(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
（A）親ノードを持たないノードである入力ノード、子ノードを持たないノードである出力ノード、親ノードと子ノードの両方をもつ中間ノード、からなる複数のノードが相互接続されたベイジアンネットワーク構造と、
（B）前記複数のノードのそれぞれについて、前記ノードの意味を表すノードラベル、前記ノードに与えられた複数の状態項目のそれぞれ対応する状態の意味を表す状態ラベル、を表したＣＰＴラベル群、および
前記中間ノードおよび前記出力ノードのそれぞれのノードについて、当該ノードの前記親ノード間の前記状態項目の組合せ毎に、当該ノードにおける前記複数の状態項目のそれぞれの生起確率を表したCPT（Conditional Probability Table：条件付確率表）と、
（C）前記中間ノードの各前記親ノードの前記複数の状態項目のうちの各１つに対応する状態ラベルで意味される状態が同時に起こるときに、前記中間ノードの状態項目のうちの１つの状態項目に対応する状態ラベルで意味される状態が起こることを専門家によって定めた、中間ノード事例と、
を記憶する記憶装置と、
前記ベイジアンネットワーク構造において、前記出力ノード又は前記入力ノードから同一の距離にあり、かつ同一の前段ノードをもち、かつ同一の状態項目数をもつ中間ノードを、同一のレイヤに分類するレイヤ群作成部と、
前記レイヤを前記出力ノードから遠い又は前記入力ノードから近い順に選択するレイヤ選択部と、
選択された前記レイヤに含まれる前記中間ノード及びその状態項目の前記ノードラベル及び前記状態ラベルと、前記中間ノードのCPT（Conditional Probability Table：条件付確率表）と、前記中間ノード事例とから、前記中間ノード及びその状態項目のノードラベル及び状態ラベルを決定するラベル決定部と、
決定された前記ノードラベル及び状態ラベルによって、前記ＣＰＴラベル群における前記中間ノード及びその状態項目のノードラベル及び状態ラベルを更新するラベル更新部と、
を備え、
前記ラベル決定部は、
前記選択されたレイヤに含まれる中間ノード間で、前記中間ノード及びその状態項目と、前記中間ノード及びその状態項目のノードラベル及び状態ラベルとの組み合わせをすべて生成し、各生成した組合せをそれぞれノード組合せとするノード組合せ群作成部と、
前記ノード組合せに含まれる各中間ノードの各々について、前記中間ノードの状態項目と該状態項目の状態ラベルとの間で全ての組合せを生成し、各生成した組合せをそれぞれ状態組合せノードとする状態組合せ群作成部と、
前記状態組合せノードと、前記状態組合せノードの生成元となった中間ノードのCPTのフォーマットとに基づき、前記フォーマットにおいて前記親ノード間の前記状態項目の組合せ毎に前記複数の状態項目のそれぞれに対応する前記中間ノード事例の事例数を計数および設定し、設定後のフォーマットを、前記親ノード間の前記状態項目の組合せ毎に前記複数の状態項目の値の合計が１になるように正規化することにより、目標CPTを作成する目標CPT作成部と、
前記状態組合せノードを生成する元となった中間ノードのCPTと、前記目標CPTとのカルバック・ライブラー距離又はユークリッド距離を計算する距離計算部と、
前記状態組合せ群作成部に得られた前記状態組合せノードのうち、前記カルバック・ライブラー距離又はユークリッド距離が最も小さい状態組合せノードを選択する、最良状態組合せCPTラベル及び距離出力判定部と、
前記ノード組合せ毎に、前記ノード組合せに含まれる各前記中間ノードのそれぞれに対応して計算された前記カルバック・ライブラー距離又はユークリッド距離を合計する、ノード組合せCPTラベル及び距離出力判定部と、
各前記ノード組合せのうち前記カルバック・ライブラー距離又はユークリッド距離の合計が最も小さいノード組合せに含まれる各前記中間ノードのノードラベルと、これら各前記中間ノードに対応して前記最良状態組合せCPTラベル及び距離出力判定部によって選択された前記状態組合せノードにおける状態ラベルとを、各前記中間ノード及びその状態項目のノードラベル及び状態ラベルとして決定する、最良ノード組合せCPTラベル出力判定部と、
を含むことを特徴とするベイジアンネットワーク学習装置。
【請求項２】
前記レイヤ群作成部は、前記出力ノード又は前記入力ノードから前記中間ノードまでの経路が複数存在する場合は前記出力ノード又は前記入力ノードから最も遠い距離を前記中間ノードの距離として採用することを特徴とする請求項１に記載のベイジアンネットワーク学習装置。
【請求項３】
更新後における前記中間ノード及びその状態項目のノードラベル及び状態ラベルを表示する表示部をさらに備えたことを特徴とする請求項１または２に記載のベイジアンネットワーク学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ベイジアンネットワーク学習装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人間（特に専門家）が日常行っている意思決定を、コンピュータを使用して自動化するエキスパートシステムというものがある。このエキスパートシステムは、専門家が獲得した知識や規則をデータとして事前に与えておき、ある状況が起きて意思決定を迫られた際にそれら事前に与えられたデータから専門家の代わりに意思決定を行うものである。従来、エキスパートシステムは、古典推論、ニューラルネットワーク、ファジー推論などの方法を用いて実現されてきたが、近年のベイジアンネットワークの発達によりベイジアンネットワークを利用したエキスパートシステムが注目されている。
【０００３】
このベイジアンネットワークを構築するためには、専門家の経験や知識からネットワーク構造を設計し、起こりうる各ノードの状態の組を表すデータをネットワーク構造に与えて条件付確率表（ＣＰＴ）を構築する必要がある。このデータにおいて中間ノード（隠れノードとも称される）に該当する部分は全て欠損値となる。このようなデータからＣＰＴを構築するためにはＥＭアルゴリズムを用いたＣＰＴ学習方法が必要となる。しかし、ＥＭアルゴリズムによる学習（ＥＭ学習）でＣＰＴを構築する場合は、各ノードにあらかじめ初期値として与えるＣＰＴによっては、学習後における中間ノードの意味及び中間ノードの各状態項目の意味が、専門家が意図するものと異なるという問題があった。
【特許文献１】特願2000-142431号
【特許文献２】特願2002-338946号
【特許文献３】特願2001-198027号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、ＥＭアルゴリズムによる学習により変化した中間ノードの意味及び中間ノードの各状態項目の意味が専門家の意図に近づくように中間ノードの意味及び中間ノードの各状態項目の意味を再ラベル付けできるベイジアンネットワーク学習装置、方法及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様としてのベイジアンネットワーク学習装置は、
（A）親ノードを持たないノードである入力ノード、子ノードを持たないノードである出力ノード、親ノードと子ノードの両方をもつ中間ノード、からなる複数のノードが相互接続されたベイジアンネットワーク構造と、
（B）前記複数のノードのそれぞれについて、前記ノードの意味を表すノードラベル、前記ノードに与えられた複数の状態項目のそれぞれ対応する状態の意味を表す状態ラベル、を表したＣＰＴラベル群、および
前記中間ノードおよび前記出力ノードのそれぞれのノードについて、当該ノードの前記親ノード間の前記状態項目の組合せ毎に、当該ノードにおける前記複数の状態項目のそれぞれの生起確率を表したCPT（Conditional Probability Table：条件付確率表）と、
（C）前記中間ノードの各前記親ノードの前記複数の状態項目のうちの各１つに対応する状態ラベルで意味される状態が同時に起こるときに、前記中間ノードの状態項目のうちの１つの状態項目に対応する状態ラベルで意味される状態が起こることを専門家によって定めた、中間ノード事例と、
を記憶する記憶装置と、
前記ベイジアンネットワーク構造において、前記出力ノード又は前記入力ノードから同一の距離にあり、かつ同一の前段ノードをもち、かつ同一の状態項目数をもつ中間ノードを、同一のレイヤに分類するレイヤ群作成部と、
前記レイヤを前記出力ノードから遠い又は前記入力ノードから近い順に選択するレイヤ選択部と、
選択された前記レイヤに含まれる前記中間ノード及びその状態項目の前記ノードラベル及び前記状態ラベルと、前記中間ノードのCPT（Conditional Probability Table：条件付確率表）と、前記中間ノード事例とから、前記中間ノード及びその状態項目のノードラベル及び状態ラベルを決定するラベル決定部と、
決定された前記ノードラベル及び状態ラベルによって、前記ＣＰＴラベル群における前記中間ノード及びその状態項目のノードラベル及び状態ラベルを更新するラベル更新部と、
を備え、
前記ラベル決定部は、
前記選択されたレイヤに含まれる中間ノード間で、前記中間ノード及びその状態項目と、前記中間ノード及びその状態項目のノードラベル及び状態ラベルとの組み合わせをすべて生成し、各生成した組合せをそれぞれノード組合せとするノード組合せ群作成部と、
前記ノード組合せに含まれる各中間ノードの各々について、前記中間ノードの状態項目と該状態項目の状態ラベルとの間で全ての組合せを生成し、各生成した組合せをそれぞれ状態組合せノードとする状態組合せ群作成部と、
前記状態組合せノードと、前記状態組合せノードの生成元となった中間ノードのCPTのフォーマットとに基づき、前記フォーマットにおいて前記親ノード間の前記状態項目の組合せ毎に前記複数の状態項目のそれぞれに対応する前記中間ノード事例の事例数を計数および設定し、設定後のフォーマットを、前記親ノード間の前記状態項目の組合せ毎に前記複数の状態項目の値の合計が１になるように正規化することにより、目標CPTを作成する目標CPT作成部と、
前記状態組合せノードを生成する元となった中間ノードのCPTと、前記目標CPTとのカルバック・ライブラー距離又はユークリッド距離を計算する距離計算部と、
前記状態組合せ群作成部に得られた前記状態組合せノードのうち、前記カルバック・ライブラー距離又はユークリッド距離が最も小さい状態組合せノードを選択する、最良状態組合せCPTラベル及び距離出力判定部と、
前記ノード組合せ毎に、前記ノード組合せに含まれる各前記中間ノードのそれぞれに対応して計算された前記カルバック・ライブラー距離又はユークリッド距離を合計する、ノード組合せCPTラベル及び距離出力判定部と、
各前記ノード組合せのうち前記カルバック・ライブラー距離又はユークリッド距離の合計が最も小さいノード組合せに含まれる各前記中間ノードのノードラベルと、これら各前記中間ノードに対応して前記最良状態組合せCPTラベル及び距離出力判定部によって選択された前記状態組合せノードにおける状態ラベルとを、各前記中間ノード及びその状態項目のノードラベル及び状態ラベルとして決定する、最良ノード組合せCPTラベル出力判定部と、
を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、ＥＭアルゴリズムによる学習により変化した中間ノードの意味及び中間ノードの各状態項目の意味が専門家の意図に近づくように中間ノードの意味及び中間ノードの各状態項目の意味を再ラベル付けできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながら発明の実施の形態を説明する。
【００１０】
図１１は、本発明の一実施形態に関わるベイジアンネットワーク学習方法を実行するベイジアンネットワーク学習装置のハードウェア構成図である。
【００１１】
このハードウェア構成は、バス７０１、ＣＰＵ７０２、メモリ等の主記憶装置７０３、ハードディスク等の外部記憶装置７０４、キーボードやマウス等の入力装置７０５、ディスプレイやプリンタ等の表示装置７０６とからなる。ＣＰＵ７０２、主記憶装置７０３、外部記憶装置７０４、入力装置７０５、表示装置７０６はバス７０１に共通に接続されている。外部記憶装置７０４には本実施の形態の特徴となる学習プログラムや学習プログラムで使用するデータが格納されている。外部記憶装置７０４はフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体からデータを読み取るデータ読出機能を備えていても良い。ＣＰＵ７０２は学習プログラムを外部記憶装置７０４から主記憶装置７０３にロードして実行する。入力装置７０５は、学習プログラムに対する実行開始命令等を入力する。表示装置７０６は学習プログラムの実行結果等を表示する。
【００１２】
図１は、図１１のベイジアンネットワーク学習装置の機能ブロック図である。
【００１３】
このベイジアンネットワーク学習装置は、ＣＰＴ及びＣＰＴラベル群１０１、ネットワーク構造１０２、中間ノード事例１０３、レイヤ群作成部１０４、レイヤ群１０５、レイヤ選択部１０６、レイヤ１０７、最良ノード組合せ選択部１０８、最良ノード組合せＣＰＴラベル１０９、ＣＰＴラベル更新及び継続判定部１１０、更新済みＣＰＴ及びＣＰＴラベル群１１１を備えている。ＣＰＴ及びＣＰＴラベル群１０１、ネットワーク構造１０２、中間ノード事例１０３は、外部記憶装置７０４に格納されている。あるいは、ＣＰＴ及びＣＰＴラベル群１０１、ネットワーク構造１０２および中間ノード事例１０３の全部または少なくともいずれかが、フレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納され、学習プログラムの実行時に外部記憶装置７０４によって記憶媒体から読み出されてもよい。
【００１４】
ネットワーク構造１０２は、対象としているベイジアンネットワークの構造であり、レイヤ群作成部１０４で使用する。図５の４０２がベイジアンネットワークの構造の例を表している。ノードＡおよびノードＢが入力ノード（親ノードをもたないノード）、ノードＦが出力ノード（子ノードを持たないノード）、ノードＣ、ノードＤおよびノードＥが中間ノードである。
【００１５】
ＣＰＴ及びＣＰＴラベル群１０１は、対象としているベイジアンネットワーク構造に関して、ＥＭアルゴリズムによる学習（ＥＭ学習）後における、各ノードのＣＰＴと、各ノードの意味及び各ノードの状態項目の意味を表すラベルとを含む。ＣＰＴ及びＣＰＴラベル群１０１は、最良ノード組合せ選択部１０８で使用する。図４の４０１が、ＣＰＴ及びＣＰＴラベル群１０１の例を表している。ノードＡ〜Ｆに割り当てられたテーブルがＣＰＴである。「無事故停止」、「必要制動力」等がノードの意味を表すラベル（ノードラベル）に相当する。「（ｃ１：可、ｃ２：不可）」、「（ｄ１：大、ｄ２：小）」等において、ｃ１，ｃ２，ｄ１，ｄ２等がノードの状態項目を表し、「可」「不可」「大」「小」等が状態項目の意味を表すラベル（状態ラベル）に相当する。
【００１６】
中間ノード事例１０３は、専門家が、中間ノードの起こりうる状態の組（中間ノードの入力につながるノード（前段ノード）からの入力が表す状態、中間ノードからの出力が表す状態）を記述したデータであり、小規模でよい。本実施の形態では、この中間ノード事例１０３に従って、専門家の意図に近くなるよう、中間ノードの意味及び中間ノードの状態項目の意味を再ラベル付けする。中間ノード事例１０３は、最良ノード組合せ選択部１０８で使用する。図６の４０３が中間ノード事例１０３の例を表している。ここでは９個の事例が示される。
【００１７】
レイヤ群作成部１０４は、ネットワーク構造１０２を用いて、出力ノードからの距離が遠い順に中間ノードをソートした後、同一の前段ノードをもちかつ同一の状態項目数を持つ中間ノードを同一のレイヤに分類する。この際、出力ノードから中間ノードまでの経路が複数ある場合には、最も遠い距離をもつ経路を選択する。または、レイヤ群作成部１０４は、入力ノードからの距離が近い順に中間ノードをソートした後、同一の前段ノードをもちかつ同一の状態項目数を持つ中間ノードを同一のレイヤに分類してもよい。この場合、入力ノードから中間ノードまでの経路が複数ある場合には、最も遠い距離の経路を選択する。レイヤ群作成部１０４は、このようにレイヤ分けされた中間ノードをレイヤ群１０５として出力する。レイヤ群１０５は、レイヤ選択部１０６で使用する。図７（Ａ）の４０５が、レイヤ群の例を表している。中間ノードＣおよび中間ノードＤは、出力ノードＦから同一の距離であり、同一の前段ノードＡ、Ｂを持ち、同一の状態項目（出力項目）数（２つ）を持つため、同一のレイヤに分類されている。ノードＣおよびノードＤはノードＥよりも出力ノードＦから遠いため、ノードＣおよびノードＤを含むレイヤは、ノードＥを含むレイヤよりも、上位に配置されている。なお、理解の簡単のため、各ノードにラベルを付してあるが（すなわちＣＰＴ及びＣＰＴラベル群１０１を利用している）、ラベルを付さなくとも処理は可能である。
【００１８】
レイヤ選択部１０６は、レイヤ群１０５に含まれるレイヤを上位から順にレイヤ１０７として出力する。出力されたレイヤ１０７は、最良ノード組合せ選択部１０８で使用される。図７（Ｂ）の４０７は、図７（Ａ）のレイヤ群４０５から取り出されたレイヤの例を表している。
【００１９】
最良ノード組合せ選択部１０８は、ＣＰＴ及びＣＰＴラベル群１０１、中間ノード事例１０３、レイヤ１０７を用いて、レイヤ１０７に含まれる中間ノードの意味及び各状態項目の意味が専門家の意図に近づくようにラベル付けを行い、ラベル付けを行った結果を最良ノード組合せＣＰＴラベル１０９として出力する。最良ノード組合せ選択部１０８は、例えばラベル決定部に対応する。図７（Ｃ）の４０９が、最良ノード組合せ選択部１０８によってラベル付けされた最良ノード組合せＣＰＴラベル１０９の例を表している。最良ノード組合せＣＰＴラベル１０９は、ＣＰＴラベル更新及び継続判定部１１０で使用する。最良ノード組合せ選択部１０８の詳細については後述する。
【００２０】
ＣＰＴラベル更新及び継続判定部１１０は、最良ノード組合せＣＰＴラベル１０９を用いてＣＰＴ及びＣＰＴラベル群１０１を更新する。更新されたＣＰＴ及びＣＰＴラベル群１０１は最良ノード組合せ選択部１０８に入力され、次のレイヤ（図７（Ａ）の例では中間ノードＥを含むレイヤ）に対する処理で用いられる。ＣＰＴラベル更新及び継続判定部１１０は、レイヤ群１０５に含まれる全てのレイヤに対する処理を終了したら、最終のＣＰＴ及びＣＰＴラベル群１０１を更新済みＣＰＴ及びＣＰＴラベル群１１１として出力する。出力された更新済みＣＰＴ及びＣＰＴラベル群１１１は表示装置７０６に表示される。図８の４１１が、更新済みＣＰＴ及びＣＰＴラベル群１１１の例を表している。中間ノードＣの意味を表すノードラベル及び中間ノードＣの各状態項目の意味を表す状態ラベル、中間ノードＤの意味を表すノードラベル及び中間ノードＤの各状態項目の意味を表す状態ラベル、中間ノードＥの各状態項目の意味を表すノードラベルが、図４から変更されていることが理解される。
【００２１】
図２は、図１の最良ノード組合せ選択部１０８の構成例を詳細に示す。
【００２２】
この最良ノード組合せ選択部１０８は、ノード組合せ群作成部２０１、ノード組合せ群２０２、ノード組合せ選択部２０３、ノード組合せ２０４、ノード選択部２０５、ノード２０６、最良状態組合せ選択部２０７、最良状態組合せＣＰＴラベル及び距離２０８、ノード組合せＣＰＴラベル及び距離出力判定部２０９、ノード組合せＣＰＴラベル及び距離２１０、最良ノード組合せＣＰＴラベル出力判定部２１１を備えている。
【００２３】
ノード組合せ群作成部２０１は、レイヤ１０７に含まれる複数の中間ノードに関して、中間ノード及びその状態項目の組の複数（すなわち中間ノードと同じ個数の組がある）と、中間ノード及びその状態項目のノードラベル及び状態ラベルの組の複数との間で全ての組合せを生成し、各組合せをそれぞれノード組合せとする。そして、全てのノード組合せを、ノード組合せ群２０２として出力する。図９（Ａ）の５０２は、図７（Ｂ）のレイヤ４０７から生成したノード組合せ群２０２を表している。ノード組合せ群５０２には２つのノード組合せが含まれ、１つのノード組合せは、２つの中間ノード及びその状態項目と、各中間ノードのラベル（ノードラベル及び状態ラベル）とを含む。１つの中間ノード及びその状態項目と、該中間ノードのラベルとの組が以下では単にノードと称されることもある。
【００２４】
ノード組合せ選択部２０３は、ノード組合せ群２０２に含まれるノード組合せを順に取り出し、ノード組合せ２０４として出力する。図９（Ｂ）の５０４は、図９（Ａ）のノード組合せ群５０２から取り出したノード組合せ２０４を表している。ノード組合せ２０４は、ノード選択部２０５で使用する。
【００２５】
ノード選択部２０５は、ノード組合せ２０４に含まれるノードを順に取り出しノード２０６として出力する。図９（Ｃ）の５０６は、図９（Ｂ）のノード組合せ５０４から取り出したノード２０６の例を表している。ノード２０６は、最良状態組合せ選択部２０７で使用する。
【００２６】
最良状態組合せ選択部２０７は、ＣＰＴ及びＣＰＴラベル群１０１、中間ノード事例１０３及びノード２０６を用いて、ノード２０６における各状態項目の意味が専門家の意図に最も近づくようにラベル付けを行い、最良状態組合せＣＰＴラベル及び距離２０８を出力する。最良状態組合せ選択部２０７は、例えば第１の最良組合せ選択部に対応する。最良状態組合せ選択部２０７は例えば適合度計算部を含む。図９（Ｄ）の５０８は、図９（Ｃ）のノード５０６から得られた最良状態組合せＣＰＴラベル及び距離２０８の例を表している。最良状態組合せＣＰＴラベル及び距離５０８は、ＣＰＴ間距離と、ノードとを含む。このノードにおける各状態項目の状態ラベルはノード５０６から変更されていることが分かる。ＣＰＴ間距離は中間ノード事例に対する適合度を表しており距離が小さいほど（絶対値が小さいほど）より中間ノード事例に適合していることを示す。図９（Ｅ）の５０９は、図９（Ｂ）に示す下側のノードから得られた最良状態組合せＣＰＴラベル及び距離２０８の例を表している。このノードの各状態項目の状態ラベルは特に変更されていないことが分かる。最良状態組合せＣＰＴラベル及び距離２０８は、ノード組合せＣＰＴラベル及び距離出力判定部２０９で使用する。最良状態組合せ選択部２０７の詳細については後述する。
【００２７】
ノード組合せＣＰＴラベル及び距離出力判定部２０９は、ノード組合せ２０４に含まれる各ノードから得られた最良状態組合せＣＰＴラベル及び距離２０８からノード組合せＣＰＴラベル及び距離２１０を生成する。ノード組合せＣＰＴラベル及び距離２１０は、各最良状態組合せＣＰＴラベル及び距離２０８におけるＣＰＴ間距離を加算した距離と、各最良状態組合せＣＰＴラベル及び距離２０８におけるノードを順に並べたノード組合せとを含む。図９（Ｆ）の５１０は、最良状態組合せＣＰＴラベル及び距離５０８、５０９から得られたノード組合せＣＰＴラベル及び距離２１０の例を表している。ノード組合せＣＰＴラベル及び距離５１０における距離は、最良状態組合せＣＰＴラベル及び距離５０８、５０９から、−１．９１＋（−１．９１）＝−３．８２として計算される。図９（Ｇ）の５１１は、図９（Ａ）の下側のノード組合せから得られたノード組合せＣＰＴラベル及び距離２１０の例を表している。ノード組合せＣＰＴラベル及び距離２１０は、最良ノード組合せＣＰＴラベル出力判定部２１１で使用する。
【００２８】
最良ノード組合せＣＰＴラベル出力判定部２１１は、ノード組合せ群２０２に含まれる各ノード組合せから得られたノード組合せＣＰＴラベル及び距離２１０を比較し（本例ではノード組合せＣＰＴラベル及び距離５１０、５１１を比較）、最も距離が小さいノード組合せＣＰＴラベル及び距離２１０におけるノード組合せを、最良ノード組合せＣＰＴラベル１０９として出力する。最良ノード組合せＣＰＴラベル出力判定部２１１は、例えば第２の最良組合せ選択部に対応する。本例では、５１０および５１１のうち、５１１におけるノード組合せが、最良ノード組合せＣＰＴラベル１０９として出力される。この出力された最良ノード組合せＣＰＴラベル１０９によって、図１のＣＰＴラベル更新及び継続判定部１１０において、図４におけるノードＣおよびノードＤのラベルが、図８に示すように更新される。なお、更新されるのはラベルのみであり、ＣＰＴの値は更新されない。
【００２９】
図３は、最良状態組合せ選択部２０７の構成例を詳細に示す。
【００３０】
この最良状態組合せ選択部２０７は、状態組合せ群作成部３０１、状態組合せノード群３０２、状態組合せ選択部３０３、状態組合せノード３０４、対象ＣＰＴ選択部３０５、対象ＣＰＴ３０６、目標ＣＰＴ作成部３０７、目標ＣＰＴ３０８、距離計算部３０９、ＣＰＴラベル及び距離３１０、最良状態組合せＣＰＴラベル及び距離出力判定部３１１を備えている。最良状態組合せＣＰＴラベル及び距離出力判定部３１１は例えば状態組合せ選択部に対応する。
【００３１】
状態組合せ群作成部３０１は、ノード２０６における各状態項目と各状態項目の意味を表す状態ラベルとの間で全ての組合せを生成し（生成された各組合せはそれぞれ状態組合せと称される）、生成した状態組合せを含むノード（状態組合せノード）をそれぞれ生成する。状態組合せ群作成部３０１は、生成した全ての状態組合せノードを状態組合せノード群３０２として出力する。図１０（Ａ）の６０２は、図９（Ｃ）のノード５０６から生成された状態組合せノード群３０２の例を表している。図１０（Ａ）の状態組合せノード群３０２は２つの状態組合せノードを含む。図１０（Ａ）において、（Ｃ：無事故停止，（ｃ１：可，ｃ２：不可））、（Ｃ：無事故停止，（ｃ１：不可，ｃ２：可））がそれぞれ状態組合せノードに相当し、（ｃ１：可，ｃ２：不可）、（ｃ１：不可，ｃ２：可）がそれぞれ状態組合せに相当する。状態組合せノード群３０２は、状態組合せ選択部３０３で使用する。
【００３２】
状態組合せ選択部３０３は、状態組合せノード群３０２に含まれる状態組合せノードを順に取り出し、状態組合せノード３０４として出力する。図１０（Ｂ）の状態組合せノード６０４は、図１０（Ａ）の状態組合せノード群６０２から取り出した状態組合せノードの例を表している。状態組合せノード３０４は、対象ＣＰＴ選択部３０５及び目標ＣＰＴ作成部３０７で使用する。
【００３３】
対象ＣＰＴ選択部３０５は、ＣＰＴ及びＣＰＴラベル群１０１から状態組合せノード３０４に対応するＣＰＴを取り出し、対象ＣＰＴ３０６として出力する。図１０（Ｃ）の対象ＣＰＴ６０６は、図１０（Ｂ）の状態組合せノードから得られた対象ＣＰＴ３０６の例を表している。図１０（Ｅ）の対象ＣＰＴ６０７は、図１０（Ａ）の状態組合せノード群６０２の下側の状態組合せノードから得られた対象ＣＰＴ３０６の例を表している。対象ＣＰＴ３０６は、距離計算部３０９で使用する。
【００３４】
目標ＣＰＴ作成部３０７は、ＣＰＴ及びＣＰＴラベル群１０１から状態組合せノード３０４に対応するＣＰＴを取り出し（つまり状態組合せノード３０４がもつノード名に対応するＣＰＴを取り出す）、取り出したＣＰＴの各マス目をいったん０にする。すなわち状態組合せノード３０４に対応するＣＰＴのフォーマットを用意する。次に中間ノード事例１０３から１つの事例を取り出し、取り出した事例を、このＣＰＴのフォーマットに当てはめ、この事例に対応するマス目に１を加算する。例えば図６の中間ノード事例４０３における「速度が高で車間距離が小→無事故停止は不可」の事例の場合は、条件としてａ１かつｂ２をもつｃ２のマスに１が加算される。これを中間ノード事例４０３の該当する事例全てについて行う。このようにしてできあがったＣＰＴを条件付確率となるように正規化する。これにより、ＣＰＴの縦のマス目の合計は１になる。正規化されたＣＰＴは目標ＣＰＴ３０８として出力される。図１０（Ｄ）の目標ＣＰＴ６０８は、図１０（Ｂ）の状態組合せノード６０４から得られた目標ＣＰＴ３０８の例を表している。目標ＣＰＴ３０８は、距離計算部３０９で使用する。
【００３５】
距離計算部３０９は、対象ＣＰＴ３０６と目標ＣＰＴ３０８とについて、同一の条件を持つ条件付確率間の距離を、Kullback Leibler（カルバック・ライブラー）距離又はEuclid（ユークリッド）距離を用いて計算する。図１０（Ｃ）の対象ＣＰＴ６０６と図１０（Ｄ）の目標ＣＰＴ６０８を例にとると、ａ１かつｂ１の条件の場合、（０．３，０．７）及び（０．５，０．５）間の距離を計算する。これを全ての条件について行う。すなわち、図１０（Ｃ）の対象ＣＰＴ６０６と図１０（Ｄ）の目標ＣＰＴ６０８との場合、「ａ１かつｂ１」「ａ１かつｂ２」「ａ２かつｂ１」「ａ２かつｂ２」の４通りの条件のそれぞれについて距離を計算する。距離計算部３０９は、それぞれの条件から計算された距離を加算した値（加算値）と、対象ＣＰＴ３０６又は目標ＣＰＴ３０８に対応する状態組合せノードとを、ＣＰＴラベル及び距離３１０として出力する。図１０（Ｆ）のＣＰＴラベル及び距離６１０は、図１０（Ｃ）の対象ＣＰＴ６０６と図１０（Ｄ）の目標ＣＰＴ６０８とから得られたＣＰＴラベル及び距離３１０の例を表している。図１０（Ｇ）のＣＰＴラベル及び距離６１１は、図１０（Ａ）の状態組合せノード群６０２の下側の状態組合せノードから得られたＣＰＴラベル及び距離３１０を表している。ＣＰＴラベル及び距離３１０は、最良状態組合わせＣＰＴラベル及び距離出力判定部３１１で使用する。
【００３６】
最良状態組合わせＣＰＴラベル及び距離出力判定部３１１は、状態組合せノード群３０２における各状態組合せノードから得られたＣＰＴラベル及び距離３１０のうち、距離が最も小さいものを最良状態組合せＣＰＴラベル及び距離２０８として出力する。本例では、図１０（Ｆ）および図１０（Ｇ）に示すＣＰＴラベル及び距離６１０、６１１のうち、ＣＰＴラベル及び距離６１１の距離の方がＣＰＴラベル及び距離６１０のよりも小さいため、ＣＰＴラベル及び距離６１１が最良状態組合せＣＰＴラベル及び距離２０８として出力される。
【００３７】
以上のように、本実施の形態により、ＥＭアルゴリズムによる学習により変化した中間ノードの意味及び中間ノードの各状態項目の意味が専門家の意図に近づくように中間ノードの意味及び中間ノードの各状態項目の意味を再ラベル付けできる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の一実施形態に関わるベイジアンネットワーク学習装置の構成例を示す機能ブロック図
【図２】最良ノード組合せ選択部の構成例を示す図
【図３】最良状態組合せ選択部の構成例を示す図
【図４】ＣＰＴ及びＣＰＴラベル群の例を示す図
【図５】ネットワーク構造の例を示す図
【図６】中間ノード事例の例を示す図
【図７】レイヤ群の例、レイヤの例、最良ノード組合せＣＰＴラベルの例を示す図
【図８】更新済みＣＰＴ及びＣＰＴラベル群の例を示す図
【図９】ノード組合せ群の例、ノード組合せの例、ノードの例、最良状態組合せＣＰＴラベル及び距離の例、ノード組合せＣＰＴラベル及び距離の例を示す図
【図１０】状態組合せノード群の例、状態組合せノードの例、対象ＣＰＴの例、目標ＣＰＴの例、ＣＰＴラベル及び距離の例を示す図
【図１１】本発明の一実施形態に関わるベイジアンネットワーク学習方法を実行するベイジアンネットワーク学習装置のハードウェア構成図
【符号の説明】
【００３９】
１０１  ＣＰＴ及びＣＰＴラベル群
１０２  ネットワーク構造
１０３  中間ノード事例
１０４  レイヤ群作成部
１０５  レイヤ群
１０６  レイヤ選択部
１０７  レイヤ
１０８  最良ノード組合せ選択部
１０９  最良ノード組合せＣＰＴラベル
１１０  ＣＰＴラベル更新及び継続判定部
１１１  更新済みＣＰＴ及びＣＰＴラベル群
２０１  ノード組合せ群作成部
２０２  ノード組合せ群
２０３  ノード組合せ選択部
２０４  ノード組合せ
２０５  ノード選択部
２０６  ノード
２０７  最良状態組合せ選択部
２０８  最良状態組合せＣＰＴラベル及び距離
２０９  ノード組合せＣＰＴラベル及び距離出力判定部
２１０  ノード組合せＣＰＴラベル及び距離
２１１  最良ノード組合せＣＰＴラベル出力判定部
３０１  状態組合せ群作成部
３０２  状態組合せノード群
３０３  状態組合せ選択部
３０４  状態組合せノード
３０５  対象ＣＰＴ選択部
３０６  対象ＣＰＴ
３０７  目標ＣＰＴ作成部
３０８  目標ＣＰＴ
３０９  距離計算部
３１０  ＣＰＴラベル及び距離
３１１  最良状態組合せＣＰＴラベル及び距離出力判定部（状態組合せ選択部）
４０１  ＣＰＴ及びＣＰＴラベル群の例
４０２  ネットワーク構造の例
４０３  中間ノード事例の例
４０５  レイヤ群の例
４０７  レイヤの例
４０９  最良ノード組合せＣＰＴラベルの例
４１１  更新済みＣＰＴ及びＣＰＴラベル群の例
５０２  ノード組合せ群の例
５０４  ノード組合せの例
５０６  ノードの例
５０８  最良状態組合せＣＰＴラベル及び距離の例
５１０、５１１  ノード組合せＣＰＴラベル及び距離の例
６０２  状態組合せ群の例
６０４  状態組合せの例
６０６、６０７  対象ＣＰＴの例
６０８  目標ＣＰＴの例
６１０、６１１  ＣＰＴラベル及び距離の例
７０１  バス
７０２  ＣＰＵ
７０３  主記憶装置
７０４  外部記憶装置
７０５  入力装置
７０６  表示装置
【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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