(57)【要約】【課題】  判定対象である時系列データのサンプルを評価する特徴類似判定装置に係り、特性を示す挙動の判定が困難な事象に対しても、有効に母集団との類似性を判定することを課題とする。【解決手段】  インクリメンタル特異値分解部１１で、判定対象のサンプルを特異値分解し、次元圧縮部６で、次元圧縮し、次元数Ｋ分の主成分を得る。類似判定部１２は、他の時系列データの母集団に関する主成分を当該次元の空間にマッピングした位置の重心と、サンプルの主成分による特徴点との同空間内の距離を求め、その距離が短い場合に、母集団と類似すると判定する。【選択図】        図７
2005284782.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
以下の要素を有することを特徴とする時系列データに係る特徴類似判定装置
（１）時系列データを判定対象のサンプルとして入力するサンプル入力部
（２）判定対象のサンプルを特異値分解し、当該サンプルのスコア部分を含むスコアを得るインクリメンタル特異値分解部
（３）少なくとも当該判定対象のサンプルに関するスコア部分を所定の次元に圧縮して、当該判定対象のサンプルに関する所定の圧縮次元数分の主成分を得る次元圧縮部
（４）当該判定対象のサンプルに関する所定の次元数分の主成分を、他の時系列データの母集団に関する所定の次元数分の主成分についての特徴値と比較して、当該判定対象のサンプルが当該時系列データの母集団と類似するか否かを判定する類似判定部。
【請求項２】
特徴類似判定装置は、更に、
前記他の時系列データの母集団を記憶する時系列データ母集団記憶部と、
前記他の時系列データの母集団を読み出し、当該母集団を特異値分解し、時系列データ毎の各主成分を含むスコアを算出する特異値分解部と、
当該スコアを次元圧縮し、時系列データ毎の圧縮次元数分の主成分からなる主成分データを抽出する次元圧縮部と、
抽出した主成分データに基づいて、当該圧縮次元数の空間における時系列データ毎の各主成分によるマッピング位置群の重心を算出する重心算出部とを有し、
前記類似判定部は、前記特徴値として当該重心を用いて判定することを特徴とする請求項１記載の特徴類似判定装置。
【請求項３】
特徴類似判定装置は、更に、
前記他の時系列データの母集団を記憶する時系列データ母集団記憶部と、
前記他の時系列データの母集団を読み出し、当該母集団を特異値分解し、時系列データ毎の各主成分の影響割合を含む特異値を算出する特異値分解部と、
当該特異値に含まれる上位からの主成分の影響割合の合計が、所定の寄与率を満たすことになる当該上位からの主成分の数を、圧縮次元数と判定する次元判定部とを有し、
前記次元圧縮部は、判定した当該圧縮次元数で、前記次元圧縮を行うことを特徴とする請求項１記載の特徴類似判定装置。
【請求項４】
特徴類似判定装置となるコンピュータに、以下の手順を実行させるためのプログラム
（１）時系列データを判定対象のサンプルとして入力するサンプル入力処理手順
（２）判定対象のサンプルを特異値分解し、当該サンプルのスコア部分を含むスコアを得るインクリメンタル特異値分解処理手順
（３）少なくとも当該判定対象のサンプルに関するスコア部分を所定の次元に圧縮して、当該判定対象のサンプルに関する所定の圧縮次元数分の主成分を得る次元圧縮処理手順
（４）当該判定対象のサンプルに関する所定の次元数分の主成分を、他の時系列データの母集団に関する所定の次元数分の主成分についての特徴値と比較して、当該判定対象のサンプルが当該時系列データの母集団と類似するか否かを判定する類似判定処理手順。
【請求項５】
特徴類似判定装置となるコンピュータによる特徴類似判定方法であって、以下の要素を有する特徴類似判定方法
（１）時系列データを判定対象のサンプルとして入力するサンプル入力処理工程
（２）判定対象のサンプルを特異値分解し、当該サンプルのスコア部分を含むスコアを得るインクリメンタル特異値分解処理工程
（３）少なくとも当該判定対象のサンプルに関するスコア部分を所定の次元に圧縮して、当該判定対象のサンプルに関する所定の圧縮次元数分の主成分を得る次元圧縮処理工程
（４）当該判定対象のサンプルに関する所定の次元数分の主成分を、他の時系列データの母集団に関する所定の次元数分の主成分についての特徴値と比較して、当該判定対象のサンプルが当該時系列データの母集団と類似するか否かを判定する類似判定処理工程。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定対象である時系列データのサンプルを評価する特徴類似判定装置に係り、特性を示す挙動の判定が困難な事象に対しても、有効に母集団との類似性を判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
センシングシステムは、一般に閾値との比較や所定のアルゴリズムで判定するものである。その為、特性を示す挙動が明らかな事象の判定に限られる。しかし、特性を示す挙動が一見わかりずらいものでも、規則性の高い事象に対する判定の要求は高い。
【０００３】
他方、近年、膨大な実績データ（例えば、時系列データ群）を分析する目的でデータマイニングシステムの利用が進んでいるが、データマイニングの分析結果は、曖昧になりがちで、厳格な判定に関しては不向きといわれている。
【特許文献１】特開２００３−１３２０７５号公報
【特許文献２】特開２００３−００５９７０号公報
【特許文献３】特開２００２−３２３９２４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、上記した従来技術の欠点を除くためになされたものであって、その目的とするところは、データマイニングを用いて、特性を示す挙動の判定が困難な事象に対して、母集団との比較にるサンプルの評価を行うことである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る特徴類似判定装置は、
以下の要素を有することを特徴とする時系列データに係る
（１）時系列データを判定対象のサンプルとして入力するサンプル入力部
（２）判定対象のサンプルを特異値分解し、当該サンプルのスコア部分を含むスコアを得るインクリメンタル特異値分解部
（３）少なくとも当該判定対象のサンプルに関するスコア部分を所定の次元に圧縮して、当該判定対象のサンプルに関する所定の圧縮次元数分の主成分を得る次元圧縮部
（４）当該判定対象のサンプルに関する所定の次元数分の主成分を、他の時系列データの母集団に関する所定の次元数分の主成分についての特徴値と比較して、当該判定対象のサンプルが当該時系列データの母集団と類似するか否かを判定する類似判定部。
【０００６】
特徴類似判定装置は、更に、
前記他の時系列データの母集団を記憶する時系列データ母集団記憶部と、
前記他の時系列データの母集団を読み出し、当該母集団を特異値分解し、時系列データ毎の各主成分を含むスコアを算出する特異値分解部と、
当該スコアを次元圧縮し、時系列データ毎の圧縮次元数分の主成分からなる主成分データを抽出する次元圧縮部と、
抽出した主成分データに基づいて、当該圧縮次元数の空間における時系列データ毎の各主成分によるマッピング位置群の重心を算出する重心算出部とを有し、
前記類似判定部は、前記特徴値として当該重心を用いて判定することを特徴とする。
【０００７】
特徴類似判定装置は、更に、
前記他の時系列データの母集団を記憶する時系列データ母集団記憶部と、
前記他の時系列データの母集団を読み出し、当該母集団を特異値分解し、時系列データ毎の各主成分の影響割合を含む特異値を算出する特異値分解部と、
当該特異値に含まれる上位からの主成分の影響割合の合計が、所定の寄与率を満たすことになる当該上位からの主成分の数を、圧縮次元数と判定する次元判定部とを有し、
前記次元圧縮部は、判定した当該圧縮次元数で、前記次元圧縮を行うことを特徴とする。
【０００８】
本発明に係るプログラムは、
特徴類似判定装置となるコンピュータに、以下の手順を実行させるためのプログラムであることを特徴とする
（１）時系列データを判定対象のサンプルとして入力するサンプル入力処理手順
（２）判定対象のサンプルを特異値分解し、当該サンプルのスコア部分を含むスコアを得るインクリメンタル特異値分解処理手順
（３）少なくとも当該判定対象のサンプルに関するスコア部分を所定の次元に圧縮して、当該判定対象のサンプルに関する所定の圧縮次元数分の主成分を得る次元圧縮処理手順
（４）当該判定対象のサンプルに関する所定の次元数分の主成分を、他の時系列データの母集団に関する所定の次元数分の主成分についての特徴値と比較して、当該判定対象のサンプルが当該時系列データの母集団と類似するか否かを判定する類似判定処理手順。
【０００９】
本発明に係る特徴類似判定方法は、
特徴類似判定装置となるコンピュータによる特徴類似判定方法であって、以下の要素を有する
（１）時系列データを判定対象のサンプルとして入力するサンプル入力処理工程
（２）判定対象のサンプルを特異値分解し、当該サンプルのスコア部分を含むスコアを得るインクリメンタル特異値分解処理工程
（３）少なくとも当該判定対象のサンプルに関するスコア部分を所定の次元に圧縮して、当該判定対象のサンプルに関する所定の圧縮次元数分の主成分を得る次元圧縮処理工程
（４）当該判定対象のサンプルに関する所定の次元数分の主成分を、他の時系列データの母集団に関する所定の次元数分の主成分についての特徴値と比較して、当該判定対象のサンプルが当該時系列データの母集団と類似するか否かを判定する類似判定処理工程。
【発明の効果】
【００１０】
本発明においては、時系列データ母集団に対するデータマイニングに基づく特徴量であるの主成分の重心と、判定対象のサンプルの主成分の特徴点を比較して、母集団との類似性を判定するので、特性を示す挙動の判定が困難な事象に対しても、有効にサンプルの評価を行えるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
実施の形態１．
以下本発明を図面に示す実施例に基づいて説明する。本発明は、時間の経過に従って変化する値である時系列データを処理の対象としている。通常は、以下のように、所定時間間隔（ｔ＝１，２，３，…ｎ）で測定した測定値の並びとして表現される。
（ｐ（ｔ）＝ｐ１，ｐ２，ｐ３，…ｐｎ）
そして、同じ特性を有する時系列データ群をサンプルとして収集し、母集団として扱う。まず、この母集団に対する初期処理について説明する。
【００１２】
図１は、母集団に対する初期処理に係る構成を示す図である。本発明に係る特徴類似判定装置は、当該初期処理の為に、特異値分解部１、時系列データ母集団記憶部２、特異値記憶部３、スコア記憶部４、次元判定部５、次元圧縮部６、主成分データ記憶部７、重心算出部８、及び重心記憶部９の各要素を有している。
【００１３】
次に、動作について説明する。図２は、母集団に対する初期処理を示す図である。
【００１４】
まず、特異値分解部１により特異値分解処理（Ｓ２０１）を行う。本処理では、時系列データの母集団Ｐに対して、特異値分解を行う。
【００１５】
図３は、時系列データの母集団Ｐを示す図である。母集団は、サンプルである時系列データ（ｐ１，ｐ２，ｐ３，…ｐｎ）をｍ個分、ｍ×ｎの行列として扱う。ｍは、時系列データの個数、ｎは、時系列データを構成するデータの数（構成データ数）である。
【００１６】
特異値分解部１は、時系列データ母集団記憶部２から読み出した時系列データの母集団Ｐを入力として、特異値分解を行い、特異値ＳとスコアＵを求める。
【００１７】
図４は、特異値Ｓを示す図であり、図５は、スコアＵを示す図である。特異値Ｓは、ｎ×ｎ行列であり、σ１，σ２，σ３，…σｎは、上位から順に第一位主成分の影響度合、第二位主成分の影響度合、第三位主成分の影響度合、…第ｎ位主成分の影響度合である。スコアＵは、ｍ×ｎ行列となり、ｎ次元分の主成分の影響度を示している。なお、第一位からの位付けは、影響度が大きい順になされている。
【００１８】
そして、これらの行列の間には、以下の関係が成立する。
Ｐ＝ＵＳＶ  （Ｖは、ｎ×ｍ行列）
特異値分解部１は、算出した特異値Ｓを、特異値記憶部３に記憶させ、同じくスコアＵをスコア記憶部４に記憶させる。
【００１９】
次に、次元判定部５により次元判定処理（Ｓ２０２）を行う。本処理では、特異値Ｓに基づいて、圧縮する次元（圧縮次元）ｋを判定する処理を行う。
【００２０】
この処理では、寄与率Ｘ％を入力値とする。この値は、例えば予め定められているものを用いる。
【００２１】
まず、σ１からσｎまで全主成分の影響度合の合計を求める。そして、初期値を１とする次元数ｄについて順に１ずつ加算して、当該次元数ｄにおける影響割合Ｙ％を算出し、影響割合Ｙ％が寄与率Ｘ％を超えた時点の次元数ｄを、圧縮する次元ｋとする。
【００２２】
影響割合は、第一位から順に当該次元数ｄまでの主成分の影響度合（σ１からσｄ）の合計を求め、この当該次元数ｄまでの主成分の影響度合の合計を、前述の全主成分の影響度合の合計で割り、１００を乗ずることによって求められる。
【００２３】
次に、次元圧縮部６により次元圧縮処理（Ｓ２０３）を行う。本処理では、スコアＵに対する次元圧縮を行い、主成分データＷを得る。
【００２４】
図６は、主成分データＷを示す図である。主成分データＷは、ｍ×ｋの行列であり、スコアＵの１からｋまでの列からなる行列である。これにより、本来ｎ個の構成データ数からなるサンプルの特徴を、ｋ個の主成分（ｕ１，ｕ２，…ｕｋ）により表すことができるようになる。これにより、ｋ次元の主成分空間を想定し、１つのサンプルにつき、その空間中の一点で特徴を表すことができる。主成分データＷの全体としては、ｍ個の特徴点を示すことになる。
【００２５】
最後に、重心算出部８により重心算出処理（Ｓ２０４）を行う。本処理では、主成分データＷを構成するｍ個の特徴点について、ｋ次元空間における重心の位置Ｃ（ｃ１，ｃ２，…ｃｋ）を算出する。
【００２６】
例えば、以下の手順により算出する。
（１）サンプル毎の主成分のデータを、ｋ次元空間にマッピングする。
（２）この空間をグリッド分割する。例えば、次元毎に要素の最大値と最小値を求め、その差を１００（定数の例）で割る。
（３）各メッシュ空間の重心をそのメッシュ空間の中心点として、原点となる空間メッシュを決める。
（４）任意の空間メッシュの中心点（ｘｉ、ｙｉ、…）とする。ｋ次元圧縮された各座標を当該空間にマッピングすると、いずれかのメッシュ空間に属することになる。任意のメッシュ空間の中心点に属する数をｎｉとする。
（５）Σｎｉｘｉ（ｉ＝１〜ｍ），Σｎｉｙｉ（ｉ＝１〜ｍ），…を算出する。
（６）ｃ１＝Σｎｉｘｉ／Σｎｉ，ｃ２＝Σｎｉｙｉ／Σｎｉ，…を算出する。
（７）主成分データＷのｍ個の特徴点を算出した重心の位置との距離ＷＬｉ（ｉ＝１，ｋ）を求める。
・各次元毎の距離を求める。
ＷＬｉｌ１＝｜ｕｉ１−ｃ１｜，ＷＬｉｌ２＝｜ｕｉ２−ｃ２｜，・・・，ＷＬｉｌｋ＝｜ｕｉｋ−ｃｋ｜
・各次元毎の距離の自乗を算出し、それらの和を求める。（ｊ＝１，ｋ）
ΣＷＬｉｌｊ２＝ＷＬｉｌ１２＋ＷＬｉｌ２２＋・・・＋ＷＬｉｌｋ２
・この和の平方根を求める。
距離ＷＬｉ＝ＳＱＲＴ（ΣＷＬｉｌｊ２）
（８）各距離ＷＬｉ（ｉ＝１，ｋ）の中で、最大のＷＬｍａｘを選択し、これを100で割った値をＵｎｉｔＬとする。
（９）ＵｎｉｔＬの整数倍（１〜１００）の幅のメッシュに各ＷＬｉ（ｉ＝１，ｋ）を分類し、小さい順から分類された度数を加算してゆき、その数が全体ｍ個のＺ％（別途パラメータとして外から指定）を越えた時点のＵｎｉｔＬ整数倍値を閾値Ｍと定める。
【００２７】
次に、判定対象となるサンプルに対する処理について説明する。図７は、サンプルに対する処理に係る構成を示す図である。特徴類似判定装置は、更に、サンプル入力部１０、インクリメンタル特異値分解部１１、及び類似判定部１２の要素を有する。
【００２８】
図８は、サンプルに対する処理を示す図である。まず、サンプル入力部１０によりサンプル入力処理（Ｓ８０１）を行う。本処理では、この処理では、類似か否かの判定対象となるサンプルである時系列データ（ｐ（ｍ＋１）１，ｐ（ｍ＋１）２，ｐ（ｍ＋１）３，…ｐ（ｍ＋１）ｎ）を入力する。
【００２９】
次に、インクリメンタル特異値分解部１１によりインクリメンタル特異値分解処理（Ｓ８０２）を行う。本処理では、追加分の判定対象サンプルについての特異値分解を行う。
【００３０】
インクリメンタル特異値分解部１１は、特異値記憶部３から特異値Ｓを読み出し、スコア記憶部４からスコアＵを読み出し、特異値ＳとスコアＵと判定対象のサンプルデータ（ｐ（ｍ＋１）１，ｐ（ｍ＋１）２，ｐ（ｍ＋１）３，…ｐ（ｍ＋１）ｎ）を入力として、インクリメンタル特異値分解を行い、新しい特異値Ｓ´と新しいスコアＵ´を求める。
【００３１】
特異値ＳとスコアＵは、判定対象のサンプルを含まない母集団についてのものであり、新しい特異値Ｓ’と新しいスコアＵ’は、判定対象のサンプルを追加した母集団についてのものとなる。
【００３２】
インクリメンタル特異値分解部１１は、新しい特異値Ｓ´を特異値記憶部３に記憶させ、新しいスコアＵ´を特異値記憶部３に記憶させる。
【００３３】
次に、次元圧縮部６により次元圧縮処理（Ｓ８０３）を行う。本処理では、前述と同様に、新しいスコアＵ´をｋ次元に圧縮し、新しい主成分データＷ´を得て、主成分データ記憶部７に記憶させる。新しい主成分データＷ´には、判定対象のサンプルデータについてのｋ個の主成分（ｕ（ｍ＋１）１，ｕ（ｍ＋１）２，…ｕ（ｍ＋１）ｋ）が含まれている。
【００３４】
次に、類似判定部１２により類似判定処理（Ｓ８０４）を行う。本処理では、母集団の主成分の重心と、判定対象のサンプルの主成分による特徴点との距離を求め、その距離により母集団に類似する否かの判定を行う。そして、この判定結果を類似判定結果出力部（図示せず）から出力する。
【００３５】
類似判定部１２は、重心記憶部９から重心の位置Ｃ（ｃ１，ｃ２，…ｃｋ）を読み出し、判定対象のサンプルの主成分（ｕ（ｍ＋１）１，ｕ（ｍ＋１）２，…ｕ（ｍ＋１）ｋ）との距離Ｌを算出する。
【００３６】
例えば、以下の手順で算出する。
（１）各次元毎の距離を求める。
ｌ１＝｜ｕ（ｍ＋１）１−ｃ１｜，ｌ２＝｜ｕ（ｍ＋１）２−ｃ２｜，…ｌｋ＝｜ｕ（ｍ＋１）ｋ−ｃｋ｜
（２）各次元毎の距離の自乗を算出し、それらの和を求める。
Σｌｉ２＝ｌ１２＋ｌ２２＋…ｌｋ２
（３）この和の平方根を求める。
距離Ｌ＝ＳＱＲＴ（Σｌｉ２）
そして、この距離を所定の閾値Ｍと比較する。閾値Ｍよりも小さい場合（あるいは以下の場合）には、母集団と類似すると判断する。閾値Ｍよりも大きい場合（あるいは以上の場合）には、母集団と類似しないと判断する。
【００３７】
判定対象であるサンプルを母集団に加えて新たな母集団とする場合には、最後に、重心算出部８により重心算出処理（Ｓ８０５）を行う。本処理では、主成分データ記憶部７から新しい主成分データＷ´を読み込み、前述と同様に重心の位置を求め、新しい重心Ｃ´として重心記憶部９に記憶させる。
【００３８】
特徴類似判定装置は、コンピュータであり、各要素はプログラムにより処理を実行することができる。また、プログラムを記憶媒体に記憶させ、記憶媒体からコンピュータに読み取られるようにすることができる。
【００３９】
図９は、特徴類似判定装置のハードウエア構成例を示す図である。バスに、演算装置９０１、データ記憶装置９０２、メモリ９０３が接続されている。データ記憶装置９０２は、例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やハードディスクである。メモリ９０３は、通常ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
【００４０】
プログラムは、通常データ記憶装置９０２に記憶されており、メモリ９０３にロードされた状態で、順次演算装置９０１に読み込まれ処理を行う。また、上述の算出過程で用いるパラメータを記憶するパラメータ記憶領域をメモリ９０３に確保する。図示していないが、データの入力部及び出力部も有している。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】母集団に対する初期処理に係る構成を示す図である。
【図２】母集団に対する初期処理を示す図である。
【図３】時系列データの母集団Ｐを示す図である。
【図４】特異値Ｓを示す図である。
【図５】スコアＵを示す図である。
【図６】主成分データＷを示す図である。
【図７】サンプルに対する処理に係る構成を示す図である。
【図８】サンプルに対する処理を示す図である。
【図９】特徴類似判定装置のハードウエア構成を示す図である。
【符号の説明】
【００４２】
１  特異値分解部、２  時系列データ母集団記憶部、３  特異値記憶部、４  スコア記憶部、５  次元判定部、６  次元圧縮部、７  主成分データ記憶部、８  重心算出部、９  重心記憶部、１０  サンプル入力部、１１  インクリメンタル特異値分解部、１２  類似判定部。
【図１】
2005284782.tif 000003
【図２】
2005284782.tif 000004
【図３】
2005284782.tif 000005
【図４】
2005284782.tif 000006
【図５】
2005284782.tif 000007
【図６】
2005284782.tif 000008
【図７】
2005284782.tif 000009
【図８】
2005284782.tif 000010
【図９】
2005284782.tif 000011