(57)【要約】      （修正有）【課題】機械内または観察される事象内の特定の変質または故障モードに関連するパターンを検出する。【解決手段】現象における変数の影響を決定する方法は、解析のために非一時的な媒体から選択された変数を抽出するステップと、現象における他の変数を含む、一連のグラフィック演算をプロセッサ内で実行するステップとを含む。選択された変数に対して変数影響指標を計算するステップおよび他の選択された変数に対してそのステップを繰り返すステップは、現象における、選択された変数の影響を決定するために、選択された変数の間で評価することを可能にする。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
現象における変数の影響を決定する方法であって、
モデルの成分と、前記モデルの成分に関連する階級を表す少なくとも１つの階級ノードと、前記現象を経験するシステム内の物理データをすべて表す複数の変数ノードとを含む、グラフ形状の、非一時的媒体内の混合モデルを提供するステップと、
プロセッサの中で、前記非一時的媒体から、前記複数の変数ノードのうちの少なくとも１つの変数ノードを選択するステップと、
前記複数の変数ノードのうちの前記選択された少なくとも１つの変数ノード以外の前記複数の変数ノードにエビデンスを設定することによって、前記グラフ形状において演算を実施するステップと、
周辺化して新しいグラフを生成することによって、前記複数の変数ノードのうちの前記選択された１つの変数ノード、および前記少なくとも１つの階級ノードに対して結合分布を計算するステップと、
前記新しいグラフから、前記複数の変数ノードのうちの前記選択された１つの変数ノードに対して変数影響指標を計算するステップと、
前記複数の変数ノードのうちの他の選択された変数ノードに対して、選択するステップ、実施するステップ、および計算するステップを繰り返すステップと、
互いに関連する前記複数の変数ノードに対する前記変数影響指標の大きさを評価するステップとを含む、方法。
【請求項２】
前記新しいグラフが、ｆ：Ｐ（Ｘ1，Ｉ｜ｅX-Xj，ｅS）→Ｐ（Ｘ1’，Ｉ’）によって記載される変換であり、ここで、Ｉが前記モデルの成分を表し、Ｘが前記変数を表し、Ｓが階級全体にわたる状態または分布を表し、ｅがエビデンスを示す、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記変数影響指標が、前記変数ノードの値における方向変化を表す、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記選択するステップが用途によって決まる、請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記選択するステップが、前記複数の変数ノードの部分集合を含む、請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記実施するステップが、変数影響指標の種類を決定するために、パターンによってかつ優先順位付けによってエビデンスを設定するステップを含む、請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記システムが航空機エンジンであり、前記混合モデルが前記航空機エンジンの性能を表す、請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記変数ノードが、連続パラメータを表す複数の第１の変数ノードを含み、複数の第２の変数ノードが、前記階級内の変数に関連する値または分布を表し、前記選択するステップが、前記第１の変数ノードのうちの１つの変数ノードを選択するステップを含む、請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記結合分布が、前記第１および前記第２の変数ノードに対して計算される、請求項１記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書で説明する技術は、現象における所与の変数の影響を決定する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
機械内または観察される事象（event）内の特定の変質（disease）または故障モード（failure mode）に関連するパターンを検出することは、非常に困難だがやりがいがある。一般に、症状（または測定値）が異常であるときには、決定することは、より容易である。状態が異常であることを知ることは、かなり貴重でありうる。しかし、異常性が重大性評価（severity rating）によってタグ付け可能であり、かつ／または特定の条件または故障モードと関連づけることができるならば、より一層大きな価値がある。診断情報が、入力変数（例えば、測定パラメータ）と異常（anomaly）との間の関連性のパターンの中に含まれる。しかし、このパターンは、抽出することが非常に困難でありうる。
【０００３】
プロセス産業において、主成分分析（ＰＣＡ）が、異常検出または故障診断（fault diagnosis）のために、しばしば使用される。残差（residual）または主成分（principal component）に対する変数の寄与を、計算することができる。この方法は、どの変数が異常性の測度（measure）に対して最も寄与するかの目安（indication）を提供する。しかし、ＰＣＡには制約がある。ＰＣＡは単峰型（uni-modal）であり、ＰＣＡの有用性は、データが複雑な密度から生成される場合に限られ、ＰＣＡは、欠落したデータを処理するための直感的な方法を提供しないことを意味する。
【発明の概要】
【０００４】
変数の寄与を検出するための別の手法（approach）は、残差を計算することである。特定の変数に対して、変数の値を予測するために回帰法（regression technique）が使用され、次に、その値が測定された値から減算されて、残差が導き出される。残差の大きさは、異常な状態（state）に対する残差の寄与の測度をもたらす。しかし、異なる変数を直接比較することは、依然として困難でありうる。そして、複数の変数が異常に対して寄与しているならば、残差からの出力が、判断を誤らせている可能性がある。回帰法は、多くの場合、単峰型であり、ＰＣＡと同様の制約を受ける。
【０００５】
一態様では、現象における変数の影響を決定する方法は、モデルの成分（component）と、モデルの成分に関連する階級（class）を表す少なくとも１つの階級ノードと、階級内の変数に関連する値を表し、現象を経験するシステム内の物理データをすべて表す複数の変数ノードとを含む、グラフ形状（graphical form）の混合モデル（mixture model）を提供するステップと、変数ノードのうちの１つまたは部分集合（subset）の変数ノードを選択するステップと、選択されたもの以外の変数ノードにエビデンス（evidence）を設定することによって、グラフ形状において演算を実施するステップと、周辺化して新しいグラフを生成することによって、選択された変数ノードおよび１つまたは複数の階級ノードに対して結合分布（joint distribution）を計算するステップと、新しいグラフから、選択された変数ノードに対して変数影響指標（variable influence indicator）を計算するステップと、他の選択された変数ノードに対して、選択するステップ、実施するステップ、および計算するステップを繰り返すステップと、互いに関連する変数ノードに対する変数影響指標の大きさを評価するステップとを含む。
【０００６】
別の態様では、新しいグラフは、ｆ：Ｐ（Ｘ1，Ｉ｜ｅX-Xj，ｅS）→Ｐ（Ｘ1’，Ｉ’）によって記述される変換であり、ここで、Ｉはモデルの成分を表し、Ｘは変数を表し、Ｓは階級全体にわたる状態または分布を表し、ｅはエビデンスを表す。
【０００７】
他の態様では、変数影響指標は、変数ノードの値における方向変化（directional change）を表す。同様に、選択するステップ（selecting）は、用途（application）に応じて決まる可能性がある。その上、実施するステップは、変数影響指標の種類（type）を決定するために、パターンによってかつ優先順位づけ（sequencing）によってエビデンスを設定するステップを含んでよい。一実施形態では、現象は、航空機エンジンのシステム内で発生し、混合モデルが、航空機エンジンの性能を表す。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１Ａ】所与の現象における、いくつかの異なる入力変数に対するデータプロットを示すグラフである。
【図１Ｂ】図１Ａの入力変数の時間履歴（time history）に対する尤度スコア（likelihood score）を示すグラフである。
【図２】フィルタとして働く、ガウス分布および離散的ノードの両方を示す、現象の混合モデルの図である。
【図３】アイリスデータ（Iris data）に基づくモデルの例示的対数尤度を示すグラフである。
【図４】本発明の一実施形態による、現象における変数の影響を決定する方法を描く流れ図である。
【図５】図１Ａのデータに対する図４の方法によって計算された変数影響指標の一例のグラフである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下の説明（description）では、解説（explanation）を目的として、本明細書で説明される技術の完全な理解をもたらすために、多くの具体的な詳細が明記される。しかし、例示的実施形態が、これらの具体的な詳細がなくても実施されうることは、当業者には明らかであろう。他の例（instance）では、例示的実施形態の説明を容易にするために、構造およびデバイスが、図表（diagram）の形で示される。
【００１０】
例示的実施形態が、図面を参照して以下に説明される。これらの図面は、本明細書で説明される、モジュール、方法およびコンピュータプログラム製品を実施する具体的な実施形態について、一定の詳細を例示する。しかし、図面は、図面の中に存在しうる何らかの限定を課すものとして解釈されるべきではない。方法およびコンピュータプログラム製品は、それらの動作を遂行するために、任意の機械可読媒体にもたらされてよい。実施形態は、既存のコンピュータプロセッサを使用して、またはこの目的もしくは他の目的で組み込まれた専用コンピュータプロセッサによって、またはハードウェアシステムによって、実施されてよい。
【００１１】
上述の通り、本明細書で説明される実施形態は、その媒体に記憶された機械実行可能命令またはデータ構造を収容もしくは保有するために、非一時的な機械可読媒体を備える、コンピュータプログラム製品を含む。そのような機械可読媒体は、汎用もしくは専用のコンピュータ、またはプロセッサを有する他の機械によってアクセス可能な、任意の利用可能な媒体であってよい。例として、そのような機械可読媒体は、機械実行可能命令もしくはデータ構造の形で所望のプログラムコードを収容もしくは記憶するために使用可能であり、汎用もしくは専用のコンピュータ、またはプロセッサを有する他の機械によってアクセス可能な、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、または他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶装置、または任意の他の媒体を備えてよい。情報が、ネットワークまたは別の通信接続（ハードウェア、無線、またはハードウェアと無線との組合せのいずれか）を介して機械に伝達もしくは提供されると、機械は、その接続を機械可読媒体として適切に調査する（view）。したがって、任意のそのような接続は、適切に、機械可読媒体と称される。また、上の組合せが、機械可読媒体の範囲内に含まれる。機械実行可能命令は、例えば、汎用コンピュータ、専用コンピュータまたは専用処理機械に、ある機能もしくは機能群を実施させる命令およびデータを含む。
【００１２】
実施形態は、例えば、ネットワーク環境において機械で実行されるプログラムモジュールの形のプログラムコードなど、機械実行可能命令を含むプログラム製品によって一実施形態の中で実施されうる、方法ステップの一般的な関連の中で説明される。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行する、または特定の抽象的データ型（abstract data type）を実施する技術的効果を有する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。機械実行可能命令、関連するデータ構造、およびプログラムモジュールは、本明細書で開示する方法のステップを実行するためのプログラムコードの例を表す。そのような実行可能な命令または関連するデータ構造の特定のシーケンスは、そのようなステップの中で説明する機能を実施するための、対応する活動の例を表す。
【００１３】
実施形態は、プロセッサを有する１つまたは複数のリモートコンピュータへの論理的な接続を使用するネットワーク環境の中で実施されてよい。論理的な接続は、限定ではない例によって本明細書で提示する、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）および広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含んでよい。そのようなネットワーク環境は、オフィス内もしくは企業内のコンピュータネットワーク、イントラネットおよびインターネットにおいて一般的であり、広範な種類の異なる通信プロトコルを使用してよい。そのようなネットワークコンピューティング環境は、通常、パーソナルコンピュータ、ハンドヘルドデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのもしくはプログラム可能な家庭用電化製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、他を含む、多くの種類のコンピュータシステム構成を包含することは、当業者には明らかであろう。
【００１４】
また、実施形態は、タスクが、通信ネットワークを介して（配線接続リンク、無線リンクによるか、または配線接続もしくは無線のリンクの組合せによるかのいずれかで）リンクされる、ローカルおよびリモートの処理デバイスによって実施される、分散コンピューティング環境の中で実行されてよい。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、ローカルおよびリモート両方のメモリ記憶装置の中に置かれてよい。
【００１５】
例示的実施形態の全体または一部を実施するための例示的システムは、処理ユニット、システムメモリ、およびシステムメモリを含む種々のシステムの成分を処理ユニットに結合するシステムバスを含む、コンピュータの形態の汎用コンピューティングデバイスを含んでよい。システムメモリは、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含んでよい。また、コンピュータは、磁気ハードディスクから読み出し、そこに書き込むための磁気ハードディスクドライブと、着脱交換式磁気ディスクから読み出し、そこに書き込むための磁気ディスクドライブと、ＣＤ−ＲＯＭもしくは他の光媒体などの着脱交換式光ディスクから読み出し、そこに書き込むための光ディスクドライブとを含んでよい。ドライブおよびそれらに関連する機械可読媒体は、機械実行可能命令、データ構造、プログラムモジュールおよび他のコンピュータ用データの不揮発性記憶装置を提供する。
【００１６】
本実施形態で開示する方法の技術的効果は、より効率的に、機械内の特定の変質または故障モードに関連するパターンを検出すること、診断時間および故障点検時間を短縮すること、ならびにより良好な保全計画および維持計画を可能にすることを含む。
【００１７】
変数影響指標は、変数の「興味深い」挙動の目安を与えるために使用される。変数影響指標の用途の一例は、どの変数が異常な挙動に対する原因であるかを決定することである。変数影響指標は、混合モデルとして知られている、一種のデータ駆動型ビルトモデル（data driven built model）を使用して計算される。このモデルは、特定の用途に対して興味深い挙動を強調する方式で、履歴データ（historical data）を使用して訓練済みであるものとみなされる。混合モデルは、G. McLachlan and D. Peel in Finite Mixture Models, John Wiley & Sons, (2000)によって説明されるように、広範囲の物理現象をモデリングするための豊富な資源を提供する。混合モデルは、現象における正常な挙動をモデル化するため、およびそれにより、同様に、異常な挙動を検出するために使用されてよい。混合モデルからの尤度スコアが、異常な挙動を監視するために使用されてよい。本質的に、変数影響指標は、尤度スコアである。
【００１８】
この関連における興味深い挙動は、変数が、混合モデルの密度の縁部に位置する空間の領域内に存在することを意味する。モデルは、これらの領域内に存在するデータに、より良く反応する。健全性監視など、多くの用途に対して、低密度空間の領域は、多くの場合、最も興味深い領域を表す。というのは、これらの領域内で動作する機械は、それらの設計限界（designed limit）の外で機能しているからである。
【００１９】
尤度スコアは、データが低密度の領域を通って推移するときに、有用な診断情報を提供することができる。尤度は、多くの場合、（健全性が悪化している、または感知が不規則に現れ、測定不良を伴う可能性がある、など）挙動についての情報を提供する、傾向的特性（trend characteristics）を明示する。このことを、図１Ａおよび図１Ｂに示す。図１Ａは、１つの所与の現象における８つの異なる変数の値のデータプロットを示す。図１Ｂは、図１Ａのすべての入力変数に対する尤度スコアの時間履歴プロットである。ここで、本発明者らは、完全なデータに対する尤度は、いくつかの入力変数の形状を反映すること−完全なデータに対する尤度は、融合の形状をもたらし、すべての入力変数にわたる挙動を要約すること（尤度は、常に対数空間で示されることに留意されたい）−を知る。すべての入力変数に対する完全な履歴が、高密度領域内に存在するならば、尤度スコアにおいて、いかなる形状（下降傾向）も存在しない。また、尤度スコアの大きさは、異常に挙動する入力変数の数によって決まる。
【００２０】
尤度スコアは、混合モデルが、データの時間履歴の最終の部分に関連するレベルで動作するデータの経験を、ほとんど持たないことを明示する。混合モデルが正常な挙動を表すように訓練されているならば、尤度スコアは、より一層異常な挙動を明示する。しかし、尤度スコアが異常な挙動を示すとしても、尤度スコアは、入力変数のうちのどの組合せが異常に挙動しているかを示すものではない。さらに、直接、入力変数と共に動作しているときに、この情報を導き出すことは容易ではない。これは、これらの入力変数の規模（scale）および統計的性質が、大幅に変化する可能性があるからである。変数影響指標は、どの変数が、ある異常に顕著に寄与する化を明示することができる。
【００２１】
変数影響指標は対数尤度スコアであるが、情報を明示するために特定の方法で計算される。このことは、混合モデルを、興味深い挙動を明示する方式で生成する必要があることを意味する。好都合には、このことは、混合モデルをグラフ形状で説明するときに明白にされる。
【００２２】
標準的混合モデルは、混合成分（時に「クラスタ」としても知られる）を表す離散的な親ノードに接続されたガウス分布を有する。このことを、図２に示す。本発明の一実施形態では、変数影響指標を計算するためのモデルは、フィルタとして働く追加ノードを含む。これらのノードは、多くの場合離散的であるが、連続的であって良い。これらのフィルタは、予測を実施するとき、モデルの成分の混合の重みを変えるように設定されて良い。例えば、異なる成分（または成分の組合せ）が個々の階級と関連し、ケース（case）の階級が知られているならば、現在の階級の表現（representation）を除去して、すべての他の階級の観点から現在のケースの表示(view)を得ることができる。尤度スコアにおけるそのようなフィルタリングの効果を示す特定の例を、図３に示す。これは、よく知られているアヤメの計測値（Iris flower data set）−それぞれの種の中に５０ケースを有する３つの種のアヤメからの、萼片と花弁との測定値の一組を含む簡単なデータ集合−に対して築かれたモデルによるものである。すべての入力変数を使用する対数尤度が、それぞれの種に対して示される。予測は、現在の種に関連する成分が計算に使用されないことを確実にするフィルタを使用して実施される。この種類の予測は、種のうちのどの種が、（もし存在すれば）最も異なっているかを示すことができる。図３は、種がＳｅｔｏｓａであることを示し、Ｓｅｔｏｓａは、これらのような簡単なデータに対して、散布図をプロットすることによって容易に確認されうる（尤度スコアは、最初にＳｅｔｏｓａ、次にＶｅｒｓｉｃｏｌｏｒ、その次にＶｉｒｇｉｎｉｃａがプロットされて、種の順に並べられる）。
【００２３】
図２で、Ｉは、モデルの成分を表し、Ｘは、Ｘ1、Ｘ2、Ｘ3．．．ＸNを含む多変量ガウシアンである。ノードＣは、階級変数を表す。一実施形態では、ノードＳLは、階級内の変数の値（すなわち、個別の階級）を示す。ノードＣは、階級の数に相当する状態の数（各ＳLに対して１つの状態）を有する。各ＳLの分布は、通常、バイナリであり、現在の階級（ＳLに相当）が活性されていない（すなわち、モデルの予測から除去されている）ときに、すべての他の階級が活性化されたままであるようにエンコードされる。また、分布は、このフィルタリングの逆を実施するようにエンコードされてよい。別の実施形態では、ノードＳLは、各ノードがノードＣの値全体にわたって、１つの「ソフト」エビデンス（'soft' evidence）の形状をエンコードする、連続ノードであってよい。
【００２４】
図２に示すような混合モデルを使用する変数影響指標を評価する方法の流れ図の一例を、図４に示す。この方法では、変数影響指標は、グラフィック変換およびグラフィック推定（graphical transformations and inference）を使用して計算されてよい。変換は、新しいグラフ構造を結果的にもたらす、グラフ構造上の演算である。推定は、エビデンスを入力するステップ（１つまたは複数のノードに値を割り当てるステップ）と、結合確率（joint probability）または個々のノードの確率を計算するステップとを含む。異なる変換および推定のステップが、異なる挙動の特徴を明示する、変数影響指標の異なる変量（variant）を与える。例えば、航空機エンジンの挙動のモデルを考える。排気ガス温度は、フライト中の特定のフェーズに対する動作の正常範囲を有し、非常に高い値または非常に低い値は、異常な挙動の前兆となりうる。１つの種類の変数影響指標は、この「範囲外の」異常な挙動を監視するために使用されてよい。別の種類の変数影響指標は、測定パラメータ（燃料流量および低圧スプール測度など）の間に相関が存在するとき、異常な挙動の異なるパターンを監視するために使用されてよい。個々の測定値は正常な範囲内にあるのに、パラメータ全体にわたるパターンが、異常であることがありうる（例えば、相関の喪失がある場合）。
【００２５】
図４では、１００で、リストＹが、空白に初期化される。このリストは、処理が完了した測定ノードの経過（track）を保持する。１０２で、図２で説明したような混合モデルが、グラフを使って定義される。１０４で、変数ノードＸJのうちの１つが選択され、１０６で、エビデンスが、ＸJを除くすべての変数の測定ノードに対して生成される。エビデンスが存在し、真とみなされる（例えば、測定値が、あり得ない値であるとみなされうる）ときだけ、エビデンスが入力される。必要であれば、１０８で、エビデンスが、Ｓに属する変数の上に設定される。次いで、１１０で、ＸjおよびＩに対する結合分布が計算される。次いで、１１２で、１１０で計算された結合分布をエンコードする新しいノードＸj’およびＩ’を含む、新しいグラフが生成される。新しいグラフに対する変換の一例が、以下のように示されうる、
ｆ：Ｐ（Ｘ1，Ｉ｜ｅX-Xj，ｅS）→Ｐ（Ｘ1’，Ｉ’）、
ここで、Ｉはモデルの成分を表し、Ｘは変数を表し、Ｓは階級全体にわたる状態または分布を表し、ｅはエビデンスを示す。１１４で、エビデンスがＸj’の上に設定され（このエビデンスはｘjで示される）、１１６で、ｐ（ｘj）が計算される。１１８で、Ｘjが完成されたリストＹに追加され、新しいノードが選択され、プロセスが１０４から繰り返される。ｐ（ｘj）の対数が、Ｘjに対する基本的な変数影響指標である。一例として、図２のグラフを考える。本発明者らは、Ｘ2、Ｘ3およびＸ4との関連で、Ｘ1に対する変数影響指標を計算したい。また、本発明者らは、このケースが、階級Ｓ2からであることを知っている（本例では、Ｓの中のすべてのノードは離散的であるが、それらは連続的であってよく、または離散的と連続的の組合せであってよい）。本発明者らは、本ケースに対する値を、以下の
Ｘ1＝ｘ1、Ｘ2＝ｘ2、Ｘ3＝ｘ3、Ｘ4＝ｘ4、Ｃｌａｓｓ＝Ｓ2
ように示す。
【００２６】
エビデンスが入力され、１１２で、新しいグラフが、（Ｘ1，Ｉ）：
ｆ：Ｐ（Ｘ1，Ｉ｜ｘ2，ｘ3，ｘ4，Ｓ2＝ｔｒｕｅ）→Ｐ（Ｘ1’，Ｉ’）
に対する結合分布を要求することによって生成される。関数ｆは、新しいグラフを生成するために、周辺化（marginalization）を引用する。上付き文字’は、新しい分布を有する新しい変数を示す。周辺化は、Bayesian Networks and Decision Graphs, Finn V. Jensen and Thomas D. Nielsen, Springer (2007)において教示されるように、グラフに適用される標準的な方法である。新しいグラフをインスタンス化する（instantiate）ことで、さらなる予測を実施することが可能になる。この例におけるＸ1に対する基本的な変数影響指標は
ｐ（ｘ1）
であり、１１６で、新しいグラフから計算される。
【００２７】
エビデンスを設定するプロセスは、作成された変数影響指標の変量を決定する。例えば、範囲外の一変量データに良く反応する変数影響指標を計算するために、他の変数上のエビデンスは、設定されない。しかし、他の連続変数のエビデンスは、新しいグラフィックモデル（graphical model）に入れられるノードＩの後部重み付け（posterior weighting）を決定するために、エビデンスとして依然として使用されてよい。さらに、後部重み付けを計算するためのこのエビデンスの設定は、ノードＸNが独立であるとみなされている間は、反復されてよい。この反復は、エビデンスノードのうちの１つに対してエビデンスを入力するステップと、Ｉ上の分布を記録するステップと、すべての他のエビデンスノードに対して繰り返すステップと、次いでＩ内の各状態に対して、記録された分布の積を計算するステップとを伴う。したがって、ステップ１２０で、他の変数ノードに対して変数影響指標を選択するステップ、生成するステップ、実施するステップ、および計算するステップのプロセスが繰り返され、それにより、選択された変数ノードの影響を決定するために、１２２で、変数影響指標の（プロットされたような）大きさが、互いに対して評価されてよい。１２２での評価は、所定の基準（criterion）に対する比較によって自動化されてよく、またはプロットされた分布の目視検査による手動であってよい。それゆえ、変数影響指標の変量の計算には柔軟性が存在し、最も適切な変量は、用途によって決まる。
【００２８】
また、変数影響指標は、元の変数における方向変化を反映するように符号を付けられてよい。例えば、測定パラメータが下降の傾向を示すならば、変数影響指標における傾向と同じ方向を有することが有用でありうる。変数影響指標に符号を付けるための簡単な方法は、新しいグラフを生成するために設定するエビデンスと同じ経路をたどることである。次いで、実際の値（例えば、ｘ1）が、周辺分布（marginal distribution）の平均値を用いて比較されてよい。値が平均より低いならば、変数影響指標は負の符号を有し、平均を超えるならば、正の符号を有する。
【００２９】
また、変数影響指標は、適合性スコア（fitness score）およびモデルの閾値に対して拡縮されてよい。
【００３０】
変数ＸNが従属集合とみなされるとき、異常な変数は、他の変数の変数影響指標に対して大きな影響を与える可能性がある。このような状況では、外側のループが、図４に示すデータの流れの上に置かれてよい。次いで、図４のプロセスが実行されて、最大の影響を有する変数が検出される。この変数は、ＮＵＬＬに設定されて欠落として扱われ、図４のプロセスが繰り返される。プロセスは、残りの変数（すなわち、ＮＵＬＬに設定されない変数）が、正常とみなされる集合的尤度スコア（collective likelihood score）を有するときに終了する。図４のプロセスを繰り返す別の変形では、ＸNの中の変数の異なる部分集合（組合せ）が、ＮＵＬＬに設定されてよい。Ｎが小さいとき、ＸNのすべての組合せに対して、図４のプロセスを余すところなく実行することが可能である。小さなＮの定義は、用途によって決まり、利用可能なコンピューティング資源、データ負荷および用途によって要求されるシステム応答時間を考慮することによって定義される。
【００３１】
図１Ａに示す入力データに対して計算された変数影響指標の一例を、図５に示す。異なる種類の変数影響指標が、一変量の外れ値（outlier）および多変量の外れ値、または無相関など、異なる種類の異常についての情報を提供することができる。変数影響指標の種類は、入力されたエビデンスのパターンおよび入力されたエビデンスの優先順位付けによって決定されてよい。
【００３２】
この書面による説明は、本発明を、その最良のモードを含めて開示するため、かつ、同様に、当業者が本発明を作製し使用することを可能にするために、例を使用する。本発明の特許性のある範囲は特許請求の範囲によって定義され、当業者が想到する他の例を含んでよい。そのような他の例は、特許請求の範囲の字義通りの言葉に相違しない構造要素を有するならば、または特許請求の範囲の字義通りの言葉とごくわずかな差違を有する等価な構造要素を含むならば、特許請求の範囲の中にあることが意図されている。
【符号の説明】
【００３３】
Ｉ  モデルの成分
Ｘ  変数
Ｃ  階級変数
Ｓ  階級
ｅ  エビデンス
【図１Ａ】
2012164314.tif 000003
【図１Ｂ】
2012164314.tif 000004
【図２】
2012164314.tif 000005
【図３】
2012164314.tif 000006
【図４】
2012164314.tif 000007
【図５】
2012164314.tif 000008
【外国語明細書】
2012164314000001.pdf