(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
種類を表す種類判別子付きの観測データである種類判別子付き観測データを最短距離法により分類し、収束条件として、分類の数をあらわす分類数になったところで、分類を決定する観測データ分類器と、
（分類ｊに所属する種類ｉのデータ数）／（種類ｉの全データ数）から前記種類判別子付き観測データの種類ｉの分類ｊにおける所属確率Ｐｉｊを算出し、種類ｉにおける最大所属確率をＰｉｍａｘ、種類数をＮｋとすると、ΣＰｉｍａｘ／Ｎｋから分類結果評価値Ｅｋを算出する分類結果評価器と、
前記分類結果評価値Ｅｋと所定の閾値とを比較し、前記分類結果評価値Ｅｋが前記所定の閾値以下の場合には分類再実行が必要であると判断した場合は、Ｎｃｄを１分類あたり属する平均観測データ数とすると、分類数を、観測データ数の１／Ｎｃｄと変更して出力し、分類再実行が不要と判断した場合には、分類終了指示を出力する分類パラメータ変更器と、
前記観測データ分類器により分類された種類判別子付き全観測データからの距離と方向に基づき境界となる直線を求める線形判別法により種類学習を行う種類学習器と、
分類毎の境界線の上側、下側のいずれの領域に属するかによって種類判別対象観測データの種類を判別する種類判別器とを備え、
前記分類パラメータ変更器において分類再実行が不要と判断され前記分類終了指示が出力されるまで、前記観測データ分類器において分類及び分類結果の出力を行い、続いて前記分類結果評価器において評価及び分類結果評価値の出力を行う処理を繰り返し、
前記観測データ分類器では、前記分類終了指示が入力されると、繰り返し処理で得られた観測データ分類結果のうち、最良の分類結果評価値を記録した観測データ分類結果を前記種類学習器に出力する
ことを特徴とする類識別装置。
【請求項２】
種類を表す種類判別子付きの観測データである種類判別子付き観測データを最短距離法により分類し、収束条件として、分類の数をあらわす分類数になったところで、分類を決定する観測データ分類器と、
種類判別子の有無にかかわらない観測データｍの各分類への所属確率が最大の値である、観測データｍにおける最大所属確率をＰｍｍａｘ、データ数をＮｄとすると、ΣＰｍｍａｘ／Ｎｄから分類結果評価値Ｅｄを算出する分類結果評価器と、
前記分類結果評価値Ｅｄと所定の閾値とを比較し、前記分類結果評価値Ｅｄが前記所定の閾値以下の場合には分類再実行が必要であると判断した場合は、Ｎｃｄを１分類あたり属する平均観測データ数とすると、分類数を、観測データ数の１／Ｎｃｄと変更して出力し、分類再実行が不要と判断した場合には、分類終了指示を出力する分類パラメータ変更器と、
前記観測データ分類器により分類された種類判別子付き全観測データからの距離と方向に基づき境界となる直線を求める線形判別法により種類学習を行う種類学習器と、
分類毎の境界線の上側、下側のいずれの領域に属するかによって種類判別対象観測データの種類を判別する種類判別器とを備え、
前記分類パラメータ変更器において分類再実行が不要と判断され前記分類終了指示が出力されるまで、前記観測データ分類器において分類及び分類結果の出力を行い、続いて前記分類結果評価器において評価及び分類結果評価値の出力を行う処理を繰り返し、
前記観測データ分類器では、前記分類終了指示が入力されると、繰り返し処理で得られた観測データ分類結果のうち、最良の分類結果評価値を記録した観測データ分類結果を前記種類学習器に出力する
ことを特徴とする類識別装置。
【請求項３】
観測データ分類器により、種類を表す種類判別子付きの観測データである種類判別子付き観測データを最短距離法により分類し、収束条件として、分類の数をあらわす分類数になったところで、分類を決定する観測データ分類ステップと、
分類結果評価器により、（分類ｊに所属する種類ｉのデータ数）／（種類ｉの全データ数）から前記種類判別子付き観測データの種類ｉの分類ｊにおける所属確率Ｐｉｊを算出し、種類ｉにおける最大所属確率をＰｉｍａｘ、種類数をＮｋとすると、ΣＰｉｍａｘ／Ｎｋから分類結果評価値Ｅｋを算出する分類結果評価ステップと、
分類パラメータ変更器により、前記分類結果評価値Ｅｋと所定の閾値とを比較し、前記分類結果評価値Ｅｋが前記所定の閾値以下の場合には分類再実行が必要であると判断した場合は、Ｎｃｄを１分類あたり属する平均観測データ数とすると、分類数を、観測データ数の１／Ｎｃｄと変更して出力し、分類再実行が不要と判断した場合には、分類終了指示を出力する分類パラメータ変更ステップと、
種類学習器により、前記観測データ分類ステップにより分類された種類判別子付き全観測データからの距離と方向に基づき境界となる直線を求める線形判別法により種類学習を行う種類学習ステップと、
種類判別器により、分類毎の境界線の上側、下側のいずれの領域に属するかによって種類判別対象観測データの種類を判別する種類判別ステップとを含み、
前記分類パラメータ変更ステップにおいて分類再実行が不要と判断され前記分類終了指示が出力されるまで、前記観測データ分類ステップにおいて分類及び分類結果の出力を行い、続いて前記分類結果評価ステップにおいて評価及び分類結果評価値の出力を行う処理を繰り返し、
前記観測データ分類ステップでは、前記分類終了指示が入力されると、繰り返し処理で得られた観測データ分類結果のうち、最良の分類結果評価値を記録した観測データ分類結果を前記種類学習ステップに出力する
ことを特徴とする類識別方法。
【請求項４】
観測データ分類器により、種類を表す種類判別子付きの観測データである種類判別子付き観測データを最短距離法により分類し、収束条件として、分類の数をあらわす分類数になったところで、分類を決定する観測データ分類ステップと、
分類結果評価器により、種類判別子の有無にかかわらない観測データｍの各分類への所属確率が最大の値である、観測データｍにおける最大所属確率をＰｍｍａｘ、データ数をＮｄとすると、ΣＰｍｍａｘ／Ｎｄから分類結果評価値Ｅｄを算出する分類結果評価ステップと、
分類パラメータ変更器により、前記分類結果評価値Ｅｄと所定の閾値とを比較し、前記分類結果評価値Ｅｄが前記所定の閾値以下の場合には分類再実行が必要であると判断した場合は、Ｎｃｄを１分類あたり属する平均観測データ数とすると、分類数を、観測データ数の１／Ｎｃｄと変更して出力し、分類再実行が不要と判断した場合には、分類終了指示を出力する分類パラメータ変更ステップと、
種類学習器により、前記観測データ分類ステップにより分類された種類判別子付き全観測データからの距離と方向に基づき境界となる直線を求める線形判別法により種類学習を行う種類学習ステップと、
種類判別器により、分類毎の境界線の上側、下側のいずれの領域に属するかによって種類判別対象観測データの種類を判別する種類判別ステップとを含み、
前記分類パラメータ変更ステップにおいて分類再実行が不要と判断され前記分類終了指示が出力されるまで、前記観測データ分類ステップにおいて分類及び分類結果の出力を行い、続いて前記分類結果評価ステップにおいて評価及び分類結果評価値の出力を行う処理を繰り返し、
前記観測データ分類ステップでは、前記分類終了指示が入力されると、繰り返し処理で得られた観測データ分類結果のうち、最良の分類結果評価値を記録した観測データ分類結果を前記種類学習ステップに出力する
ことを特徴とする類識別方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、類識別対象物の種類を決定する類識別問題を対象とし、さらに詳しくは前記類識別対象物の種類を解として求める類識別装置及び類識別方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
類識別問題の例として、航空機の類識別問題について考える。
【０００３】
従来の類識別装置について図面を参照しながら説明する。図７は、例えば『中島慶人著「Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅによる物体認識を利用した保守訓練支援の試み」オペレーションズ・リサーチ２００１年５月号第２３７頁（１５）〜第２４２頁（２０）』に示された航空機の類識別を行う従来の類識別装置の構成を示す図である。
【０００４】
図７において、２は種類学習器、３は種類判別器、６は従来の類識別装置、９は種類判別子付き観測データファイル、７１は学習パラメータファイル、１０は種類判別対象観測データファイル、１１は種類判別結果ファイルである。
【０００５】
つぎに、従来の類識別装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【０００６】
図８は、従来の類識別装置の動作を示す図である。
【０００７】
まず、類識別装置６の種類学習器２において、学習パラメータファイル７１から出力される学習パラメータを第一の入力とし、種類判別子付き観測データファイル９から出力される種類判別子付き観測データを第二の入力として、上記種類判別子付き観測データに基づき種類学習を行い、種類学習の結果である種類学習結果を出力する。
【０００８】
従来行われてきた境界線決めを行う学習手法としては、線形判別法がある。この線形判別法は、全教師データからの距離と方向に基づき境界となる直線を求める方法であり、距離を最大にし、かつそれぞれの種類ごとに、教師データからみた直線の方向が同じになるような直線を決定する。
【０００９】
図８の左図に、線形判別法による境界決定例を示す。『△』は種類１の教師データ、『黒□』は種類２の教師データであるとすると、図８の左図ように境界線が決定される。なお、図面上では黒い正方形を、電子出願では使用不可のため、『黒□』と記述する。『黒▽』も同様である。
【００１０】
類識別装置６の種類判別器３では、種類学習器２から出力される種類学習結果を第一の入力とし、種類判別対象観測データファイル１０から出力される種類判別対象観測データを第二の入力として、上記種類学習結果に基づき上記種類判別対象観測データの種類判別を行い、結果を種類判別結果として出力する。この出力は、従来の類識別装置６全体の出力となり、種類判別結果ファイル１１に入力される。
【００１１】
図８の右図に、種類判別を行う例を示す。種類学習結果として求められた境界線に基づき、種類を判別する。図８の右図で、『△』が含まれる領域に属する種類判別対象観測データを種類１、『黒□』が含まれる領域に属する種類判別対象観測データを種類２と判別する。今、種類が未定であるデータ『黒▽』と、『◇』と、『＊』に対して種類判別を行う。『黒▽』と『◇』はそれぞれ種類１、種類２に属するデータであり、『＊』は種類１、種類２のどちらでもない未知の種類のデータであるとする。図８の右図において、多くの『黒▽』と『◇』はそれぞれ種類１、種類２と正しく判別されるが、いくつかは間違って判別されている。また、『＊』に対しても、未知の種類であるにもかかわらず、種類２であると判別されてしまう。
【００１２】
以上より、上記従来の類識別装置６では、境界線付近では正しく判別されないデータが存在する可能性が高いことがわかる。このような誤った判別結果が得られた場合、一般的に、新たな種類判別子付きデータを使って、最初から全処理をやり直す場合が多い。しかし、例えば、種類判別子付きデータが豊富でない場合などデータの変更ができない場合もあり得る。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
上述したような従来の類識別装置では、境界線付近では正しく判別されないデータが存在する可能性が高いという問題点があった。
【００１４】
この発明は、前述した問題点を解決するためになされたもので、種類判別結果の精度が悪い場合に、種類学習のためのデータである種類判別子付きデータを変更することなく、種類判別精度を上げることが可能な類識別装置及び類識別方法を得ることを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
この発明の請求項１に係る類識別装置は、種類を表す種類判別子付きの観測データである種類判別子付き観測データを最短距離法により分類し、収束条件として、分類の数をあらわす分類数になったところで、分類を決定する観測データ分類器と、（分類ｊに所属する種類ｉのデータ数）／（種類ｉの全データ数）から前記種類判別子付き観測データの種類ｉの分類ｊにおける所属確率Ｐｉｊを算出し、種類ｉにおける最大所属確率をＰｉｍａｘ、種類数をＮｋとすると、ΣＰｉｍａｘ／Ｎｋから分類結果評価値Ｅｋを算出する分類結果評価器と、前記分類結果評価値Ｅｋと所定の閾値とを比較し、前記分類結果評価値Ｅｋが前記所定の閾値以下の場合には分類再実行が必要であると判断した場合は、Ｎｃｄを１分類あたり属する平均観測データ数とすると、分類数を、観測データ数の１／Ｎｃｄと変更して出力し、分類再実行が不要と判断した場合には、分類終了指示を出力する分類パラメータ変更器と、前記観測データ分類器により分類された種類判別子付き全観測データからの距離と方向に基づき境界となる直線を求める線形判別法により種類学習を行う種類学習器と、分類毎の境界線の上側、下側のいずれの領域に属するかによって種類判別対象観測データの種類を判別する種類判別器とを備え、前記分類パラメータ変更器において分類再実行が不要と判断され前記分類終了指示が出力されるまで、前記観測データ分類器において分類及び分類結果の出力を行い、続いて前記分類結果評価器において評価及び分類結果評価値の出力を行う処理を繰り返し、前記観測データ分類器では、前記分類終了指示が入力されると、繰り返し処理で得られた観測データ分類結果のうち、最良の分類結果評価値を記録した観測データ分類結果を前記種類学習器に出力するものである。
【００１６】
この発明の請求項２に係る類識別装置は、種類を表す種類判別子付きの観測データである種類判別子付き観測データを最短距離法により分類し、収束条件として、分類の数をあらわす分類数になったところで、分類を決定する観測データ分類器と、種類判別子の有無にかかわらない観測データｍの各分類への所属確率が最大の値である、観測データｍにおける最大所属確率をＰｍｍａｘ、データ数をＮｄとすると、ΣＰｍｍａｘ／Ｎｄから分類結果評価値Ｅｄを算出する分類結果評価器と、前記分類結果評価値Ｅｄと所定の閾値とを比較し、前記分類結果評価値Ｅｄが前記所定の閾値以下の場合には分類再実行が必要であると判断した場合は、Ｎｃｄを１分類あたり属する平均観測データ数とすると、分類数を、観測データ数の１／Ｎｃｄと変更して出力し、分類再実行が不要と判断した場合には、分類終了指示を出力する分類パラメータ変更器と、前記観測データ分類器により分類された種類判別子付き全観測データからの距離と方向に基づき境界となる直線を求める線形判別法により種類学習を行う種類学習器と、分類毎の境界線の上側、下側のいずれの領域に属するかによって種類判別対象観測データの種類を判別する種類判別器とを備え、前記分類パラメータ変更器において分類再実行が不要と判断され前記分類終了指示が出力されるまで、前記観測データ分類器において分類及び分類結果の出力を行い、続いて前記分類結果評価器において評価及び分類結果評価値の出力を行う処理を繰り返し、前記観測データ分類器では、前記分類終了指示が入力されると、繰り返し処理で得られた観測データ分類結果のうち、最良の分類結果評価値を記録した観測データ分類結果を前記種類学習器に出力するものである。
【００１７】
この発明の請求項３に係る類識別方法は、観測データ分類器により、種類を表す種類判別子付きの観測データである種類判別子付き観測データを最短距離法により分類し、収束条件として、分類の数をあらわす分類数になったところで、分類を決定する観測データ分類ステップと、分類結果評価器により、（分類ｊに所属する種類ｉのデータ数）／（種類ｉの全データ数）から前記種類判別子付き観測データの種類ｉの分類ｊにおける所属確率Ｐｉｊを算出し、種類ｉにおける最大所属確率をＰｉｍａｘ、種類数をＮｋとすると、ΣＰｉｍａｘ／Ｎｋから分類結果評価値Ｅｋを算出する分類結果評価ステップと、分類パラメータ変更器により、前記分類結果評価値Ｅｋと所定の閾値とを比較し、前記分類結果評価値Ｅｋが前記所定の閾値以下の場合には分類再実行が必要であると判断した場合は、Ｎｃｄを１分類あたり属する平均観測データ数とすると、分類数を、観測データ数の１／Ｎｃｄと変更して出力し、分類再実行が不要と判断した場合には、分類終了指示を出力する分類パラメータ変更ステップと、種類学習器により、前記観測データ分類ステップにより分類された種類判別子付き全観測データからの距離と方向に基づき境界となる直線を求める線形判別法により種類学習を行う種類学習ステップと、種類判別器により、分類毎の境界線の上側、下側のいずれの領域に属するかによって種類判別対象観測データの種類を判別する種類判別ステップとを含み、前記分類パラメータ変更ステップにおいて分類再実行が不要と判断され前記分類終了指示が出力されるまで、前記観測データ分類ステップにおいて分類及び分類結果の出力を行い、続いて前記分類結果評価ステップにおいて評価及び分類結果評価値の出力を行う処理を繰り返し、前記観測データ分類ステップでは、前記分類終了指示が入力されると、繰り返し処理で得られた観測データ分類結果のうち、最良の分類結果評価値を記録した観測データ分類結果を前記種類学習ステップに出力するものである。
【００１８】
この発明の請求項４に係る類識別方法は、観測データ分類器により、種類を表す種類判別子付きの観測データである種類判別子付き観測データを最短距離法により分類し、収束条件として、分類の数をあらわす分類数になったところで、分類を決定する観測データ分類ステップと、分類結果評価器により、種類判別子の有無にかかわらない観測データｍの各分類への所属確率が最大の値である、観測データｍにおける最大所属確率をＰｍｍａｘ、データ数をＮｄとすると、ΣＰｍｍａｘ／Ｎｄから分類結果評価値Ｅｄを算出する分類結果評価ステップと、分類パラメータ変更器により、前記分類結果評価値Ｅｄと所定の閾値とを比較し、前記分類結果評価値Ｅｄが前記所定の閾値以下の場合には分類再実行が必要であると判断した場合は、Ｎｃｄを１分類あたり属する平均観測データ数とすると、分類数を、観測データ数の１／Ｎｃｄと変更して出力し、分類再実行が不要と判断した場合には、分類終了指示を出力する分類パラメータ変更ステップと、種類学習器により、前記観測データ分類ステップにより分類された種類判別子付き全観測データからの距離と方向に基づき境界となる直線を求める線形判別法により種類学習を行う種類学習ステップと、種類判別器により、分類毎の境界線の上側、下側のいずれの領域に属するかによって種類判別対象観測データの種類を判別する種類判別ステップとを含み、前記分類パラメータ変更ステップにおいて分類再実行が不要と判断され前記分類終了指示が出力されるまで、前記観測データ分類ステップにおいて分類及び分類結果の出力を行い、続いて前記分類結果評価ステップにおいて評価及び分類結果評価値の出力を行う処理を繰り返し、前記観測データ分類ステップでは、前記分類終了指示が入力されると、繰り返し処理で得られた観測データ分類結果のうち、最良の分類結果評価値を記録した観測データ分類結果を前記種類学習ステップに出力するものである。
【００３１】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
この発明の実施の形態１に係る類識別装置及び類識別方法について図面を参照しながら説明する。図１は、この発明の実施の形態１に係る類識別装置の構成を示す図である。なお、各図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。
【００３２】
図１において、１は観測データ分類器、２は種類学習器、３は種類判別器、４は分類再実行指示生成器、５は中間結果評価器、６Ａは類識別装置、７１は学習パラメータファイル、７２は分類パラメータファイル、９は種類判別子付き観測データファイル、１０は種類判別対象観測データファイル、１１は種類判別結果ファイルである。また、分類再実行指示生成器４は分類パラメータ変更器４１を有し、中間結果評価器５は分類結果評価器５１を有する。
【００３３】
つぎに、この実施の形態１に係る類識別装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【００３４】
図２は、この発明の実施の形態１に係る類識別装置の動作を示す図である。
【００３５】
まず、観測データ分類器１では、類識別装置６Ａ全体の入力として分類パラメータファイル７２から出力される分類するためのパラメータである分類パラメータを第一の入力とし、同じく類識別装置６Ａ全体の入力として種類判別子付き観測データファイル９から出力される、種類を表す種類判別子付きの観測データである種類判別子付き観測データを第二の入力とし、上記種類判別子付き観測データの分類結果である観測データ分類結果を出力する。分類パラメータとしては、たとえば、分類の数をあらわす分類数や、分類に必要なパラメータの初期値を決定するための乱数のシード値や、分類手法に特化したパラメータ等がある。
【００３６】
種類判別子付き観測データの分類例を示す。本実施の形態１では、分類手法として、一般的な分類問題によく用いられる手法である最短距離法（nearest neighbor method）を適用する。この最短距離法では、初期設定として、個々の観測データをそれぞれが独立した１つの分類とみなし、分類間の類似度をそれぞれの分類に属する任意の観測データ間の類似度の最大値であらわす。次に、類似度の最も大きい分類同士を結合し、再び類似度を計算する。以下、分類の結合と類似度の計算を繰り返し、収束条件を満たしたところで、分類を決定する方法である。収束条件としては、全分類間の類似度が事前に設定した閾値以下になることや、同様に事前に設定した分類数になる等がある。観測データ間の類似度は、属性値の一致の度合いから算出する。この場合の分類パラメータとしては、類似度の閾値などがある。『△』と『黒□』の１５個の観測データに対して分類を行った結果を図２の左図に示す。
【００３７】
中間結果評価器５では、種類学習器２もしくは観測データ分類器１から出力される中間結果を第一の入力とし、類識別装置６Ａ全体の入力として種類判別対象観測データファイル１０から出力される種類判別対象観測データを第二の入力とし、類識別装置６Ａを構成するいずれかの装置から出力される中間結果の評価を行い、結果を中間結果評価値として出力する。ここでは、中間結果評価器５を構成する分類結果評価器５１において分類結果を評価する場合の例を示す。
【００３８】
具体的には、種類判別子付き観測データの分類への所属状態に着目し、それぞれの種類別に、データが所属する分類を、ある程度限定できるかどうかで判断する。各種類に対し、最も多くデータが所属する分類での所属確率を求め、所属確率の総和から分類結果評価値を算出する。ここで、最短距離法による分類のように、種類判別子付き観測データが所属する分類が一意に決まる場合には、種類ごとの各分類における所属データ数を数える。
【００３９】
今、種類判別子付き観測データが、３種類の２２個のデータからなり、内訳は種類１が９個、種類２が６個、種類３が７個であるとする。分類の結果、
種類１は分類１に２個、分類２に７個、
種類２は分類１に５個、分類２に１個、
種類３は分類１に２個、分類２に５個と分かれたとする。
【００４０】
種類ｉの分類ｊにおける所属確率Ｐｉｊを、
Ｐｉｊ＝（分類ｊに所属する種類ｉのデータ数）／（種類ｉの全データ数）
と定義して算出すると、
Ｐ１１＝２／９＝０．２２、
Ｐ１２＝７／９＝０．７８、
Ｐ２１＝５／６＝０．８３、
Ｐ２２＝１／６＝０．１７、
Ｐ３１＝２／７＝０．２８、
Ｐ３２＝５／７＝０．７２となる。
【００４１】
次に、種類ｉにおける最大所属確率をＰｉｍａｘとすると、
Ｐ１ｍａｘ＝０．７８、Ｐ２ｍａｘ＝０．８３、Ｐ３ｍａｘ＝０．７２となり、これらの和を種類数Ｎｋ＝３で割ったものを分類結果評価値Ｅｋとする。上記例の場合、以下のようになる。なお、Ｅｋは１／Ｎｃ≦Ｅｋ≦１．０（Ｎｃは分類数）の値をとる。
【００４２】
Ｅｋ＝ΣＰｉｍａｘ／Ｎｋ＝（０．７８＋０．８３＋０．７２）／３＝０．７８
【００４３】
また、上記例では、各種類判別子付き観測データの分類への所属が一意に決まる場合を示したが、分類手法によっては、一意には決まらずに、確率的に与えられる場合がある。このような場合でも、最も確率が高い分類に各データが所属するものとして、最短距離法の場合と同様に分類結果評価値を算出する。
【００４４】
このように、種類判別子付きデータの種類ごとの分類への所属状態から、分類結果評価値を算出することにより、多種種類を対象とした場合に、分類段階である程度、種類分けを行うような評価基準を導入することができ、効率の良い学習が期待できる。
【００４５】
次に、第二の分類結果評価値の算出例を示す。この例では、種類判別対象観測データを含む観測データの分類への所属が一意に決まらずに、確率的に与えられる場合を対象としている。分類結果評価値を、種類判別子の有無にかかわらず観測データの分類への最大所属確率の平均値から算出する。
【００４６】
ここで、仮にデータ１の分類１、分類２、分類３への所属確率が０．１、０．５、０．４であった場合、最大の値である０．５をデータ１の最大所属確率という。データｍにおける最大所属確率をＰｍｍａｘとすると、これらの和をデータ数Ｎｄで割ったものが分類結果評価値Ｅｄとなる。
【００４７】
今、データ数Ｎｄ＝７の観測データを対象とし、それらの最大所属確率ＰｍｍａｘがＰ１ｍａｘ＝０．７、Ｐ２ｍａｘ＝０．８、Ｐ３ｍａｘ＝０．５、Ｐ４ｍａｘ＝０．９、Ｐ５ｍａｘ＝０．４、Ｐ６ｍａｘ＝０．７、Ｐ７ｍａｘ＝０．６であるとする。分類数は３とする。
【００４８】
上記例の場合、以下のようになる。なお、Ｅｄは１／Ｎｃ≦Ｅｄ≦１．０（Ｎｃは分類数）の値をとる。
【００４９】
0004121060.tif 000002
【００５０】
このように、個々の観測データの分類への所属状態から、分類結果評価値を算出することにより、種類判別子付き観測データが少なく、種類判別子の有無にかかわらず、全観測データを分類対象とするような場合にも評価が可能となり、分類対象データの分布状況を反映した分類を得ることができる。
【００５１】
分類再実行指示生成器４では、中間結果評価器５から出力される中間結果評価値を第一の入力とし、分類パラメータファイル７２から出力される分類パラメータを第二の入力として、分類再実行の必要性を判断し、分類再実行パラメータを出力する。判断の仕方としては、あらかじめ設定されていた閾値と中間結果評価値とを比較し、閾値以下の場合に再実行とする。閾値は、分類パラメータの一つとしてユーザが設定するか、あるいは、中間結果の評価方法に応じて、あらかじめシステムが決めておく。
【００５２】
次に、分類再実行パラメータの例として、分類再実行指示生成器４を構成する分類パラメータ変更器４１において、分類パラメータを変更して分類パラメータ変更値を求める場合を示す。分類パラメータとしては、乱数のシード値や分類手法に特化したパラメータ等があるが、ここでは分類数を変更する場合の例を示す。
【００５３】
ユーザが変更値を指定して分類数を変更する方法もあるが、以下では、システムが自動的に変更を行う例を示す。例えば、分類数が極端に多い場合や、少ない場合に、観測データ数に見合った分類数になるように変更する。なお、観測データ数は分類パラメータとして与えられているものとする。
【００５４】
具体的には、観測データ数の１／Ｎｃｄを分類数変更値とする。ここで、Ｎｃｄは１分類あたり属する平均観測データ数であり、１以上で観測データ数以下の正の整数とする。このＮｃｄは、システムが乱数を使って決定するか、あるいは分類パラメータとしてユーザが指定してもよい。たとえば、観測データ数が１００でＮｃｄ＝２０の場合、１００／２０＝５が分類数となる。
【００５５】
このように、初期設定として与えられた分類数などの分類パラメータを変更して、分類し直すことにより、より良い分類結果が期待できる。
【００５６】
分類再実行指示生成器４から出力された分類再実行パラメータは、観測データ分類器１の入力となり、再び、観測データ分類器１において分類及び分類結果の出力を行い、続いて中間結果評価器５において評価及び中間結果評価値の出力を行う。以下、分類再実行指示生成器４において分類再実行不要と判断されるまで、観測データ分類器１、中間結果評価器５、及び分類再実行指示生成器４において上記の処理を繰り返す。分類再実行指示生成器４において、分類再実行不要と判断されたところで、分類終了指示が分類再実行パラメータとして出力される。観測データ分類器１では、分類再実行指示生成器４から出力された分類終了指示が入力されると、観測データ分類結果を種類学習器２に出力する。
【００５７】
分類再実行指示生成器４は、中間結果評価値が事前に設定されていたある閾値以上になるか、あるいは事前に設定されていたある回数を超えたところで、再実行不要と判断する。また、観測データ分類器１は、上記繰り返し処理で得られた観測データ分類結果のうち、最良の分類結果評価値を記録した観測データ分類結果を出力する。
【００５８】
次に、種類学習器２において、学習パラメータファイル７１から出力される学習パラメータを第一の入力とし、種類判別子付き観測データファイル９から出力される上記種類判別子付き観測データを第二の入力とし、観測データ分類器１から出力される観測データ分類結果を第三の入力として、上記観測データ分類結果で示される各分類内で、上記種類判別子付き観測データに基づき種類学習を行い、種類学習の結果である種類学習結果を出力する。
【００５９】
種類学習を行う例を示す。本実施の形態１では、学習手法として境界線を決定する手法である線形判別法を適用する。この線形判別法は、全教師データからの距離と方向に基づき境界となる直線を求める方法であり、距離を最大にし、かつそれぞれの種類ごとに、教師データからみた直線の方向が同じになるような直線を決定する。
【００６０】
図２の中央の図に線形判別法による種類学習例を示す。『△』は種類１の教師データ、『黒□』は種類２の教師データであるとすると、種類学習により、図２の中央の図のように境界線が決定される。
【００６１】
種類判別器３では、種類学習器２から出力される種類学習結果を第一の入力とし、種類判別対象観測データファイル１０から出力される種類判別対象観測データを第二の入力として、上記種類学習結果に基づき上記種類判別対象観測データの種類判別を行い、結果を種類判別結果として出力する。この出力は、本発明の類識別装置６Ａ全体の出力となり、種類判別結果ファイル１１に入力される。
【００６２】
図２の右図に種類判別を行う例を示す。種類学習結果として求められた境界線に基づき、種類を判別する。図２の右図で『△』が多く属する境界線の上側の領域を種類１の境界領域、逆に『黒□』が多く属する境界線の下側の領域を種類２の境界領域とし、いずれの領域に属するかによって種類判別対象観測データの種類を判別する。図２の右図において、『黒▽』と『◇』は種類が未定の観測データであり、『黒▽』と『◇』がそれぞれ種類１、種類２と判別される。
【００６３】
以上のように、本発明の実施の形態１で示した類識別装置によれば、個々の中間結果を評価でき、個々の中間結果の状況に応じて、分類段階からやり直すことができる。
【００６４】
また、分類パラメータ変更器４１において、初期設定として与えられた分類数などの分類パラメータを変更して、分類し直すことにより、より良い分類結果が期待できる。
【００６５】
また、分類結果評価器５１において、分類段階で評価を行って分類し直すことにより、より良い分類結果に基づいて学習を行うことができる。
【００６６】
また、分類結果評価器５１において、種類判別子付き観測データの種類ごとの分類への所属状態から、分類結果評価値を算出することにより、多種種類を対象とした場合に、分類段階である程度、種類分けを行うような評価基準を導入することができ、効率の良い学習が期待できる。
【００６７】
さらに、分類結果評価器５１において、個々の観測データの分類への所属状態から、分類結果評価値を算出することにより、種類判別子付き観測データが少なく、種類判別子の有無にかかわらず、全観測データを分類対象とするような場合にも評価が可能となり、分類対象データの分布状況を反映した分類を得ることができる。
【００６８】
実施の形態２．
この発明の実施の形態２に係る類識別装置及び類識別方法について図面を参照しながら説明する。図３は、この発明の実施の形態２に係る類識別装置の構成を示す図である。
【００６９】
図３において、１は観測データ分類器、２は種類学習器、３は種類判別器、４は分類再実行指示生成器、５は中間結果評価器、６Ｂは類識別装置、７１は学習パラメータファイル、７２は分類パラメータファイル、９は種類判別子付き観測データファイル、１０は種類判別対象観測データファイル、１１は種類判別結果ファイルである。また、分類再実行指示生成器４は、分類手法変更器４２を有する。
【００７０】
つぎに、この実施の形態２に係る類識別装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【００７１】
上記実施の形態１では、分類再実行指示生成器４を構成する分類パラメータ変更器４１により分類パラメータを変更して分類再実行を行う例を示したが、本実施の形態２では、分類再実行指示生成器４を構成する分類手法変更器４２によって分類手法を変更して分類再実行を行う例を示す。
【００７２】
第一の分類手法変更例として、上記実施の形態１で示した最短距離法から、Ｋ−ｍｅａｎｓ法に変更する場合の例を以下に示す。
【００７３】
このＫ−ｍｅａｎｓ法とは、一般的な分類問題に多く用いられている手法である。個々の観測データをｋ個の分類に適当に割り当て、重心の初期値を決定する。次に、個々の観測データは最も近い重心を持つ分類に属するものとし、各分類において、属する観測データを使って重心を求め直し、さらに更新された重心に基づき、個々の観測データが属する分類を変更するといった処理を何度か繰り返し、最終的な分類を決定する。この場合の分類パラメータとしては、重心の初期値を求める際に、各観測データが属する分類を決定するための乱数のシード値などがある。
【００７４】
Ｋ−ｍｅａｎｓ法と前述の最短距離法との違いは、最短距離法が分類を階層的に行うのに対し、Ｋ−ｍｅａｎｓ法では非階層的に行われる点である。最短距離法のように階層的に分類を行う場合、分類対象となる観測データ数が多い場合に、分類処理に多くの時間を費やしてしまうが、Ｋ−ｍｅａｎｓ法による非階層的分類では、最初から分類を初期設定し、分類の評価と改良を繰り返して最終的な分類を決定するため、繰り返し回数の上限指定による実行時間の制御が可能である。したがって、分類対象となる観測データ数が多い場合であっても、効率の良い分類が期待できる。
【００７５】
このように、新たな分類手法として、Ｋ−ｍｅａｎｓ法を適用することにより、分類対象となる観測データ数が多い場合等に、効率よく分類を行うことができる。
【００７６】
第二の分類手法変更例として、分類手法をＫ−ｍｅａｎｓ法からＦｕｚｚｙ  ｃ−ｍｅａｎｓ法に変更する場合の例を以下に示す。
【００７７】
このＦｕｚｚｙ  ｃ−ｍｅａｎｓ法は、Ｋ−ｍｅａｎｓ法の変形手法の１つである。Ｋ−ｍｅａｎｓ法では、各観測データがいずれの分類に属するかを一意に決定するが、Ｆｕｚｚｙ  ｃ−ｍｅａｎｓ法では、それぞれの分類への所属確率で表す。
【００７８】
例えば、分類ｄ１〜分類ｄ４の４つの分類に対するデータ１の所属確率Ｐ１（ｄｉ）とすると、Ｐ１（ｄ１）＝０．１、Ｐ１（ｄ２）＝０．５、Ｐ１（ｄ３）＝０．１５、Ｐ１（ｄ４）＝０．２５のように表される。なお、所属確率Ｐ１（ｄｉ）は、メンバーシップ関数と呼ばれる関数で定義される。
【００７９】
ここで、ある観測データが、２つの分類（分類１、分類２）のどちらに所属しても良いような場合を考える。例えば、２つの分類に対し、Ｐ（１）＝０．４５、Ｐ（２）＝０．５５程度の所属確率が予想される場合、Ｋ−ｍｅａｎｓ法では、必ず一方に分類を決定するため、わずかに確率の高い分類２に分類される可能性が高い。これは実質、Ｐ（１）＝０、Ｐ（２）＝１とみなしたのと同じであり、このような処理を繰り返すうちに、多くの誤差が生じて、最終的な分類精度が悪くなる危険性が高い。
【００８０】
そこで、このような問題に対しては、Ｆｕｚｚｙ  ｃ−ｍｅａｎｓ法での所属確率による分類が有効であり、精度の高い分類が期待できる。また、Ｆｕｚｚｙｃ−ｍｅａｎｓ法のメンバーシップ関数の定義にガウス分布を導入することにより、期待値最大化法と呼ばれるガウス分布でデータの分布状況を定義する手法への変更も可能となる。
【００８１】
このように、新たな分類手法としてＦｕｚｚｙ  ｃ−ｍｅａｎｓ法を適用することにより、分類への所属が曖昧な観測データが存在する場合に、精度の高い分類が可能になる。
【００８２】
以上のように、本発明の実施の形態２で示した類識別装置によれば、分類手法変更器４２において、問題の性質に応じて、分類手法を変更することにより、より良い分類結果が期待できる。
【００８３】
また、同じく分類手法変更器４２において、新たな分類手法としてＫ−ｍｅａｎｓ法を適用することにより、分類対象となる観測データ数が多い場合等に、効率よく分類を行うことができる。
【００８４】
さらに、同じく分類手法変更器４２において、新たな分類手法としてＦｕｚｚｙ  ｃ−ｍｅａｎｓ法を適用することにより、分類への所属が曖昧な観測データが存在する場合に、精度の高い分類が可能になる。
【００８５】
実施の形態３．
この発明の実施の形態３に係る類識別装置及び類識別方法について図面を参照しながら説明する。図４は、この発明の実施の形態３に係る類識別装置の構成を示す図である。
【００８６】
図４において、１は観測データ分類器、２は種類学習器、３は種類判別器、４は分類再実行指示生成器、５は中間結果評価器、６Ｃは類識別装置、７１は学習パラメータファイル、７２は分類パラメータファイル、９は種類判別子付き観測データファイル、１０は種類判別対象観測データファイル、１１は種類判別結果ファイルである。また、中間結果評価器５は、学習結果評価器５２を有する。
【００８７】
つぎに、この実施の形態３に係る類識別装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【００８８】
図５及び図６は、この発明の実施の形態３に係る類識別装置の動作を示す図である。
【００８９】
上記実施の形態１では、中間結果評価器５を構成する分類結果評価器５１において分類結果を評価する例を示したが、本実施の形態３では、同じく中間結果評価器５を構成する学習結果評価器５２において学習結果を評価する例を示す。
【００９０】
学習結果評価方法の第一の例としては、学習対象外の種類判別子付き観測データの帰属状態から、正解率を算出し、学習結果評価値とする。
【００９１】
具体的には、学習対象外とした種類判別子付き観測データに対して、種類判別を行い、その誤認率を算出して学習結果評価値とする。例えば、図５の右図において、『黒▽』、『◇』を学習対象外とした種類判別子付き観測データであるとし、それぞれ種類１、種類２であるとすると、１２個中１０個が正しく判別され、２個が誤った種類に判別されている。これより、学習評価結果値は、Ｅ１１＝１０／１２＝０．８３となる。なお、０≦Ｅｌ１≦１．０であるとする。
【００９２】
以上のように、学習に影響していない学習対象外の種類判別子付き観測データの、上記学習結果で示される境界領域への所属状態から、正解率を算出することにより、学習対象データの偏りに依存することなく、評価を行うことができる。
【００９３】
学習結果評価方法の第二の例としては、学習対象としたデータを含む全ての種類判別子付き観測データの所属状態から、誤認の度合いを算出し、学習結果評価値とする。
【００９４】
具体的には、学習対象としたデータを含む全ての種類判別子付き観測データに対して、種類判別を行い、誤って判別されたデータの境界線からの距離に基づき学習評価値を算出する。
【００９５】
つまり、まず、全学習対象データの境界線からの距離の平均値ｍを求める。次に、誤認されたデータｉの境界線からの距離ｄｉをｍで割った値ｄｉ／ｍを誤認距離ｄｎｉとし、誤認距離の総和Σｄｎｉを誤認データ数Ｎｍで割った値であるΣｄｎｉ／Ｎｍを学習結果評価値とする。
【００９６】
例えば、図６において、『△』、『黒□』を学習に適用した種類判別子付き観測データ、『黒▽』、『◇』を学習の対象外の種類判別子付き観測データであるとすると、１９個中３個が誤った種類の境界領域に位置する。
【００９７】
今、誤認したデータと境界線との距離がそれぞれｄ１＝２、ｄ２＝２、ｄ３＝５で、全学習対象データの境界線からの距離の平均値ｍ＝１０、誤認データ数Ｎｍ＝３とすると、誤認距離はそれぞれｄｎ１＝０．２、ｄｎ２＝０．２、ｄｎ３＝０．５となる。したがって、学習評価結果値はＥｌ１＝Σｄｎｉ／Ｎｍ＝（０．２＋０．２＋０．５）／３＝０．３となる。但し、０≦Ｅｌ１とする。なお、この場合、学習評価値は０が最良であり、値が大きいほど評価値は悪くなる。
【００９８】
学習対象としたデータを含む全ての上記種類判別子付き観測データのうち、誤認であると判定されたデータに対し、上記学習結果で示される境界線からの距離を用いて、誤認の度合いを示す誤認距離を算出し、上記誤認距離の総和に基づき上記学習結果評価値を算出することにより、種類判別子付き観測データが少なく、全ての種類判別子付き観測データを学習対象とする場合にも評価可能となる。
【００９９】
学習結果評価値は、分類再実行指示生成器４の入力となり、上記実施の形態１と同様な処理で分類が変更され、変更された新たな観測データ分類結果は再び種類学習器２の入力となり、以下、評価と変更を繰り返し、学習結果評価値がある閾値以上になるか、あるいはある回数以上になった場合に、繰り返しで得られた最良の学習結果評価値を記録した学習結果を、種類判別器３の入力となる種類学習結果として出力する。
【０１００】
以上のように、本発明の実施の形態３で示した類識別装置６Ｃによれば、学習結果評価器５２において、種類学習結果の評価を行い、その種類学習結果を観測データ分類器１にフィードバックすることにより、種類学習結果を反映した分類を行うことができ、これは類識別処理全体の質の向上につながり、結果として質の高い種類判別を期待できる。
【０１０１】
また、同じく学習結果評価器５２において、学習に影響していない学習対象外の種類判別子付き観測データの上記学習結果で示される境界領域への所属状態から、正解率を算出することにより、学習対象データの偏りに依存することなく、評価を行うことができる。
【０１０２】
さらに、同じく学習結果評価器５２において、学習対象としたデータを含む全ての上記種類判別子付き観測データのうち、誤認であると判定されたデータに対し、上記学習結果で示される境界線からの距離を用いて、誤認の度合いを示す誤認距離を算出し、上記誤認距離の総和に基づき上記学習結果評価値を算出することにより、種類判別子付き観測データが少なく、全ての種類判別子付き観測データを学習対象とする場合にも評価可能となる。
【０１０３】
なお、本発明は航空機の類識別を行う場合の例を示したが、それ以外にも、レーダから得られた大量の電波画像データを利用した類識別問題への適用も可能である。
【０１０９】
【発明の効果】
この発明の請求項１に係る類識別装置は、以上説明したとおり、種類を表す種類判別子付きの観測データである種類判別子付き観測データを最短距離法により分類し、収束条件として、分類の数をあらわす分類数になったところで、分類を決定する観測データ分類器と、（分類ｊに所属する種類ｉのデータ数）／（種類ｉの全データ数）から前記種類判別子付き観測データの種類ｉの分類ｊにおける所属確率Ｐｉｊを算出し、種類ｉにおける最大所属確率をＰｉｍａｘ、種類数をＮｋとすると、ΣＰｉｍａｘ／Ｎｋから分類結果評価値Ｅｋを算出する分類結果評価器と、前記分類結果評価値Ｅｋと所定の閾値とを比較し、前記分類結果評価値Ｅｋが前記所定の閾値以下の場合には分類再実行が必要であると判断した場合は、Ｎｃｄを１分類あたり属する平均観測データ数とすると、分類数を、観測データ数の１／Ｎｃｄと変更して出力し、分類再実行が不要と判断した場合には、分類終了指示を出力する分類パラメータ変更器と、前記観測データ分類器により分類された種類判別子付き全観測データからの距離と方向に基づき境界となる直線を求める線形判別法により種類学習を行う種類学習器と、分類毎の境界線の上側、下側のいずれの領域に属するかによって種類判別対象観測データの種類を判別する種類判別器とを備え、前記分類パラメータ変更器において分類再実行が不要と判断され前記分類終了指示が出力されるまで、前記観測データ分類器において分類及び分類結果の出力を行い、続いて前記分類結果評価器において評価及び分類結果評価値の出力を行う処理を繰り返し、前記観測データ分類器では、前記分類終了指示が入力されると、繰り返し処理で得られた観測データ分類結果のうち、最良の分類結果評価値を記録した観測データ分類結果を前記種類学習器に出力するので、多種種類を対象とした場合に、分類段階である程度、種類分けを行うような評価基準を導入することができ、効率の良い学習が期待できるという効果を奏する。
【０１１０】
この発明の請求項２に係る類識別装置は、以上説明したとおり、種類を表す種類判別子付きの観測データである種類判別子付き観測データを最短距離法により分類し、収束条件として、分類の数をあらわす分類数になったところで、分類を決定する観測データ分類器と、種類判別子の有無にかかわらない観測データｍの各分類への所属確率が最大の値である、観測データｍにおける最大所属確率をＰｍｍａｘ、データ数をＮｄとすると、ΣＰｍｍａｘ／Ｎｄから分類結果評価値Ｅｄを算出する分類結果評価器と、前記分類結果評価値Ｅｄと所定の閾値とを比較し、前記分類結果評価値Ｅｄが前記所定の閾値以下の場合には分類再実行が必要であると判断した場合は、Ｎｃｄを１分類あたり属する平均観測データ数とすると、分類数を、観測データ数の１／Ｎｃｄと変更して出力し、分類再実行が不要と判断した場合には、分類終了指示を出力する分類パラメータ変更器と、前記観測データ分類器により分類された種類判別子付き全観測データからの距離と方向に基づき境界となる直線を求める線形判別法により種類学習を行う種類学習器と、分類毎の境界線の上側、下側のいずれの領域に属するかによって種類判別対象観測データの種類を判別する種類判別器とを備え、前記分類パラメータ変更器において分類再実行が不要と判断され前記分類終了指示が出力されるまで、前記観測データ分類器において分類及び分類結果の出力を行い、続いて前記分類結果評価器において評価及び分類結果評価値の出力を行う処理を繰り返し、前記観測データ分類器では、前記分類終了指示が入力されると、繰り返し処理で得られた観測データ分類結果のうち、最良の分類結果評価値を記録した観測データ分類結果を前記種類学習器に出力するので、種類判別子付き観測データが少なく、種類判別子の有無にかかわらず、全観測データを分類対象とするような場合にも評価が可能となり、分類対象データの分布状況を反映した分類を得ることができるという効果を奏する。
【０１１６】
この発明の請求項３に係る類識別方法は、以上説明したとおり、観測データ分類器により、種類を表す種類判別子付きの観測データである種類判別子付き観測データを最短距離法により分類し、収束条件として、分類の数をあらわす分類数になったところで、分類を決定する観測データ分類ステップと、分類結果評価器により、（分類ｊに所属する種類ｉのデータ数）／（種類ｉの全データ数）から前記種類判別子付き観測データの種類ｉの分類ｊにおける所属確率Ｐｉｊを算出し、種類ｉにおける最大所属確率をＰｉｍａｘ、種類数をＮｋとすると、ΣＰｉｍａｘ／Ｎｋから分類結果評価値Ｅｋを算出する分類結果評価ステップと、分類パラメータ変更器により、前記分類結果評価値Ｅｋと所定の閾値とを比較し、前記分類結果評価値Ｅｋが前記所定の閾値以下の場合には分類再実行が必要であると判断した場合は、Ｎｃｄを１分類あたり属する平均観測データ数とすると、分類数を、観測データ数の１／Ｎｃｄと変更して出力し、分類再実行が不要と判断した場合には、分類終了指示を出力する分類パラメータ変更ステップと、種類学習器により、前記観測データ分類ステップにより分類された種類判別子付き全観測データからの距離と方向に基づき境界となる直線を求める線形判別法により種類学習を行う種類学習ステップと、種類判別器により、分類毎の境界線の上側、下側のいずれの領域に属するかによって種類判別対象観測データの種類を判別する種類判別ステップとを含み、前記分類パラメータ変更ステップにおいて分類再実行が不要と判断され前記分類終了指示が出力されるまで、前記観測データ分類ステップにおいて分類及び分類結果の出力を行い、続いて前記分類結果評価ステップにおいて評価及び分類結果評価値の出力を行う処理を繰り返し、前記観測データ分類ステップでは、前記分類終了指示が入力されると、繰り返し処理で得られた観測データ分類結果のうち、最良の分類結果評価値を記録した観測データ分類結果を前記種類学習ステップに出力するので、分類段階で評価を行って分類し直すことにより、より良い分類結果に基づいて学習を行うことができるという効果を奏する。
【０１１７】
この発明の請求項４に係る類識別方法は、以上説明したとおり、観測データ分類器により、種類を表す種類判別子付きの観測データである種類判別子付き観測データを最短距離法により分類し、収束条件として、分類の数をあらわす分類数になったところで、分類を決定する観測データ分類ステップと、分類結果評価器により、種類判別子の有無にかかわらない観測データｍの各分類への所属確率が最大の値である、観測データｍにおける最大所属確率をＰｍｍａｘ、データ数をＮｄとすると、ΣＰｍｍａｘ／Ｎｄから分類結果評価値Ｅｄを算出する分類結果評価ステップと、分類パラメータ変更器により、前記分類結果評価値Ｅｄと所定の閾値とを比較し、前記分類結果評価値Ｅｄが前記所定の閾値以下の場合には分類再実行が必要であると判断した場合は、Ｎｃｄを１分類あたり属する平均観測データ数とすると、分類数を、観測データ数の１／Ｎｃｄと変更して出力し、分類再実行が不要と判断した場合には、分類終了指示を出力する分類パラメータ変更ステップと、種類学習器により、前記観測データ分類ステップにより分類された種類判別子付き全観測データからの距離と方向に基づき境界となる直線を求める線形判別法により種類学習を行う種類学習ステップと、種類判別器により、分類毎の境界線の上側、下側のいずれの領域に属するかによって種類判別対象観測データの種類を判別する種類判別ステップとを含み、前記分類パラメータ変更ステップにおいて分類再実行が不要と判断され前記分類終了指示が出力されるまで、前記観測データ分類ステップにおいて分類及び分類結果の出力を行い、続いて前記分類結果評価ステップにおいて評価及び分類結果評価値の出力を行う処理を繰り返し、前記観測データ分類ステップでは、前記分類終了指示が入力されると、繰り返し処理で得られた観測データ分類結果のうち、最良の分類結果評価値を記録した観測データ分類結果を前記種類学習ステップに出力するので、分類段階で評価を行って分類し直すことにより、より良い分類結果に基づいて学習を行うことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１に係る類識別装置の構成を示す図である。
【図２】  この発明の実施の形態１に係る類識別装置の動作を示す図である。
【図３】  この発明の実施の形態２に係る類識別装置の構成を示す図である。
【図４】  この発明の実施の形態３に係る類識別装置の構成を示す図である。
【図５】  この発明の実施の形態３に係る類識別装置の動作を示す図である。
【図６】  この発明の実施の形態３に係る類識別装置の動作を示す図である。
【図７】  従来の類識別装置の構成を示す図である。
【図８】  従来の類識別装置の動作を示す図である。
【符号の説明】
１  観測データ分類器、２  種類学習器、３  種類判別器、４  分類再実行指示生成器、４１  分類パラメータ変更器、４２  分類手法変更器、５  中間結果評価器、５１  分類結果評価器、５２  学習結果評価器、６Ａ、６Ｂ、６Ｃ  類識別装置、７１  学習パラメータファイル、７２  分類パラメータファイル、９種類判別子付き観測データファイル、１０  種類判別対象観測データファイル、１１  種類判別結果ファイル。
【図１】
0004121060.tif 000003
【図２】
0004121060.tif 000004
【図３】
0004121060.tif 000005
【図４】
0004121060.tif 000006
【図５】
0004121060.tif 000007
【図６】
0004121060.tif 000008
【図７】
0004121060.tif 000009
【図８】
0004121060.tif 000010