【手続補正書】
【提出日】平成18年12月4日(2006.12.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数個の入力データを複数個の教師カテゴリーに分類する教師付き学習型の適応共鳴理論（以下ARTと称する）ネットワークを用いたデータ分類方法において、前記入力データを前記ARTネットワークにより分類した結果であるARTカテゴリーのうち、任意のARTカテゴリーに属するデータの教師カテゴリーが複数個存在する場合に、重み係数ベクトルの修正操作を実施し、再度前記入力データを前記ARTネットワークにより分類することを特徴とするデータ分類方法。
【請求項２】
複数個の入力データを複数個の教師カテゴリーに分類する教師付き学習型のARTネットワークを用いたデータ分類方法において、前記入力データを前記ARTネットワークにより分類した結果であるARTカテゴリーのうち、任意のARTカテゴリーに属するデータの教師カテゴリーが複数個存在する場合に、重み係数ベクトルの修正操作と警戒係数の修正操作を実施し、再度前記入力データを前記ARTネットワークにより分類することを特徴とするデータ分類方法。
【請求項３】
複数個の入力データを複数個の教師カテゴリーに分類する教師付き学習型のARTネットワークを用いたデータ分類方法において、前記ARTネットワークは、ARTカテゴリー毎に警戒係数を設定し、前記入力データを前記ARTネットワークにより分類した結果であるARTカテゴリーのうち、任意のARTカテゴリーに属するデータの教師カテゴリーが複数個存在する場合に、当該ARTカテゴリーに対応する警戒係数の修正操作と、重み係数ベクトルの修正操作とを実施し、再度前記入力データを前記ARTネットワークにより分類することを特徴とするデータ分類方法。
【請求項４】
複数個の入力データを複数個の教師カテゴリーに分類する教師付き学習型のARTネットワークを用いたデータ分類方法において、前記ARTネットワークは、ARTカテゴリー毎に警戒係数を設定し、前記入力データを前記ARTネットワークにより分類した結果であるARTカテゴリーのうち、任意のARTカテゴリーに属するデータの教師カテゴリーが複数個存在する場合に、当該ARTカテゴリーに対応する警戒係数の修正操作を実施し、再度前記入力データを前記ARTネットワークにより分類することを特徴とするデータ分類方法。
【請求項５】
複数個の入力データを複数個の教師カテゴリーに分類する教師付き学習型のARTネットワークを用いたデータ分類方法において、前記ARTネットワークは、ARTカテゴリー毎に警戒係数を設定し、前記入力データを前記ARTネットワークにより分類した結果であるARTカテゴリーのうち、任意のARTカテゴリーに属するデータの教師カテゴリーが複数個存在する場合に、当該ARTカテゴリーに対応する警戒係数の修正操作と、当該ARTカテゴリーに対応する重み係数ベクトルを、前記教師カテゴリーが含まれる他のARTカテゴリーに対応する重み係数ベクトルに近づけるように修正する操作とを実施し、再度前記入力データを前記ARTネットワークにより分類することを特徴とするデータ分類方法。
【請求項６】
複数個の入力データを複数個の教師カテゴリーに分類する教師付き学習型のARTネットワークを用いたデータ分類装置において、ARTカテゴリーと教師カテゴリーの対応関係を判定し、任意のARTカテゴリーに属するデータの教師カテゴリーが複数個存在すると係数修正信号を出力するカテゴリー対応手段と、重み係数ベクトルを修正する重み係数修正手段と、警戒係数を修正する警戒係数修正手段とを具備し、前記カテゴリー対応手段が係数修正信号を出力した場合に、前記重み係数修正手段及びまたは前記警戒係数修正手段による修正操作を実施し、再度前記入力データを前記ARTネットワークにより分類することを特徴とするデータ分類装置。
【請求項７】
複数個の入力データを複数個の教師カテゴリーに分類する教師付き学習型のARTネットワークを用いたデータ分類装置において、前記ARTネットワークは、ARTカテゴリー毎に警戒係数を設定し、ARTカテゴリーと教師カテゴリーの対応関係を判定し、任意のARTカテゴリーに属するデータの教師カテゴリーが複数個存在すると係数修正信号を出力するカテゴリー対応手段と、重み係数ベクトルを修正する重み係数修正手段と、警戒係数を修正する警戒係数修正手段とを具備し、前記カテゴリー対応手段が係数修正信号を出力した場合に、前記警戒係数修正手段により、当該ARTカテゴリーに対応する警戒係数の修正操作を実施し、前記重み係数修正手段により重み係数を修正し、再度前記入力データを前記ARTネットワークにより分類することを特徴とするデータ分類装置。
【請求項８】
複数個の入力データを複数個の教師カテゴリーに分類する教師付き学習型のARTネットワークを用いたデータ分類装置において、前記ARTネットワークは、ARTカテゴリー毎に警戒係数を設定し、ARTカテゴリーと教師カテゴリーの対応関係を判定し、任意のARTカテゴリーに属するデータの教師カテゴリーが複数個存在すると係数修正信号を出力するカテゴリー対応手段と、重み係数ベクトルを修正する重み係数修正手段と、警戒係数を修正する警戒係数修正手段とを具備し、前記カテゴリー対応手段が係数修正信号を出力した場合に、前記警戒係数修正手段により、当該ARTカテゴリーに対応する警戒係数の修正操作を実施し、前記重み係数修正手段により、当該ARTカテゴリーに対応する重み係数ベクトルを、前記教師カテゴリーが含まれる他のARTカテゴリーに対応する重み係数ベクトルに近づけるように修正する操作とを実施し、再度前記入力データを前記ARTネットワークにより分類することを特徴とするデータ分類装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
データ分類装置は複数個の入力データを複数個の教師パターンに分類するARTネットワークを用いている。カテゴリー対応手段はARTネットワークの分類結果を入力し、少なくとも１つ以上のARTカテゴリーに属するデータの教師カテゴリーが複数個存在することを判定すると係数調整信号を出力する。警戒係数変更手段はARTカテゴリーに対応する警戒係数を設定値だけ増加させ、重み係数修正手段はARTカテゴリーに対応する重み係数を修正する。重み係数修正手段は、１つのARTカテゴリーに対応する重み係数が１つのARTカテゴリー以外で当該ARTカテゴリーに属する教師カテゴリーが含まれる他のARTカテゴリーの重み係数に近づけるように修正する。カテゴリー対応手段が係数調整信号を出力すると警戒係数変更手段の変更操作と重み係数修正手段の修正操作の少なくともいずれか一方を実施して入力データをARTネットワークにより再度分類する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２４】
ステップ３：パターン一致度判定部１１４では選択したARTカテゴリーの妥当性がパラメータ（警戒係数）ρ(j)との比較により評価される。妥当と判断されれば、入力データａはそのARTカテゴリーに分類され、ステップ４に移行する。妥当と判断されなければ、そのカテゴリーはリセットされ、他のARTカテゴリーからふさわしいARTカテゴリーの候補が選択される（ステップ１からステップ３の処理を繰り返す）。パラメータρ(j)の値を大きくするとARTカテゴリーの分類が細かくなり、ρ(j)を小さくすると分類が粗くなる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４９】
図７（ａ）に示すようにARTカテゴリー1とARTカテゴリー2に分類されるところまでは従来技術の図５と同様である。しかし、本発明では、ARTカテゴリー２に教師カテゴリーAと教師カテゴリーBが存在するため、図６のステップＳ５において警戒係数ρ(j)と重み係数WJ及びZJを修正し再分類している。その結果は図７（ｂ）のようになる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５１】
ARTカテゴリー２’にはまだ異なる教師カテゴリーが混在するため、さらに警戒係数ρ(j)と重み係数WJ及びZJを修正すると図７（ｃ）のようになりカテゴリー２”は全て教師パターン１となり、分類は終了する。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５７】
さらに、実施例で示したようにARTカテゴリー毎に警戒係数ρ(j)を設定したARTネットワークを利用することで、領域の大きさを変更する必要があるARTカテゴリーのみ大きさを変更することができるため、さらに少ないARTカテゴリーでデータを分類することが可能となる。
【手続補正７】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図７】
2005258649.tif 000001
【手続補正８】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図８】
2005258649.tif 000002