＢとは異なる値とされている。すなわち、この例の場合、パラメータＰＮの値は、パラメータＰＡとパラメータＰＢの値の中間の値とされている。
【００４２】
このような場合、出力層１３のニューロン１３−１から出力される時系列パターンは、図９に曲線Ｌ３で示される時系列パターンとなる。この曲線Ｌ３の振幅は、図６に示される時系列パターンＡの曲線Ｌ１の振幅より小さく、図７に示される時系列パターンＢの曲線Ｌ２の振幅より大きい値となっている。換言すれば、曲線Ｌ３の振幅は、曲線Ｌ１の振幅と曲線Ｌ２の振幅の中間の値となっている。すなわち、この例においては、図６と図７に示される曲線Ｌ１と曲線Ｌ２の中間の曲線Ｌ３が線形的に補間されたことになる。
【００４３】
このように、パラメトリックバイアス（パラメータ）に対応する時系列パターンを生成することができるので、逆に、時系列パターンを与えて、対応するパラメータを得ること、従って、そのパラメータに基づいて、時系列パターンを分類することができる。この場合、図１０に示されるように、パラメトリックバイアスノード１１−２の出力が、比較部３１に供給される。比較部３１は、内部に記憶部３２を有しており、この記憶部３２に、学習時における時系列パターンに対応する時系列パラメータ（パラメトリックバイアス）を記憶している。
【００４４】
例えば、ＲＮＮ１に、図１１に示されるように、曲線Ｌ１１で示される時系列パターンＡ、曲線Ｌ１２で示される時系列パターンＢ、並びに曲線Ｌ１３で示される時系列パターンＣの、３つの時系列パターンをＲＮＮ１に予め学習させたとする。曲線Ｌ１１に対応する時系列パターンＡを学習させた場合、パラメトリックバイアスノード１１−２からパラメータＰＡが出力され、曲線Ｌ１２の時系列パターンＢが学習された場合、パラメータＰＢが出力され、曲線Ｌ１３の時系列パターンＣが学習された場合、パラメータＰＣが出力される。記憶部３２は、このパラメータＰＡ，ＰＢ，ＰＣをそれぞれ記憶している。
【００４５】
なお、図１１の例においては、曲線Ｌ１１で示される時系列パターンＡ、曲線Ｌ１２で示される時系列パターンＢ、並びに曲線Ｌ１３で示される時系列パターンＣは、いずれも正弦波状の信号による時系列パターンとされ、その周波数は同一であるが、振幅が曲線Ｌ１１に対応する時系列パターンＡが最も大きく、曲線Ｌ１３で示される時系列パターンＣが最も小さく、曲線Ｌ１２で示される時系列パターンＢの振幅は、その両者の中間の値とされている。
【００４６】
パラメータＰＡ，ＰＢ，ＰＣの値は、振幅の大きさに比例している（線形和で表現される）。従って、３つのパラメータは、パラメータＰＡが最も大きく、パラメータＰＣが最も小さく、パラメータＰＢは、両者の中間の大きさの値となっている。
【００４７】
次に、時系列パターンの分類処理について、図１２のフローチャートを参照して説明する。最初に、ステップＳ５１において、分類すべき新たな時系列パターンが出力層１３のうちのニューロン１３−１に入力される。図１０の例においては、曲線Ｌ２１で示されるパターンＮが入力されている。
【００４８】
ステップＳ５２において、中間層１２は、バックプロパゲーション法により、パラメトリックバイアスの修正値を求める。すなわち、中間層１２において、バックプロパゲーション法に基づく演算が行われ、その演算の結果得られたパラメータ（パラメトリックバイアス）ＰＮがパラメトリックバイアスノード１１−２から出力される。
【００４９】
ステップＳ５３において、比較部３１は、ステップＳ５２の処理で得られたパラメトリックバイアスの値と、記憶部３２に予め記憶されている学習パターンに対応する修正値との大きさを比較する処理を実行する。具体的には、図１１に示される時系列パターンＡ、時系列パターンＢ、および時系列パターンＣの３つの時系列パターンが学習パターンとして学習されている結果、記憶部３２には、パラメータＰＡ，ＰＢ，ＰＣが記憶されている。そこで、比較部３１は、ステップＳ５２の処理で得られたパラメータＰＮの値と、記憶部３２に記憶されているパラメータＰＡ，ＰＢ，ＰＣの大きさを比較する。
【００５０】
ステップＳ５４において、比較部３１は、ステップＳ５３の比較結果に基づいて、ステップＳ５１で入力された時系列パターン（新たな時系列パターン）を分類する。
【００５１】
すなわち、上述したように、パラメータの値は、振幅の大きさに比例している。図１０に示される曲線Ｌ２１で示される時系列パターンＮの振幅の大きさは、図１１に示される曲線Ｌ１２で示される時系列パターンＢの振幅より小さく、曲線Ｌ１３で示される時系列パターンＣの振幅より大きい。従って、時系列パターンＮのパラメータＰＮは、時系列パターンＣのパラメータＰＣより大きく、時系列パターンＢのパラメータＰＢより小さい値となっている。そこで、比較部３１は、曲線Ｌ２１の時系列パターンＮを、曲線Ｌ１２の時系列パターンＢと曲線Ｌ１３の時系列パターンＣの中間の時系列パターンとして分類する。
【００５２】
このように、複数の時系列パターンを学習して得た係数に基づいて、入力された分類する時系列パターンに対するパラメータを演算し、そのパラメータを複数の時系列パターンを学習して得られるパラメータと比較することで、学習していない時系列パターン（学習した時系列パターンの非線形和で表される）を分類することが可能となる。
【００５３】
すなわち、この分類は、予め学習された時系列パターンとの関係性に基づいて行われることになる。
【００５４】
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるが、ソフトウエアにより実行させることもできる。この場合、例えば、図１３に示されるようなパーソナルコンピュータ１６０が用いられる。
【００５５】
図１３において、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）１６１は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　ＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）１６２に記憶されているプログラム、または記憶部１６８からＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）１６３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭ１６３にはまた、ＣＰＵ１６１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
【００５６】
ＣＰＵ１６１、ＲＯＭ１６２、およびＲＡＭ１６３は、バス１６４を介して相互に接続されている。このバス１６４にはまた、入出力インタフェース１６５も接続されている。
【００５７】
入出力インタフェース１６５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部１６６、ＣＲＴ，ＬＣＤなどよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力部１６７、ハードディスクなどより構成される記憶部１６８、モデム、ターミナルアダプタなどより構成される通信部１６９が接続されている。通信部１６９は、ネットワークを介しての通信処理を行う。
【００５８】
入出力インタフェース１６５にはまた、必要に応じてドライブ１７０が接続され、磁気ディスク１７１、光ディスク１７２、光磁気ディスク１７３、或いは半導体メモリ１７４などが適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部１６８にインストールされる。
【００５９】
一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、パーソナルコンピュータ１６０に、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
【００６０】
この記録媒体は、図１３に示されるように、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク１７１（フロッピディスクを含む）、光ディスク１７２（ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｋ−Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ），ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｋ）を含む）、光磁気ディスク１７３（ＭＤ（Ｍｉｎｉ−Ｄｉｓｋ）を含む）、もしくは半導体メモリ１７４などよりなるパッケージメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているＲＯＭ１６２や、記憶部１６８に含まれるハードディスクなどで構成される。
【００６１】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【００６２】
【発明の効果】
以上の如く、本発明の情報処理装置および方法、プログラム格納媒体、並びにプログラムによれば、時系列パターンを分類することができる。特に、新たな時系列パターンをモデル化して得た特徴量、既にモデル化している複数の時系列パターンの特徴量パラメータと比較することで分類することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用したリカレント型ニューラルネットワークの構成を示す図である。
【図２】図１のリカレント型ニューラルネットワークの学習処理を説明するフローチャートである。
【図３】図１のリカレント型ニューラルネットワークの係数設定処理を説明するフローチャートである。
【図４】振幅が異なり、同期が同じ時系列パターンの例を示す図である。
【図５】周期が異なり、振幅が同じ時系列パターンの例を示す図である。
【図６】学習パターンの例を示す図である。
【図７】学習パターンの例を示す図である。
【図８】図１のリカレント型ニューラルネットワークの時系列パターン生成処理を説明するフローチャートである。
【図９】生成する時系列パターンの例を示す図である。
【図１０】本発明を適用したリカレント型ニューラルネットワークの構成を示す図である。
【図１１】学習パターンを示す図である。
【図１２】図１０のリカレント型ニューラルネットワークの分類処理を説明するフローチャートである。
【図１３】本発明を適用したパーソナルコンピュータの構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１　リカレント型ニューラルネットワーク，　１１　入力層，　１２　中間層，　１３　出力層，　２１　演算部，　３１　比較部，　３２　記憶部
【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】
2004030627.tif 000012
【図８】
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【図９】
2004030627.tif 000014
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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