【手続補正書】
【提出日】平成17年12月27日(2005.12.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】  予め分類された複数のデータ・クラスタを有するベクトル空間を用いてオブジェクトを分類する方法であって、該方法が、
ａ．  オブジェクトを記述するデータ・ストリームを入力するステップと、
ｂ．  前記データ・ストリームを特徴付けするオブジェクト・ベクトルを算出するために、前記データ・ストリームを抽象化するステップと、
ｃ．  前記オブジェクト・ベクトルが内部に存在するデータ・クラスタがもしあるならばそのデータ・クラスタを識別するステップと、
ｄ．  前記オブジェクトに、認識された前記データ・クラスタのステータスを割り当てるか、または、もしクラスタが認識されなければ、前記オブジェクトに非定型のステータスを割り当てるステップと
から成ることを特徴とする、オブジェクトを分類する方法。
【請求項２】  前記抽象化が、前記データ・ストリームから５〜２５個のデータポイントを選択することから成るプロセスにより実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】  前記識別が、データ・クラスタのセントロイドと、オブジェクト・ベクトルとの間のユークリッド距離を算出することから成るプロセスによって実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】  前記識別が、前記オブジェクト・ベクトルの正規化ベクトル積を算出し、データ・クラスタのセントロイドを表すことから成るプロセスによって実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】  各データ・クラスタが、２つのステータス条件のうちの一方を有するものとして予め分類される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】  各データ・クラスタが、３つのステータス条件のうちの１つを有するものとして予め分類される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】  前記データ・ストリームが、１，０００〜２０，０００個のデータポイントから成る、請求項１に記載の方法。
【請求項８】  前記データ・ストリームの長さが少くとも１，０００個のデータポイントから成る、請求項１に記載の方法。
【請求項９】  それぞれがデータ・ストリームと関連する予め分類されたオブジェクトの集合を使用することにより、分類アルゴリズムを構築する方法であって、前記アルゴリズムが、固定数の次元のベクトル空間内で所定の広がりを有する複数のデータ・クラスタを有することを特徴とする方法において、前記方法が、
ａ．  予め分類されたオブジェクトと関連する前記データ・ストリームの集合を提供するステップと、
ｂ．  前記データ・ストリームの所定数のポイントの場所を特定する論理染色体の初期集合を選択するステップと、
ｃ．  各染色体を使用して、前記データ・ストリーム集合の各構成要素毎にオブジェクト・ベクトルを算出するステップと、
ｄ．  同一分類のオブジェクトベクトルだけを含むデータ・クラスタに存在するオブジェクトベクトルの数が最大となる所定の広がりであって、前記ベクトルの数が増えれば増えるほど、前記論理染色体の適応度が増える所定の広がりを有する多数の非オーバラップデータクラスタの、ベクトル空間における位置を見出すことによって、各染色体の適応度を決定するステップと、
ｅ．  前記ステップ（ｃ）および（ｄ）を繰り返し、適応度の低い論理染色体を終結させ、適応度の高い論理染色体を複製し、前記染色体の組換えおよびランダムな改変を行うことから成る反復プロセスによって、前記論理染色体の集合を最適化するステップと、
ｆ．  前記反復プロセスを終結し、最適化された均質な非オーバラップ・データ・クラスタ集合を可能にする論理染色体を選択するステップであって、前記最適均質集合のそれぞれのクラスタの属性ステータスが、前記データ・クラスタ内に存在する前記オブジェクト・ベクトルの分類であるステップと、
ｇ．  前記選択された論理染色体を使用して未知のオブジェクト・ベクトルを算出するプロセスと、前記未知のオブジェクト・ベクトルが内部に存在する最適化された均質な非オーバラップ・データ・クラスタ集合のデータ・クラスタの属性ステータスに応じて、前記未知のオブジェクトを分類するプロセスとを含むプロセスによって、未知のオブジェクトを分類する分類アルゴリズムを構築するステップとを備える方法。
【請求項１０】  前記次元の固定数が５〜２５である、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】  前記予め分類されたオブジェクトの数が２０〜２００である、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】  前記論理染色体の初期集合がランダムに選択される、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】  前記論理染色体の初期集合が、１００〜２，０００個の論理染色体から成る、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】  各データ・クラスタの広がりが等しい、請求項９に記載の方法。
【請求項１５】  各データ・クラスタの広がりがユークリッド距離によって決定される、請求項９に記載の方法。
【請求項１６】  一つの次元における各データ・クラスタの広がりが、その次元におけるオブジェクト・ベクトルの範囲の所定の部分である、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】  各データ・クラスタの広がりを決定する距離が、そのデータ・クラスタの特性を示すベクトルを伴うファジーＡＮＤマッチ・パラメータの関数である、請求項９に記載の方法。
【請求項１８】  前記最適均質集合の各データ・クラスタの位置が、そのデータ・クラスタ内に存在する予め分類されたオブジェクトのオブジェクト・ベクトルのセントロイドである、請求項９に記載の方法。
【請求項１９】  汎用ディジタル・コンピュータのためのソフトウェア製品であって、該製品を、請求項１または請求項９に記載の方法を実施するために使用することができるという指示を伴うことを特徴とする、汎用ディジタル・コンピュータのためのソフトウェア製品。
【請求項２０】  ソフトウェア製品であって、該製品が、請求項１または請求項９に記載の方法を汎用ディジタル・コンピュータで実施するか、または実施させることを特徴とする、ソフトウェア製品。
【請求項２１】  汎用ディジタル・コンピュータであって、請求項１または請求項９に記載の方法を実施するようにまたは実施させるようにプログラミングされることを特徴とする、汎用ディジタル・コンピュータ。
【請求項２２】  少なくとも第１の状態もしくは前記第１の状態とは異なる第２の状態の一つに、生体試料を分類するように構成されたモデルを構築するコンピュータ利用方法であって、
複数のデータ・ストリングを与えるステップであって、各データ・ストリングは、第１の状態もしくは第２の状態にあることがわかっている生体試料から得られるステップと、
遺伝的アルゴリズムを用いて、前記複数のデータ・ストリングの各々のデータを識別する第１の変数セットを選択するステップと、
前記第１の変数セットを用いて、データ・ストリング・セットの各メンバーに対して、試料ベクトルを計算するステップと、
前記第１の変数セットを用いて計算された試料ベクトルに最適な少なくとも二つのデータ・クラスタの各々の第１ベクトル空間における位置を見出すステップと、
前記第１の変数セットを用いて計算された試料ベクトルに最適な少なくとも二つのデータ・クラスタに対してばらつきを判定するステップと、
前記第１の変数セットを用いて計算された試料ベクトルに最適な少なくとも二つのデータ・クラスタのばらつきが、許容範囲内にあるかどうかを判定するステップと、
前記第１の変数セットを用いて計算された試料ベクトルに最適な少なくとも二つのデータ・クラスタのばらつきが、許容範囲内にあると判断される場合、前記第１の変数セットを用いて計算された試料ベクトルに最適な少なくとも二つのデータ・クラスタの第１ベクトル空間における前記位置を提供するステップと、
前記第１の変数セットを用いて計算された試料ベクトルに最適な少なくとも二つのデータ・クラスタのばらつきが、許容範囲内にないと判断される場合、
前記遺伝的アルゴリズムを用いて、前記第１の変数セットと異なる前記第２の変数セットを選択するステップと、
前記第２の変数セットを用いて、データ・ストリング・セットの各メンバーに対して、試料ベクトルを計算するステップと、
前記第２の変数セットを用いて計算された試料ベクトルに最適な少なくとも二つのデータ・クラスタの各々の第２のベクトル空間における位置を見出すステップと、
前記第２の変数セットを用いて計算された試料ベクトルに最適な少なくとも二つのデータ・クラスタに対してばらつきを判定するステップと、
前記第２の変数セットを用いて計算された試料ベクトルに最適な少なくとも二つのデータ・クラスタのばらつきが、許容範囲内にあるかどうかを判定するステップと、
前記第２の変数セットを用いて計算された試料ベクトルに最適な少なくとも二つのデータ・クラスタのばらつきが、許容範囲内にあると判断される場合、前記第１の変数セットを用いて計算された試料ベクトルに最適な少なくとも二つのデータ・クラスタの第２のベクトル空間における前記位置を与えるステップと、
を有するコンピュータ利用方法。
【請求項２３】  前記第１の変数セットを用いて計算された試料ベクトルに最適な少なくとも二つのデータ・クラスタのばらつきは、前記第１の変数セットを用いて計算された試料ベクトルに最適な少なくとも二つのデータ・クラスタの差異である請求項２２に記載のコンピュータ利用方法。
【請求項２４】  前記第２の変数セットを用いて計算された試料ベクトルに最適な少なくとも二つのデータ・クラスタのばらつきが、許容範囲内にないと判断される場合、前記第１の変数セットと異なり、かつ前記第２の変数セットとも異なる、第３の変数セットを選択するステップを有する請求項２２に記載のコンピュータ利用方法。
【請求項２５】  各データ・ストリングは、バイオアッセイ技術を介して生体試料から得られる請求項２２に記載のコンピュータ利用方法。
【請求項２６】  前記許容範囲は、ユーザによって入力される請求項２２に記載のコンピュータ利用方法。
【請求項２７】  前記第１の変数セットを用いて計算された試料ベクトルに最適な少なくとも二つのデータ・クラスタの各々の第１のベクトル空間における位置を見出すステップは、各試料ベクトルに対して、第１ベクトル空間における既存のセントロイドに対する試料ベクトルの近さを判定するステップを含む請求項２２に記載のコンピュータ利用方法。
【請求項２８】  さらに、最も近い既存のセントロイドから各試料ベクトルへの距離が、所定の閾値距離内にあるかを判定するステップと、
前記距離が前記閾値距離を越える場合、前記第１のベクトル空間における試料ベクトルの位置に基づいて、新たなセントロイドを決定するステップと、
前記距離が、前記閾値距離より小さい場合、前記試料ベクトルを、既存のセントロイドに関連するクラスタに割り当てるステップと
を有する請求項２７に記載のコンピュータ利用方法。
【請求項２９】  前記試料ベクトルを割り当てるステップは、試料ベクトルの位置により近い既存のセントロイドの前記位置を調整するステップを含む請求項２８に記載のコンピュータ利用方法。
【請求項３０】  前記第１の変数セットを用いて計算された試料ベクトルに最適な少なくとも二つのデータ・クラスタの各々は、セントロイドと決定超半径を含む請求項２２に記載のコンピュータ利用方法。
【請求項３１】  請求項２２に記載のコンピュータ利用方法を用いて構築される、生体試料を分類するように構成されたモデル。