(57)【要約】【課題】時間分解能と長期性を両立させた時系列パターンの学習・認識を行う装置を提供する。【解決手段】本発明は、時系列パターンの学習・認識装置であって、解析対象となる時系列データを受信するデータ入力部と、データ入力部において受信した時系列データを保存するデータ蓄積部と、データ蓄積部に蓄積した時系列データのそれぞれのデータの特徴量を解析するパターン解析部と、パターン解析部により解析された時系列データの特徴量を所望の状態量に変換する状態割り当て部と、状態割り当て部により変換された時系列データの状態量の推移について、異なる時間スケールで時系列パターンを学習・認識する時系列パターン学習・認識部とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
解析対象となる時系列データを受信するデータ入力部と、
前記データ入力部において受信した前記時系列データを保存するデータ蓄積部と、
前記データ蓄積部に蓄積した前記時系列データのそれぞれのデータの特徴量を解析するパターン解析部と、
前記パターン解析部により解析された前記時系列データの特徴量を所望の状態量に変換する状態割り当て部と、
前記状態割り当て部により変換された前記時系列データの状態量の推移について、異なる時間スケールで時系列パターンを学習・認識する時系列パターン学習・認識部と
を備えることを特徴とする時系列パターンの学習・認識装置。
【請求項２】
前記時系列パターン学習・認識部は、前記異なる時間スケールの時系列データに対し、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を適用して、前記状態量の推移モデルを構築することを特徴とする請求項１に記載の時系列パターンの学習・認識装置。
【請求項３】
前記時系列データは、天候画像であり、前記時系列パターンは、前記天候画像内の雲の時間的変化であることを特徴とする請求項１又は２に記載の時系列パターンの学習・認識装置。
【請求項４】
前記特徴量は、前記天候画像内の雲のテクスチャ、色及び動きの量であり、前記状態量は、前記天候画像内の雲量であることを特徴とする請求項３に記載の時系列パターンの学習・認識装置。
【請求項５】
データ入力部において、解析対象となる時系列データを受信するステップと、
データ蓄積部において、前記データ入力部において受信した前記時系列データを保存するステップと、
パターン解析部において、前記データ蓄積部に蓄積した前記時系列データのそれぞれのデータの特徴量を解析するステップと、
状態割り当て部において、パターン解析部により解析された前記時系列データの特徴量を所望の状態量に変換するステップと、
時系列パターン学習・認識部において、前記状態割り当て部により変換された前記画像データの状態量の推移について、異なる時間スケールで時系列パターンを学習・認識するステップと
を備えることを特徴とする時系列パターンの学習・認識方法。
【請求項６】
前記時系列パターン学習・認識部は、前記異なる時間スケールの時系列データに対し、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を適用して、状態量の推移モデルを構築することを特徴とする請求項５に記載の時系列パターンの学習・認識方法。
【請求項７】
前記時系列データは、天候画像であり、前記時系列パターンは、前記天候画像内の雲の時間的変化であることを特徴とする請求項５又は６に記載の時系列パターンの学習・認識方法。
【請求項８】
前記特徴量は、前記天候画像内の雲のテクスチャ、色及び動きの量であり、前記状態量は、前記天候画像内の雲量であることを特徴とする請求項７に記載の時系列パターンの学習・認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時系列パターンの学習・認識装置及び時系列パターンの学習・認識方法に関し、より詳細には、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を使用した、時系列パターンの学習・認識装置及び時系列パターンの学習・認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、太陽光発電や風力発電等の自然環境を利用した再生可能エネルギーが広く利活用されてきている。最近では、さらなる利活用促進のため、２０１２年に経済産業省資源エネルギー庁が余剰エネルギーの固定価格買取制度の導入や各種補助金拠出を進めている。このため、現在、再生可能エネルギー発電設備（太陽光、風力及びバイオマス等）による発電量は数千万ｋＷを越えたところである。また、年々、再生可能エネルギーに関する研究開発の領域が拡大しており、太陽光発電の効率の向上及び発電量予測についても実用化がなされている。しかし、太陽光発電の発電量予測については、さまざまな課題が残されている。太陽光パネル上の単位面積当の日射量の予測は、天候に大きく左右されるため、気象及び天候予測問題と密接な関係をもっている。天候には、晴天、曇天及び雨天などが含まれるが、太陽光パネル上の単位面積当の日射量の予測については、各天候の変化による被雲予測が重要となる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】WIKIPEDIA, The free encyclopedia, “Hidden Markov model”, internet (http://en.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_model) 11,29,2014
【非特許文献２】怡土順一、「ＯｐｅｎＣＶサンプルコード」、インターネット(http://opencv.jp/sample/)２００９年８月１３日
【非特許文献３】WIKIPEDIA, The free encyclopedia, “Variational Bayesia methods” internet (http://en.wikipedia.org/wiki/Variational_Bayesian_methods) 11,30,2014
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
太陽光発電による発電量は、絶えず変化している雲や気温といった気象現象の影響を大きく受けるため、発電量の予測については、正確な気象及び天候予測を行わなければならない。しかし、絶えず変化している気象現象に対して正確な予測を行うことは難しいため、太陽光発電については、発電量の不安定性や発電量の予測誤差が大きいという問題が指摘されている。
【０００５】
前述の通り、太陽光パネル上の単位面積当の日射量の予測については、天候の変化による被雲予測を行うことが重要であるが、この場合、天候画像等の画像データを時系列で取得し、取得した時系列データのパターンを学習・認識する必要がある。一般に、時系列データのパターンを学習・認識するためには、隠れマルコフモデル（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ：ＨＭＭ）（非特許文献１参照）が広く用いられている。ＨＭＭは、確率モデルのひとつであり、音声認識分野を中心に、時系列データのパターン（時系列パターン）の学習・認識のために広く用いられている。しかしながら、時系列データが長期間の天候データのように非定常性で過渡的な変化を含む場合は、ＨＭＭでは時系列データの特徴を十分に学習することができず、結果として認識性能も一定の限界があることが知られている。また、ＨＭＭでは単一の次元のデータの扱いが多く、雲の見かけが示す多様性に伴った多次元データの場合はさらに認識性能が低下する。従って、天候データのように非定常性で過渡的な変化を含む時系列データは、データの学習・認識に工夫が必要であるという問題がある。
【０００６】
さらに、天候の観測を行うためには、長期間の時系列データに基づくことが好ましいが、ＨＭＭにおいては長期間の時系列データを扱うことができないため、天候の観測が不十分となってしまうという問題がある。したがって、ＨＭＭにより天候を観測するためには、なるべく少ない時系列データからの学習法が必要である。
【０００７】
天候は、大気中、雲が変形・移動することにより、空間内において時間的に変化し続けている。雲の移動・変形、及び寿命等の天候の変化については、それぞれ一定の関係性（パターン）があることが示されている。しかし、このような関係性は経験的なものが多く、計算機内による時系列データのパターンの学習及び認識、予測といった観点の取り組みはほとんど見られないのが現状である。
【０００８】
経験的な関係性においては、これまで、数時間といった短期、及び日単位ごとの中期といったような限られた時間区間において雲の状態の推移のモデリングは報告されている。短期の推移のモデリングにおいては、時間分解能が高いが観測時間が短いという特徴がある。一方で、中期の推移のモデリングにおいては、時間分解能が低いが観測時間が長いという特徴がある。しかし、時間的に分解能が高く、かつ、数分スケールから数年スケールに渡ったような長期的な時系列データに対するモデルは示されていなかったという問題がある。
【０００９】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、時間分解能と長期性を両立させることができる、多重構造型ＨＭＭを用いた時系列パターン学習認識方法および装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、このような目的を達成するために、本発明の第１の態様は、時系列パターンの学習・認識装置であって、解析対象となる時系列データを受信するデータ入力部と、前記データ入力部において受信した前記時系列データを保存するデータ蓄積部と、前記データ蓄積部に蓄積した前記時系列データのそれぞれのデータの特徴量を解析するパターン解析部と、前記パターン解析部により解析された前記時系列データの特徴量を所望の状態量に変換する状態割り当て部と、前記状態割り当て部により変換された前記時系列データの状態量の推移について、異なる時間スケールで時系列パターンを学習・認識する時系列パターン学習・認識部とを備えることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の第２の態様は、第１の態様の時系列パターンの学習・認識装置であって、前記時系列パターン学習・認識部は、前記異なる時間スケールの時系列データに対し、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を適用して、前記状態量の推移モデルを構築することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の第３の態様は、第１又は２の態様の時系列パターンの学習・認識装置であって、前記時系列データは、天候画像であり、前記時系列パターンは、前記天候画像内の雲の時間的変化であることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の第４の態様は、第３の態様の時系列パターンの学習・認識装置であって、前記特徴量は、前記天候画像内の雲のテクスチャ、色及び動きの量であり、前記状態量は、前記天候画像内の雲量であることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明の第５の態様は、時系列パターンの学習・認識方法であって、データ入力部において、解析対象となる時系列データを受信するステップと、データ蓄積部において、前記データ入力部において受信した前記時系列データを保存するステップと、パターン解析部において、前記データ蓄積部に蓄積した前記時系列データのそれぞれのデータの特徴量を解析するステップと、状態割り当て部において、パターン解析部により解析された前記時系列データの特徴量を所望の状態量に変換するステップと、時系列パターン学習・認識部において、前記状態割り当て部により変換された前記画像データの状態量の推移について、異なる時間スケールで時系列パターンを学習・認識するステップとを備えることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明の第６の態様は、第５の態様の時系列パターンの学習・認識方法であって、前記時系列パターン学習・認識部は、前記異なる時間スケールの時系列データに対し、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を適用して、状態量の推移モデルを構築することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明の第７の態様は、第５又は６の態様の時系列パターンの学習・認識方法であって、前記時系列データは、天候画像であり、前記時系列パターンは、前記天候画像内の雲の時間的変化であることを特徴とする。
【００１７】
また、本発明の第８の態様は、第７の態様の時系列パターンの学習・認識方法であって、前記特徴量は、前記天候画像内の雲のテクスチャ、色及び動きの量であり、前記状態量は、前記天候画像内の雲量であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、時系列パターンの学習・認識を、複数の異なる時間スケールの時系列データに対して行うため、時間分解能と長期性を両立させてパターン認識を行うことができ、従来の時系列パターンの学習・認識方法よりも適用範囲を広げられることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施形態に係る時系列パターン認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の時系列パターン認識装置におけるデータ処理方法を示すフローチャートである。
【図３】図２における特徴量の解析のための雲パターンの基本形を示す図である。
【図４】図２における基本的な特徴量から所望の状態量への変換を示す図である。
【図５】図２における時系列データの状態量の推移パターンの学習・認識のための多重ループ変動モデルの一例を示す図である。
【図６】図２における時系列データの状態量の時間的な推移を示す図である。（ａ）は、状態量の推移の単純な３つの例を示し、（ｂ）は、図５のループ２に相当する特徴量の推移の例を示し、（ｃ）は、（ｂ）の推移のうち、推移パターンが共通している部分を示す。
【図７】図２における時間スケールが異なるそれぞれの時系列データごとの特徴量の推移パターンの学習・認識に使用するＨＭＭを説明する図であり、（ａ）は、基本的なＨＭＭの構成を示し、（ｂ）は、本発明において使用する階層型ＨＭＭの構成を示している。
【図８】天候画像の時系列パターンの認識・学習において、従来の単純なＨＭＭを用いた方法を用いた場合と図２の方法を用いた場合との認識率の差を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００２１】
図１は、本発明の一実施形態に係る時系列パターン認識装置１００の構成を示すブロック図である。図１の時系列パターン認識装置１００は、カメラ等から解析対象となる時系列データを受信するデータ入力部１１０と、データ入力部１１０において受信した時系列データを保存するデータ蓄積部１２０とを備える。また、時系列パターン認識装置１００は、データ蓄積部１２０に蓄積した時系列データの時間ごとの特徴量を解析するパターン解析部１３０と、パターン解析部１３０により解析された時系列データの時間ごとの特徴量を所望の状態量に変換する状態割り当て部１４０とを備える。また、パターン認識装置１００は、状態割り当て部１４０において変換された時系列データの時間ごとの状態量について、時間スケールが異なる時系列データごとに状態量の推移パターンを学習・認識する時系列パターン学習・認識部１５０と、時系列パターン学習・認識部１５０において学習・認識された特徴量の推移パターンの結果を表示する表示部１６０とを備える。
【００２２】
図２は、図１の時系列パターン認識装置１００におけるデータ処理方法を示すフローチャートである。図２のデータ処理方法は、ステップ２０１において開始し、ステップ２０２において解析する対象となる天候画像等のカメラ画像である気象データ等の時系列データを、データ入力部１１０において受信する。本実施形態においては、例としてカメラ等により撮影した時間ごとの天候画像を時系列データとして入力する。ステップ２０３において、データ入力部１１０より入力した時系列データを、データ蓄積部１２０に保存する。
【００２３】
ステップ２０４において、データ蓄積部１２０に保存した時系列データにおける時間ごとの基本的な特徴量を、パターン解析部１３０において解析する。本実施形態においては、例として、蓄積した気象の時系列データの時間ごとの天候画像のデータにおける、色、動き、及びテクスチャ等の特徴量を解析する。ステップ２０５において、予め定められている状態量と特徴量との変換関係を用いて、状態割り当て部１４０において、時系列データの時間ごとの基本的な特徴量を、所望の状態量に変換する。本実施形態においては、例として、予め定められた天候画像データにおける色、動き、及びテクスチャ等の画像ごとの基本的な特徴量と、日射量に対応した雲量との変換関係を用いて、時間ごとの天候画像のデータの基本的な特徴量から、各時間における状態量として雲量を求める。
【００２４】
ステップ２０６において、受信した時系列データから、時間スケールが異なる時系列データごとに、状態割り当て部１４０において変換された時系列データの状態量の推移パターンを学習・認識する。本実施形態においては、数秒から数分、季節ごと及び数年といった異なる３種の時間スケールごとに、ＨＭＭを使用して、それぞれの天候画像中の雲のパターンを判断し、雲パターンから雲量の推移モデルを構築し、時間スケールごとに天候画像内の雲量の推移の観察を行う。最後に、ステップ２０７において、学習・認識された時間スケールが異なる時系列データの特徴量の推移パターンの観察結果を、表示部１６０で可視化する。
【００２５】
次に、ステップ２０４における基本的な特徴量の解析、ステップ２０５における時系列データの時間ごとの基本的な特徴量から所望の状態量への変換、及び時間スケールが異なるそれぞれの時系列データごとの特徴量の推移パターンの学習・認識について説明する。
【００２６】
図３は、図２のステップ２０４における特徴量の解析のための雲パターンの基本形を示す図である。基本的な雲パターンは、気象学分野においては、１７種類に分類されており、図３はその実写を例としてａ〜ｑとして示している。雲パターンは、高度や気象条件の影響により形成された気象現象の一つである。また、天候は、晴天、曇天、及び雨天等が周期的に繰り返されていることから、雲パターンはランダムではなく、一定の秩序で、時間と空間で変化していることが考えられる。ここで、雲パターンとは、テクスチャ（筋状、うろこ状及び層状等）、色（白、及びグレー等）、動き（東西南北への移動、低速、高速及び湾曲移動等）、並びに発達及び衰退等に伴った雲の広がりや消滅である。
【００２７】
ステップ２０４においては、図３における雲パターンのそれぞれにおいて、基本的な特徴量を解析する。ステップ２０４の基本的な特徴量の解析については、カメラ等からの天候画像に対する画像処理、及びコンピュータビジョンにおいて広く用いられている特徴量解析方法等（引用文献２参照）を適用して自動的に容易に得ることにより、各雲パターンの基本的な特徴量を算出することができる。本実施形態においては、雲パターンの特徴量のうち、色（Ｃ）、テクスチャ（Ｔ）、動き（Ｍ）といった複数の基本的な特徴量を、画像処理により抽出し、適宜、平均処理などを施す。各雲パターンの基本的な特徴量を解析することにより、時系列画像データの特徴量のデータベース化ができる。
【００２８】
図４は、図２のステップ２０５における基本的な特徴量からの所望の状態量への変換を示す図である。本実施形態においては、画像処理により抽出し、適宜、平均処理などを施した色（Ｃ）、テクスチャ（Ｔ）、動き（Ｍ）等、複数の特徴量を、変換式Ｅ＝α１Ｃ＋α２Ｔ＋α３Ｍに代入して、所望の状態量を導き出す。従って、複数の特徴量を、上記変換式により一つの値Ｅに集約して、日射量に対応した雲量に割り当てる。ただし、α１〜α３は各特徴量間の重みづけである。雲量への割り当てに際して、複数の特徴量を集約したＥ＝α１Ｃ＋α２Ｔ＋α３Ｍについては、予め、０〜１に正規化しておく。次に、事前に過去のカメラ画像データから各特徴量の統計解析を行っておくことにより、正規化したＥと、雲量の対応関係を算出する。図４は、正規化したＥと、雲量の対応関係についての非線形なグラフである。天候画像についてはカラー画像をモノクロ画像に変換して用いることもできる。雲パターンにおいて、雲がテクスチャに富み、かつ、色合いが濃いほど曇天となり、雲量は大きくなる。雲量については、０〜１０で整数値とすれば、１１段階のシンボル列として後述するＨＭＭの学習・認識に用いることができる。また、更に細かくして、０．１、０．５、・・・の小数単位でシンボル列を生成して用いることもできる。
【００２９】
次に、ステップ２０６における、時間スケールが異なるそれぞれの時系列データごとの特徴量の推移パターンの学習・認識について説明する。本実施形態においては、異なる時間スケールの時系列データごとに状態量の推移パターンを学習・認識することにより、時間分解能が高くかつ長期的に予測が可能な推移モデルを作成することを可能としている。
【００３０】
図５は、本実施形態における時系列データの状態量の推移パターンの学習・認識のための多重ループ変動モデルの一例を示す図である。図５において、時間周期が異なる３つの雲パターンの推移ループを示している。ループ１は、数秒から数分間隔ごとの天候画像の雲パターンの推移を示し、ループ２は、春夏秋冬の各季節単位といった数ヶ月スケールにおける天候画像の雲パターンの推移を示し、ループ３は、より長期的な数年スケールでの雲パターンの推移を示す。各ループについては、これら以外にも複数の異なる時間区間を設定することができる。このような時間周期が異なる複数のループを、多重ループと呼ぶ。
【００３１】
図６は、本実施形態における雲パターンの推移の例を示す図である。図６（ａ）は、パターンの推移の単純な３つの例を示し、図６（ｂ）は、図５のループ２に相当する雲パターンの推移の例を示し、図６（ｃ）は、図６（ｂ）の雲パターンの推移のうち、推移のパターンが共通している部分を示す。
【００３２】
図６（ａ）のように、図中の●を、ある状態量を有する状態（雲パターン）とすると、最も単純な推移パターンは、左から順に、一過性のもの、枝分かれ状のもの、相互に依存したもの等がある。図６（ｂ）においては、ＡからＡ、Ｇ、又はＨ、というようにひとつのパターンからいくつかのパターンのいずれかに推移していく様子を例示している。ここで、３つの例はすべて全体の推移パターンが異なっているが、図６（ｃ）に示すように、Ａ、Ａ、Ｇ、Ｂの間の変化が共通していることがわかる。このような共通の推移パターンについて、本実施形態においては、ＨＭＭに基づいた方法により学習・認識、予測を行う。なお、図６（ｂ）及び（ｃ）において、〇内の文字Ａ、Ｂ、Ｇ、Ｆ及びＨは、０〜１０の１１段階の雲量値のいずれかに該当している。
【００３３】
図７は、ステップ２０６における、時間スケールが異なるそれぞれの時系列データごとの特徴量の推移パターンの学習・認識に使用するＨＭＭを説明する図である。図７（ａ）は、基本的なＨＭＭの構成を示し、図７（ｂ）は、本発明において使用する階層型ＨＭＭの構成を示している。
【００３４】
時系列パターンの学習・認識の性能は、状態数、状態間の相互の関係性、及び依存性により左右されることが知られている。ＨＭＭは、出力シンボルを観察するモデルであり、いくつかの状態Ｓｊ（ｊ＝１〜Ｎ）と、この状態間の遷移確率ａｉｊ（ｉ＝１〜Ｎ）とシンボルの出力確率ｂｉｊによりモデル化されている。ＨＭＭは、有限オートマトンと確率が合わさったモデルと見なすことができる。ＨＭＭのモデルパラメータａｉｊ及びｂｉｊの推定には、一般的に、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムと、Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ  Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＥＭ）法の一種であるＢａｕｍ−Ｗｅｌｃｈ（ＢＷ）アルゴリズムとが用いられている。Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムは、出力観測系列から直接観測できない状態系列を推定し、ＢＷアルゴリズムは、出力観測系列から遷移確率ａｉｊを推定する。ここで、状態系列（Ｓｊ）は、雲量に関する数値列に該当するようにパラメータを設定すると、１の状態が、１の雲量の値に対応する。遷移確率（ａｉｊ）は、ある状態から他の状態への（つまりある雲量値から他の雲量値への）推移の確率を示す。
【００３５】
図７（ａ）のＨＭＭは、従来の基本的なＨＭＭで、３つの状態Ｓｊ（Ｎ＝３）を有するＨＭＭを例として示している。図中、〇は各状態を表し、〇内の数字は各状態の種類（ｊ）を表している。ある状態から次の状態への状態遷移は矢印で表し、他の状態への遷移は実線で、同じ状態への遷移は破線で表している。また、矢印横の数字（０．１、０．８等）は遷移確率を表している。遷移確率は、時系列データのパターンの学習により求めたものである。なお、学習過程で、遷移確率が一定値以下に小さいときは、状態遷移を消去することもある。図７（ｂ）は、本発明における階層型ＨＭＭである。本モデルは、図７（ａ）に示した状態１、２、及び３ごとに、さらに連関がある別の状態をもたせたものである。例えば、状態１には、状態４、５及び６、状態２には、状態７、８及び９、状態３には、状態１０、１１及び１２というような形で連関させている。また、状態５については、更に状態１３〜１５を関連させている。図７（ｂ）は、Ｎ＝１５の場合を示しているが、状態４、８、９、１０、１１、１３及び１５についても更に状態を増やすことが可能である。図５との対応については、状態１〜３がループ３、状態４〜１２がループ２、状態１３〜１５がループ１である。各ループについては、状態を３以上に設定することも可能である。
【００３６】
なお、本実施形態においては、状態数の増加及び時系列データの増加を伴うため、従来からのＢＷアルゴリズムを使用すると、計算量が膨大になり、また収束性が悪化してしまう。そのため、本実施形態においては、変分ベイズ法（非特許文献３）を用いて、計算の高速化と収束性を同時に高めている。
【００３７】
ステップ２０６において学習・認識した状態量（雲量）の推移パターンは、表示部１６０により表示され、数秒から数分の雲量の推移状態、数ヶ月単位の雲量の推移状態、及び数年単位の雲量の推移状態を把握できるようになる。これにより、太陽光発電の発電量を予測することが容易になる。
【００３８】
本実施形態において階層型ＨＭＭを使用して、異なる時間スケールそれぞれについて時系列データの状態量の推移パターン、つまり雲量の推移パターンを学習・認識することにより、短期、中期、及び長期にわたって雲量の変化を観察することができる。
【００３９】
［実施例］
図８は、天候画像の時系列パターンの認識・学習において、従来の単純なＨＭＭを用いた方法を用いた場合と本実施形態による方法を用いた場合との認識率の差を示す図である。従来の単純なＨＭＭを用いた場合、一つの時間スケールの雲パターン（画像特徴量）しか学習できないため、認識率は一定値以上に向上させることができない。一方、本実施形態による方法によれば、多重構造型ＨＭＭを採用しているため、異なった時間スケールの雲パターンを捉えた学習ができる。従って、認識率を高めることができた。
【符号の説明】
【００４０】
１００  時系列パターン学習・認識装置
１１０  データ入力部
１２０  データ蓄積部
１３０  パターン解析部
１４０  状態割り当て部
１５０  時系列パターン学習認識部
１６０  表示部
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図３】
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【図５】
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