(57)【要約】【課題】予め求めた部分特徴量と部分イベントの組み合わせである部分状況データを用いて、入力イベントを分類できる装置を提供すること。【解決手段】ｍ次元の特徴量の内のｋｉ次元（ｋｉ≦ｍ）の特徴量が入力される複数の状況モジュール１−１・・・１−ｎを備え、各状況モジュールは、ｋｉ次元の特徴量により張られる空間内のイベントが分布した部分状況データと、ｋｉ次元の特徴量からなる入力イベントを照合し、部分状況データ中のイベントの集合から形成される選択領域内に入力イベントが存在するか否かを判定して、入力イベントと部分状況データとの一致度を状況パターン判定手段２に出力し、状況パターン判定手段２は、各状況モジュールの出力する一致度を総合して１つのパターンとし、このパターンが一致する学習データのパターン判定テーブルを照合し、一致したパターンの学習データのクラスを分類結果として出力する。【選択図】        図１
2004192106.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
外部からのｍ次元の特徴量を持つ入力イベントが与えられ、該入力イベントが、予め定められた特徴量とイベントの部分的な組み合わせである部分状況に一致するかを判定する状況判定手段と、状況パターン判定手段を具備する分類装置であって、
上記状況判定手段は、上記ｍ次元の特徴量の内のｋｉ次元（ｋｉ≦ｍ）の特徴量が入力される複数の状況モジュールを備え、各状況モジュールは、ｋｉ次元の特徴量により張られる空間内のイベントが分布した部分状況データと、上記ｋｉ次元の特徴量からなる入力イベントを照合し、上記部分状況データ中のイベントの集合から形成される選択領域内に上記入力イベントが存在するか否かを判定することにより、上記入力イベントと部分状況データとの一致度を出力するものであり、
上記状況パターン判定手段は、各状況モジュールの出力する上記一致度が入力され、これらの一致度を総合して１つのパターンとし、このパターンが一致する学習データのパターン判定テーブルをアクセスして、一致したパターンの学習データのクラスを分類結果として出力することを特徴とする分類装置。
【請求項２】
外部からのｍ次元の特徴量を持つ入力イベントが与えられ、該入力イベントが、予め定められた特徴量とイベントの部分的な組み合わせである部分状況に一致するかを判定する状況判定手段と、状況パターン判定手段を具備する分類装置であって、
上記状況判定手段は、上記ｍ次元の特徴量の内のｋｉ次元（ｋｉ≦ｍ）の特徴量が入力される複数の状況モジュールを備え、各状況モジュールは、ｋｉ次元の特徴量により張られる空間内のイベントが分布した部分状況データと、上記ｋｉ次元の特徴量からなる入力イベントを照合し、上記部分状況データ中のイベントの集合から形成される選択領域内に上記入力イベントが存在するか否かを判定することにより、上記入力イベントと部分状況データとの一致度を出力するものであり、
上記状況パターン判定手段は、各状況モジュールの出力する上記一致度が入力され、これらの一致度を総合して１つのパターンとし、このパターンが一致する学習データのパターン判定テーブルをアクセスして、一致したパターンの学習データ（複数）のクラスを分類結果として出力し、また各クラスに含まれる学習データ数をポイントする、あるいはそれを正規化して確率として出力することを特徴とする分類装置。
【請求項３】
外部からのｍ次元の特徴量を持つ入力イベントが与えられ、該入力イベントが、予め定められた特徴量とイベントの部分的な組み合わせである部分状況に一致するかを判定する状況判定手段と、状況パターン判定手段を具備する分類装置であって、
上記状況判定手段は、上記ｍ次元の特徴量の内のｋｉ次元（ｋｉ≦ｍ）の特徴量が入力される複数の状況モジュールを備え、各状況モジュールは、ｋｉ次元の特徴量により張られる空間内のイベントが分布した部分状況データと、上記ｋｉ次元の特徴量からなる入力イベントを照合し、上記部分状況データ中のイベントの集合から形成される選択領域内に上記入力イベントが存在するか否かを判定することにより、上記入力イベントと部分状況データとの一致度を出力するものであり、
上記状況パターン判定手段は、各状況モジュールの出力する上記一致度が入力され、これらの一致度を総合して１つのパターンとし、このパターンに近い複数のパターンを選び、これにより学習データのパターン判定テーブルをアクセスして、各クラス毎に学習データの数を合計してそれをポイントする、あるいはそれを正規化して確率として出力することを特徴とする分類装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、データマイニング、機械学習、パターン認識などに利用することができる状況認識装置に係り、特に複数の特徴量とイベントのマトリックス構造（部分状況）の情報を利用して、状況への一致度を判定することにより分類付けを行う状況分解アルゴリズムを使用した分類装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】複数の因果関係が混存するデータを解析し、データ内にどのような関連性が含まれているかを予測し、特徴量を抽出したり選択する技術としては、多変量解析、パターン認識、ニューラルネットワーク等の分野で研究が行われている。しかしこれらの多くは、データ間に関連性を有する特徴量だけを抽出する技術であったり、ある特定の関連性を有するイベントを抽出するものであり、蓄積されたデータの中から特徴量とイベントを組み合わせて、相互に関連性のあるデータを抽出するものではなかった。
【０００３】
そこで本発明者らは、先に複数の特徴量とイベントのマトリックス構造（部分状況）を取り出す手法として、状況分解アルゴリズムを提案した（特開２０００−１６３４０５号公報参照）。
【０００４】
上記手法は、特徴量選択方向と部分イベント選択の方向から見て、マッチャビリティー（Ｍａｃｔｃｈａｂｌｉｔｙ）という評価値が極値となる複数個の部分データを抽出する機構を備えたものであり、部分特徴量と部分イベントの組み合わせである複数の部分データを抽出することができる。
【０００５】
例えば図１２（Ａ）に示すような特徴量を持つイベントに、上記状況分解アルゴリズムを適用することにより、例えば図１２（Ｂ）に示す状況分解結果が得られる。
【０００６】
図１２（Ａ）の各イベントは、例えばそれぞれ「人」であり、特徴量はそれぞれの人を特徴付ける因子である、例えば「身長」、「体重」、「性別」、「年齢」等である。
【０００７】
図１２（Ａ）に示すデータに上記状況分解アルゴリズムを適用すると、例えば図１２（Ｂ）に示すような状況分解結果が得られる。図１２（Ｂ）における状況Ｎｏ．１、Ｎｏ．２・・・は、状況分解アルゴリズムにより抽出された相互に関連のあるイベントの集合と、各イベントを関連付けている特徴量であり、例えば状況Ｎｏ．１は身長と体重等が相関しているイベントの集合である。
【０００８】
図１３は、上記状況分解結果を模式的に表したものであり、縦軸と横軸は特徴量（この図では特徴量が２つの場合を示しているが、実際にはｎ次元空間となる）であり、この特徴量で張られる空間に相互に関連のあるイベントが分布している状況を表している。
【０００９】
上記状況分解アルゴリズムを用いれば蓄積されたデータの中から特徴量とイベントを組み合わせて相互に関連性のあるデータを抽出することができる。
【００１０】
更に本発明者らは、このようにして抽出された相互に関連性のある部分状況データを用いて、与えられたイベントがどの部分状況に合致しているかを判定し、部分状況との状況一致度を求めたり、欠損値を補間する手法を提案した（特開２００１−１８４３２９号公報参照）。
【００１１】
上記手法は、予め与えられた部分状況データと、入力イベントとを照合し、上記部分状況データ中のイベントの集合から形成される選択領域内に、上記入力イベントが存在するか否かを判定する。そして上記入力イベントと部分状況データとの一致度を出力する。また、入力イベントの特徴量に欠損値があるとき、各状況モジュールは入力イベントの上記欠損値以外の特徴量に対応した選択領域内のイベントに基づき上記欠損値の予測値である補間値を求め出力することもできる。
【００１２】
【特許文献１】
特開２０００−１６３４０５号公報（段落０００２〜００２１）
【特許文献２】
特開２００１−１８４３２９号公報（段落０００８〜００１９、図１〜図９）
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】以上のように、従来の技術においては、予め求めていた部分特徴量と部分イベントの組み合わせである部分状況データを用いて、入力イベントが各状況に存在するか否かは判定できるが、一般に一つのイベントが複数の状況にマッチするので、分類問題には使えなかった。
【００１４】
本発明の目的は、与えられた入力イベントがどの複数のイベントにマッチするかにより分類を行うための分類装置を提供するものである。
【００１５】
【課題を解決するための手段】本発明の原理を図１により説明する。図１において、１−１・・・１−ｎは状況モジュール、２は状況パターン判定モジュール、３は分類装置、４は特徴量抽出手段、Ｆ１〜Ｆｍは特徴量である。
【００１６】
本発明の分類装置３ではｍ次元の特徴量を入力し、そのうちのｋｉ次元（≦ｍ）の特徴量ベクトルを入力とする状況モジュール１−１・・・１−ｎがｎ個ある。各状況モジュール１−１・・・１−ｎは、ｋｉ個の特徴量で入力データが該当状況に含まれるかどうかを判別する。状況判定結果は「１」（含まれる）あるいは「０」（含まれない）である。
【００１７】
すべての状況モジュールの判定結果をまとめると、ｎ次元ビットパターンの状況パターンになる。状況パターン判定モジュール２ではこの状況パターンを見て、あらかじめ学習データにもとづき作成ずみのパターン判定テーブルを参照し、入力イベントがどのカテゴリーに属するものか判定する。
【００１８】
また本発明を次のように実現することもできる。
【００１９】
（１）外部からのｍ次元の特徴量を持つ入力イベントが与えられ、該入力イベントが、予め定められた特徴量とイベントの部分的な組み合わせである部分状況に一致するかを判定する状況判定手段と、状況パターン判定手段を具備する分類装置であって、
上記状況判定手段は、上記ｍ次元の特徴量の内のｋｉ次元（ｋｉ≦ｍ）の特徴量が入力される複数の状況モジュールを備え、各状況モジュールは、ｋｉ次元の特徴量により張られる空間内のイベントが分布した部分状況データと、上記ｋｉ次元の特徴量からなる入力イベントを照合し、上記部分状況データ中のイベントの集合から形成される選択領域内に上記入力イベントが存在するか否かを判定することにより、上記入力イベントと部分状況データとの一致度を出力するものであり、
上記状況パターン判定手段は、各状況モジュールの出力する上記一致度が入力され、これらの一致度を総合して１つのパターンとし、このパターンが一致する学習データのパターン判定テーブルをアクセスして、一致したパターンの学習データのクラスを分類結果として出力することを特徴とする分類装置。
【００２０】
（２）外部からのｍ次元の特徴量を持つ入力イベントが与えられ、該入力イベントが、予め定められた特徴量とイベントの部分的な組み合わせである部分状況に一致するかを判定する状況判定手段と、状況パターン判定手段を具備する分類装置であって、
上記状況判定手段は、上記ｍ次元の特徴量の内のｋｉ次元（ｋｉ≦ｍ）の特徴量が入力される複数の状況モジュールを備え、各状況モジュールは、ｋｉ次元の特徴量により張られる空間内のイベントが分布した部分状況データと、上記ｋｉ次元の特徴量からなる入力イベントを照合し、上記部分状況データ中のイベントの集合から形成される選択領域内に上記入力イベントが存在するか否かを判定することにより、上記入力イベントと部分状況データとの一致度を出力するものであり、
上記状況パターン判定手段は、各状況モジュールの出力する上記一致度が入力され、これらの一致度を総合して１つのパターンとし、このパターンが一致する学習データのパターン判定テーブルをアクセスして、一致したパターンの学習データ（複数）のクラスを分類結果として出力し、また各クラスに含まれる学習データ数をポイントする、あるいはそれを正規化して確率として出力することを特徴とする分類装置。
【００２１】
（３）外部からのｍ次元の特徴量を持つ入力イベントが与えられ、該入力イベントが、予め定められた特徴量とイベントの部分的な組み合わせである部分状況に一致するかを判定する状況判定手段と、状況パターン判定手段を具備する分類装置であって、
上記状況判定手段は、上記ｍ次元の特徴量の内のｋｉ次元（ｋｉ≦ｍ）の特徴量が入力される複数の状況モジュールを備え、各状況モジュールは、ｋｉ次元の特徴量により張られる空間内のイベントが分布した部分状況データと、上記ｋｉ次元の特徴量からなる入力イベントを照合し、上記部分状況データ中のイベントの集合から形成される選択領域内に上記入力イベントが存在するか否かを判定することにより、上記入力イベントと部分状況データとの一致度を出力するものであり、
上記状況パターン判定手段は、各状況モジュールの出力する上記一致度が入力され、これらの一致度を総合して１つのパターンとし、このパターンに近い複数のパターンを選び、これにより学習データのパターン判定テーブルをアクセスして、各クラス毎に学習データの数を合計してそれをポイントする、あるいはそれを正規化して確率として出力することを特徴とする分類装置。
【００２２】
これにより下記の効果を奏する。
（１）状況分解により得られた、複数の部分状況、つまり特徴量とイベントの部分的な組み合わせに関する情報を利用して、ある入力イベントに対して部分状況毎にマッチするかどうかの情報を作り、それを利用して分類をすることができるので、複数の特徴量とマッチする場合でも正確な分類を行うことができる。
【００２３】
（２）パターンの一致する学習イベントの複数のクラスすなわちカテゴリーを分類結果として各クラスに含まれる学習イベント数をポイントとして出力またはそれを正規化して確率として出力するので、ポイントとして出力した場合には学習データ内の数の裏付けがわかるので、その数が多数あるとき分類付けに正確さをもたらすことができ、また確率として出力するときは一見して各クラスがどのような割合を持っているのか理解できる。
【００２４】
（３）各状況モジュールの、出力パターンに近い複数のパターンにもとづき各々学習データを検索し、各クラス毎に学習イベントの数を合計してそれをポイントとする、あるいは正規化して確率として出力するので、入力状況パターンと同じパターンが１つも学習イベントを持たない場合でも少ない学習イベントを持つ場合でも、信頼度の高い分類を行うことができる。
【００２５】
【発明の実施の形態】本発明の実施の形態について以下に説明する。
１．実施例１
図１により本発明の第１の実施例構成を説明する。図１において、１−１・・・１−ｎは状況モジュール、２は状況パターン判定モジュール、３は分類装置、４は特徴量抽出手段である。
【００２６】
状況モジュール１−１・・・１−ｎはｍ次元の特徴量のうちのｋｉ次元（ｍ以下）の特徴量が入力され、ｋｉ個の特徴量を有する入力データが該当する状況モジュールの部分状況データに含まれるか否かを判定するものであり、この状況領域を示す、例えば図１３に示す如き部分状況データを保持している。そして入力データつまり入力イベントが部分状況に含まれるとき状況判定結果として例えば「１」を出力し、含まれないとき「０」を出力する。
【００２７】
状況パターン判定モジュール２は、分類が未知の入力イベントが分類装置３に入力されたとき、状況モジュール１−１・・・１−ｎにおける全状況判定結果つまり状況パターンにもとづき分類結果を出力するものであり、パターン判定テーブル２−１と一致パターン検出手段２−２を有する。
【００２８】
パターン判定テーブル２−１は、図２に示す如く、学習データにおける、各状況モジュール１−１・・・１−ｎの出力する状況パターンと、分類を示すカテゴリーＣ１、Ｃ２・・・Ｃｘとの対応関係を示すものであり、後述する手法により学習データにもとづき作成される。
【００２９】
一致パターン検出手段２−２は、各状況モジュール１−１・・・１−ｎから出力される状況パターンと一致する、パターン判定テーブル２−１のパターン項目を検出するものである。
【００３０】
分類装置３は、分類が未知の入力イベントに対してパターン判定テーブル２−１をアクセスしてその分類を示すカテゴリーを出力したり、学習データにもとづき前記パターン判定テーブル２−１を作成するものであり、前記状況モジュール１−１・・・１−ｎ、前記状況パターン判定モジュール２、特徴量抽出手段４等を備えるものである。
【００３１】
特徴量抽出手段４は、分類装置３に入力された入力イベントに含まれる特徴量を抽出して、その特徴量を対応する状況モジュールに選択的に出力するものであり、例えば状況モジュール１−１には特徴量Ｆ１、Ｆ２、Ｆ５を送出する。
【００３２】
図３は本発明の実施例の分類装置のハードウェア構成を示すものである。図３において、バス１０にＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２、ＲＯＭ１３、通信インタフェース１４、記憶装置１５、記録媒体読み取り装置１６、入出力装置１７等が接続される。
【００３３】
ＲＯＭ１３にはＯＳ等が記録され、また、ＲＡＭ１２にはプログラム、データ等が格納される。入出力装置１７は、キーボードやマウス等の入力デバイスやディスプレイモニタあるいはプリンタ等の出力デバイスを含み、本発明の分類処理を行うためのデータを入力したり、処理結果を出力する。
【００３４】
本発明の処理を行うためのプログラム、データ等は、ハードディスクなどの記憶装置１５から、あるいは、記録媒体読み取り装置１６により記録媒体から読み取られてＲＡＭ１２に格納され、ＣＰＵ１１により実行される。また、バス１０には通信インタフェース１４が接続されており、通信回線を介して、データやプログラムの授受を行うこともできる。
【００３５】
Ａ．パターン判定テーブルの作成
図４（Ａ）、（Ｂ）にもとづき、分類装置３におけるパターン判定テーブル２−１の作成手法を、状況モジュール数をＮ、分類のカテゴリー数をｘの場合について説明する。このとき入力イベントが各状況領域に含まれるか否かのパターンは２のＮ乗通りある。ここで２のＮ乗をＰとおく。
【００３６】
（１）まず分類装置３の状況パターン判定モジュール２は、図４（Ｂ）に示す如き、カテゴリーＣ１・・・Ｃｘとパターン「００・・・００」・・・「１１・・・１１」が記入されたＰ行ｘ列の配列を用意する。
【００３７】
（２）状況パターン判定モジュール２は、この配列の要素をすべて数値ゼロにする。
【００３８】
（３）次に分類装置３では、あらかじめ用意された、図１２（Ａ）に示す如きイベント１、２・・・で構成される学習データが順次入力され、図４（Ａ）に示す、下記の（３−１）〜（３−３）に示す操作を行う。この学習データには、図１２（Ａ）では省略されているが、各イベントの属する分類を示すカテゴリーがあらかじめ記入されている。
【００３９】
（３−１）分類装置３に入力された学習データは、特徴量抽出手段４においてその特徴量が抽出して特徴量に応じてあらかじめ定められた各状況モジュールに選択的に入力される。例えば状況モジュール１−１にはＦ１、Ｆ２、Ｆ５で示される特徴量１、２、５が入力され、状況モジュール１−ｎにはＦ２、Ｆ５で示される特徴量２、５が入力される。
【００４０】
（３−２）分類装置３では、各状況モジュール１−１・・・１−ｎがその入力された特徴量にもとづき、自己の部分状況データを照合して、この特徴量により示される状況が状況モジュールの保持する部分状況データに含まれるか否かを判定し、含まれる場合は例えば「１」を、含まれない場合は「０」を出力する。この出力は状況パターン判定モジュール２に入力され、各状況モジュールの出力がならべられたビットパターンで作成された状況パターンが得られる。
【００４１】
（３−３）状況パターン判定モジュール２は、このようにして作成されビットパターンすなわち状況パターンに対応した、図４（Ｂ）に示す、パターン判定テーブル２−１を構成する配列の行の、学習データに記入されたカテゴリーに対応した列の要素の数値を１増やす。すなわち＋１する。この（３−１）〜（３−３）の操作を、各学習データについて行い、パターン判定テーブル２−１を作成する。
【００４２】
Ｂ．入力イベントの分類判定
次に分類が未知の入力イベントすなわち未知データが入力されたとき、その分類のカテゴリーを求める判定動作を図５に示すフローチャートにもとづき説明する。
【００４３】
（１）未知データが入力されたとき、分類装置１では特徴量抽出手段４がこの未知データに記入されている各特徴量を抽出して、これを各特徴量に対応する状況モジュール１−１・・・１−ｎに入力する。例えば未知データの特徴量Ｆ１、Ｆ２、Ｆ５は状況モジュール１−１に入力される。
【００４４】
（２）各状況モジュール１−１・・・１−ｎは、これら入力された各特徴量にもとづき自己の部分状況データと照合して、この入力された特徴量により示される状況が自己の部分状況データに含まれる場合は「１」を状況パターン判定モジュール２に出力し、含まれない場合は「０」を出力する。状況パターン判定モジュール２は、各状況モジュール１−１・・・１−ｎから出力された前記「１」、「０」のビットを状況モジュール１−１・・・１−ｎの順に並べ、状況パターンを作る。
【００４５】
（３）状況パターン判定モジュール２では、この状況パターンにより一致パターン検出手段２−２がパターン判定テーブル２−１をアクセスしてその状況パターンに対応する行を選択する。例えば状況パターンが「１１・・・０１」の場合、図２に示す「１１・・・０１」のパターンの行が選択される。
【００４６】
（４）状況パターン判定モジュール２は、この選択された行の、各カテゴリーと各要素の数値を出力する。前記図２に示す例ではカテゴリーＣ１、Ｃ２、Ｃ３・・・Ｃｘの各数値がそれぞれ１０、３、０、・・・１であることを示す出力が分類結果として得られる。
【００４７】
これにより「１１・・・０１」のパターンを持つ学習イベントのうち、カテゴリーＣ１に属するものは１０個、Ｃ２に属するものは３個、Ｃ３に属するものは０個、・・・Ｃｘに属するものは１個であることがわかり、未知データの状況パターンが「１１・・・０１」であれば、カテゴリーＣ１に属する可能性が最も高くポイント１０、次にＣ２に属する可能性が続きポイント３であることがわかる。
【００４８】
またこのパターン判定テーブル２−１から出力される数値の合計が１になるように正規化すれば、そのままカテゴリーに属する予想確率が得られる。
【００４９】
２．実施例２
本発明の第２の実施例について説明する。状況パターンと同じパターンが１つも学習イベントを持たない場合や学習イベントが非常に少ない場合もある。このような場合は状況パターンと近いパターンを使用してパターン判定テーブル２−１を照合することで分類することができる。近いパターンとして、例えばハミング距離を用いて、１ビットのみ異なるものを選べばよい。この場合、マッチするパターンは複数あるので、各カテゴリーの数値を合計して分類づけの判断に使えばよい。
【００５０】
第２の実施例の状況パターン判定モジュールの構成を図６に示す。図６においてパターン判定テーブル２−１は前記第１の実施例と同一のものであり、同様にして作成される。第２の実施例では、状況パターン判定モジュール２０に類似パターン検出手段２１、合成手段２２を具備する。
【００５１】
状況パターン判定モジュール２０は、各状況モジュール１−１・・・１−ｎから出力された「１」、「０」のビットを状況モジュール１−１・・・１−ｎの順に並べて状況パターンを作ったり、この状況パターンと同一のパターンによりパターン判定テーブル２−１を照合したり、状況パターンと１ビット異なるパターンを発生してこれにもとづきパターン判定テーブル２−１を照合したり、前記パターン判定テーブル２−１の各照合結果を加算して出力したりするものである。
【００５２】
類似パターン検出手段２１は、状況パターンにもとづきパターン判定テーブル２−１を照合したり、前期状況パターンと１ビット異なるパターンを発生させこれらにもとづきパターン判定テーブル２−１を照合するものである。
【００５３】
合計手段２２は、前記状況パターンによりパターン判定テーブル２−１を照合したとき得られる各カテゴリーの数値と、前記状況パターンを１ビットそれぞれ異なるパターン（状況パターンがｎビット長のときｎ個ある）によりパターン判定テーブル２−１を照合したとき得られる各カテゴリーの数値とを加算して得られた各カテゴリー毎の数値を分類結果として出力するものである。
【００５４】
次に第２の実施例における、分数が未知の入力イベントすなわち未知データが入力されたときその分類のカテゴリーを求める判定動作を図７に示すフローチャートにもとづき他図を参照して説明する。
【００５５】
（１）未知データが入力されたとき、分類装置１では特徴量抽出手段４がこの未知データに記入されている各特徴量を抽出して、これを各特徴量に対応する状況モジュールに入力する。
【００５６】
（２）各状況モジュールは、これら入力された各特徴量にもとづき、自己の部分状況データと照合して、この入力された特徴量により示される状況が自己の部分状況データに含まれる場合は「１」を状況パターン判定モジュール２０に出力し、含まれない場合は「０」を出力する。状況パターン判定モジュール２０は、各状況モジュール１−１・・・１−ｎから出力された前記「１」、「０」のビットを状況モジュール１−１・・・１−ｎの順に並べ、状況パターンを作る。
【００５７】
（３）状況パターン判定モジュール２０では、この状況パターンにより類似パターン検出手段２１がパターン判定テーブル２−１をアクセスしてその状況パターンに対応する行を選択する。例えば状況パターンが「１１・・・０１」の場合、図６に示す「１１・・・０１」の状況パターンＰ０  の行が選択される。状況パターン判定モジュール２０は、この選択された行の、各カテゴリーと各要素の数値を出力する。図６に示す例では、カテゴリーＣ１、Ｃ２、Ｃ３・・・Ｃｘの各数値がそれぞれ１０、３、０、・・・１であることを示す出力がパターンＰ０  のカテゴリーとして合計手段２２に出力される。
【００５８】
（４）次に類似パターン検出手段２１は、前記状況パターンの各ビットごとに順次ビットを反転して、この１ビット反転したパターンに対応するパターン判定テーブル２−１の行を選択する。例えば状況パターンＰ０  が「１１・・・０１」の場合、１ビット反転されたパターン「１１・・・００」（図示省略）、「１１・・・１１」・・・を作成し、これらのパターンに対応するパターン判定テーブル２−１の行を選択させる。
【００５９】
（５）これによりパターン判定テーブル２−１より、先ず状況パターンと同じパターンの行の各カテゴリー１０、３、０・・・１が合計手段２２に出力され、次に１ビット反転されたパターンに対応する行の各カテゴリーが順次合計手段２２に出力される。そしてこれら選択された行の各要素を加算、すなわち各カテゴリー毎に加算する。例えば図６の例ではカテゴリーＣ１では（１０＋８＋・・・）が加算される。
【００６０】
（６）合計手段２２では、これらの加算結果をカテゴリー毎に示したものを分類結果として出力する。
【００６１】
３．状況分解の説明
次に状況分解について図８〜図１１より説明する。わかり易くするため、特徴量を身長と体重の２種類とし、図８に３０人の力士と体重についてプロットしたものを示す。この図では省略しているが、分類のカテゴリーとしては地位（横綱、大関、関脇、小結、前頭、十両、幕下・・・等）あるいは所属する部屋、体形（アンコ型とか、ソップ型等）等を選ぶことができる。
【００６２】
図８において、特徴量空間（身長と体重）を分割したものをセグメントと呼ぶ。ここでは体重を３０ｋｇ刻み、身長を５ｃｍ刻みに分割した。これにより各セグメントに入る数は、図９に示す如きものとなる。このセグメントを集めたものが状況である。
【００６３】
集める基準としては、下記ａ〜ｃが上げられる。
ａ．特徴量の数Ｆは、なるべく多くする。例えば身長だけとか体重だけではなく、両方を含める。
【００６４】
ｂ．含むデータの数Ｄをなるべく多くする。
ｃ．セグメントの数Ｓはなるべく少なくする。
【００６５】
状況モジュールに使用するとき、いろいろな実装が可能であるが、例えば
指標  Ｃ１  ｌｏｇＦ＋Ｃ２  ｌｏｇＤ−Ｃ３  ｌｏｇＳ
を最大にするような特徴量、セグメントを選べばよい。ここでＣ１、Ｃ２、Ｃ３は正の定数である。
【００６６】
図１０では特徴量の数を１つにした状況の例を示す。
状況１は、特徴量として体重のみを選び、セグメントとして１３１〜１６０の区間を選んだ。含まれるデータ数は１１個である。
【００６７】
同様に、状況２は、特徴量として身長のみを選び、セグメントとして１８１〜１８５の区間を選んだ。含まれるデータ数は８個である。
【００６８】
図１１において状況３では、特徴量の数を２つにし、セグメントとして斜線部分を選んだ。含まれるデータ数は１７個である。
【００６９】
状況３で、さらに含むセグメントを増やすと、データが増えるので、前記指標においてＤは大きくなるが、セグメント数も増えるのでＳも大きくなり、前記指標が減少してしまう。図１１では斜線部分が局所最適なセグメント集合である。
【００７０】
【発明の効果】本発明では下記の効果を奏することができる。
（１）状況分解により得られた、複数の部分状況、つまり特徴量とイベントの部分的な組み合わせに関する情報を利用して、ある入力イベントに対して部分状況毎にマッチするかどうかの情報を作り、それを利用して分類をすることができるので、複数の特徴量とマッチする場合でも正確な分類を行うことができる。
【００７１】
（２）パターンの一致する学習イベントの複数のクラスすなわちカテゴリーを分類結果として各クラスに含まれる学習イベント数をポイントとして出力またはそれを正規化して確率として出力するので、ポイントとして出力した場合には学習データ内の数の裏付けがわかるので、その数が多数あるとき分類付けに正確さをもたらすことができ、また確率として出力するときは一見して各クラスがどのような割合を持っているのか理解できる。
【００７２】
（３）各状況モジュールの、出力パターンに近い複数のパターンにもとづき各々学習データを検索し、各クラス毎に学習イベントの数を合計してそれをポイントとする、あるいは正規化して確率として出力するので、入力状況パターンと同じパターンが１つも学習イベントを持たない場合でも少ない学習イベントを持つ場合でも、信頼度の高い分類を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例構成図である。
【図２】状況パターン判定モジュールである。
【図３】本発明の実施例のハードウェア構成図である。
【図４】パターン判定テーブル作成フロー説明図である。
【図５】本発明の第１実施例の判定フロー図である。
【図６】本発明の第２の実施例の状況パターン判定モジュールである。
【図７】本発明の第２の実施例の判定フロー図である。
【図８】特徴量として身長と体重とした場合の身長・体重分布図である。
【図９】身長と体重をセグメント化したときのセグメント分布図である。
【図１０】特徴量を１つにしたときの状況の例である。
【図１１】特徴量を２つにしたときの状況の例である。
【図１２】全体データおよび状況分解結果説明図である。
【図１３】状況分解結果説明図である。
【符号の説明】
１−１・・・１−ｎ  状況モジュール
２  状況パターン判定モジュール
２−１  パターン判定テーブル
２−２  一致パターン検出手段
３  分類装置
４  特徴量抽出手段
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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