(57)【要約】  【課題】  【解決手段】  物理的システムにおけるデータの正当性を立証するための物理学をベースにしたニューラルネットワーク（ＰＢＮＮ）は、複数の入力ノードであり、各入力ノードが構成部品の平均測定値と物理的システムの構成部品の標準偏差測定値とからなる少なくともひとつの入力を受け取り、少なくともひとつの入力を出力に変換するための入力伝達関数を有するところの入力ノードと；複数の中間ノードであり、各中間ノードが複数の入力ノードの少なくともひとつから少なくともひとつの出力を受け取り、少なくともひとつの出力を中間出力に変換するための物理的システムの知識が埋め込まれた伝達関数を有するところの中間ノードと；複数の出力ノードであり、各出力ノードが複数の中間ノードから少なくともひとつの中間出力を受け取り、伝達関数がゼロよりも大きな値に評価した場合に構成部品の平均測定値を出力するための伝達関数を有するところの出力ノードとからなる。ＰＢＮＮは所定のデータセットでトレーニングされる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
物理的システムにおけるデータの正当性を立証するための物理学をベースにしたニューラルネットワーク（ＰＢＮＮ）であって、該ＰＢＮＮは：
複数の入力ノードであって、各入力ノードが、
構成部品の平均測定値と、前記物理的システムの構成部品の標準偏差測定値とからなる少なくともひとつの入力を受け取り、前記少なくともひとつの入力を出力に変換するための入力伝達関数を有する入力ノードを有してなり；
複数の中間ノードであって、各中間ノードが、
前記複数の入力ノードの少なくともひとつから少なくともひとつの出力を受け取り、前記少なくともひとつの出力を中間出力に変換するための前記物理的システムの知識が埋め込まれた伝達関数を有する入力ノードを有してなり；
複数の出力ノードであって、各出力ノードが、
前記複数の中間ノードから少なくともひとつの中間出力を受け取り、前記伝達関数がゼロよりも大きな値に評価した場合に構成部品の前記平均測定値を出力するための伝達関数を有するところの出力ノードを有してなり；
前記ＰＢＮＮが所定のデータセットでトレーニングされる、ＰＢＮＮ。
【請求項２】
前記複数の平均測定値および前記複数の標準偏差測定値がＰＢＮＮによって計算される、請求項１記載のＰＢＮＮ。
【請求項３】
前記構成部品の前記出力された平均測定値と結合されたルールに基づく出力をさらに有してなる、請求項１記載のＰＢＮＮ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力データの流れを認証するための物理学をベースにしたニューラルネットワーク（ＰＢＮＮ）に関する。より具体的には、本発明は、複数の物理的システム入力にヒューリスティックモデルを適用し、異常データおよび持続的システム変化を識別し、異常でないデータ入力を認証するＰＢＮＮに関する。
【背景技術】
【０００２】
迫りくる障害や他の不利な事象を示す誤ったデータについて複雑な物理的システムをモニタリングすることはよく知られたことである。一般的に、そのような事象はモニターされたデータの散乱として現れる。データの散乱が起きた場合、散乱は受け入れられて印が付けられる、もしくはデータは削除される。データが受け入れられた場合、散乱は計装と関連しているものと考えられる。不規則に付与された非システムの散乱に対処する、または他の測定値における系統的エラー、測定値調節および訂正を介する分析は、通常専門家によって行われる。
【０００３】
たとえば、航空機の運転条件（高度、マッハ数、またはＴＡＴ）におけるエラーには訂正されたエンジンデータにおける系統的エラーが含まれる。エンジンパワー設定を読み取るエラーは他の系統的エラーを生じる。値を記録するエラーは、システムの物理学やデータ減少法による単一のパラメーターまたはいくつかのパラメーターに悪影響を及ぼすエラーを生じる。技術者達は、系統的エラーと不規則なエラーとをどのように認識するかを学習してきた。それらは、システムの物理学と矛盾する何かを明らかに示している。これらのエラーは手で取り除かれたり、問題ありとして印が付けられる。個々のパラメーターが散乱を有して用いられている場合、ハイパースペースベクトル全体が間違っている。パラメーターが捨てられた場合は、ハイパースペースベクトル全体が捨てられる。データの質は、いずれの場合も低下する。
【０００４】
自動化されたシステムの場合技術者の人間的やりとりを取り除くのが好ましい。それを行うひとつの一般的な方法論は、データ流れおよびシステムにおけるエラーを識別するようにニューラルネットワークを構成し、トレーニングすることに関係している。ニューラルネットワークはニューロンとも呼ばれる同一の処理要素の多層にわたる階層的な配列である。各ニューロンはひとつまたはそれ以上の入力を有することができるが出力はひとつだけである。各ニューロン入力は係数によって重み付けされる。ニューロンの出力は通常、重み付けされた入力の合計とバイアス値との関数である。この関数は活性化関数と呼ばれ、また時には伝達関数とも呼ばれるが、多くの場合シグモイド関数である。すなわち活性化関数はその入力（単数または複数）がそれぞれ正および負の無限大に近づくにつれて単調に、漸近的に一定値に近づくＳ字状であってよい。シグモイド関数と個々のニューラル重み付けおよびバイアス値が入力信号に対するニューロンの応答を決定する。
【０００５】
ニューロンの階層的配列において、ひとつの層のニューロンの出力は次の層のひとつまたはそれ以上のニューロンの入力として分配されてよい。通常のニューラルネットワークは入力層および別個の二つの（２個の）層を含んでよい。すなわち入力層、中間ニューロン層、および出力ニューロン層である。入力層のノードはニューロンではない。むしろ、入力層のノードはただひとつの入力を有し、基本的に入力を無処理のまま次の層の入力に供給する。
【０００６】
ニューラルネットワークの使用法はしばしば二つの（２個の）連続する段階を含む。最初にネットワークは既知の出力値（または分類）を有する既知の入力についてトレーニングされる。トレーニング入力がニューラルネットワークに供給されると、各々の個別のトレーニングパターンのニューラルネットワーク出力が既知の出力に近づくか、または一致するように、ニューロンの重み付けおよびバイアスの値が調整される（例えば逆伝播技術）。このようにして重み付けおよびバイアスが局所的な最適解または最小誤差に向かって収斂する。実用上は、システムは最適解に収斂する点にまでトレーニングされることはない、なぜならそれには全てのデータが必要だからである。そうするとシステムは「トレーニングし過ぎ」になり、トレーニングデータに専門化し過ぎて、トレーニングセットの入力とは異なる入力を分類するのが苦手になるであろう。
【０００７】
ひとたびニューラルネットワークがトレーニングされると、ニューラルネットワークはトレーニングの過程で決定された重み付けおよびバイアスに従って未知の入力を分類するのに用いられることができる。もしニューラルネットワークが自信を持って未知の入力を分類することができれば、出力層のニューロンの出力のひとつが他のものよりもはるかに高くなるであろう。
【０００８】
重み付けおよびバイアス項が拡散しないことを保証するためにアルゴリズムは小さな段階を用いる。したがって収斂は遅い。また隠れ層のニューロンの数を先験的に決めることは容易にはできない。したがって最適な隠れニューロンの数を決定するためにしばしば時間を要する実験が何度も行われる。
【０００９】
ニューラルネットワークに関連する代替はベイジアンネットワークである。ベイジアンネットワークはデータ（例えば入力の特徴ベクトル）と予測（例えば分類）との間の中間段階として仮定を用いる。各々の仮定の確率はデータが与えられれば推定される。予測は仮定から、仮定の条件付き（事後）確率を用いてなされ、各仮定の個別の予測が重み付けされる。ベイジアンネットワークは変数と、変数の間の有向エッジを含み、これによって有向非循環グラフ（すなわち「ＤＡＧ」）を定義する。各変数は有限な数の互いに排他的な状態のいずれかを取ることができる。
【００１０】
ベイジアンネットワークの構造が既知であり、変数が観測可能であると仮定すれば、学習されなければならないのは一組（セット）の条件付き確率表のみである。この表は一組（セット）の学習例から統計学を用いて直接に推測可能である。もし構造は既知であるが変数が隠されているならば、ベイジアンネットワークはニューラルネットワークと同様にトレーニングされる。先行知識を用いることによって学習プロセスを短縮できる。
【００１１】
サポートベクトルマシン（すなわち「ＳＶＭ」）はもうひとつの形式のトレーニング可能な分類装置である。報告によればＳＶＭはテキスト分類などの一部の応用例では純粋なベイジアンネットワークよりも分類が正確である。また報告によればＳＶＭは手書き文字の読み取りなどの一部の応用例においてニューラルネットワークよりも正確である。しかし残念ながら、報告によればＳＶＭは純粋なベイジアン分類装置よりもトレーニングに時間がかかる。
【００１２】
分類されるべき対象はいくつかの特徴で表されてよい。例えばもし分類されるべき対象が二つの特徴で表されれば、それは二次元空間中の点で表されてよい。同様に、もし分類されるべき対象が「特徴ベクトル」とも呼ばれるｎ個の特徴で表されるならば、その対象はｎ次元空間中の点で表されてよい。最も単純な形式のＳＶＭはｎ次元空間中の平面（ハイパープレーンとも呼ばれる）を画定し、これは「クラス内の」対象に属する特徴ベクトル点と「クラス外の」対象に属する特徴ベクトル点とを分離する。いくつかのハイパープレーンを画定することによっていくつかのクラスが画定される。トレーニングされたＳＶＭによって画定されたハイパープレーンは自身から最近接の「クラス内の」および「クラス外の」点までの距離（ユークリディアン距離とも呼ばれる）を最大にする。最大の分離は重なりおよび曖昧さを低減する。したがって距離「ｄ」を最大にするハイパープレーンで画定されたＳＶＭは、入力ノイズに対して強いことが期待される。
【００１３】
ニューラルネットワークおよび関連するネットワークは誤ったデータ事象を認証する問題に対する強いトレーニングされた解を提供するが、それらは同様に多くのトレーニングを必要とし、トレーニングデータの域を超えて不安定であり、それらの大部分のために、それらがモデルとする物理的システムのヒューリスティックな知識を組み入れることができない。
【００１４】
したがって、装備に関連するものではなく、気象、パイロット／オペレーター、モデル化されていない制御／システムの特徴、データの標準状態への修正などの計算プロセス、航空機または他の別個の装備の問題、データ入力、または人的要因および干渉によって起こった、データ散乱を取り除くことによってデータの質を改善するための装置および方法が求められている。好ましくは、そのようなシステムはニューラルネットワークの利点を組み入れたものであろう。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
したがって本発明の目的は、複数の物理的システム入力にヒューリスティックモデルを適用し、異常データおよび持続的システム変化を識別し、異常でないデータ入力を認証するＰＢＮＮを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明によれば、物理的システムにおけるデータの正当性を立証するための物理学をベースにしたニューラルネットワーク（ＰＢＮＮ）は、複数の入力ノードであり、各入力ノードが構成部品の平均測定値と物理的システムの構成部品の標準偏差測定値とからなる少なくともひとつの入力を受け取り、少なくともひとつの入力を出力に変換するための入力伝達関数を有するところの入力ノードと；複数の中間ノードであり、各中間ノードが複数の入力ノードの少なくともひとつから少なくともひとつの出力を受け取り、少なくともひとつの出力を中間出力に変換するための物理的システムの知識が埋め込まれた伝達関数を有するところの中間ノードと；複数の出力ノードであり、各出力ノードが複数の中間ノードから少なくともひとつの中間出力を受け取り、伝達関数がゼロよりも大きな値に評価した場合に構成部品の平均測定値を出力するための伝達関数を有するところの出力ノードとからなる。ＰＢＮＮは所定のデータセットでトレーニングされる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明は、工学的判断を組み込んで、ＰＢＮＮが疑わしい異常を含むデータを最も有望な値に取り替えることができるようにする物理学をベースにしたニューラルネットワーク（ＰＢＮＮ）に指向されたものである。異常がない場合、最も有望な値はパラメーターの最後の良好な状態である。本発明のＰＢＮＮは、良好なデータを取り除くことなく且つ本当の計装または本当の物理的パワーシステムの問題により起こるであろうデータの変動を曖昧にすることなく、この機能を行う。
【００１８】
以下においてより詳細に説明されるように、ＰＢＮＮは物理学の部分的な理解に基づいて、また広範な実験データを要することなく、物理システムを識別し、表現し、これに解を与えるための有効な計算機構である。したがって、ＰＢＮＮは実際のニューラルネットワークのフラクタルな性質を認識する疑似ニューラルネットワークを形成する。ここに用いられる「フラクタル」とはそれ自身の中に埋め込まれた概念をスケールアップ、またはスケールダウンするようなＰＢＮＮの性質に関する。スケールダウンとは、ドメイン知識を用いて個々のニューラル関数を合わせ込むことによってトレーニング可能な、完全に構造化されているが部分的に理解されているプロセスを作り出すプロセスである。スケールアップとは、全てのヒューリスティックなあるいは計算的なプロセスがニューラルネットワーク中で構成され、広範な実験データを要することなくトレーニングされるプロセスである。
【００１９】
ＰＢＮＮは、一組（セット）の入力と、単一の出力と、その間の伝達関数とからそれぞれなるノードのネットワークである。ひとつのＰＢＮＮノードはその伝達関数を特定し、他のＰＢＮＮノードの出力をその入力量として指定することによって定義される。ノードによる処理は入力量を収集し、伝達関数を評価し、出力を結果に設定することからなる。伝達関数は他のＰＢＮＮ（内部ノードと呼ばれる）の連結された集合体からなってもよく、また入力と出力の間に定義される任意の他の数学的関係であってもよい。
【００２０】
ＰＢＮＮネットワーク中の内部ノードは他のＰＢＮＮネットワークであってもよい。与えられた問題のためにＰＢＮＮを組み立てることは、その数学的方程式の定義されたセットを分解して、ノードの集合体にすることによって行われる。その際複雑な関数はより基本的な関数の集合体に分解され、十分に低いレベルの定義に引き下ろされる。基礎的なＰＢＮＮノードは和あるいは積、指数、および基礎的な三角関数のような簡単な数学的操作を表すのに用いられてきた。ひとつのネットワーク中のＰＢＮＮノードは完全なＰＢＮＮそのものからなってもよいから、内部伝達関数は所望に応じていくらでも複雑にできる。
【００２１】
ひとつの興味ある型の基本的なＰＢＮＮノードは「パラメーター」ノードであり、その基礎となる伝達関数は入力に拘わらず単に定数出力を設定する。これらのノードは計算におけるパラメーターを表すのに用いられる。しかしながらこれらは適応型として指定されてもよく、この場合は与えられた問題に対して調整される。
【００２２】
完全なＰＢＮＮは一セットのＰＢＮＮノードから構成され、その内部的な接続は基礎となるモデルによって定義される。ひとたび個々のノードが定義され、所望に応じて接続されたならば、ユーザは全体の計算においてどのノードが「出力」量を表すかを選択する。付加的なノードは「トレーニング」量に指定され、これらはネットワークが与えられた問題に対して調整されるにつれて修正される。最後に一セットのノードが「入力」ノードに指定され、その値は処理実行の都度外部から設定される。ＰＢＮＮネットワーク、入力ノードのセット、トレーニングノードのセット、および出力ノードのセットの集合体が完全なＰＢＮＮを形成する。
【００２３】
ＰＢＮＮネットワークは二段階に実行される。第一のトレーニング段階は既知のセットの入力と出力をＰＢＮＮネットワークに与え、結果として生じる誤差を最小にするようにトレーニングノードを調整することからなる。これはいくつかの方法で行うことができ、そのなかには従来のニューラルネットワークで用いられる各種の逆伝播アルゴリズム、共役勾配法、遺伝的アルゴリズム、およびアロペックスアルゴリズムなどが含まれるが、これらに限定されない。
【００２４】
図１を参照すると、パワーシステムの物理学に基づいたヒューリスティックスを採用して、パワーシステムの正常物理的機能または計装に関連しない計装や他のデータの問題と似ている複数のエンジンパラメーターレベルにおけるパターン（テンプレートを用いる）を認識する本発明のＰＢＮＮ１が図示されている。エンジンシステムの構成部品測定値に関して説明されるが、本発明は、入力として、物理的システムから導かれた測定可能な量を受け取るＰＢＭＭにも指向される。
【００２５】
ＰＢＮＮ１はシステム入力データを受け取る複数の入力ノード３からなる。ひとつの入力ノード３はひとつのエンジン構成部品に関連する入力を受け取ることに特定される。詳しくは、各入力ノード３における入力データは入力値の所定範囲にわたる平均入力データ値５と平均入力データに対して計算された標準偏差７とからなる。好ましい実施例では、平均入力データ値５と標準偏差７はＰＢＮＮ１外部のＰＢＮＮ（複数）によって計算される。
【００２６】
この例では、入力データは、エンジンガスの温度（ＥＧＴＣ）と、燃料流量（ＷＦＣ）と、高ローター速度（Ｎ２Ｃ）と、低ローター速度（Ｎ１Ｃ）とを含む。
【００２７】
ＰＢＮＮ１は入力データを受け取り、変則的パターンが存在し、どの入力ノード３においても持続しているかを決定し、もし持続しているのであれば、ＰＢＮＮは有力な傾向検出および分析のための入力データを受け入れる。パターンが持続しておらず、非エンジン／システム／パワーシステム／計装符号定数を有する場合、統計的異常値信頼性要求は９９％から８５％ないし９０％などのより低い適切なレベルに減少される。適切なレベルは、物理的に説明できないデータを認識して物理的に説明できる傾向データを受け入れるように所定データについてＰＢＮＮをトレーニングさせることによって決定される。
【００２８】
たとえば、データが異常値であるという９０％の統計的信頼性でデータが決定された場合、および点は物理的には不可能であるという９０％の信頼性でデータが決定され、次の点は最初の点を確認できない場合、最初の点は実際は異常値として９９％の信頼レベルを達成する。中間ノード１１が複雑な関数によって表される複雑な伝達関数を有してよいので、エンジンの物理的システムに関する伝達関数知識に埋め込まれてよい。たとえば、所与の燃料流量についてのものである場合、システムの物理学によって制限された最大エンジン温度が存在する。測定されたエンジン温度がそのような最大値を超えた場合は、ＰＢＮＮは伝達関数において埋め込まれた知識を用いて高められたエンジン温度が異常である高い確率を認識する。
【００２９】
変則的データが異常値と断言された場合、宣言された異常値点の各々はデータ散乱の前にパラメーターの最善推定値によって置換される。最善値は入力として平均入力データ値５を提供する低周波パラメーターフィルタを用いて決定される。出力ノード１４は伝達関数を付与し、これによって各出力は伝達関数の結果が０よりも大きいときに平均入力データ値５となる。物理的に説明できないデータの別の例は、エンジンが停止した後の高エンジンＲＰＭの表示である。系統的な測定問題となりうる除去データを防止するために、ＰＢＮＮは、物理的に説明できないデータが継続し、計装システムやデータシステムまたは他の系統的エラーによって起こったと思われる場合に、そのデータを維持する。
【００３０】
図２を参照すると、図１の４つの測定されたパラメーターについて観測される複数の疑わしいパターンが図示されている。この例では、キーパラメーターのうちのたったひとつが予想値２３より上または下の異常値となり、他のパラメーターが安定していることは物理的に可能（９０＋％信頼度で）ではない。同様に、すべての４つのパラメーター２１が一貫して上か下かに移動すると、パワー設定または運転状況などのどれかに系統的エラーがあることが高い確率でありえる。この例では、パラメーター異常値を宣言するための分類閾値が減少される。なお、次のポイントにおいて状態が継続されない限りデータが異常値とは宣言されない。
【００３１】
物理的システムを記述した埋め込まれた専門家の知識に加えて、顕著なプロセス変化を示すデータは予想された特性を有する。現在のプロセスにも一致せず、プロセス変化とも似ないデータは、分析に役立たないデータのカテゴリーに入る。データが信頼が弱く、より厳しい異常値テストを受けるものであるべきかどうかを決定するために専門家の知識（ヒューリスティックス）に基づく一連の論理的テストが用いられる。さらに厳しい異常値の基準のための標準偏差は、データ浄化を最大限にするか、データの所定割合を一掃するかいずれかにトレーニング可能である変数である。
【００３２】
システムの考えられる物理的状態の専門家の埋め込まれた知識に加えて、顕著なプロセス変化を示すデータは予想された一時的パターンを有する。たとえば、プロセス変化は持続する（ひとつの点以上）と予想され、また一方向に（単調に）予想される。現在の状態、新たな物理的に考えられる状態、または一時的プロセス変化のいずれにも似ていないデータは、異常値である可能性が高い。データ状態の一時的パターンがデータの有効性に関してより低い信頼性を示すかどうかを決定するために、専門家の知識に基づいた一連の論理的ルールが用いられる。正常データおよび物理的に説明できないものとしてＰＢＮＮによって分類されたデータの両方にこのロジックは適用する。より厳しい統計的バンドに加えて、物理的に説明できないデータには、さらに厳しいプロセスルールが適用される。
【００３３】
一時的パターンの異常値基準のための標準偏差は、データ浄化を最大限にするか、データの所定割合を一掃するかいずれかにトレーニング可能である変数である。図３を参照すると、本発明の実施例のルールを含む表が図示されている。表３１において、内側バンドは「ＩＮ」と表示され、測定値の最も最近の状態のようなデータを含む。次の統計バンドは「Ｕ」と表示され、内側バンドよりちょうど上および下の不明確な領域を含む。これらの２つの領域内のデータは最後の状態内またはそれ以外となるかいかなる確信もなく分からない。
【００３４】
物理的に説明できない（ヒューリスティックに）ものと決定もされた場合９０％以上のトレーニング可能な信頼性で、不明確なバンドの上のデータは高い異常値「Ｈ」に分類付けられ、不明確なバンドの下のデータは低い異常値「Ｌ」に分類付けられる。ＨＨおよびＬＬ閾値は統計学のみに基づいて９０％以上のトレーニング可能な統計上の信頼性を有する。極端に高い「ＥＨ」および極端に低い「ＥＬ」点は、点の標準偏差の倍数（トレーニングされた乗数）として、その前後に画定される。
【００３５】
表３１において第１コラムは、この例の可能性のあるケースに番号をつけ、６４の可能性のあるケースのうちの１７個を示す。第２コラムは、最後のデータ点が入った（この場合、最後のデルタＥＧＴ点）バンドを示す。第３コラムは、現在の点が存在するバンドを示す。第４コラムは、最後の点が異常値と分類された場合に３、最後の点が受け入れられた場合に４を持つ。第５コラムは、現在の点が異常値と分類された場合に３、現在の点が受け入れられた場合に４、現在の点の確認によって持続されることが証明されたので最後の点が異常値から受け入れられる点へリセットされた場合に１，ｎを持つ。第６および第７コラムは、データが物理的に説明できないことの付加的証明を伴って第４および第５コラムと同様である。表３１から引き出されたルールに基づいた決定の出力は、ＰＢＮＮ１の出力と結合されて、バリデーションの信頼性を増す。
【００３６】
結果として、本発明のＰＢＮＮによって、そのようなパターンを認識するために存在すべき技術者の必要性がなくなる。専門家の知識は、特別に調整されたＰＢＮＮに埋め込まれて、データの質を自動的に改善する。本発明のＰＢＮＮを用いた一般的なシナリオでは、データの標準偏差によって測定されたデータの散乱がパラメーターのレベルバイアスなく１０％から２５％減少される。取り除かれるデータはないが、散乱点のベクトルの低いパーセンテージ（一般的に点の２％から６％）が置換される。ベクトルは多くのパラメーターからなるので、ベクトルの高いパーセンテージが改善され、モジュラー性能分析を改善する。わずかな付加的利益が得られ、出力ノードを導くネットワークにおける重み付け１７はパワーシステムのサイクルのために最適化される。たとえば、ひとセットの重み付けはすべての商業用ジェットエンジンに機能する。しかしながら、特により初期の低バイパスエンジンのための重み付け１７を変えることによって、そのようなエンジンに関してデータバリデーション利益が達成される。
【００３７】
本発明によって、複数の物理的システム入力にヒューリスティックモデルを適用し、異常データおよび持続的システム変化を識別し、異常でないデータ入力を認証するＰＢＮＮが提供されたことは明らかである。本発明をその特定の実施例を例にとって説明したが、これまでの説明を読んだ当業者にはその他の代替、改良、および変形が明らかとなろう。従って、添付の特許請求の範囲の広い範囲はこれらの代替、改良、および変形を包含するように意図されている。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明のＰＢＮＮの説明図である。
【図２】起こりうる異常を表す疑わしいデータパターンの説明図である。
【図３】本発明の典型的規則に基づいた決定を行うプロセスを示した図表である。
【符号の説明】
【００３９】
１  ＰＢＮＮ
３  入力ノード
５  平均入力データ値
７  標準偏差
１１  中間ノード
１４  出力ノード
【図１】
2004272879.tif 000003
【図２】
2004272879.tif 000004
【図３】
2004272879.tif 000005
【外国語明細書】
2004272879000001.pdf