(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ファジィニューラルネットワークの学習に用いられる、複数の説明変数のそれぞれの値と、目的変数の値と、の組み合わせをそれぞれ含む複数の学習用データを取得するデータセット取得部と、
前記目的変数の値の大きさに基づいて、前記学習用データを複数の階級に分ける階級分け部と、
前記階級ごとに、前記複数の説明変数のそれぞれについて度数分布を求め、前記度数分布における度数の最大を１に規格化し、前記複数の説明変数のそれぞれの値の規格化された度数を求める度数算出部と、
前記複数の学習用データのそれぞれにおける前記複数の説明変数の値の前記規格化された度数の平均値を、前記複数の学習用データのそれぞれのメンバーシップ値とするメンバーシップ値付与部と、
を含む、ファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値決定システム。
【請求項２】
前記学習用データの階級の最大と最小が、前記目的変数の値で推測される機器の入出力値の範囲で決定される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記複数の説明変数のそれぞれについて度数分布を求めることにおいて、前記複数の説明変数のそれぞれを複数の階級に分ける、請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項４】
前記複数の説明変数のそれぞれの階級の最大と最小が、前記複数の説明変数のそれぞれの値を与えた機器の入出力値の範囲で決定される、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
ファジィニューラルネットワークの学習に用いられる、複数の説明変数のそれぞれの値と、目的変数の値と、の組み合わせをそれぞれ含む複数の学習用データを取得するデータセット取得部と、
前記複数の説明変数のそれぞれの値の大きさに基づいて、前記複数の説明変数のそれぞれを複数の階級に分ける階級分け部と、
前記複数の説明変数のそれぞれの階級の組み合わせが同一の前記学習用データを集める収集部と、
前記集められた学習用データにおける前記目的変数について度数分布を求め、前記度数分布における度数の最大を１に規格化し、前記目的変数の複数の値のそれぞれの規格化された度数を求める度数算出部と、
前記規格化された度数を、当該度数が求められた値の目的変数を含む学習用データのメンバーシップ値とするメンバーシップ値付与部と、
を含む、ファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値決定システム。
【請求項６】
前記階級分け部が、前記複数の説明変数のそれぞれの前記複数の階級のそれぞれにインデックスを付与し、
前記収集部が、前記複数の説明変数の前記インデックスの組み合わせが同一の前記学習用データを集める、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記複数の説明変数のそれぞれの階級の最大と最小が、前記複数の説明変数のそれぞれの値を与えた機器の入出力値の範囲で決定される、請求項５又は６に記載のシステム。
【請求項８】
前記目的変数について度数分布を求めることにおいて、前記目的変数を複数の階級に分ける、請求項５ないし７のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項９】
前記目的変数の階級の最大と最小が、前記目的変数の値で推測される機器の入出力値の範囲で決定される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
ファジィニューラルネットワークの学習に用いられる、複数の説明変数のそれぞれの値と、目的変数の値と、の組み合わせをそれぞれ含む複数の学習用データを取得するデータセット取得部と、
前記複数の説明変数のそれぞれの値の大きさに基づいて、前記複数の説明変数のそれぞれを複数の階級に分ける階級分け部と、
前記複数の説明変数のそれぞれの階級の組み合わせが同一の前記学習用データを集める収集部と、
前記集められた学習用データにおける前記目的変数の複数の値の最大値、最小値、及び平均値を求め、前記集められた学習用データにおける前記目的変数の複数の値のそれぞれから平均値を引いた差分値が０以上である場合、１から、当該差分値を前記最大値と前記平均値との差で割った値であるメンバーシップ値を、当該メンバーシップ値が求められた値の目的変数を含む学習用データのメンバーシップ値とし、前記集められた学習用データにおける前記目的変数の複数の値のそれぞれから平均値を引いた差分値が０未満である場合、１から、当該差分値を前記最小値と前記平均値との差で割った値であるメンバーシップ値を、当該メンバーシップ値が求められた値の目的変数を含む学習用データのメンバーシップ値とするメンバーシップ値付与部と、
を含む、ファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値決定システム。
【請求項１１】
前記階級分け部が、前記複数の説明変数のそれぞれの前記複数の階級のそれぞれにインデックスを付与し、
前記収集部が、前記複数の説明変数のそれぞれの階級のインデックスの組み合わせが同一の前記学習用データを集める、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記複数の説明変数のそれぞれの階級の最大と最小が、前記複数の説明変数のそれぞれの値を与えた機器の入出力値の範囲で決定される、請求項１０又は１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記複数の説明変数のそれぞれの値、及び前記目的変数の値の少なくとも一つが、機器の過去の実際の入出力値である、請求項１、５、１０のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１４】
前記入出力値が、前記機器に入力される制御値、及び前記機器から出力されるプロセス値の少なくとも一つを含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記プロセス値が、温度、圧力、流速、又は流量の値を含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記複数の説明変数のそれぞれの値、及び前記目的変数の値の少なくとも一つが、機器の設定値である、請求項１、５、１０、及び１３ないし１５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１７】
ファジィニューラルネットワークの学習に用いられる、複数の説明変数のそれぞれの値と、目的変数の値と、の組み合わせをそれぞれ含む複数の学習用データを取得することと、
前記目的変数の値の大きさに基づいて、前記学習用データを複数の階級に分けることと、
前記階級ごとに、前記複数の説明変数のそれぞれについて度数分布を求め、前記度数分布における度数の最大を１に規格化し、前記複数の説明変数のそれぞれの値の規格化された度数を求めることと、
前記複数の学習用データのそれぞれにおける前記複数の説明変数の値の前記規格化された度数の平均値を、前記複数の学習用データのそれぞれのメンバーシップ値とすること、
を含む、ファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値決定方法。
【請求項１８】
ファジィニューラルネットワークの学習に用いられる、複数の説明変数のそれぞれの値と、目的変数の値と、の組み合わせをそれぞれ含む複数の学習用データを取得することと、
前記複数の説明変数のそれぞれの値の大きさに基づいて、前記複数の説明変数のそれぞれを複数の階級に分けることと、
前記複数の説明変数のそれぞれの階級の組み合わせが同一の前記学習用データを集めること、
前記集められた学習用データにおける前記目的変数について度数分布を求め、前記度数分布における度数の最大を１に規格化し、前記目的変数の複数の値のそれぞれの規格化された度数を求めることと、
前記規格化された度数を、当該度数が求められた値の目的変数を含む学習用データのメンバーシップ値とすること、
を含む、ファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値決定方法。
【請求項１９】
ファジィニューラルネットワークの学習に用いられる、複数の説明変数のそれぞれの値と、目的変数の値と、の組み合わせをそれぞれ含む複数の学習用データを取得することと、
前記複数の説明変数のそれぞれの値の大きさに基づいて、前記複数の説明変数のそれぞれを複数の階級に分けることと、
前記複数の説明変数のそれぞれの階級の組み合わせが同一の前記学習用データを集めること、
前記集められた学習用データにおける前記目的変数の複数の値の最大値、最小値、及び平均値を求めることと、
前記集められた学習用データにおける前記目的変数の複数の値のそれぞれから平均値を引いた差分値が０以上である場合、１から、当該差分値を前記最大値と前記平均値との差で割った値であるメンバーシップ値を、当該メンバーシップ値が求められた値の目的変数を含む学習用データのメンバーシップ値とすることと、
前記集められた学習用データにおける前記目的変数の複数の値のそれぞれから平均値を引いた差分値が０未満である場合、１から、当該差分値を前記最小値と前記平均値との差で割った値であるメンバーシップ値を、当該メンバーシップ値が求められた値の目的変数を含む学習用データのメンバーシップ値とすることと、
を含む、ファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値決定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は数値解析技術に関し、特にファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値を決定するためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、プラントにおいては、配管に、ポンプ、バルブ、流量計、流速計、温度計、及び圧力計等の様々な計装機器が設けられ、配管内の状態が監視され、制御されている。また、プラントに限らず、工場の製造プロセスやビルの空調設備等においても、様々な計装機器が設備に設けられ、設備の状態の監視及び制御がなされている。
【０００３】
計装機器の数が多くなればなるほど、設備の状態をより正確に監視し、制御することが可能となる。しかし、計装機器が多くなるほどコストは上昇する。また、多数の計装機器から得られた監視情報に基づいて適切な制御方法を人間が判断するのは困難である場合がある。
【０００４】
これに対し、監視対象計装機器の出力を他の計装機器の出力からファジィ回帰分析により推測し、監視対象計装機器の実際の出力値と推測値を比較することによって、監視対象計測機器、あるいは監視対象計測機器の計測対象の異常を検知することが提案されている（例えば、非特許文献１、２参照。）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】石渕ら、他３名、「ファジィニューラルネットワークによるファジィ回帰分析」、１９９６年、日本経営工学会論文誌、Ｖｏｌ．４７、Ｎｏ．３、ｐ１８１−１９１
【非特許文献２】Kimuraら、他４名、「Fuzzy Nonlinear Rgression Analysis Using Fuzzified Neural Networks for Fault Diagnosis of Chemical Plants」、２０１１年、Journal of Advanced Comutational Intelligence and Intelligent Informatics、Vol. 15、No. 3、p336-343
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ファジィニューラルネットワークの学習に用いられる学習用データに付与されるメンバーシップ値（信頼度）は、学習用データに詳しい専門家等が経験に基づいて決定している。これに対し、本発明は、ファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値を決定するためのシステム及び方法を提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の態様によれば、（ａ）ファジィニューラルネットワークの学習に用いられる、複数の説明変数のそれぞれの値と、目的変数の値と、の組み合わせをそれぞれ含む複数の学習用データを取得するデータセット取得部と、（ｂ）目的変数の値の大きさに基づいて、学習用データを複数の階級に分ける階級分け部と、（ｃ）階級ごとに、複数の説明変数のそれぞれについて度数分布を求め、度数分布における度数の最大を１に規格化し、複数の説明変数のそれぞれの値の規格化された度数を求める度数算出部と、（ｄ）複数の学習用データのそれぞれにおける複数の説明変数の値の規格化された度数の平均値を、複数の学習用データのそれぞれのメンバーシップ値とするメンバーシップ値付与部と、を含む、ファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値決定システムが提供される。
【０００８】
上記システムにおいて、学習用データの階級の最大と最小が、目的変数の値で推測される機器の入出力値の範囲で決定されてもよい。
【０００９】
複数の説明変数のそれぞれについて度数分布を求めることにおいて、複数の説明変数のそれぞれを複数の階級に分けてもよい。複数の説明変数のそれぞれの階級の最大と最小が、複数の説明変数のそれぞれの値を与えた機器の入出力値の範囲で決定されてもよい。
【００１０】
また、本発明の態様によれば、（ａ）ファジィニューラルネットワークの学習に用いられる、複数の説明変数のそれぞれの値と、目的変数の値と、の組み合わせをそれぞれ含む複数の学習用データを取得するデータセット取得部と、（ｂ）複数の説明変数のそれぞれの値の大きさに基づいて、複数の説明変数のそれぞれを複数の階級に分ける階級分け部と、（ｃ）複数の説明変数のそれぞれの階級の組み合わせが同一の学習用データを集める収集部と、（ｄ）集められた学習用データにおける目的変数について度数分布を求め、度数分布における度数の最大を１に規格化し、目的変数のそれぞれの値の規格化された度数を求める度数算出部と、（ｅ）規格化された度数を、当該度数が求められた目的変数の値を含む学習用データのメンバーシップ値とするメンバーシップ値付与部と、を含む、ファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値決定システムが提供される。
【００１１】
上記システムにおいて、階級分け部が、複数の説明変数のそれぞれの複数の階級のそれぞれにインデックスを付与し、収集部が、複数の説明変数のインデックスの組み合わせが同一の学習用データを集めてもよい。
【００１２】
上記システムにおいて、複数の説明変数のそれぞれの階級の最大と最小が、複数の説明変数のそれぞれの値を与えた機器の入出力値の範囲で決定されてもよい。
【００１３】
目的変数について度数分布を求めることにおいて、目的変数を複数の階級に分けてもよい。目的変数の階級の最大と最小が、目的変数の値で推測される機器の入出力値の範囲で決定されてもよい。
【００１４】
また、本発明の態様によれば、（ａ）ファジィニューラルネットワークの学習に用いられる、複数の説明変数のそれぞれの値と、目的変数の値と、の組み合わせをそれぞれ含む複数の学習用データを取得するデータセット取得部と、（ｂ）複数の説明変数のそれぞれの値の大きさに基づいて、複数の説明変数のそれぞれを複数の階級に分ける階級分け部と、（ｃ）複数の説明変数のそれぞれの階級の組み合わせが同一の学習用データを集める収集部と、（ｄ）集められた学習用データにおける目的変数の値の最大値、最小値、及び平均値を求め、集められた学習用データにおける目的変数のそれぞれの値から平均値を引いた差分値が０以上である場合、１から、当該差分値を最大値と平均値との差で割った値を、当該値が求められた目的変数の値を含む学習用データのメンバーシップ値とし、集められた学習用データにおける目的変数のそれぞれの値から平均値を引いた差分値が０未満である場合、１から、当該差分値を最小値と平均値との差で割った値を、当該値が求められた目的変数の値を含む学習用データのメンバーシップ値とするメンバーシップ値付与部と、を含む、ファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値決定システムが提供される。
【００１５】
上記のシステムにおいて、階級分け部が、複数の説明変数のそれぞれの複数の階級のそれぞれにインデックスを付与し、収集部が、複数の説明変数のそれぞれの階級のインデックスの組み合わせが同一の学習用データを集めてもよい。
【００１６】
上記のシステムにおいて、複数の説明変数のそれぞれの階級の最大と最小が、複数の説明変数のそれぞれの値を与えた機器の入出力値の範囲で決定されてもよい。
【００１７】
上記全てのシステムにおいて、複数の説明変数のそれぞれの値、及び目的変数の値の少なくとも一つが、機器の過去の実際の入出力値であってもよい。入出力値が、機器に入力される制御値、及び機器から出力されるプロセス値の少なくとも一つを含んでいてもよい。プロセス値が、温度、圧力、流速、又は流量の値を含んでいてもよい。複数の説明変数のそれぞれの値、及び目的変数の値の少なくとも一つが、機器の設定値であってもよい。機器が計装機器であってもよい。計装機器がプラントに設けられていてもよい。
【００１８】
また、本発明の態様によれば、（ａ）ファジィニューラルネットワークの学習に用いられる、複数の説明変数のそれぞれの値と、目的変数の値と、の組み合わせをそれぞれ含む複数の学習用データを取得することと、（ｂ）目的変数の値の大きさに基づいて、学習用データを複数の階級に分けることと、（ｃ）階級ごとに、複数の説明変数のそれぞれについて度数分布を求め、度数分布における度数の最大を１に規格化し、複数の説明変数のそれぞれの値の規格化された度数を求めることと、（ｄ）複数の学習用データのそれぞれにおける複数の説明変数の値の規格化された度数の平均値を、複数の学習用データのそれぞれのメンバーシップ値とすること、を含む、ファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値決定方法が提供される。
【００１９】
上記方法において、学習用データの階級の最大と最小が、目的変数の値で推測される機器の入出力値の範囲で決定されてもよい。複数の説明変数のそれぞれについて度数分布を求めることにおいて、複数の説明変数のそれぞれを複数の階級に分けてもよい。複数の説明変数のそれぞれの階級の最大と最小が、複数の説明変数のそれぞれの値を与えた機器の入出力値の範囲で決定されてもよい。
【００２０】
また、本発明の態様によれば、（ａ）ファジィニューラルネットワークの学習に用いられる、複数の説明変数のそれぞれの値と、目的変数の値と、の組み合わせをそれぞれ含む複数の学習用データを取得することと、（ｂ）複数の説明変数のそれぞれの値の大きさに基づいて、複数の説明変数のそれぞれを複数の階級に分けることと、（ｃ）複数の説明変数のそれぞれの階級の組み合わせが同一の学習用データを集めること、（ｄ）集められた学習用データにおける目的変数について度数分布を求め、度数分布における度数の最大を１に規格化し、目的変数のそれぞれの値の規格化された度数を求めることと、（ｅ）規格化された度数を、当該度数が求められた目的変数の値を含む学習用データのメンバーシップ値とすること、を含む、ファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値決定方法が提供される。
【００２１】
上記方法が、複数の説明変数のそれぞれの複数の階級のそれぞれにインデックスを付与することを更に含み、複数の説明変数のそれぞれの階級の組み合わせが同一の学習用データを集めることが、複数の説明変数の階級のインデックスの組み合わせが同一の学習用データを集めることであってもよい。
【００２２】
上記方法において、複数の説明変数のそれぞれの階級の最大と最小が、複数の説明変数のそれぞれの値を与えた機器の入出力値の範囲で決定されてもよい。
【００２３】
上記方法の目的変数について度数分布を求めることにおいて、目的変数を複数の階級に分けてもよい。目的変数の階級の最大と最小が、目的変数の値で推測される機器の入出力値の範囲で決定されてもよい。
【００２４】
また、本発明の態様によれば、（ａ）ファジィニューラルネットワークの学習に用いられる、複数の説明変数のそれぞれの値と、目的変数の値と、の組み合わせをそれぞれ含む複数の学習用データを取得することと、（ｂ）複数の説明変数のそれぞれの値の大きさに基づいて、複数の説明変数のそれぞれを複数の階級に分けることと、（ｃ）複数の説明変数のそれぞれの階級の組み合わせが同一の学習用データを集めること、（ｄ）集められた学習用データにおける目的変数の値の最大値、最小値、及び平均値を求めることと、（ｅ）集められた学習用データにおける目的変数のそれぞれの値から平均値を引いた差分値が０以上である場合、１から、当該差分値を最大値と平均値との差で割った値を、当該値が求められた目的変数の値を含む学習用データのメンバーシップ値とすることと、（ｆ）集められた学習用データにおける目的変数のそれぞれの値から平均値を引いた差分値が０未満である場合、１から、当該差分値を最小値と平均値との差で割った値を、当該値が求められた目的変数の値を含む学習用データのメンバーシップ値とすることと、を含む、ファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値決定方法が提供される。
【００２５】
上記方法が、複数の説明変数のそれぞれの複数の階級のそれぞれにインデックスを付与することを更に含み、複数の説明変数のそれぞれの階級の組み合わせが同一の学習用データを集めることが、複数の説明変数のインデックスの組み合わせが同一の学習用データを集めることであってもよい。
【００２６】
上記方法において、複数の説明変数のそれぞれの階級の最大と最小が、複数の説明変数のそれぞれの値を与えた機器の入出力値の範囲で決定されてもよい。
【００２７】
上記全ての方法において、複数の説明変数のそれぞれの値、及び目的変数の値の少なくとも一つが、機器の過去の実際の入出力値であってもよい。入出力値が、機器に入力される制御値、及び機器から出力されるプロセス値の少なくとも一つを含んでいてもよい。プロセス値が、温度、圧力、流速、又は流量の値を含んでいてもよい。複数の説明変数のそれぞれの値、及び目的変数の値の少なくとも一つが、機器の設定値であってもよい。機器が計装機器であってもよい。計装機器がプラントに設けられていてもよい。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、ファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値を決定するためのシステム及び方法を提供可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る計装機器監視システムの模式図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る分散制御システムの模式図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係るファジィニューラルネットワークの模式図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係るシグモイド関数を示すグラフである。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係るファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値決定システムの模式図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態に係る目的変数ｙの階級ごとの度数を示すヒストグラムである。
【図７】本発明の第１の実施の形態に係る、目的変数ｙによってある階級に分けられた学習用データの説明変数ｘiごとのヒストグラムである。
【図８】本発明の第１の実施の形態に係る入出力値の評価基準を示す表である。
【図９】本発明の第１の実施の形態の実施例に係る、学習させたファジィニューラルネットワークによる計装機器の出力の推測値と、計装機器の実際の出力値と、を示すグラフである。
【図１０】本発明の第２の実施の形態に係るファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値決定システムの模式図である。
【図１１】本発明の第２の実施の形態の実施例に係る、学習させたファジィニューラルネットワークによる計装機器の出力の推測値と、計装機器の実際の出力値と、を示すグラフである。
【図１２】本発明の第３の実施の形態に係るファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値決定システムの模式図である。
【図１３】本発明の第３の実施の形態に係るファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値決定システムで決定されたメンバーシップ値の分布の一例を示すグラフである。
【図１４】本発明の第３の実施の形態の実施例に係る学習させたファジィニューラルネットワークによる計装機器の出力の推測値と、計装機器の実際の出力値と、を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下に本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号で表している。但し、図面は模式的なものである。したがって、具体的な寸法等は以下の説明を照らし合わせて判断するべきものである。また、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることは勿論である。
【００３１】
（第１の実施の形態）
第１の実施の形態に係るファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値決定システムは、例えば図１に示す計装機器監視システムが実装するファジィニューラルネットワークを学習させるための学習用データにメンバーシップ値を付与するために用いられる。
【００３２】
計装機器監視システムは、例えば、複数の計装機器１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・の実際の入出力値を取得する入出力値取得部３０１と、複数の計装機器１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・のうち監視対象計装機器１Ａ以外の計装機器１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・の実際の入出力値に基づいてファジィニューラルネットワークによってファジィ回帰分析を行い、監視対象計装機器１Ａの入出力値の推測値を推測する推測部３０２と、監視対象計装機器１Ａの実際の入出力値と、監視対象計装機器１Ａの入出力値のメンバーシップ値付き推測値と、を表示する表示部４００と、を備える。
【００３３】
複数の計装機器１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・は、例えばプラントの配管１０に設けられている。複数の計装機器１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・は、制御機器と、計測機器と、の両方を含みうる。制御機器は、例えばポンプ及びバルブを含む。計測機器は、例えば、流量計、流速計、温度計、及び圧力計を含む。プラントに設けられた複数の計装機器１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・の数は、特に限定されないが、数個、数十個、数百個、数千個、又は数万個であり得る。
【００３４】
複数の計装機器１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・の入出力値は、複数の計装機器１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・のいずれかに入力される制御値を含みうる。また、複数の計装機器１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・の入出力値は、複数の計装機器１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・のいずれかから出力される計測値等のプロセス値を含みうる。計装機器が流量計である場合、プロセス値は流量に関する。計装機器が流速計である場合、プロセス値は流速に関する。計装機器が温度計である場合、プロセス値は温度に関する。計装機器が圧力計である場合、プロセス値は圧力に関する。
【００３５】
図１に示す例では、計装機器１Ａ、１Ｂに分散制御システム（ＤＣＳ）２００Ａが接続されており、計装機器１Ｃ、１ＤにＤＣＳ２００Ｂが接続されている。例えば、計装機器１Ａが流量計であり、計装機器１Ｂがバルブである場合、図２に示すように、流量計である計装機器１Ａは、配管１０を流れる流体の流量のプロセス値ＰＶをＤＣＳ２００Ａに出力する。ＤＣＳ２００Ａは、プロセス値ＰＶと、流量の設定値ＳＰと、を比較し、プロセス値ＰＶが設定値ＳＰに近づくよう、バルブである計装機器１Ｂに、制御値ＯＰを入力して計装機器１Ｂを制御し、配管１０を流れる流体の流量を調節するＰＩＤ（Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ−Ｉｎｔｅｇｒａｌ−Ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ）制御を行う。
【００３６】
図１に示す入出力値取得部３０１及び推測部３０２は、例えば、中央演算処理装置（ＣＰＵ）３００に含まれる。入出力値取得部３０１は、例えばＤＣＳ２００Ａ、２００Ｂ・・・を介して、プロセス値ＰＶ及び制御値ＯＰ等の、複数の計装機器１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・の実際の入出力値を取得する。入出力値取得部３０１が実際の入出力値を取得するサンプリング周期は、特に限定されないが、例えば１分である。値取得部３０１は、例えば、取得した入出力値を入出力値記憶装置３５１に保存する。入出力値記憶装置３５１は、ＣＰＵ３００に接続されていてもよいし、一時記憶装置として、ＣＰＵ３００内に含まれていてもよい。
【００３７】
推測部３０２は、入出力値取得部３０１が取得した監視対象計装機器１Ａ以外の複数の計装機器１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・の実際の入出力値を入出力値記憶装置３５１から読み出し、これらを入力値としてファジィニューラルネットワークによってファジィ回帰分析を行い、監視対象計装機器１Ａの入出力値のメンバーシップ値ｈ付き推測値を出力する。監視対象計装機器１Ａの実際の入出力値と、入出力値の推測値と、を比較することにより、監視対象計装機器１Ａ、あるいは監視対象計装機器１Ａの計測又は制御対象が正常か否かを判断することが可能である。
【００３８】
ファジィ回帰分析では、入力ベクトルｘに対する出力値がファジィ数Ｙであるようなファジィ回帰モデルＹ＝Ｆ（ｘ）が数学モデルとして用いられる。ｐを時系列におけるデータ番号として、ｍ個の入出力データ（ｘp，ｙp），ｐ＝１，２，・・・，ｍが与えられた場合、ファジィ回帰モデルの決定は、下記（１）式に示す制約条件を満たすように行われる。
【数１】
0006362991.tif 000002
ここで、［・］hは、ファジィ集合のｈ−レベル集合である。すなわち、上記（１）式の制約条件は、ファジィ回帰モデルＹ＝Ｆ（ｘ）のｈ−レベル集合に全ての入出力データが包含されなければならないことを示している。上記（１）式の制約条件を満たすようなファジィ回帰モデルを一意的に決定するために、ファジィ回帰分析では、予測値Ｆ（ｘp）の曖昧さの総和の最小化が行われる。
【００３９】
また、各入出力データにメンバーシップ値が与えられている場合、制約条件は下記（２）式で与えられる。
【数２】
0006362991.tif 000003
ここで、ｈpは入出力データ（ｘp，ｙp）に対して与えられたメンバーシップ値であり、入出力データと対象機器の関連性や入出力データの重要性を表す度合を示している。上記（２）式の制約条件は、ファジィ回帰モデルＹ＝Ｆ（ｘ）のｈp−レベル集合が入出力データ（ｘp，ｙp）を包含しなければならないことを表している。
【００４０】
ファジィ回帰分析は、ファジィ数結合強度を持つファジィニューラルネットワークを用いて行われる。ファジィニューラルネットワークにおいては、逆伝搬法が適用される通常の階層型ニューラルネットワークの結合強度やバイアスを、ファジィ数に置き換えている。ｎ個の入力に対して１個のファジィな出力を回帰分析する場合、図３、並びに下記（３）ないし（７）式で示されるような３層階層型ファジィニューラルネットワークを用いることが可能である。
【数３】
0006362991.tif 000004
【数４】
0006362991.tif 000005
【数５】
0006362991.tif 000006
【００４１】
なお、中間層と出力層での入出力関数としては、図４に示すシグモイド関数ｆ（ｘ）＝１／｛１＋ｅｘｐ（−ｘ）｝を用いることが可能である。
【００４２】
図１に示す監視対象計装機器１Ａ以外のｎ個の計装機器１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・の実際の入出力値がｎ次元入力ベクトル（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）として上記（３）ないし（７）式で表されるファジィニューラルネットワークに入力されると、監視対象計装機器１Ａの入出力値の推測値Ｏpのｈp−レベル集合が、入出力データ（ｘp，ｙp）を包含するよう、ファジィニューラルネットワークは学習させられる。
【００４３】
なお、監視対象計装機器１Ａの入出力値の推測値を算出する際に参照されるｎ個の計装機器１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・は、例えば、監視対象計装機器１Ａの入出力値に影響を与えるか否かという観点から抽出される。ｎの数は任意であり、例えば５ないし１０であるが、これに限定されない。
【００４４】
［Ｏp］hpの下限値を［Ｏp］Lhp、上限値を［Ｏp］Uhpとすると、上記（２）式の制約条件は、下記（８）式で表すことが可能である。
【数６】
0006362991.tif 000007
【００４５】
ここで、上記（８）式の条件を満たしていないときのみ、大きなペナルティが与えられるようなコスト関数ｅphpを、下記（９）ないし（１１）式として定義することが可能である。
【数７】
0006362991.tif 000008
【００４６】
上記（９）ないし（１１）式において、αは非常に小さい正の整数であり、例えば０．００１である。監視対象計装機器１Ａ以外の複数の計装機器１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・の過去の実際の入出力値ｘpnと、監視対象計装機器１Ａの過去の実際の入出力値ｙpと、の組み合わせを含む学習用データ（ｘpi，ｙp）を用いて、上記（９）ないし（１１）式で定義されるコスト関数ｅphpを最小化するよう、ファジィニューラルネットワークは学習される。なお、ｘpiは、時系列におけるデータ番号ｐにおける説明変数のｎ次元ベクトル（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）を示している。
【００４７】
ファジィニューラルネットワークの学習に利用される過去の実際の入出力値（ｘpi，ｙp）としては、例えば、前日、過去数日、過去数週間、過去数か月間、あるいは過去数年間に収集されたデータが用いられる。使用される過去のデータは、温度、湿度、及び圧力等の環境要因を考慮して選定されてもよい。
【００４８】
このようなファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値を決定するための、第１の実施の形態に係るシステムは、図５に示すように、ファジィニューラルネットワークの学習に用いられる、複数の説明変数ｘpiのそれぞれの値と、目的変数ｙpの値と、の組み合わせをそれぞれ含む複数の学習用データ（ｘpi，ｙp）を取得するデータセット取得部１０１と、目的変数ｙpの値の大きさに基づいて、学習用データ（ｘpi，ｙp）を複数の階級に分ける階級分け部１０２と、階級ごとに、複数の説明変数のそれぞれについて度数分布を求め、度数分布における度数の最大を１に規格化し、複数の説明変数のそれぞれの値の規格化された度数を求める度数算出部１０３と、複数の学習用データのそれぞれにおける複数の説明変数の値の規格化された度数の平均値を、複数の学習用データのそれぞれのメンバーシップ値とするメンバーシップ値付与部１０４と、を含む。
【００４９】
データセット取得部１０１、階級分け部１０２、度数算出部１０３、及びメンバーシップ値付与部１０４は、ＣＰＵ１００に含まれている。
【００５０】
データセット取得部１０１は、例えば図１に示すＤＣＳ２００Ａ、２００Ｂ・・・を介して、プロセス値ＰＶ及び制御値ＯＰ等の、複数の計装機器１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・の実際の入出力値を取得する。図５に示すデータセット取得部１０１が実際の入出力値を取得するサンプリング周期は、特に限定されないが、例えば１分である。データセット取得部１０１は、例えば、取得した入出力値を学習用データ記憶装置１５１に保存する。これにより、学習用データ記憶装置１５１に入出力値が蓄積され、複数の学習用データ（ｘpi，ｙp）が構築される。
【００５１】
階級分け部１０２は、学習用データ記憶装置１５１から複数の学習用データ（ｘpi，ｙp）を読み出す。さらに、階級分け部１０２は、与えられた引数に応じて、目的変数ｙpの値の大きさに基づいて、学習用データ（ｘpi，ｙp）を複数の階級に分ける。例えば、引数が１５である場合は、学習用データ（ｘpi，ｙp）を、目的変数ｙpの値の大きさに基づいて、１５の階級に分ける。なお、階級の数は任意であり、これに限定されない。引数は、例えば、ＣＰＵ１００に接続された入力装置５１から階級分け部１０２に与えられる。また、例えば、階級分け部１０２は、図６に示すように、目的変数ｙの階級ごとの度数を示すヒストグラムを作成してもよい。
【００５２】
学習用データの階級の最大と最小は、例えば、目的変数ｙの値で推測される監視対象計装機器１Ａの入出力値の範囲で決定される。例えば、監視対象計装機器１Ａが流量計である場合、監視対象計装機器１Ａによる流量の計測範囲に基づいて、目的変数ｙの値が最小の階級と、目的変数ｙの値が最大の階級と、が決定される。なお、学習用データ（ｘpi，ｙp）が監視対象計装機器１Ａの入出力値の範囲の最小値よりも小さい値の目的変数ｙpを含んでいる場合、その学習用データ（ｘpi，ｙp）は、最小の階級に分けられる。また、学習用データ（ｘpi，ｙp）が監視対象計装機器１Ａの入出力値の範囲の最大値よりも大きい値の目的変数ｙpを含んでいる場合、その学習用データ（ｘpi，ｙp）は、最大の階級に分けられる。
【００５３】
階級分け部１０２は、階級分けされた学習用データ（ｘpi，ｙp）を、階級記憶装置１５２に保存する。
【００５４】
学習用データ（ｘpi，ｙp）が例えば１５の階級に分けられている場合、度数算出部１０３は、第１の階級に分けられた学習用データ（ｘpi，ｙp）1を階級記憶装置１５２から読み出す。さらに、度数算出部１０３は、図７に示すように、第１の階級に分けられた学習用データ（ｘpi，ｙp）1に含まれる複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）のそれぞれについて度数分布を求める。例えば、ｎが１０である場合、度数算出部１０３は、第１の階級に分けられた学習用データ（ｘpi，ｙp）1に含まれる説明変数ｘ1の度数分布と、説明変数ｘ2の度数分布と、説明変数ｘ3の度数分布と、説明変数ｘ4の度数分布と、説明変数ｘ5の度数分布と、説明変数ｘ6の度数分布と、説明変数ｘ7の度数分布と、説明変数ｘ8の度数分布と、説明変数ｘ9の度数分布と、説明変数ｘ10の度数分布と、を求める。ただし、ｎの数はこれに限定されない。
【００５５】
例えば説明変数ｘ1の度数分布を求める際、図５に示す度数算出部１０３は、与えられた引数に応じて、説明変数ｘ1を複数の階級に分け、階級ごとに度数を求める。例えば、引数が１０である場合は、説明変数ｘ1を、１０の階級に分ける。なお、階級の数は任意であり、これに限定されない。引数は、例えば、ＣＰＵ１００に接続された入力装置５１から階級分け部１０２に与えられる。説明変数ｘ1の階級の最大と最小は、例えば、説明変数ｘ1を与える計装機器の入出力値の範囲で決定される。なお、説明変数ｘp1の値が計装機器の入出力値の範囲の最小値よりも小さい場合、その説明変数ｘp1の値は、最小の階級に分けられる。また、説明変数ｘp1の値が計装機器の入出力値の範囲の最大値よりも大きい場合、その説明変数ｘp1の値は、最大の階級に分けられる。その他の説明変数（ｘ2，・・・，ｘn）のそれぞれについても同様である。
【００５６】
さらに度数算出部１０３は、度数分布における度数の最大を１に規格化する。これにより、説明変数ｘiの階級ごとの度数が、０以上１以下となる。またさらに、度数算出部１０３は、説明変数ｘpiの複数の値のそれぞれと、規格化された度数とを関連付ける。これにより、第１の階級に分けられた学習用データ（ｘpi，ｙp）1に含まれる複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）の全ての値に、規格化された度数が関連付けられる。同様に、その他の階級に分けられた学習用データ（ｘpi，ｙp）のそれぞれに含まれる複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）の全ての値に、規格化された度数が関連付けられる。度数算出部１０３は、度数記憶装置１５３に、複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）の値に関連付けられた、規格化された度数を保存する。
【００５７】
メンバーシップ値付与部１０４は、度数記憶装置１５３から、複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）の値に関連付けられた、規格化された度数を読み出す。さらにメンバーシップ値付与部１０４は、複数の学習用データ（ｘpi，ｙp）のそれぞれにおける複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）の値の規格化された度数の平均値を、複数の学習用データのそれぞれのメンバーシップ値とする。例えば、メンバーシップ値付与部１０４は、複数の学習用データ（ｘpi，ｙp）のそれぞれにおいて、ｎが１０である場合、説明変数ｘ1の値の規格化された度数と、説明変数ｘ2の値の規格化された度数と、説明変数ｘ3の値の規格化された度数と、説明変数ｘ4の値の規格化された度数と、説明変数ｘ5の値の規格化された度数と、説明変数ｘ6の値の規格化された度数と、説明変数ｘ7の値の規格化された度数と、説明変数ｘ8の値の規格化された度数と、説明変数ｘ9の値の規格化された度数と、説明変数ｘ10の値の規格化された度数と、の合計を１０で割り、これを学習用データ（ｘpi，ｙp）に付与するメンバーシップ値とする。メンバーシップ値付与部１０４は、それぞれメンバーシップ値を付与された複数の学習用データ（ｘpi，ｙp）を、メンバーシップ値記憶装置１５４に保存する。
【００５８】
図１に示す推測部３０２のファジィニューラルネットワークを学習させる際には、ファジィニューラルネットワークに、図５に示すメンバーシップ値記憶装置１５４に保存されている、それぞれメンバーシップ値を付与された複数の学習用データ（ｘpi，ｙp）の説明変数ｘpiの値を入力する。
【００５９】
図１に示すＣＰＵ３００は、さらに評価部３０３を含んでいてもよい。評価部３０３は、監視対象計装機器１Ａの実際の入出力値が、監視対象計装機器１Ａの入出力値のメンバーシップ値付き推測値に包含される割合に基づいて、実際の入出力値を評価する。具体的には、監視対象計装機器１Ａの入出力値の推測値Ｏpのｈ−レベル集合［Ｏp］hが、監視対象計装機器１Ａの実際の入出力値ｙpを包含しているか否かによって、監視対象計装機器１Ａの実際の入出力値ｙpが正常であるか否かを評価する。
【００６０】
例えば、評価部３０３は、図８に示すように、実際の入出力値ｙpが入出力値の推測値Ｏpの１−レベル集合［Ｏp］1に包含されるとき、評価値Ｐpとして０を生成する。実際の入出力値ｙpが入出力値の推測値Ｏpの１−レベル集合［Ｏp］1に包含されないが、０．８−レベル集合［Ｏp］0.8に包含されるとき、評価値Ｐpとして１を生成する。実際の入出力値ｙpが入出力値の推測値Ｏpの０．８−レベル集合［Ｏp］0.8に包含されないが、０．６−レベル集合［Ｏp］0.6に包含されるとき、評価値Ｐpとして２を生成する。実際の入出力値ｙpが入出力値の推測値Ｏpの０．６−レベル集合［Ｏp］0.6に包含されないが、０．４−レベル集合［Ｏp］0.4に包含されるとき、評価値Ｐpとして３を生成する。実際の入出力値ｙpが入出力値の推測値Ｏpの０．４−レベル集合［Ｏp］0.4に包含されないが、０．２−レベル集合［Ｏp］0.2に包含されるとき、評価値Ｐpとして４を生成する。実際の入出力値ｙpが入出力値の推測値Ｏpの０．２−レベル集合［Ｏp］0.2に包含されないが、０．０−レベル集合［Ｏp］0.0に包含されるとき、評価値Ｐpとして５を生成する。実際の入出力値ｙpが入出力値の推測値Ｏpの０．０−レベル集合［Ｏp］0.0に包含されないとき、評価値Ｐpとして６を生成する。なお、評価値の値は例示であり、監視対象計装機器１Ａの管理者等が任意の値を設定してもよい。
【００６１】
さらに、評価部３０３は、下記（１２）式に示すように、所定期間における評価値Ｐpの総和Ｐtotalを算出する。上記の例では、実際の入出力値ｙpが入出力値の推測値Ｏpの高レベル集合に包含されるほど評価値Ｐpが低く、低レベル集合に包含されるほど評価値Ｐpが高くなるように設定されているため、評価値の総和Ｐtotalが高いほど、監視対象計装機器１Ａの実際の入出力値ｙpが不適当であると評価することが可能である。
【数８】
0006362991.tif 000009
なお、実際の入出力値ｙpが入出力値の推測値Ｏpの高レベル集合に包含されるほど評価値Ｐpが高く、低レベル集合に包含されるほど評価値Ｐpが低くなるように設定した場合は、評価値の総和Ｐtotalが低いほど、監視対象計装機器１Ａの実際の入出力値ｙpが不適当であると評価することが可能である。
【００６２】
（第１の実施の形態の実施例）
７つの説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘ7）と目的変数ｙとを含む学習用データ（ｘpi，ｙp）を８３５２０個用意した。これらのデータは、７つの説明変数に対応する７つの計装機器と、目的変数に対応する１つの計装機器の過去の実際の入出力値であった。用意した８３５２０個の学習用データのそれぞれに、第１の実施の形態にしたがってメンバーシップ値を付与した。さらにメンバーシップ値を付与した８３５２０個の学習用データを用いて、ファジィニューラルネットワークを学習させた。
【００６３】
次に、目的変数に対応する監視対象計装機器の実際の出力を監視するとともに、説明変数に対応する７つの計装機器の入出力値を、学習させたファジィニューラルネットワークに入力し、監視対象計装機器の出力を一定時間にわたって推測した。その結果、図９に示すように、第１の実施の形態に係る方法でメンバーシップ値を付与された学習用データで学習させたファジィニューラルネットワークによって推測された出力の精度は、精度が高いことが示された。
【００６４】
（第２の実施の形態）
第２の実施の形態に係るファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値を決定するためのシステムは、図１０に示すように、ファジィニューラルネットワークの学習に用いられる、複数の説明変数ｘpiのそれぞれの値と、目的変数ｙpの値と、の組み合わせをそれぞれ含む複数の学習用データ（ｘpi，ｙp）を取得するデータセット取得部１１１と、複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）のそれぞれの値の大きさに基づいて、複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）のそれぞれを複数の階級に分ける階級分け部１１２と、複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）のそれぞれの階級の組み合わせが同一の学習用データ（ｘpi，ｙp）を集める収集部１１３と、集められた学習用データ（ｘpi，ｙp）における目的変数ｙpについて度数分布を求め、度数分布における度数の最大を１に規格化し、目的変数ｙpのそれぞれの値の規格化された度数を求める度数算出部１１４と、規格化された度数を、当該度数が求められた目的変数ｙpの値を含む学習用データ（ｘpi，ｙp）のメンバーシップ値とするメンバーシップ値付与部１１５と、を含む。
【００６５】
データセット取得部１１１、階級分け部１１２、収集部１１３、度数算出部１１４、及びメンバーシップ値付与部１１５は、ＣＰＵ１１０に含まれている。
【００６６】
データセット取得部１１１は、例えば図１に示すＤＣＳ２００Ａ、２００Ｂ・・・を介して、プロセス値ＰＶ及び制御値ＯＰ等の、複数の計装機器１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・の実際の入出力値を取得する。図１０に示すデータセット取得部１１１が実際の入出力値を取得するサンプリング周期は、特に限定されないが、例えば１分である。データセット取得部１１１は、例えば、取得した入出力値を学習用データ記憶装置１６１に保存する。これにより、学習用データ記憶装置１６１に入出力値が蓄積され、複数の学習用データ（ｘpi，ｙp）が構築される。
【００６７】
階級分け部１１２は、学習用データ記憶装置１６１から複数の学習用データ（ｘpi，ｙp）を読み出す。さらに、階級分け部１１２は、与えられた引数に応じて、複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）のそれぞれの値の大きさに基づいて、複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）のそれぞれを複数の階級に分ける。例えば説明変数ｘ1を複数の階級に分け、説明変数ｘ2も複数の階級に分け、その他の説明変数ｘnも複数の階級に分ける。例えば、引数が１５である場合は、複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）を、複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）のそれぞれの値の大きさに基づいて、１５の階級に分ける。なお、階級の数は任意であり、これに限定されない。引数は、例えば、ＣＰＵ１００に接続された入力装置５１から階級分け部１１２に与えられる。
【００６８】
複数の説明変数のそれぞれの階級の最大と最小は、例えば、複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）のそれぞれの値を与えた計装機器１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・の入出力値の範囲で決定される。なお、説明変数ｘpiの値が計装機器１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・の入出力値の範囲の最小値よりも小さい場合、その値は最小の階級に分けられる。また、説明変数ｘpiの値が計装機器１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・の入出力値の範囲の最大値よりも大きい場合、その値は最大の階級に分けられる。
【００６９】
階級分け部１１２は、複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）のそれぞれの複数の階級のそれぞれにインデックスｑｉを付与する。例えば、階級のそれぞれの量子化インデックスｑｉは、例えば下記（１３）式を用いて算出される。なお、下記（１３）式の右辺のガウス記号は、小数点以下を切り捨てることを意味する。
ｑｉ＝[（ｘpi−ｍｉｎ）  ／  （ｍａｘ−ｍｉｎ  ／  ｎｕｍ）]      （１３）
ここで、ｍｉｎは階級の範囲の最小値であり、ｍａｘは階級の範囲の最大値であり、ｎｕｍは階級の分割数である。
【００７０】
階級分け部１１２は、複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）のそれぞれにインデックスｑｉを付与した学習用データ（ｘpi，ｙp）を、階級記憶装置１６２に保存する。
【００７１】
収集部１１３は、複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）のそれぞれにインデックスｑｉを付与した学習用データ（ｘpi，ｙp）を、階級記憶装置１６２から読み出す。さらに、収集部１１３は、複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）のインデックスの組み合わせであるインデックスベクトルが同一の学習用データ（ｘpi，ｙp）を集める。
【００７２】
度数算出部１１４は、インデックスベクトルが同一の学習用データ（ｘpi，ｙp）のそれぞれについて、目的変数ｙの度数分布を求める。例えば目的変数ｙの度数分布を求める際、度数算出部１１４は、与えられた引数に応じて、目的変数ｙを複数の階級に分け、階級ごとに度数を求める。例えば、引数が１０である場合は、目的変数ｙを、１０の階級に分ける。なお、階級の数は任意であり、これに限定されない。引数は、例えば、ＣＰＵ１００に接続された入力装置５１から度数算出部１１４に与えられる。目的変数ｙの階級の最大と最小は、例えば、目的変数ｙの値で推測される監視対象計装機器１Ａの入出力値の範囲で決定される。なお、目的変数ｙpの値が監視対象計装機器１Ａの入出力値の範囲の最小値よりも小さい場合、その目的変数ｙpの値は、最小の階級に分けられる。また、目的変数ｙpの値が監視対象計装機器１Ａの入出力値の範囲の最大値よりも大きい場合、その目的変数ｙpの値は、最大の階級に分けられる。これにより、例えば、インデックスベクトルが同一の学習用データ（ｘpi，ｙp）のそれぞれについて、目的変数ｙの度数分布を示すヒストグラムが作成される。
【００７３】
さらに度数算出部１１４は、度数分布における度数の最大を１に規格化する。これにより、目的変数ｙの階級ごとの度数が、０以上１以下となる。メンバーシップ値付与部１１５は、目的変数ｙpの値を含む階級の規格化された度数を、当該度数が求められた階級に含まれる目的変数ｙpの値を含む学習用データ（ｘpi，ｙp）のメンバーシップ値とする。メンバーシップ値付与部１１５は、それぞれメンバーシップ値を付与された複数の学習用データ（ｘpi，ｙp）を、メンバーシップ値記憶装置１６３に保存する。
【００７４】
例えば、図１に示す推測部３０２のファジィニューラルネットワークを学習させる際には、ファジィニューラルネットワークに、図１０に示すメンバーシップ値記憶装置１６３に保存されている、それぞれメンバーシップ値を付与された複数の学習用データ（ｘpi，ｙp）の説明変数ｘpiの値を入力する。
【００７５】
（第２の実施の形態の実施例）
５つの説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘ5）と目的変数ｙとを含む学習用データ（ｘpi，ｙp）を８２０００個用意した。これらのデータは、５つの説明変数に対応する５つの計装機器と、目的変数に対応する１つの計装機器の過去の実際の入出力値であった。用意した８２０００個の学習用データのそれぞれに、第２の実施の形態にしたがってメンバーシップ値を付与した。さらにメンバーシップ値を付与した８２０００個の学習用データを用いて、ファジィニューラルネットワークを学習させた。
【００７６】
次に、目的変数に対応する監視対象計装機器の実際の出力を監視するとともに、説明変数に対応する５つの計装機器の入出力値を、学習させたファジィニューラルネットワークに入力し、監視対象計装機器の出力を一定時間にわたって推測した。その結果、図１１に示すように、第２の実施の形態に係る方法でメンバーシップ値を付与された学習用データで学習させたファジィニューラルネットワークによって推測された出力の精度は、精度が高いことが示された。
【００７７】
（第３の実施の形態）
第３の実施の形態に係るファジィニューラルネットワークの学習用データのメンバーシップ値を決定するためのシステムは、図１２に示すように、ファジィニューラルネットワークの学習に用いられる、複数の説明変数ｘpiのそれぞれの値と、目的変数ｙpの値と、の組み合わせをそれぞれ含む複数の学習用データ（ｘpi，ｙp）を取得するデータセット取得部１２１と、複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）のそれぞれの値の大きさに基づいて、複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）のそれぞれを複数の階級に分ける階級分け部１２２と、複数の説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn）のそれぞれの階級の組み合わせが同一の学習用データ（ｘpi，ｙp）を集める収集部１２３と、集められた学習用データ（ｘpi，ｙp）における目的変数ｙpの値の最大値、最小値、及び平均値を求め、集められた学習用データ（ｘpi，ｙp）における目的変数ｙpのそれぞれの値から平均値を引いた差分値が０以上である場合、１から、当該差分値を最大値と平均値との差で割った値を、当該値が求められた目的変数ｙpの値を含む学習用データ（ｘpi，ｙp）のメンバーシップ値とし、集められた学習用データ（ｘpi，ｙp）における目的変数ｙpのそれぞれの値から平均値を引いた差分値が０未満である場合、１から、当該差分値を最小値と平均値との差で割った値を、当該値が求められた目的変数ｙpの値を含む学習用データ（ｘpi，ｙp）のメンバーシップ値とするメンバーシップ値付与部１２４と、を含む。
【００７８】
データセット取得部１２１、階級分け部１２２、収集部１２３、及びメンバーシップ値付与部１２４は、ＣＰＵ１２０に含まれている。ＣＰＵ１２０には、学習用データ記憶装置１７１、及び階級記憶装置１７２が接続されている。第３の実施の形態に係るデータセット取得部１２１、階級分け部１２２、収集部１２３、学習用データ記憶装置１７１、及び階級記憶装置１７２は、それぞれ、第２の実施の形態に係るデータセット取得部１１１、階級分け部１１２、収集部１１３、学習用データ記憶装置１６１、及び階級記憶装置１６２と同様である。
【００７９】
メンバーシップ値付与部１２４は、インデックスベクトルが同一の学習用データ（ｘpi，ｙp）のそれぞれについて、目的変数ｙの最大値ｙmax、及び目的変数ｙの最小値ｙminを特定し、また、目的変数ｙの平均値ｙmeanを求める。例えば、インデックスベクトルが同一のグループが１０個生成された場合は、１０個のグループのそれぞれにおいて、目的変数ｙの最大値ｙmax、及び目的変数ｙの最小値ｙminを特定し、また、目的変数ｙの平均値ｙmeanを求める。
【００８０】
さらに、メンバーシップ値付与部１２４は、インデックスベクトルが同一の学習用データ（ｘpi，ｙp）のそれぞれにおいて、下記（１４）式に示すように、目的変数ｙpのそれぞれの値と、目的変数ｙの平均値ｙmeanと、の差ｄを求める。
ｄ＝ｙp−ｙmean    （１４）
【００８１】
差ｄが０以上である場合、メンバーシップ値付与部１２４は、下記（１５）式を用いて、メンバーシップ値Ｍpを算出し、当該メンバーシップ値Ｍpを、目的変数ｙpを含む学習用データ（ｘpi，ｙp）に付与する。
Ｍp＝１．０−ｄ／（ｙmax−ｙmean）    （１５）
ただし、目的変数の最大値ｙmaxと平均値ｙmeanが等しい場合は、メンバーシップ値Ｍpを１．０とする。
【００８２】
差ｄが０未満である場合、メンバーシップ値付与部１２４は、下記（１６）式を用いて、メンバーシップ値Ｍpを算出し、当該メンバーシップ値Ｍpを、目的変数ｙpを含む学習用データ（ｘpi，ｙp）に付与する。
Ｍp＝１．０−ｄ／（ｙmin−ｙmean）    （１６）
ただし、目的変数の最小値ｙminと平均値ｙmeanが等しい場合は、メンバーシップ値Ｍpを１．０とする。
【００８３】
第３の実施の形態によれば、インデックスベクトルが同一の学習用データ（ｘpi，ｙp）に対して、図１３に示すような分布のメンバーシップ値Ｍpが付与される。メンバーシップ値付与部１２４は、それぞれメンバーシップ値を付与された複数の学習用データ（ｘpi，ｙp）を、メンバーシップ値記憶装置１７３に保存する。
【００８４】
例えば、図１に示す推測部３０２のファジィニューラルネットワークを学習させる際には、ファジィニューラルネットワークに、図１２に示すメンバーシップ値記憶装置１７３に保存されている、それぞれメンバーシップ値を付与された複数の学習用データ（ｘpi，ｙp）の説明変数ｘpiの値を入力する。
【００８５】
（第３の実施の形態の実施例）
７つの説明変数（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘ7）と目的変数ｙとを含む学習用データ（ｘpi，ｙp）を８４１５６個用意した。これらのデータは、７つの説明変数に対応する７つの計装機器と、目的変数に対応する１つの計装機器の過去の実際の入出力値であった。用意した８４１５６個の学習用データのそれぞれに、第３の実施の形態にしたがってメンバーシップ値を付与した。さらにメンバーシップ値を付与した８４１５６個の学習用データを用いて、ファジィニューラルネットワークを学習させた。
【００８６】
次に、目的変数に対応する監視対象計装機器の実際の出力を監視するとともに、説明変数に対応する７つの計装機器の入出力値を、学習させたファジィニューラルネットワークに入力し、監視対象計装機器の出力を一定時間にわたって推測した。その結果、図１４に示すように、第３の実施の形態に係る方法でメンバーシップ値を付与された学習用データで学習させたファジィニューラルネットワークによって推測された出力の精度は、精度が高いことが示された。
【００８７】
（その他の実施の形態）
上記のように本発明を実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす記述及び図面はこの発明を限定するものであると理解するべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかになるはずである。例えば、図１に示した推測部３０２は、監視対象計装機器１Ａ以外の計装機器１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ・・・の実際の入出力値のみならず、監視対象計装機器１Ａの入出力値の設定値に基づいてファジィ回帰分析を行ってもよい。このように、本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を包含するということを理解すべきである。
【産業上の利用可能性】
【００８８】
本発明は、以下に限定されないが、石油精製プラント、石油化学プラント、製鉄所、セメント工場、食品工場、薬品工場、車両組み立て工場、半導体工場、及び家電工場等の工場；商業ビル、事務所ビル、マンション、劇場、病院、ホテル、ショッピングセンター、及び娯楽施設等の建築物；並びに官公庁施設、上下水道施設、自動倉庫、空港施設、発電所、物流施設、及びゴミ焼却施設等の施設に設けられた計装機器の監視に用いられるファジィニューラルネットワークの学習に利用可能である。
【符号の説明】
【００８９】
１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ      計装機器
１０   配管
５１   入力装置
１００、１１０、１２０、３００     中央演算処理装置（ＣＰＵ）
１０１ データセット取得部
１０２ 階級分け部
１０３ 度数算出部
１０４ メンバーシップ値付与部
１１１ データセット取得部
１１２ 階級分け部
１１３ 収集部
１１４ 度数算出部
１１５ メンバーシップ値付与部
１２１ データセット取得部
１２２ 階級分け部
１２３ 収集部
１２４ メンバーシップ値付与部
１５１ 学習用データ記憶装置
１５２ 階級記憶装置
１５３ 度数記憶装置
１５４ メンバーシップ値記憶装置
１６１ 学習用データ記憶装置
１６２ 階級記憶装置
１６３ メンバーシップ値記憶装置
１７１ 学習用データ記憶装置
１７２ 階級記憶装置
１７３ メンバーシップ値記憶装置
２００Ａ、２００Ｂ   分散制御システム（ＤＣＳ）
３０１ 入出力値取得部
３０２ 推測部
３０３ 評価部
３５１ 入出力値記憶装置
４００ 表示部
【図１】
0006362991.tif 000010
【図２】
0006362991.tif 000011
【図３】
0006362991.tif 000012
【図４】
0006362991.tif 000013
【図５】
0006362991.tif 000014
【図６】
0006362991.tif 000015
【図７】
0006362991.tif 000016
【図８】
0006362991.tif 000017
【図９】
0006362991.tif 000018
【図１０】
0006362991.tif 000019
【図１１】
0006362991.tif 000020
【図１２】
0006362991.tif 000021
【図１３】
0006362991.tif 000022
【図１４】
0006362991.tif 000023