(57)【要約】結果を導く原因またはその発生確率を決定する装置と方法が開示されている。原因と結果の過去に知られた関係に関する訓練データが原因と結果の関係の学習に使用される。いくつかの一次基準点と二次基準点が結果の強度を表わすビリーフ値で創出される入力スペースで選択される。ラグランジュインターポレーション多項式（または原因と結果の関係を表わす他の関数）と加重値はそれぞれの基準点と関連付けられる。一次基準点と関連する加重値は独立変数（一次加重値）と考えられ、二次基準点と関連する他の加重値（二次加重値）は一次加重値で定まる（好適には直線的であるが、それに限定されない）。所定の結果の原因の発生確率のビリーフ値はこの方法または装置を使用して決定できる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
結果を導く原因の発生確率を決定する装置であって、原因と結果との間の過去に特定されている関係に関する訓練データを受領及び/又はそれにアクセスする手段と、その関係を表わす関数を定義する手段とを含んでおり、該関数は前記原因と前記結果との間の数値化されたマッピングを定義する多項式の形態であり、該多項式は複数の基準点とそれぞれ関連しており、該基準点の少なくとも１つは指定された加重値を有しており、該加重値の少なくとも１つは独立変数（一次加重値）であり、該加重値の少なくとも１つは前記一次加重値の１つ、または複数によって定まるものであり（二次加重値）、本装置は、前記マッピングを利用して所定の結果を招く原因の発生確率を決定する手段をさらに含んでいることを特徴とする装置。
【請求項２】
結果を導く原因の発生確率を決定する方法であって、原因と結果との間の過去に特定されている関係に関する訓練データを受領及び/又はそれにアクセスするステップと、その関係を表わす関数を定義するステップとを含んでおり、該関数は前記原因と前記結果との間の数値化されたマッピングを定義する多項式の形態であり、該多項式は複数の基準点とそれぞれ関連しており、該基準点の少なくとも１つは指定された加重値を有しており、該加重値の少なくとも１つは独立変数（一次加重値）であり、該加重値の少なくとも１つは前記一次加重値の１つ、または複数によって定まるものであり（二次加重値）、本方法は、前記マッピングを利用して所定の結果を招く原因の発生確率を決定するステップをさらに含んでいることを特徴とする方法。
【請求項３】
等間隔基準点はそれぞれの１つの結果−原因関係に対応するそれぞれの次元で選択されることを特徴とする請求項１または２に記載の装置または方法。
【請求項４】
不等間隔基準点は１つ、または複数の次元で選択され、等間隔基準点の１セットにマッピングされることを特徴とする請求項１または２に記載の装置または方法。
【請求項５】
一次加重値は関数の次元軸上の基準点に提供されることを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の装置。
【請求項６】
二次加重値は次元で定義された入力スペースの基準点に提供されることを特徴とする請求項５記載の装置。
【請求項７】
ラグランジュインターポレーション多項式が全基準点で構築されることを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の装置。
【請求項８】
それぞれの二次加重値は一次加重値の直線的組み合わせで表わされることを特徴とする請求項１から７のいずれかに記載の装置または方法。
【請求項９】
１基準点に関連する二次加重値は一次加重値の直線的組み合わせであり、該一次加重値は該基準点の座標に対応する一次基準点と関連することを特徴とする請求項８記載の装置。
【請求項１０】
１基準点に関連する二次加重値は一次加重値の平均を掛けた定数であり、該一次加重値は該基準点の座標に対応する一次基準点と関連することを特徴とする請求項８記載の装置。
【請求項１１】
原因の発生確率及び/又は結果の強度は−１から＋１の範囲であることを特徴とする請求項１から１０のいずれかに記載の装置。
【請求項１２】
加重値（一次および二次）は０から１の範囲であることを特徴とする請求項１から１１のいずれかに記載の装置または方法。
【請求項１３】
訓練データは訓練ファイルから成り、該ファイルは全関連結果の強度を表わすビリーフ値を保存する入力ベクトルと、対応する原因の発生度を数値化したビリーフ値を保存する対応する望む出力ベクトルとを含んでいることを特徴とする請求項１から１２のいずれかに記載の装置または方法。
【請求項１４】
直線的組み合わせ式内の一次加重値と係数の最良値は訓練プロセス中に、予想されるビリーフ値と訓練データで与えられる対応する知られたビリーフ値の誤差を最小とする最良化技術を活用して決定されることを特徴とする請求項１から１３のいずれかに記載の装置または方法。
【請求項１５】
ラグランジュインターポレーション多項式によって定義される超面は原因の発生/非発生のビリーフ値を表わすことを特徴とする請求項１から１４のいずれかに記載の装置または方法。
【請求項１６】
結果を導く原因の発生確率を決定する装置であって、本明細書と図面にて記載された装置。
【請求項１７】
結果を導く原因の発生確率を決定する方法であって、本明細書と図面にて記載された方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は様々な異なる分野を介した多くの異なる状況での原因や結果を診断する装置と方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、製造分野や医療分野の一部を含んだ様々な分野は生産高、生産効率および利潤を高めるために貢献することが求められている。よって、コストを低減し、要求される結果を速やかに達成することが必要になっている。要求される結果とは、例えば製造業においては全てが最良の品質である製品バッチの製造や、医療分野においては患者の正しい診断であろう。両分野ともに最初から正しい結果が求められる。
【０００３】
製造分野においては製造された製品は品質検査され、基準に満たなかった製品は排斥される。排斥されると、それらの欠陥理由が記録され、その原因が突き止められて問題が解消され、是正される。そのような診断は原因と結果の因果関係を知るその分野の専門家が実施する。同様に、患者は医師を訪れ、医師は病気を診断する。両方に共通するのは原因と結果の因果関係を知る専門家や医師の経験に基く知識を必要とすることである。
【０００４】
しかし、このような人間による診断には時間がかかり、コスト高を招き、生産性と生産量を低下させる。さらに、専門家がその職場を離れると問題の解決に支障が発生する。
【０００５】
過去において、マルチバリエート回帰分析法(multivariate regression analysis method)またはニュートラルネットワーク関連法(neutral network related method)を使用して結果の程度を表すビリーフ値（適当であると考える値）を、関連した原因の発生程度を数値化するビリーフ値と関連させる試みがなされた。図１に示すように、もし原因“c”と関連する結果“p”のビリーフ値が“p”変数ξ1、ξ2、ξ3、……ξj、…ξpで表示されれば、マルチバリエート１次回帰分析法［１］または単層フィードフォワードニュートラルネットワーク法［２］を使用すると、原因“c”の発生程度を数値化するそのビリーフ値は次の式で与えられる。
【０００６】
原因ビリーフ値＝ｗ0＋ｗ1ξ1＋ｗ2ξ2＋ｗ3ξ3＋……ｗjξj＋……ｗpξp
（１）
ｗj、j=０からpは回帰係数（回帰分析手法）または加重値（ウェート）（ニュートラルネットワーク手法）と呼ばれる。これら係数または加重値は一般的に独立変数と考えられ、最小平方値最小化技術を使用して決定される。このことは式（１）によって計算された原因のビリーフ値を同一入力値に対する既知である値と比較することで達成される。
【０００７】
放射形関数［２］等を含んだ多層フィードフォワードニュートラルネットワーク技術および本質的には１次であるマルチバリエート回帰分析［１］で提案された方法は次のように式（１）を一般化する。
【０００８】
原因ビリーフ値＝ｗ0＋ｗ1ｚ1＋ｗ2ｚ2＋ｗ3ｚ3＋……＋ｗiｚi＋……＋ｗmｚm
（２）
ｚi（i=1からm）はξjの関数を表わす（j=1からp）
異なる方法および装置は単純な１次多項式から高次非直線多項式、ログまたは級数関数まで異なる関数（ｚi）を使用できる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
これらの方法は原因のビリーフ値を結果のビリーフ値と関連付けるように利用されてきたが、これら方法は２つの大きな問題を抱えている。
【００１０】
１．式（２）の加重値ｗiまたは関数ｚiに物理的解釈を与えることができず、原因と結果との因果関係に具体的な考察を与えることが困難である。
【００１１】
２．ｚiの定義に使用される数字と関数の種類は独自のものではなく、試行錯誤によって決定される。
【００１２】
これらの弱点は原因の発生を数値するビリーフ値を結果の影響を表わすビリーフ値に関連付ける現存方法の適用を規制する。
【００１３】
本発明はそれらの問題に対処し、問題の診断のために多くの異なる分野および産業での原因と結果に関するビリーフ値を関連付ける汎用法を追求する方法と装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
よって、本発明の第１の特徴によれば、結果の原因の発生度を予測する装置が提供される。この装置は過去の原因と結果との間で特定済みの因果関係に関する訓練データを受領し及び/又は訓練データにアクセスする手段を含んでおり、その関係を表わす関数を定義する。それら関数は原因と結果との間の数値マップを定義する多項式の形態で提供される。それぞれの多項式は複数の基準点とそれぞれ関連する。少なくともその一部は指定された加重値を有している。その加重値の少なくとも１つは独立変数（一次加重値）であり、加重値の少なくとも１つは一次加重値によって定まる二次加重値である。本装置はさらに前記のマッピング処理で結果をもたらす原因の発生度の決定手段を含んでいる。
【００１５】
また本発明の第１の特徴によれば、結果をもたらす原因の発生度を予測する方法が提供される。この方法は過去の原因と結果との間の特定済みの因果関係に関する数値データを受領し及び/又はそのデータにアクセスし、その関係を表わす関数を定義するステップを含んでいる。その関数は原因と結果との間の数値マップを提供する多項式の形態である。それぞれの多項式は複数の基準ポイントとそれぞれ関連する。少なくともその一部は指定された加重値を有している。その加重値の少なくとも１つは独立変数（一次加重値）であり、加重値の少なくとも１つは一次加重値によって定まる二次加重値である。本方法はさらに前記のマッピングによって結果をもたらす原因の発生度を決定するステップを含んでいる。
【００１６】
よって、本発明は結果と、その結果をもたらす原因に関する情報の診断を提供する方法と装置とを提供し、充分な訓練データが入力された後には専門家が必要とするデータ量を減少させるばかりか（人間によるデータ入力は長時間を要し、非常に数が限られた経験技術者の意見にのみ基くためにエラーの可能性が高い）、診断プロセスの実行に必要な独立加重値数を減少させ、原因が多種な結果をもたらすような場合に実用レベルに必要な訓練データ量を減少させる。
【００１７】
本発明は原因の発生度を数値化したビリーフ値、その原因に関連する結果の発生または非発生を数値化したビリーフ値を計算する方法と装置を提供する。原因がもたらす結果とは、例えば医療分野での症状であり、製造分野での部品の欠陥である。
【００１８】
特定の原因に関連する結果の発生または非発生を数値化したビリーフ値は好適には＋１から−１または１から０までそれぞれ標準化される。このビリーフ値は結果の強度と呼ぶことができる。原因の発生を数値化したビリーフ値は好適には０から１、または−１から＋１まで標準化され、非発生と発生をそれぞれ表わす。
【００１９】
本発明は、関連する結果の強度を表わすビリーフ値によって説明されるポジションでの加重値が単なる出力値、すなわち、関連する結果の強度を与える原因の発生度を表わしたビリーフ値であるという意味で、それぞれの加重値（一次加重値と二次加重値）に与えられる意味のある物理的解釈をも提供する。
【００２０】
本発明の１好適実施例においては、装置は原因の発生/非発生のビリーフ値を表わす多次元超面(multi-dimensional hyper-surface)を創出する手段を含んでいる。この超面の次元数は原因がもたらす結果を表わす入力ノード数に等しい。それぞれの次元の超面の次数は多項式の次数で決定される。好適にはその次元のラグランジュインターポレーション多項式(Lagrange Interpolation Polynomial)である。１次ラグランジュインターポレーション多項式は２つの基準点で定義される。２次元ラグランジュインターポレーション多項式は３つの基準点を必要とする。同様に、ｎ次元ラグランジュインターポレーション多項式は（ｎ+１）個の基準点を必要とする。一次基準点を含みんだ基準点を計算し、加重値をそのラグランジュインターポレーション多項式にてそれぞれの基準点で関連付ける方法を以下で詳細に説明する。
【００２１】
訓練データは好適には訓練ファイルで作成される。それぞれのファイルは入力ベクトルを含み、全部の関連する結果の強度を表わすビリーフ値とその対応する望む出力ベクトルとを保存し、対応する原因の発生度を数値化したビリーフ値を保存する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
本発明の１実施例をサンプルの数値計算と添付図面に基いて例示する。本発明の１例示用実施例の説明のために、ビリーフ値と関連付けたいくつかの一般的な１次元の原因と結果との関係を説明する（図１Ｂのネットワーク参照）。図２Ａから図２Ｅは関連する結果の１つの強度を表わすビリーフ値に関する原因の発生度（出力値）を表わすビリーフ値の変動の可能例を示す。
【００２３】
図２Ａではビリーフ値の１次的変動が示されている。そこでは、結果の強度を表わすビリーフ値が最小であるとき、関連する原因の発生度を表わすビリーフ値も最小となる。結果の強度が増加すると原因の発生度も直線的に増加する。
【００２４】
図２Ｂでは原因と結果の２次的変動が示されている。そこでは、結果の強度を表わすビリーフ値がが最小であるとき、関連する原因の発生度を表わすビリーフ値も最小となる。結果の強度を表わすビリーフ値が増加し始めると対応する原因の発生度を表わすビリーフ値もゆっくりと増加し始める。結果の強度を表わすビリーフ値がその最大値の半分程度に増加すると、原因の発生度を表わすビリーフ値は急激に増加し、結果の強度のビリーフ値が最大値に到達すると原因の発生度を表わすビリーフ値も最大となる。
【００２５】
図２Ｃにおいては、原因と結果の２次的変動が示されている。影響の強度を表わすビリーフ値が最小であると、関連する原因の発生度を表わすビリーフ値も最小となる。結果の強度を表わすビリーフ値が増加し始めると、原因の発生度のビリーフ値は増加し始め、結果の強度のビリーフ値が最大値の半分程度になると関連する原因の発生度のビリーフ値の増加速度は鈍り、結果の強度のビリーフ値が最大値になると原因の発生度のビリーフ値も最大となる。
【００２６】
図２Ｄにおいては、原因と結果の２次的変動が示されている。結果の強度を表わすビリーフ値が最小であるとき、関連する原因の発生度を表わすビリーフ値は最大となる。結果の強度のビリーフ値が増加し始めると、原因の発生度のビリーフ値は急速に減少する。結果の強度のビリーフ値が最大値の半分程度になると関連する原因の発生度のビリーフ値は緩やかに減少し、結果の強度のビリーフ値が最大になると原因の発生度のビリーフ値は最小となる。
【００２７】
図２Ｅにおいては、原因と結果の２次的変動が示されている。結果の強度を表わすビリーフ値が最小となると、関連する原因の発生度を表わすビリーフ値は最大となる。結果の強度のビリーフ値が増加し始めると、原因の発生度のビリーフ値は緩やかに減少する。結果の強度のビリーフ値が最大値の半分程度になると関連する原因の発生度のビリーフ値は急速に減少し、結果の強度のビリーフ値が最大になると原因の発生度のビリーフ値は最小となる。
【００２８】
本発明の１目的は診断用のアレンジを提供することである。このアレンジは例から学習するだけでなく、原因と結果の関係を数値化する。このことは本発明の例示実施例の決定用超面によって解説できる。超面はラグランジュインターポレーション多項式で構成される。２つのラグランジュインターポレーション多項式に関連する２つの基準点と２つの加重値が図２Ａで示すようなビリーフ値の１次的変動の説明に必要である。同様に、３つのラグランジュインターポレーション多項式の３つの基準点と加重値が図２Ｂから図２Ｅで示す１次元２次ビリーフ値変動の説明に必要である。この装置の学習機能はビリーフ値変動を解説する多次元超面の発見と同じであり、訓練データへの最適フィットを提供する。
【００２９】
よって、本発明の１実施例は原因の発生度を数値化するビリーフ値と、その原因によるの結果の発生または非発生を数値化するビリーフ値を計算する方法を提供する。原因による結果の例は医療分野での患者の症状であり、製造分野での部品の欠陥である。特定原因と関連する結果の発生または非発生を数値化するビリーフ値ξはそれぞれ＋１から−１の間で標準化される。このビリーフ値は結果の強度をも表わすと解釈される。原因の発生度を数値化するビリーフ値も０から１に標準化され、その原因の非発生と発生を表わす。
【００３０】
結果の強度を表わすビリーフ値と原因の発生度を表わすビリーフ値との関係は１次、２次、３次……であると想定される。その関係の次数は１から始めて反復される。１つの次元でのｎ次関係を定義するため、−１から＋１の等間隔である（ｎ＋１）個の基準点が選択される。（基準点の位置が等間隔でなければ、それら基準点は別セットの等間隔基準点にマップされる）。それぞれの基準点iに対して１つの１次元のラグランジュインターポレーション多項式が次の式に基いて構築される。
【００３１】
【数１】
2004538585.tif 000003
（３）
n：ラグランジュインターポレーション多項式の次数
k：１次元ラグランジュインターポレーション多項式
【００３２】
【数２】
2004538585.tif 000004
が構築される基準点（０からｎ）
i：１から全基準点数の範囲（ｎ+１）
ξ0、ξ1、ξ2、……ξnはξ0＝−１とξn＝＋１との間の等間隔基準点であり、（ｎ+１）個の対応するラグランジュインターポレーション多項式は式（３）で与えられる。対応する結果の強度を表わすビリーフ値を保存する変数ξは−１から＋１の範囲である。“１つの結果−原因因果関係”に対しては、ラグランジュインターポレーション多項式は１次元であり、基準点はこの次元で与えられる。もし所定の原因の関連結果数がpであれば、基準点iでのラグランジュインターポレーション多項式はp次元であり、次の式が与えられる。
【数３】
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（４）
【００３３】
【数４】
2004538585.tif 000006
（５）
ｎj：１次元のラグランジュインターポレーション多項式
【００３４】
【数５】
2004538585.tif 000007
はj番目の結果と原因との間の関係を表わすj次元に対応
ｋj：１次元のラグランジュインターポレーション多項式
【００３５】
【数６】
2004538585.tif 000008
が評価されるj次元での基準点（ｋjは０からｎj）
【００３６】
【数７】
2004538585.tif 000009
はｊ次元の（ｎj+１）個の基準点である。これらはｊ次元軸に沿っているので一次基準点である。
【００３７】
i：１から全基準点数qの範囲
ｋjはそれぞれのラグランジュインターポレーション多項式に対する０からｎjまで独立的に変化する。
【００３８】
q＝（ｎ1＋１）*（ｎ2＋１）*（ｎ3＋１）*……*（ｎj＋１）*……*（ｎp＋１）
（６）
よって、それぞれの次元に対応する基準点iの座標は（ｋ1,ｋ2,……,ｋj,……,ｋp）となる。
【００３９】
その次元軸に沿った基準点は特殊点であり“一次基準点”と呼ぶ。座標の観点では、１つのみの座標（ｋj）が非ゼロ値を有し、他の全部の座標がゼロであれば基準点はその次元軸に沿っている。
【００４０】
ゼロと１との間に拘束された加重値はそれぞれの基準点に関連する。よって、加重値の全数は基準点ｑの全数と同じである。本発明での基準点での加重値は原因のビリーフ値を表わすものと考えられる。一次基準点に対応する加重値は一次または独立加重値として選択され、二次加重値として扱われる残りの加重値は一次加重値により定まり、直線的組み合わせとして表わされる。これでネットワーク内の未知変数の数は大きく減少し、従来の技術と較べて実用レベルに必要な訓練データの量が減少する。例えば、ｐ次元の問題に対して一次加重値の数は次の式で与えられる。
【００４１】
【数８】
2004538585.tif 000010
（７）
学習時または訓練時に１時加重値（ゼロから１）の最良値と、直線的組み合わせ式で使用される係数は一般的に利用できる最良化法則を含んでユーザが設定した方法に基いて決定される。二次加重値もゼロから１である。
【００４２】
ｐ個の関連結果の強度を数値化する知られたビリーフ値（ξj,j=１からｐ）に基く原因の発生度のビリーフ値は次の式で与えられる。
原因のビリーフ値＝
【００４３】
【数９】
2004538585.tif 000011
（８）
ｑ：全基準点数
ｌi（ξ1,ξ2,……,ξp）は式（４）で与えられる
ｗi：i番目の基準点に関連する加重変数
本発明の１実施例において、二次加重値は一次加重値の直線的組み合わせとして定義される。しかし、直線的組み合わせの次の特定事例も本発明の他の好適実施例でも使用できる。
１．基準点に関連する二次加重値は一次加重値の直線的組み合わせであり、その基準点の座標に対応する一次基準点に関連する。
２．基準点に関連する二次加重値は一次加重値の平均を掛算した定数であり、基準点の座標に対応する一次基準点に関連する。
【００４４】
本発明の実施例の数値例
２つの結果ξ1とξ2は原因ｃと関連する。よって、２次ラグランジュインターポレーション多項式ｌi（ξ1,ξ2）は超面の定義に使用される。２次関係は結果ξ1と原因ｃのビリーフ値間で想定され、結果ξ2と原因ｃのビリーフ値間でも想定される。
【００４５】
この例として原因ｃの発生度のビリーフ値は０.５である第１結果ξ1ビリーフの値と−０.５である第２結果ξ2のビリーフ値に対して計算される。
【００４６】
図４の１から９の数字は等間隔基準点を示している。２次関係であるため、（ξ1とξ2は２）の３つの等間隔基準点はそれぞれの次元で使用される。式（６）を使用すると全基準点数は９であることが知られる。
【００４７】
式（７）を使用すると一次基準点の全数は５であることが知れる。これら基準点は次の表１でも掲載されている。これは種々な形態の全９個の基準点の座標を示す。
【００４８】
【表１】
2004538585.tif 000012
一次基準点１、２、３、４および７に関連する加重値は一次加重値であり、独立パラメータでもある。５、６、８および９の二次加重値は一次加重値の直線的組み合わせとして表わされる。
【００４９】
2004538585.tif 000013
従って、学習プロセス中に最良化アルゴリズムに移された独立パラメータはｗ1、ｗ2、ｗ3、ｗ4、ｗ7および定数Ｃである。
【００５０】
０.５であるビリーフ値ξ1（結果の強度ξ1）と−０.５であるビリーフ値ξ2（結果の強度ξ2）に対する原因の発生度のビリーフ値は次のように計算される。
【００５１】
原因発生度ビリーフ値＝
【００５２】
【数１０】
2004538585.tif 000014
式（４）と（５）を使用したラグランジュインターポレーション多項式が提供され、全ての基準点で（０.５,０.５）として評価される。
基準点１に対するラグランジュインターポレーション多項式：
【００５３】
【数１１】
2004538585.tif 000015
基準点２に対するラグランジュインターポレーション多項式：
【００５４】
【数１２】
2004538585.tif 000016
基準点３に対するラグランジュインターポレーション多項式：
【００５５】
【数１３】
2004538585.tif 000017
基準点４に対するラグランジュインターポレーション多項式：
【００５６】
【数１４】
2004538585.tif 000018
基準点５に対するラグランジュインターポレーション多項式：
【００５７】
【数１５】
2004538585.tif 000019
基準点６に対するラグランジュインターポレーション多項式：
【００５８】
【数１６】
2004538585.tif 000020
基準点７に対するラグランジュインターポレーション多項式：
【００５９】
【数１７】
2004538585.tif 000021
基準点８に対するラグランジュインターポレーション多項式：
【００６０】
【数１８】
2004538585.tif 000022
基準点９に対するラグランジュインターポレーション多項式：
【００６１】
【数１９】
2004538585.tif 000023
もし、ｗ1＝０.００８４、ｗ2＝０.１９７２、ｗ3＝０.４１７９、ｗ4＝０.１９２４、ｗ7＝０.７３５９およびＣ＝１.５６５６であれば、式（９）、（１０）、（１１）および（１２）を使用して、ｗ5＝０.３０５０、ｗ6＝０.４７７８、ｗ8＝０.７３０４およびｗ9＝０.９０３２となる。
【００６２】
2004538585.tif 000024
学習または訓練フェーズ中に、予測されたビリーフ値（０.３０２４）はエラーを計算するために訓練データファイルの知られたビリーフ値と比較される。知られた最良化法が使用されて直線的組み合わせ式で使用される一次加重値と係数が計算される。原因の新ビリーフ値が再び計算され、そのプロセスはユーザが定義したエラー管理基準が達成されるまで反復される。
【００６３】
直線的組み合わせ式中の一次加重値と係数の最良値は保存され、将来的に利用される。
【００６４】
以上、本発明の実施例を説明した。それら実施例の変更は本発明の範囲内である。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１Ａ】図１Ａは原因と結果の関係を表わす概略図である。
【図１Ｂ】図１Ｂは原因と結果の関係を表わす概略図である。
【図２Ａ】図２Ａはいくつかの一般的な原因と結果との１次関係を示すグラフである。
【図２Ｂ】図２Ｂはいくつかの一般的な原因と結果との１次関係を示すグラフである。
【図２Ｃ】図２Ｃはいくつかの一般的な原因と結果との１次関係を示すグラフである。
【図２Ｄ】図２Ｄはいくつかの一般的な原因と結果との１次関係を示すグラフである。
【図２Ｅ】図２Ｅはいくつかの一般的な原因と結果との１次関係を示すグラフである。
【図３】図３は２つの影響と１つの原因との関係を示す概略図である。
【図４】図４はξ1とξ2の軸を説明する２次元面を表わす概略図である。
【図１Ａ】
2004538585.tif 000025
【図１Ｂ】
2004538585.tif 000026
【図２Ａ】
2004538585.tif 000027
【図２Ｂ】
2004538585.tif 000028
【図２Ｃ】
2004538585.tif 000029
【図２Ｄ】
2004538585.tif 000030
【図２Ｅ】
2004538585.tif 000031
【図３】
2004538585.tif 000032
【国際公開パンフレット】
2004538585.tif 000033
2004538585.tif 000034
2004538585.tif 000035
2004538585.tif 000036
2004538585.tif 000037
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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