(57)【要約】【課題】  本発明により、センサ数削減による低コスト化を実現しつつ測定結果の傾向を高精度に推定することが可能な、測定システム等が提供される。【解決手段】  本実施形態に係る測定システム１（推定装置３）は、「パターン化処理」によって、センサ群５の時刻毎の測定結果から各パターンＰｔが抽出され、各時刻の測定結果が各パターンＰｔで表される分布の傾向毎に分類分けされる。次に、「センサ選定処理」によって、センサ群５の中から測定結果の分類分けに寄与の大きい選定センサ５ａを選定し、さらに「識別器生成処理」によって、選定センサ５ａの測定結果からパターンＰｔを推定する識別器６０Ｂを生成する。そして、測定システム１は、選定センサ５ａを用いて新規測定を行い、識別器６０Ｂを用いてパターンＰｔを推定する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサからなるセンサ群と、測定結果の傾向を推定する推定装置と、からなる測定システムであって、
前記推定装置は、
前記センサ群を用いて測定された第１の測定値から測定結果を傾向毎に分類分けしてパターン化するパターン化手段と、
前記分類分けに対して寄与が大きいセンサを選定するセンサ選定手段と、
選定されたセンサの前記第１の測定値を用いて前記傾向へ分類分けを行う識別器を生成する識別器生成手段と、
選定されたセンサの位置で測定された第２の測定値を前記識別器を用いて前記傾向に分類分けし、分類分けの結果から測定結果の傾向を推定する推定手段と、
を備えることを特徴とする測定システム。
【請求項２】
前記センサ選定手段は、選定候補となるセンサの組み合わせ毎に、前記傾向へ分類分けを行う識別器を生成し、生成した識別器の中から、前記パターン化手段による分類分けに近い分類分けを行う識別器を決定し、決定した当該識別器に係るセンサの組み合わせに基づいて、センサを選定する
ことを特徴とする請求項１に記載の測定システム。
【請求項３】
前記識別器生成手段により生成される識別器は、複数の識別器から形成され、
前記推定手段は、前記第２の測定値を、前記複数の識別器で分類分けする
ことを特徴とする請求項１に記載の測定システム。
【請求項４】
前記推定手段は、最も多く分類分けされた分類に基づいて、測定結果の傾向を推定する
ことを特徴とする請求項３に記載の測定システム。
【請求項５】
前記推定手段は、各分類への分類比を考慮して、測定結果の傾向を推定する
ことを特徴とする請求項３に記載の測定システム。
【請求項６】
前記センサの位置情報に基づいて、推定された測定結果の傾向を分布表示する手段、を更に備える
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の測定システム。
【請求項７】
前記センサの位置情報に基づいて、測定された前記第２の測定値と、推定された測定結果の傾向に属する前記センサ群の前記第１の測定値と、を分布表示する手段、を更に備える
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の測定システム。
【請求項８】
複数のセンサからなるセンサ群と、測定結果の傾向を推定する推定装置と、からなる測定システムによる測定方法であって、
前記推定装置は、
前記センサ群を用いて測定された第１の測定値から測定結果を傾向毎に分類分けしてパターン化するパターン化ステップと、
前記分類分けに対して寄与が大きいセンサを選定するセンサ選定ステップと、
選定されたセンサの前記第１の測定値を用いて前記傾向へ分類分けを行う識別器を生成する識別器生成ステップと、
選定されたセンサの位置で測定された第２の測定値を前記識別器を用いて前記傾向に分類分けし、分類分けの結果から測定結果の傾向を推定する推定ステップと、
を含むことを特徴とする測定方法。
【請求項９】
コンピュータを、
複数のセンサからなるセンサ群を用いて測定された第１の測定値から測定結果を傾向毎に分類分けしてパターン化するパターン化手段と、
前記分類分けに対して寄与が大きいセンサを選定するセンサ選定手段と、
選定されたセンサの前記第１の測定値を用いて前記傾向へ分類分けを行う識別器を生成する識別器生成手段と、
選定されたセンサの位置で測定された第２の測定値を前記識別器を用いて前記傾向に分類分けし、分類分けの結果から測定結果の傾向を推定する推定手段と、
して機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
複数のセンサからなるセンサ群を用いて測定された測定値から測定結果を傾向毎に分類分けしてパターン化するパターン化手段と、
前記分類分けに対して寄与が大きいセンサを選定するセンサ選定手段と、
を備えることを特徴とするセンサ選定装置。
【請求項１１】
前記センサ選定手段は、選定候補となるセンサの組み合わせ毎に、前記傾向へ分類分けを行う識別器を生成し、生成した識別器の中から、前記パターン化手段による分類分けに近い分類分けを行う識別器を決定し、決定した当該識別器に係るセンサの組み合わせに基づいて、センサを選定する
ことを特徴とする請求項１０に記載のセンサ選定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、測定システム、測定方法、センサ選定装置、及びプログラムに関し、特に、複数のセンサを用いて測定対象の状態を把握する測定システム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
計測の分野においては、１台のセンサ(或いは数台の少数のセンサ)を用いて測定対象の状態を把握する「単点測定」と、例えば数十台もの多数のセンサを用いて測定対象の状態を把握する「多点測定」とがある。単点測定の場合、測定結果が数値や折れ線グラフなどで表示されるため、測定対象の全体的な状態が把握できないという問題がある。一方、多点測定の場合、測定値をコンターマップ等で表示することにより、測定対象の全体的な状態を把握することが可能となる。しかしながら、多数のセンサを要するため、測定システムの設備導入費用やメンテナンス費用が高額となる。また、入力されるセンサ情報量が多いため計算負荷が大きい。さらに、表示される情報量が過剰となり、測定結果の傾向が的確に把握できない場合があった。
【０００３】
このため、多点測定においては、統計処理や信号処理によって次元数を圧縮するなどして、情報量を削減し、測定結果の冗長性を排除する手段が取られる場合がある（例えば特許文献１）。しかしながら、入力センサ数は変わらないため、入力されるセンサ情報量は依然として膨大であり、ポスト処理にて次元圧縮を行うにしてもその計算コストが無視できない。一方、センサ数を単純に減らせば測定システムの低コスト化が実現され計算コストの負荷を軽減することは可能となるが、測定結果の傾向を精度よく把握することが困難となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−１６９９３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、センサ数削減による低コスト化を実現しつつ測定結果の傾向を高精度に推定することが可能な、測定システム、測定方法、センサ選定装置、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前述した目的を達成するための第１の発明は、複数のセンサからなるセンサ群と、測定結果の傾向を推定する推定装置と、からなる測定システムであって、前記推定装置は、前記センサ群を用いて測定された第１の測定値から測定結果を傾向毎に分類分けしてパターン化するパターン化手段と、前記分類分けに対して寄与が大きいセンサを選定するセンサ選定手段と、選定されたセンサの前記第１の測定値を用いて前記傾向へ分類分けを行う識別器を生成する識別器生成手段と、選定されたセンサの位置で測定された第２の測定値を前記識別器を用いて前記傾向に分類分けし、分類分けの結果から測定結果の傾向を推定する推定手段と、を備えることを特徴とする測定システムである。
【０００７】
第１の発明によれば、「パターン化手段」が、センサ群を用いて測定された第１の測定値から測定結果を傾向毎に分類分けしパターン化することで、測定結果の傾向を定量化する。定量化された測定結果の傾向は、センサ群から得られる多くの情報量に基づいているため、測定結果の特徴を的確かつ高精度に反映した高次元の特徴（パターン）が得られることとなる。
【０００８】
また「センサ選定手段」が、センサ群の中から、測定結果の分類分けに対して寄与が大きいセンサを選定する。これによりセンサ数が削減され、ハードウェア（測定システム）の設備導入費用やメンテナンス費用を抑えることができる。また、センサ数の削減に伴い入力されるセンサ情報量が低減されるため、計算効率性が高まる。また選定されるセンサは、センサ群の測定結果の分類分けに対して寄与の大きいセンサであるため、測定対象の傾向を十分に把握可能なセンサである。これにより、センサ数削減に起因する測定精度の低下を防止することができる。
【０００９】
さらに「識別器生成手段」が、選定されたセンサの第１の測定値を用いて測定結果の傾向へ分類分けを行う識別器を生成する。これにより、選定されたセンサを用いて高次元の特徴を持つ測定結果の傾向を推定する識別器が生成される。そして「推定手段」が、選定されたセンサの位置で測定された第２の測定値（新規測定値）を生成された識別器に入力して測定結果の傾向を高精度に推定する。
【００１０】
以上のように、第１の発明によれば、センサ数削減による低コスト化を実現しつつ測定結果の傾向を高精度に推定することが可能な測定システムが実現される。
【００１１】
また第１の発明において、選定候補となるセンサの組み合わせ毎に、前記傾向へ分類分けを行う識別器を生成し、生成した識別器の中から、前記パターン化手段による分類分けに近い分類分けを行う識別器を決定し、決定した当該識別器に係るセンサの組み合わせに基づいて、センサを選定することが望ましい。
これによって、センサ群の中から、パターン化手段による分類分けと同等の分類分けを行うことが可能な好適なセンサが選定されることとなる。
【００１２】
また第１の発明において、前記識別器生成手段により生成される識別器は、複数の識別器から形成され、前記推定手段は、前記第２の測定値を、前記複数の識別器で分類分けするようにしてもよい。
このとき、前記推定手段は、最も多く分類分けされた分類に基づいて、測定結果の傾向を推定するようにしてもよいし、各分類への分類比を考慮して、測定結果の傾向を推定するようにしてもよい。
これによって、複数の識別器を用いて分類が行われ、複数の分類結果を集計して高精度に測定結果の傾向を推定することが可能となる。
【００１３】
また第１の発明において、前記センサの位置情報に基づいて、推定された測定結果の傾向を分布表示する手段、を更に備えるようにしてもよい。
これによって、測定結果の傾向がコンターマップ等の分布で表示されるため、測定対象の状態を容易に把握することが可能となる。
【００１４】
また第１の発明において、前記センサの位置情報に基づいて、測定された前記第２の測定値と、推定された測定結果の傾向に属する前記センサ群の前記第１の測定値と、を分布表示するようにしてもよい。このようにすれば、実測値ベースで測定対象の状態を把握することが可能となる。
【００１５】
前述した目的を達成するための第２の発明は、複数のセンサからなるセンサ群と、測定結果の傾向を推定する推定装置と、からなる測定システムによる測定方法であって、前記推定装置は、前記センサ群を用いて測定された第１の測定値から測定結果を傾向毎に分類分けしてパターン化するパターン化ステップと、前記分類分けに対して寄与が大きいセンサを選定するセンサ選定ステップと、選定されたセンサの前記第１の測定値を用いて前記傾向へ分類分けを行う識別器を生成する識別器生成ステップと、選定されたセンサの位置で測定された第２の測定値を前記識別器を用いて前記傾向に分類分けし、分類分けの結果から測定結果の傾向を推定する推定ステップと、を含むことを特徴とする測定方法である。
第２の発明によって、第１の発明と同様の効果を生ずる測定方法が提供される。
【００１６】
前述した目的を達成するための第３の発明は、コンピュータを、複数のセンサからなるセンサ群を用いて測定された第１の測定値から測定結果を傾向毎に分類分けしてパターン化するパターン化手段と、前記分類分けに対して寄与が大きいセンサを選定するセンサ選定手段と、選定されたセンサの前記第１の測定値を用いて前記傾向へ分類分けを行う識別器を生成する識別器生成手段と、選定されたセンサの位置で測定された第２の測定値を前記識別器を用いて前記傾向に分類分けし、分類分けの結果から測定結果の傾向を推定する推定手段と、して機能させることを特徴とするプログラムである。
第３の発明に係るプログラムをコンピュータにインストールすることで、測定結果の傾向を推定する推定装置を得ることができる。
【００１７】
前述した目的を達成するための第４の発明は、複数のセンサからなるセンサ群を用いて測定された測定値から測定結果を傾向毎に分類分けしてパターン化するパターン化手段と、前記分類分けに対する寄与が大きいセンサを選定するセンサ選定手段と、を備えることを特徴とするセンサ選定装置である。
第４の発明によって、センサ群の中から測定結果の傾向を把握するのに好適なセンサを選定するセンサ選定装置が提供される。
【発明の効果】
【００１８】
本発明により、センサ数削減による低コスト化を実現しつつ測定結果の傾向を高精度に推定することが可能な、測定システム等が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】測定システム１のシステム構成を表す図
【図２】推定装置３のハードウェア構成の例を示す図
【図３】測定システム１の学習動作を示すフローチャート
【図４】第１の測定値情報３０を示す図
【図５】パターン化処理の動作を示すフローチャート
【図６】パターン化処理の動作を模式的に表す図
【図７】パターン化された第１の測定値情報３０（センサ群５）を示す図
【図８】センサ選定処理の動作を示すフローチャート
【図９】センサ選定処理の動作を模式的に表す図
【図１０】識別器生成処理の動作を示すフローチャート
【図１１】パターン化された第１の測定値情報３０ａ（選定センサ５ａ）を示す図
【図１２】識別器生成処理の動作を模式的に表す図
【図１３】測定システム１の識別動作を示すフローチャート
【図１４】第２の測定値情報８０を示す図
【図１５】推定処理の動作を示すフローチャート
【図１６】推定処理の動作を模式的に表す図
【図１７】推定パターン１００の分布表示例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、添付図面に基づいて、本発明に係る好適な実施形態について詳細に説明する。
【００２１】
＜測定システム１のシステム構成＞
図１は、本発明に係る「測定システム１」のシステム構成を表す図である。測定システム１は、主に、多数のセンサからなる「センサ群５」と、センサ群５から選ばれたセンサと略同一の位置に配置された「選定センサ５ａ」と、「推定装置３」とから構成される。
センサ群５と選定センサ５ａの各センサは、推定装置３と接続されており、各センサで測定されたデータは推定装置３に送られ、推定装置３の記憶部１２に記憶される。
【００２２】
センサ群５の各センサは、測定対象となる対象空間や対象物の任意の位置に配置される。センサ群５は測定対象の測定値の分布を把握できるように、測定対象に対して網羅的に多数配置されることが望ましい。
【００２３】
本発明は、多数のセンサを用いて測定を行う「多点測定」を必要とするあらゆる技術分野に適用することが可能である。このため、センサの種類を特に限定しない。例えば、農業用ハウスやオフィス空間等の温度分布や湿度分布の測定を行う場合には、センサとして温度センサや湿度センサを用いることができる。また、工場、建設現場での騒音分布の測定を行う場合にはセンサとしてマイクロホンを、走行時の自動車車室内の振動分布や橋梁等の構造物の振動分布の測定を行う場合にはセンサとして振動センサを用いることができる。また、震度分布を測定する場合には、センサとして震度計を用いることできる。また、脳科学分野においてｆＭＲＩ（磁気共鳴機能画像）、ＭＥＧ（脳磁図）などの脳のイメージング画像の測定を行う場合には、センサとして生体センサを用いることができる。このように、センサはその用途に応じて適宜選択される。
【００２４】
選定センサ５ａの各センサは、センサ群５から選ばれたセンサと略同一の位置に配置されたセンサである。測定システム１は、選定センサ５ａを用いて新規測定を行い、測定結果の傾向を推定する。つまり、実際の測定は、センサ群５より少ない数の選定センサ５ａを用いて行われるため、低コストな測定システムを実現することが可能である。
なお、選定センサ５ａの各センサは、センサ群５の各センサと物理的に同一のものである必要はなく、センサ群５から選ばれたセンサと略同一の位置に配置され、かつ、同種類のセンサであれば十分である。すなわち、本発明において、センサ群５の各センサと選定センサ５ａの各センサの異同は問わない。
【００２５】
推定装置３は、図１に示すように、主に「学習機能３Ａ」と「識別機能３Ｂ」の２つの機能を有する。
学習機能３Ａは、図１に示すように、主に「データ受信部３１ａ」「パターン化部３２」「センサ選定部３３」「識別器生成部３４」から構成される。
【００２６】
「データ受信部３１ａ」は、センサ群５を用いて測定された測定値（本発明に係る「第１の測定値」）を受信し、推定装置３の記憶部１２に記憶する。「パターン化部３２」は、後述する「パターン化処理」を実行し、測定された第１の測定値から測定結果を傾向毎に分類分けしてパターン化するとともに測定結果の傾向を代表するパターンＰｔ（以下「代表パターン」と呼ぶ場合もある）を抽出する。「センサ選定部３３」は、後述する「センサ選定処理」を実行し、パターン化部３２によりパターン化された分類分けに対して寄与が大きいセンサ（選定センサ５ａ）を選定する。「識別器生成部３４」は、後述する「識別器生成処理」を実行し、センサ選定部３３により選定された選定センサ５ａの第１の測定値を用いて、パターンＰｔを推定する識別器６０Ｂを生成する。
【００２７】
一方、推定装置３の識別機能３Ｂは、図１に示すように、主に「データ受信部３１ｂ」「識別部３５」から構成される。
【００２８】
「データ受信部３１ｂ」は、学習機能３Ａ（センサ選定部３３）により選定された選定センサ５ａを用いて測定された新規測定値（本発明に係る「第２の測定値」）を受信し、推定装置３の記憶部１２に記憶する。「識別部３５」は、測定された第２の測定値を、学習機能３Ａ（識別器生成部３４）により生成した識別器６０Ｂへ入力して分類分けし、分類分けの結果に基づいて測定結果の傾向を推定する。
【００２９】
なお図１に示すように「データ受信部３１ａ、３１ｂ」「パターン化部３２」「センサ選定部３３」「識別器生成部３４」「識別部３５」の構成によって、本発明に係る推定装置３が実現されているが、これら構成の一部から本発明に係る「パターン化装置３−１」（図示外）、「センサ選定装置３−２」（図示外）、「識別器生成装置３−３」（図示外）、および「識別装置３−４」（図示外）を導出することもできる。
【００３０】
例えば「データ受信部３１ａ」「パターン化部３２」の各構成によって、センサ群５を用いて測定された測定値（第１の測定値）から、測定結果を傾向毎に分類分けしてパターン化するとともに測定結果の傾向を代表するパターンＰｔを抽出する「パターン化装置３−１」が導出される。
【００３１】
また、「データ受信部３１ａ」「パターン化部３２」の構成に加えて「センサ選定部３３」の構成を更に備えることによって、センサ群５の中から最適なセンサ（選定センサ５ａ）を選定する「センサ選定装置３−２」が導出される。
【００３２】
また、「データ受信部３１ａ」「パターン化部３２」「センサ選定部３３」の構成に加えて「識別器生成部３４」の構成を更に備えることによって、選定センサ５ａを用いてパターンＰｔを推定するための識別器６０Ｂを生成する「識別器生成装置３−３」が導出される。
【００３３】
さらに、「データ受信部３１ｂ」「識別部３５」の各構成によって、選定センサ５ａを用いて測定された新規測定値（第２の測定値）から識別器６０Ｂを用いて測定結果の傾向を推定する「識別装置３−４」が導出される。
以下、記載を簡単とするため、図１に示すように全構成を包含した推定装置３を処理主体として説明するが、本発明を、上記した「パターン化装置３−１」、「センサ選定装置３−２」、「識別器生成装置３−３」、および「識別装置３−４」として構成できることにも留意されたい。
【００３４】
＜推定装置３のハードウェア構成＞
図２は、推定装置３のハードウェア構成の例を示す図である。図に示すように、推定装置３は、制御部１１、記憶部１２、メディア入出力部１３、通信制御部１４、入力部１５、表示部１６、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７等が、バス１９を介して接続される。
【００３５】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing
Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等によって構成される。ＣＰＵは、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１９を介して接続された各部を制御し、推定装置３が行う全ての処理を実行する。
【００３６】
ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１１が各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。
【００３７】
記憶部１２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等であり、制御部１１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（Operating System）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳに相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、制御部１１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。
【００３８】
本実施形態では、記憶部１２には、「センサ情報２０」が保持されている。「センサ情報２０」には、各センサ５を特定する「センサＩＤ」と紐づいて「校正値情報」、「センサ位置情報」などが保持される。「校正値情報」は各センサ５の感度等の情報を保持する。制御部１１は、各センサ５を用いて測定された測定値を「校正値情報」を参照して補正をすることで、各センサ５の個体間のバラつきを吸収する。また「センサ位置情報」は、センサ５の配置位置を示す情報であり、推定装置３が推定する推定パターン１００をコンターマップ等により分布表示する際に参照される。
【００３９】
また記憶部１２には、センサ群５（選定センサ５ａ）を用いて測定されたデータを含む「第１の測定値情報３０（３０ａ）」（図４、図１１参照）や第１の測定値情報３０（３０ａ）から生成される「識別器６０Ａ（６０Ｂ）」（図９、図１２参照）等が保持される。
【００４０】
メディア入出力部１３（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）等のメディア入出力装置を有する。
【００４１】
通信制御部１４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワークを介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。ネットワークは、有線、無線を問わない。
【００４２】
入力部１５は、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。入力部１５を介して、測定指示（測定開始の指示、測定終了の指示など）や測定条件（測定時間、測定レンジなど）の設定を行うことができる。
【００４３】
表示部１６は、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。なお、入力部１５及び表示部１６は、タッチパネルディスプレイのように、一体となっていても良い。表示部１６には、測定状況をモニタリングする画面や推定装置３が推定した推定パターン１００等が表示される。
【００４４】
周辺機器Ｉ／Ｆ（Interface）部１７は、コンピュータと周辺機器とのデータ送受信を行うためのポートやアンテナ等であり、コンピュータは周辺機器Ｉ／Ｆ部１７を介して周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器との接続形態は、有線（例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）等）、無線（例えば、Bluetooth（登録商標）等）を問わない。
【００４５】
本実施形態では、センサ群５（選定センサ５ａ）と接続されたマルチチャネルＡ／Ｄコンバータ１８が、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７と接続されている。これにより、センサ群５（選定センサ５ａ）によって測定されたアナログデータが、マルチチャネルＡ／Ｄコンバータ１８によってデジタルデータに変換され記憶部１２に格納される。マルチチャネルＡ／Ｄコンバータ１８は、制御部１１から測定開始の指示を受けると、センサ群５（選定センサ５ａ）の各センサの測定データを同期して収録する。
【００４６】
バス１９は、各部間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００４７】
＜測定システム１の学習動作＞
次に、図３〜図１２を参照して、測定システム１（推定装置３）の学習機能３Ａが行う学習動作について説明する。
図３は、測定システム１の学習動作を示すフローチャートである。
【００４８】
（センサ群５を用いた測定）
まず、推定装置３の制御部１１は、センサ群５を用いて所定時間毎に測定を実行し、測定値（第１の測定値）を周辺機器Ｉ／Ｆ部１７を介して受信取得し、記憶部１２に格納する（ステップＳ１）。
図４は、記憶部１２に格納された「第１の測定値情報３０」の例を示す図である。図の場合、「第１の測定値情報３０」には、時刻毎（時刻Ａ“１０：００”、時刻Ｂ“１０：１５”、時刻Ｃ“１０：３０”、・・・）にセンサＩＤがＮｏ１からＮｏ１０までの計１０個のセンサ群５の測定値（第１の測定値）が保持される。
【００４９】
（パターン化処理）
続いて、推定装置３の制御部１１は、センサ群５を用いて測定された第１の測定値から測定結果を傾向毎に分類分けしてパターン化するとともに測定結果の傾向を代表するパターンＰｔを抽出する（ステップＳ２、「パターン化処理」）。
ここで、図５および図６を参照して、ステップＳ２の「パターン化処理」について具体的に説明する。図５はパターン化処理の動作を示すフローチャートであり、図６はパターン化処理の動作を模式的に表す図である。
【００５０】
まず、制御部１１は、センサ群５の測定値から成る１０次元の測定値ベクトルＶ（測定結果）をベクトル空間上に配置する（ステップＳ２１、図６（ａ））。次に、１０次元のパターンＰｔをベクトル空間上にランダムに配置する（ステップＳ２２）。配置するパターンＰｔの数は予め定められているものとする。図６（ａ）の場合、各々の「円マーク」がベクトル空間上に配置された各時刻の各測定値ベクトルＶ（Ｖａ、Ｖｂ、・・・）を示す。例えば、図に示す測定値ベクトルＶａは、図４の「第１の測定値情報３０」の時刻Ａ（“１０：００”）の各センサ５の第１の測定値を要素とするＶａ＝｛“２７．０”“２７．４”“２７．１”、・・・、“３２．１”｝で表されるベクトルである。同様に、測定値ベクトルＶｂは、時刻Ｂ（“１０：１５”）の各センサ５の第１の測定値を要素とするＶｂ＝｛“２７．４”“２９．２”“２８．６”、・・・、“３２．５”｝で表されるベクトルであり、測定値ベクトルＶｃは、時刻Ｃ（“１０：３０”）の各センサ５の第１の測定値を要素とするＶｃ＝｛“２７．４”“２７．５”“２８．４”、・・・、“３２．２”｝で表されるベクトルである。その他の測定値ベクトルＶ（Ｖｄ、Ｖｅ、・・・）は図示してないが、同様にベクトル空間上に配置されている。
【００５１】
次に、制御部１１は、各測定値ベクトルＶを最も距離の近いパターンＰｔに分類分けする（ステップＳ２３、図６（ｂ））。図６（ｂ）の場合、「黒色の円マーク」で表された各測定値ベクトルＶが「パターンＰｔ１」へ分類分けされ、「灰色の円マーク」で表された各測定値ベクトルＶが「パターンＰｔ２」へ分類分けされ、「白色の円マーク」で表された各測定値ベクトルＶが「パターンＰｔ３」へ分類分けされる。
【００５２】
続いて、制御部１１は、分類分けされた各測定値ベクトルＶの重心位置に各パターンＰｔを移動する（ステップＳ２４、図６（ｃ））。図６の場合、図６（ｂ）の各パターンＰｔ（Ｐｔ１、Ｐｔ２、Ｐｔ３）の位置が、図６（ｃ）の各パターンＰｔ（Ｐｔ１、Ｐｔ２、Ｐｔ３）の位置へ移動し更新される。このとき、制御部１１は、各パターンＰｔの「移動量」を記憶部１２に記憶しておく。移動量は、パターン化処理の収束状況を判断するために参照される。
【００５３】
続いて、制御部１１は、各測定値ベクトルＶのパターンＰｔへの分類分けを更新する（ステップＳ２５、図６（ｄ））。図６（ｄ）に示すように、各測定値ベクトルＶが最も距離の近いパターンＰｔへ分類されるように、各測定値ベクトルＶの分類分けが更新される。
【００５４】
そして、制御部１１は、ステップＳ２４において記憶部１２に記憶した各パターンＰｔの移動量を参照して、移動量が所定の閾値より小さい場合には、パターン化処理が収束したものと判断し（ステップＳ２６；Ｙｅｓ）、パターン化処理を終了する。一方、移動量が所定の閾値より大きい場合には、パターン化処理が未だ収束していないものと判断し（ステップＳ２６；Ｎｏ）、ステップＳ２４へ戻り、ステップＳ２４（図６（ｃ））〜ステップＳ２５（図６（ｄ））の処理を再度実行する。この処理は、パターン化処理が収束するまで、繰り返し実行される。パターン化処理が終了すると、制御部１１は、各パターンＰｔを測定結果の傾向を代表する「代表パターン」として記憶部１２に記憶する。
図６（ｅ）は、パターン化処理後の各パターンＰｔと分類分けが決定した各測定値ベクトルＶ（各測定結果）を表す。
【００５５】
図７は、「パターン化処理」によって各測定結果が分類分けされた「第１の測定値情報３０」を示す図である。
図７に示すように、各時刻の測定結果がいずれかのパターンＰｔに分類される。例えば、時刻Ａの測定結果は“パターンＰｔ１”、時刻Ｂの測定結果は“パターンＰｔ２”、時刻Ｃの測定結果は“パターンＰｔ３”に分類分けされる。
【００５６】
（センサ選定処理）
図３のフローチャートに戻る。続いて、推定装置３の制御部１１は、ステップＳ２における測定結果の分類分けに対して寄与が大きいセンサ５を選定する（ステップＳ３、「センサ選定処理」）。
本実施形態では、選定候補となるセンサ５の組み合わせ毎に、識別器６０Ａを生成し、生成した識別器６０Ａの中から、ステップＳ２（パターン化処理）における測定結果の分類分けに近い分類分けを行う識別器６０Ａ（パターン推定精度が高い識別器６０Ａ）を決定し、決定した当該識別器６０Ａに用いられたセンサ５の組み合わせに基づいて、選定センサ５ａを選定する。特に本実施形態では、好適なセンサ５の組み合わせが得られる「Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔ」を用いて、選定センサ５ａを選定することとする。
【００５７】
ここで図８および図９を参照して、Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔを用いて、選定センサ５ａを選定する処理について説明する。図８は、処理の動作を示すフローチャートであり、図９は、処理の動作を模式的に表す図である。
【００５８】
まず、制御部１１は、パターン化された測定結果（図７の「第１の測定値情報３０」）から、ランダムに測定結果を取り出し、複数のサブセット５０Ａ（５０Ａ−１、５０Ａ−２、・・・）を生成する（図８のステップＳ３１）。
図９（ａ）はサブセットの生成を模式的に表す図である。図に示すように、パターン化（分類分け）された測定結果（１０次元の測定値ベクトルＶ）から、ランダムに測定結果を取り出し、複数のサブセット５０Ａ（５０Ａ−１、５０Ａ−２、・・・）を生成する。
【００５９】
続いて、制御部１１は、生成したサブセット毎に、パターンＰｔを推定する決定木（以下「識別器６０Ａ」と記載）を生成する（ステップＳ３２）。
具体的には、制御部１１は、各識別器６０Ａ（６０Ａ−１、６０Ａ−２、・・・）の決定木を、Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔの決定木学習のアルゴリズムに従って、根ノードから学習を開始し、各ノードでの分岐関数の生成と各ノードに繋がる子ノードの生成を再帰的に繰り返すことで、学習生成する。各識別器６０Ａの各ノードは、いずれか１つのセンサ５（「説明変数」に相当）と閾値からなる分岐関数で形成される。特にＲａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔでは、各識別器６０Ａの各ノードに、各サブセット５０Ａに含まれる各パターンＰｔを最も良く分類するセンサ５（説明変数）が自動で割り当てられる。
【００６０】
図９（ｂ）は、生成した識別器６０Ａを模式的に表す図である。図に示すように、各ノードにいずれか１つのセンサ５（説明変数）が割り当てられた識別器６０Ａ（６０Ａ−１、６０Ａ−２、・・・）が生成される。
例えば、図９（ｂ）の識別器６０Ａ−１の根ノードは“Ｎｏ１”のセンサ５（説明変数）と閾値α１からなる分岐関数で形成され、根ノードに繋がる子ノードは“Ｎｏ３”のセンサ５（説明変数）と閾値α３からなる分岐関数で形成されている。ここで識別器６０Ａ−１の各ノードに割り当てられた各センサ５｛“Ｎｏ１”“Ｎｏ３”｝が、サブセット５０Ａ−１に含まれる測定結果を各パターンＰｔ（６０Ａ−１の葉ノード）へ最も精度よく分類するセンサ５の組み合わせとなる。同様に、図９（ｂ）の識別器６０Ａ−２では、各ノードに割り当てられた各センサ５｛“Ｎｏ８”“Ｎｏ６”｝が、サブセット５０Ａ−２の測定結果を各パターンＰｔ（６０Ａ−２の葉ノード）へ最も精度よく分類するセンサ５の組み合わせとなる。
このように、Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔによれば、好適なセンサ５の組み合わせ毎に、識別器６０Ａ（６０Ａ−１、６０Ａ−２、・・・）が生成されることとなる。
【００６１】
そして、制御部１１は、生成した各識別器６０Ａに対して、「第１の測定値情報３０」の全ての測定値を入力し、「パターン化処理」による分類分けと近い分類分けを行う識別器６０Ａ（パターン推定精度の高い識別器６０Ａ）を決定し、当該識別器６０Ａに係るセンサ５の組み合わせに基づいて、選定センサ５ａを選定する（ステップＳ３３）。
【００６２】
例えば、生成された各識別器６０Ａのうち、「パターン化処理」の分類分け（図７参照）と最も近い分類分けを行う識別器６０Ａ（最もパターン推定精度が高い識別器６０Ａ）を１つ決定し、この識別器６０Ａの各ノード（分岐関数）を構成するセンサ５（説明変数）を選定センサ５ａとして選定する。例えば、図９（ｂ）の識別器６０Ａ−１が「パターン化処理」の分類分けと最も近い分類分けを行う識別器（最もパターン推定精度が高い識別器）である場合には、この識別器６０Ａ−１を構成する｛“Ｎｏ１”“Ｎｏ３”｝の２つのセンサ５を選定センサ５ａとして選定する。
【００６３】
或いは、「パターン化処理」の分類分けと近い分類分けを行う上位所定数の識別器６０Ａを決定し、この識別器６０Ａの各ノード（分岐関数）を構成するセンサ５（説明変数）から選定センサ５ａを選定してもよい。例えば、パターン推定精度が高い上位２つの識別器を決定し、これらの識別器を構成するセンサ５から選定センサ５ａを決定する場合において、図９（ｂ）の識別器６０Ａ−１が「パターン化処理」の分類分けと最も近い分類分けを行う識別器（最もパターン推定精度が高い識別器）であり、識別器６０Ａ−２が識別器６０Ａ−１の次に「パターン化処理」の分類分けと最も近い分類分けを行う識別器（２番目にパターン推定精度が高い識別器）であるとする。この場合、識別器６０Ａ−１、識別器６０Ａ−２の各ノードを構成する｛“Ｎｏ１”“Ｎｏ３”“Ｎｏ６”“Ｎｏ８”｝の各センサ５を選定センサ５ａとして選定する。
【００６４】
なおＲａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔによれば、目的変数（パターンＰｔ）に寄与度の大きい説明変数（センサ５）を得ることもできるため、寄与度の大きい上位所定数のセンサ５を選定センサ５ａとして選定するのでもよい。
【００６５】
図９（ｃ）は、センサ群５の中からセンサを選定した様子を表す図である。図の場合、１０個のセンサ群５（Ｎｏ１〜Ｎｏ１０）の中から４個のセンサ５（Ｎｏ１、Ｎｏ３、Ｎｏ６、Ｎｏ８）を選定したことを示している。以降、これらの４個のセンサ５が選定されたものとして説明を続ける。
【００６６】
（識別器生成処理）
図３のフローチャートに戻る。推定装置３の制御部１１は、選定センサ５ａの第１の測定値を用いて各パターンＰｔを推定する（各パターンＰｔへの分類分けを行う）識別器６０Ｂを生成する（ステップＳ４、「識別器生成処理」）。
ここで図１０〜図１２を参照して、ステップＳ４の「識別器生成処理」について説明する。図１０は、識別器生成処理の動作を示すフローチャートであり、図１１は、パターン化された選定センサ５ａの測定結果（第１の測定値情報３０ａ）を示す図であり、図１２は、識別器生成処理の動作を模式的に表す図である。本実施形態では、「Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔ」を用いて、複数の決定木から成る識別器６０Ｂを生成することとする。
【００６７】
まず、制御部１１は、パターン化された選定センサ５ａの測定結果（第１の測定値情報３０ａ、図１１参照）から、ランダムに測定結果を取り出し、複数のサブセット５０Ｂ（５０Ｂ−１、５０Ｂ−２、・・・）を生成する（図１０のステップＳ４１）。
図１２（ａ）はサブセット５０Ｂの生成を模式的に表す図である。図に示すように、パターン化された測定結果（４次元の測定値ベクトルＶ）から、ランダムに測定結果を取り出し、複数のサブセット５０Ｂ（５０Ｂ−１、５０Ｂ−２、・・・）を生成する。
【００６８】
続いて、制御部１１は、生成したサブセット毎に、パターンＰｔを推定する決定木（以下「識別器６０Ｂ」と記載）を生成する（ステップＳ４２）。
具体的には、制御部１１は、各識別器６０Ｂ（６０Ｂ−１、６０Ｂ−２、・・・）の決定木を、Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔの決定木学習のアルゴリズムに従って、根ノードから学習を開始し、各ノードでの分岐関数の生成と各ノードに繋がる子ノードの生成を再帰的に繰り返すことで、学習生成する。
【００６９】
図１２（ｂ）は、生成した識別器６０Ｂを模式的に表す図である。図に示すように、複数の決定木（識別器）から成る識別器６０Ｂ（６０Ｂ−１、６０Ｂ−２、・・・）が生成される。
そして、制御部１１は、生成した識別器６０Ｂを記憶部１２に格納する。
【００７０】
以上説明した学習動作の各処理について作用効果を説明する。
（１）まず「パターン化処理」（図３のステップＳ２）によって、センサ群５の時刻毎の測定結果が傾向毎に分類分けされるとともに測定結果の傾向を代表するパターンＰｔが抽出される。このパターンＰｔは、センサ群５から得られる多くの情報量に基づいて抽出された高次元の特徴を持つベクトルであるため、測定結果の傾向を的確かつ高精度に反映した指標となる。
【００７１】
（２）次に「センサ選定処理」（図３のステップＳ３）によって、センサ群５の中から最適なセンサが選定される。これにより、実際の測定に用いるセンサ数を削減できるため、低コストな測定システム１を提供することが可能となる。また、センサ数削減により入力されるセンサ情報量が少なくなるため、計算負荷を軽減することができる。特に、「パターン化処理」による測定結果の傾向毎の分類分けに対して寄与の大きいセンサ５が選定される。これにより、測定結果の傾向を十分に把握可能な最適なセンサ５が選ばれることとなり、センサ数削減に起因する測定精度の低下を防止でき、新規測定時における測定精度が担保される。
【００７２】
（３）そして「識別器生成処理」（図３のステップＳ４）によって、選定センサ５ａの第１の測定値からパターンＰｔを推定する識別器６０Ｂが生成される。この識別器６０Ｂにより、多数のセンサ（センサ群５）を用いて抽出された高次元のパターンＰｔを、それより少数のセンサ（選定センサ５ａ）を用いて測定される低次元の測定データから推定することが可能となり、パターンＰｔを高精度に推定することが可能となる。
【００７３】
以上の学習動作は、測定システム１によって、少なくとも一回実行されればよい。測定システム１の学習動作が終了すると、以降の測定は、次の識別動作によって行われることとなる。
【００７４】
＜測定システム１の識別動作＞
図１３〜図１７を参照して、測定システム１（推定装置３）の識別機能３Ｂが行う識別動作について説明する。識別動作とは、前記した「センサ選定処理」によって選定された「選定センサ５ａ」を用いて新規測定を行い、前記した「識別器生成処理」によって生成された「識別器６０Ｂ」を用いて、測定結果の傾向を推定し出力する一連の動作のことである。
【００７５】
なお、記載を簡略とするため、新規測定に用いるセンサを「選定センサ５ａ」のように学習時と同一の記載とするが、前述したように、新規測定に用いる選定センサ５ａは、学習時に用いたセンサ５と物理的に同一のものである必要はない。新規測定に用いる選定センサ５ａは、前記した「センサ選定処理」（図３のステップＳ３）によってセンサ群５から選ばれたセンサ５と略同一の位置に配置され、かつ、同種類のセンサであれば十分である。
図１３は、測定システム１（推定装置３）の識別動作を示すフローチャートである。
【００７６】
（選定センサ５ａを用いた測定）
推定装置３の制御部１１は、選定センサ５ａを用いて新規測定を実行し、新規測定値（「第２の測定値」）を取得し、記憶部１２に格納する（ステップＳ５１）。
図１４は、記憶部１２に格納された「第２の測定値情報８０」の例を示す図である。図に示すように、「第２の測定値情報８０」には、時刻ごと（時刻ａ“１２：００”、時刻ｂ“１２：１５”、時刻ｃ“１２：３０”、・・・）に、選定センサ５ａ（Ｎｏ１、Ｎｏ３、Ｎｏ６、Ｎｏ８）を用いて測定された第２の測定値が保持される。
【００７７】
（推定処理）
続いて、推定装置３の制御部１１は、「第２の測定値情報８０」の各測定値から測定結果の傾向を推定する（ステップＳ５２、「推定処理」）。
本実施形態において、推定する測定結果の傾向とは、前記した「パターン化処理」によって抽出された各パターンＰｔ（代表パターン）である。以降、推定された測定結果の傾向（パターンＰｔ）を「推定パターン１００」と記載する。
ここで図１５および図１６を参照して、ステップＳ５２の「推定処理」について説明する。図１５は、推定処理の動作を示すフローチャートであり、図１６は、推定処理の動作を模式的に表す図である。
【００７８】
まず、制御部１１は、「第２の測定値情報８０」の各測定値を、各識別器６０Ｂ（６０Ｂ−１、６０Ｂ−２、・・・）に入力し各パターンＰｔへ分類分けをする（ステップＳ５２１）。
図１６（ａ）は各識別器６０Ｂによる分類分けを模式的に表す図である。図に示すように、第２の測定値を各識別器６０Ｂ（６０Ｂ−１、６０Ｂ−２、・・・）へ入力し分類分けをすることで、識別器６０Ｂ毎に分類結果９０（９０−１、９０−２、・・・）を得ることができる。
例えば、分類結果９０−１は、時刻ａ、ｂ、ｃの第２の測定値を識別器６０Ｂ−１で分類した結果であり、それぞれ、パターンＰｔ１、パターンＰｔ２、パターンＰｔ２へ分類されていることが分かる。また分類結果９０−２は、時刻ａ、ｂ、ｃの第２の測定値を識別器６０Ｂ−２で分類した結果であり、それぞれ、パターンＰｔ３、パターンＰｔ２、パターンＰｔ１へ分類されていることが分かる。
【００７９】
続いて、制御部１１は、得られた各分類結果９０（９０−１、９０−２、・・・）に基づいて、各パターンＰｔへの分類数を集計し、多数決によりパターンＰｔを推定する（ステップＳ５２２）。
【００８０】
図１６（ｂ）は、集計された分類結果９０と分類結果９０に基づいて推定された推定パターン１００を示す図である。図に示すように、例えば、時刻ａの第２の測定値は、パターンＰｔ１に計２回分類され、パターンＰｔ２に計１回分類され、パターンＰｔ３に計３回分類されていることが分かる。すなわち、各パターンＰｔのうちパターンＰｔ３に最も多く分類されている。このため、多数決により推定パターン１００は“パターンＰｔ３”となる。同様に、時刻ｂの第２の測定値は、各パターンＰｔのうちパターンＰｔ２に最も多く分類されているため、多数決により推定パターン１００は“パターンＰｔ２”となる。また、時刻ｃの第２の測定値は、各パターンＰｔのうちパターンＰｔ１に最も多く分類されているため、多数決により推定パターン１００は“パターンＰｔ１”となる。
【００８１】
（分布表示）
図１３のフローチャートに戻る。制御部１１は、推定した推定パターン１００を、センサ群５の「センサ位置情報」を参照して、表示部１６に分布表示する（ステップＳ５３）。このとき、各センサ５の各センサ位置に推定パターン１００の対応する値を数値表示してもよいし、推定パターン１００の分布をコンターマップ等の形態で表示してもよい。
【００８２】
図１７は、推定パターン１００を分布表示した表示例を示す図である。図１７（ａ）は、時刻ａの推定パターン１００（“パターンＰｔ３”）の１０点のデータから生成された所定断面のコンターマップＣ１の表示例を示す。同様に図１７（ｂ）は、時刻ｂの推定パターン１００（“パターンＰｔ２”）から生成されたコンターマップＣ２、図１７（ｃ）は、時刻ｃの推定パターン１００（“パターンＰｔ１”）から生成されたコンターマップＣ３の表示例を示す。
【００８３】
なお上記に限らず、実測値を表示してもよい。例えば、選定センサ５ａを用いて測定された第２の測定値をそのまま表示してもよい。このとき、４点の測定値が数値、或いはコンターマップの形態で分布表示される。選定センサ５ａは、測定対象の分布の傾向を十分に表現できるセンサであるため、測定値を数値表示、或いは分布表示するだけでも測定結果の傾向を十分に把握することができる。
【００８４】
また、選定センサ５ａを用いて測定された第２の測定値とともに、選定センサ５ａ以外のセンサ群５の第１の測定値を「第１の測定値情報３０ａ」から取得して、分布表示するようにしてもよい。このようにすれば、センサ削減により間引かれたセンサ位置の測定値を「第１の測定値情報３０ａ」から取得して補間表示することができる。このとき「第１の測定値情報３０ａ」から取得する第１の測定値は、推定パターン１００と同じパターンＰｔに属する第１の測定値である。例えば、推定パターン１００がパターンＰｔ１であれば、「第１の測定値情報３０ａ」のパターンＰｔ１へ分類された第１の測定値を取得して、第２の測定値とともに分布表示する。
【００８５】
以上説明した測定システム１の識別動作の作用効果を説明する。
（１）ステップＳ５１において、センサ数が削減された選定センサ５ａを用いた低コストな測定が実現できる。特に選定センサ５ａはセンサ群５の測定結果の分類分けに対して寄与の大きいセンサであり、測定対象の傾向を十分に把握可能なセンサである。これにより、センサ数削減に起因する測定精度の低下を防止することができ、測定精度が担保される。
【００８６】
（２）またステップＳ５２（推定処理）において、選定センサ５ａにより測定された新規測定値（第２の測定値）から、識別器６０Ｂを用いてパターンＰｔを推定する。これにより、少数のセンサ（選定センサ５ａ）を用いて測定された低次元の測定データから、多数のセンサ（センサ群５）を用いて抽出された高次元のパターンＰｔを推定することが可能となる。特に本実施形態では、複数の識別器から構成される識別器６０Ｂを用いて分類し、各分類結果９０を集計して多数決によりパターンＰｔを決定することで、パターンＰｔを高精度に推定することが可能となる。
【００８７】
（３）さらにステップＳ５３において、推定された推定パターン１００や測定した実測値等を、コンターマップ等の形態で分布表示することで、測定対象の状態を視覚的に容易に把握することが可能となる。
【００８８】
以上、添付図を参照しながら、本発明の実施の形態を説明したが、本発明の技術的範囲は、前述した実施の形態に限定されない。
【００８９】
＜変形例＞
例えば、センサ群５および選定センサ５ａを用いて測定された各測定値を、各測定値の平均値で差し引いた差分データ（測定値−各測定値の平均値）に変換して、この差分データを第１および第２の測定値の代替として用いてもよい。差分データは、その平均値が０となるため、マルチチャネルＡ／Ｄコンバータ１８内部で発生するバイアスノイズの影響等を相殺することができ、その後の解析が容易となる。
【００９０】
また、第１の測定値から測定対象全体の分布推定を行い、任意の位置のデータを取得して「パターン化処理」「センサ選定処理」「識別器生成処理」の学習データとして用いてもよい。例えば、センサ群５を用いて測定された第１の測定値から、クリギング等の空間補間アルゴリズムを用いて測定対象全体の分布を推定することで、測定対象の任意の位置のデータを抽出することができる。これにより、学習に用いる測定データ数を擬似的に増やすことができる。
【００９１】
また、第１の測定値および第２の測定値は、各センサ５の時系列の測定値を時間軸上で周波数解析して得られる時間周波数データであってもよい。この場合、「パターン化処理」「センサ選定処理」「識別器生成処理」「識別処理」の処理は、全て周波数領域で実行されることとなる。このため「センサ選定処理」において周波数毎に選ばれるセンサ５の組み合わせが異なる場合がある。この場合は、全周波数の多数決により選定センサ５ａを一意に決定してもよいし、“低周波数帯域”“中周波数帯域”“高周波数帯域”のように周波数範囲を区分に分けて区分毎に選定センサ５ａを決定するようにしてもよい。特に、周波数に応じて測定値分布の傾向が変動するような場合には、周波数領域で処理を行うメリットがある。
【００９２】
また、ステップＳ２の「パターン化処理」において、パターンＰｔの個数（分類数）を自動で決定してもよい。例えば、図４の測定値の時系列データから分散共分散行列を作成し、この分散共分散行列を固有値分解し、所定の閾値を超える固有値の数を、パターンＰｔの個数（分類数）として決定することができる。この場合、所定の閾値を超える固有値に対応した固有ベクトルを、そのままパターンＰｔとすることができる。
【００９３】
また、ステップＳ２の「パターン化処理」において、自己組織化マップ（ＳＯＭ）や階層的クラスタリングなどのクラスタリング手法を用いて、各測定結果の分類分けを行うようにしてもよい。これらの手法は、パターンＰｔの個数（分類数）を予め定めることなく、パターン化処理を実現できるメリットがある。
【００９４】
また、本実施形態では、Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔによって生成される識別器６０Ａを用いて選定センサ５ａを決定したが、これに限らず「任意」の識別器を用いて選定センサ５ａを決定することができる。例えば、センサ選定の候補となるセンサの組み合わせ毎に、測定結果を各パターンＰｔへ分類する任意の識別器を生成し、「パターン化処理」による第１の測定値の分類分けに最も近い分類分けを行う識別器を決定し、当該識別器に係るセンサの組み合わせを選定センサ５ａとして決定してもよい。例えば１０個のセンサ群５の中から４個のセンサを選定する場合、考えられる４つのセンサの組み合わせ毎に（この場合、組み合わせ総数は１０Ｃ４＝２１０通り）、任意の識別器を生成し、生成した識別器に全センサの第１の測定値を入力し、最も分類精度が高い４つのセンサの組み合わせを選定センサ５ａとして決定することができる。
【００９５】
また、ステップＳ４の「識別器生成処理」ではＲａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔを用いて識別器を生成したが、これに限らず、ＳＶＭ（Support Vector Machine）やＡｄａＢｏｏｓｔ（Adaptive
Boosting）等の他の機械学習法を用いて識別器を生成してもよい。
【００９６】
また、ステップＳ５３において、制御部１１は、各分類への分類比を考慮して測定結果の傾向を推定し出力してもよい。例えば、図１６の場合、時刻ａの第２の測定値は、パターンＰｔ１とパターンＰｔ２とパターンＰｔ３への各々の分類比が２：１：３となる。このとき、制御部１１は、各パターンＰｔへの分類比に応じて各パターンＰｔを重み付けし、重み付けした各パターンＰｔを加算平均したパターン（重み付け加算平均パターン）を測定結果の傾向として推定し、表示部１６に分布表示する。例えば、図１６の時刻ａの場合、重み付け加算平均パターン＝（２×パターンＰｔ１＋１×パターンＰｔ２＋３×パターンＰｔ３）／６となる。これにより、パターンＰｔを一意に決定して分布表示するのではなく、各パターンＰｔへの分類比を考慮して算出されたパターンを分布表示することができる。
【００９７】
また本実施形態のパターンＰｔのパターン数、センサ群５のセンサ数、選定センサ５ａのセンサ数、各センサのセンサ配置、測定時刻、識別器６０Ａ、６０Ｂの木構造、等はあくまで本発明を説明するための例示であり、これらは適宜変更可能である。
【００９８】
その他、当業者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００９９】
１；測定システム
３；推定装置
３Ａ；学習機能
３Ｂ；識別機能
５；センサ（群）
５ａ；選定センサ
３０、３０ａ；第１の測定値情報
３１ａ、３１ｂ；データ受信部
３２；パターン化部
３３；センサ選定部
３４；識別器生成部
３５；識別部
Ｐｔ；パターン
Ｖ；測定値ベクトル（測定結果）
５０Ａ、５０Ｂ；サブセット
６０Ａ、６０Ｂ；識別器
８０；第２の測定値情報
９０；分類結果
１００；推定パターン
Ｃ１〜Ｃ３；コンターマップ
【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図７】
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【図８】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１３】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１】
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【図４】
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【図６】
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【図９】
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【図１２】
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【図１４】
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【図１７】
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