(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御装置における動作信号と操作量との関係を決定する装置であって、
ニューラルネットワークの第１層に配置され、動作信号を構成する個々のデータ要素に対応する動作信号用ニューロンモデルと、操作量を構成する個々のデータ要素に対応する操作量用ニューロンモデルと、を含む第１層ニューロンモデル群と、
前記ニューラルネットワークの第２層に配置され、前記動作信号用及び操作量用ニューロンモデルと結合する第２層ニューロンモデル群と、
前記第１層ニューロンモデル群に、学習用の動作信号及び操作量の対を順次入力し、該動作信号及び操作量の対とそれに対する肯定的又は否定的な評価の程度を表す評価値を含む個別評価情報とに基づいて、前記動作信号用及び操作量用ニューロンモデルと前記第２層ニューロンモデル群との間の結合荷重を更新する学習手段であって、前記第２層ニューロンモデル群のうちの少なくとも１つのニューロンモデルについて、当該ニューロンモデルと前記第１層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルとの間の結合荷重を各要素とする重みベクトルを、前記学習用の動作信号及び操作量を構成する個々のデータ要素を各要素とする学習ベクトルに対して、前記個別評価情報が肯定的な評価値を含む場合は当該評価値に比例する距離だけ近づけ、前記個別評価情報が否定的な評価値を含む場合は当該評価値に比例する距離だけ遠ざける演算を行い、この演算の結果の前記重みベクトルの各要素を対応する結合荷重の更新後の値とする、学習手段と、
更新後の前記結合荷重に基づいて前記制御装置の入出力特性を決定する決定手段であって、前記第２層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルと前記動作信号用ニューロンモデルとの間の結合荷重を前記制御装置の入力とし、前記第２層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルと前記操作信号用ニューロンモデルとの間の結合荷重を前記制御装置の出力とした場合の当該入力と当該出力との間の関係を表す関数を得る演算を行い、この演算の結果の関数を前記制御装置の入出力特性とする、決定手段と、
を備えることを特徴とする装置。
【請求項２】
ニューラルネットワークを用いた制御装置であって、
前記ニューラルネットワークの第１層に配置され、動作信号を構成する個々のデータ要素が入力される動作信号用ニューロンモデルと、操作量を構成する個々のデータ要素が入力される操作量用ニューロンモデルと、を含む第１層ニューロンモデル群と、
前記ニューラルネットワークの第２層に配置され、前記動作信号用及び操作量用ニューロンモデルと結合する第２層ニューロンモデル群と、
前記第１層ニューロンモデル群に入力される動作信号及び操作量と、該動作信号及び操作量に対する肯定的又は否定的な評価の程度を表す評価値を含む個別評価情報と、に基づいて、前記第１層ニューロンモデル群と前記第２層ニューロンモデル群との間の結合荷重を更新する学習手段であって、前記第２層ニューロンモデル群のうちの少なくとも１つのニューロンモデルについて、当該ニューロンモデルと前記第１層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルとの間の結合荷重を各要素とする重みベクトルを、前記動作信号及び操作量を構成する個々のデータ要素を各要素とする学習ベクトルに対して、前記個別評価情報が肯定的な評価値を含む場合は当該評価値に比例する距離だけ近づけ、前記個別評価情報が否定的な評価値を含む場合は当該評価値に比例する距離だけ遠ざける演算を行い、この演算の結果の前記重みベクトルの各要素を対応する結合荷重の更新後の値とする、学習手段と、
前記動作信号用ニューロンモデルに動作信号を入力し、該動作信号と前記結合荷重とを予め設定された式に代入して演算を行った結果の値と、前記第２層ニューロンモデル群に含まれるニューロンモデルと前記操作用ニューロンモデルとの間の前記結合荷重と、の積に基づく値を該動作信号に対応して出力すべき操作量として算出する操作量算出手段と、
を含むことを特徴とする制御装置。
【請求項３】
請求項２に記載の制御装置において、
前記操作量算出手段における前記予め設定された式は、前記第２層ニューロンモデル群に含まれる１つのニューロンモデルと前記動作信号用ニューロンモデルとの間の結合荷重を各要素とするベクトルと、動作信号を構成する個々のデータ要素を各要素とするベクトルと、の間の距離が小さいほど大きな値をとる式であり、
前記操作量算出手段は、
前記第２層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルについて、当該ニューロンモデルと前記動作信号用ニューロンモデルとの間の結合荷重と、前記動作信号用ニューロンモデルに入力された前記動作信号と、を前記予め設定された式に代入して演算を行った結果の値を、前記第２層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルの該動作信号に対する部分反応度として算出する手段と、
前記第２層ニューロンモデル群に含まれるニューロンモデルと前記操作量用ニューロンモデルとの間の結合荷重と、前記２層ニューロンモデル群に含まれるニューロンモデルの前記部分反応度と、の積に基づく値を前記操作量として算出する手段と、
を含むことを特徴とする制御装置。
【請求項４】
請求項２又は３に記載の制御装置において、
前記個別評価情報は、前記制御装置の制御対象に前記操作量を与えたときに当該制御対象から取得される制御量を評価することで生成されることを特徴とする制御装置。
【請求項５】
第１データに基づいて第２データを生成するデータ生成装置であって、
ニューラルネットワークの第１層に配置され、前記第１データの個々のデータ要素に対応する第１ニューロンモデルと、前記第２データの個々のデータ要素に対応する第２ニューロンモデルと、を含む第１層ニューロンモデル群と、
前記ニューラルネットワークの第２層に配置され、前記第１及び第２ニューロンモデルと結合する第２層ニューロンモデル群と、
前記第１ニューロンモデルに第１データを入力し、前記第１層ニューロンモデル群と前記第２層ニューロンモデル群との間の結合荷重と当該第１データとを予め設定された式に代入して演算を行った結果の値と、前記第２層ニューロンモデル群と前記第２ニューロンモデルとの間の結合荷重と、の積に基づく値を第２データとして算出するデータ算出手段と、を含み、
学習段階では、前記第１層ニューロンモデル群に学習用の第１及び第２データの対が順次入力され、該学習用の第１及び第２データの対とそれに対する肯定的又は否定的な評価の程度を表す評価値を含む個別評価情報とに基づいて、前記第１層ニューロンモデル群と前記第２層ニューロンモデル群との間の結合荷重が更新され、この更新処理において、前記第２層ニューロンモデル群のうちの少なくとも１つのニューロンモデルについて、当該ニューロンモデルと前記第１層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルとの間の結合荷重を各要素とする重みベクトルを、前記学習用の第１及び第２データの個々のデータ要素を各要素とする学習ベクトルに対して、前記個別評価情報が肯定的な評価値を含む場合は当該評価値に比例する距離だけ近づけ、前記個別評価情報が否定的な評価値を含む場合は当該評価値に比例する距離だけ遠ざける演算を行い、この演算の結果の前記重みベクトルの各要素を対応する結合荷重の更新後の値とする、
ことを特徴とするデータ生成装置。
【請求項６】
対象装置の入力データ及び出力データの関係を決定する入出力特性決定装置であって、
ニューラルネットワークの第１層に配置され、前記入力データの個々のデータ要素に対応する入力データ用ニューロンモデルと、前記出力データの個々のデータ要素に対応する出力データ用ニューロンモデルと、を含む第１層ニューロンモデル群と、
前記ニューラルネットワークの第２層に配置され、前記入力データ用及び出力データ用ニューロンモデルと結合する第２層ニューロンモデル群と、
前記第１層ニューロンモデル群に学習用の入力及び出力データの対を順次入力し、該データの対とそれに対する肯定的又は否定的な評価の程度を表す評価値を含む個別評価情報とに基づいて、前記入力データ用及び出力データ用ニューロンモデルと前記第２層ニューロンモデル群との間の結合荷重を更新する学習手段であって、前記第２層ニューロンモデル群のうちの少なくとも１つのニューロンモデルについて、当該ニューロンモデルと前記第１層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルとの間の結合荷重を各要素とする重みベクトルを、前記入力データ及び出力データの個々のデータ要素を各要素とする学習ベクトルに対して、前記個別評価情報が肯定的な評価値を含む場合は当該評価値に比例する距離だけ近づけ、前記個別評価情報が否定的な評価値を含む場合は当該評価値に比例する距離だけ遠ざける演算を行い、この演算の結果の前記重みベクトルの各要素を対応する結合荷重の更新後の値とする、学習手段と、
前記結合荷重に基づいて前記対象装置の入出力特性を決定する決定手段であって、前記第２層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルと前記入力データ用ニューロンモデルとの間の結合荷重を前記対象装置の入力とし、前記第２層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルと前記出力データ用ニューロンモデルとの間の結合荷重を前記対象装置の出力とした場合の当該入力と当該出力との間の関係を表す関数を得る演算を行い、この演算の結果の関数を前記対象装置の入出力特性とする、決定手段と、
を備えることを特徴とする入出力特性決定装置。
【請求項７】
第１データと第２データとの間の相関関係を評価する相関関係評価装置であって、
ニューラルネットワークの第１層に配置され、前記第１データの個々のデータ要素に対応する第１データ用ニューロンモデルと、前記第２データの個々のデータ要素に対応する第２データ用ニューロンモデルと、を含む第１層ニューロンモデル群と、
前記ニューラルネットワークの第２層に配置され、前記第１データ用及び第２データ用ニューロンモデルと結合する第２層ニューロンモデル群と、
前記第１層ニューロンモデル群に学習用の第１及び第２データの対を順次入力し、該データの対とそれに対する肯定的又は否定的な評価の程度を表す評価値を含む個別評価情報とに基づいて、前記第１データ用及び第２データ用ニューロンモデルと前記第２層ニューロンモデル群との間の結合荷重を更新する学習手段であって、前記第２層ニューロンモデル群のうちの少なくとも１つのニューロンモデルについて、当該ニューロンモデルと前記第１層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルとの間の結合荷重を各要素とする重みベクトルを、前記学習用の第１及び第２データの個々のデータ要素を各要素とする学習ベクトルに対して、前記個別評価情報が肯定的な評価値を含む場合は当該評価値に比例する距離だけ近づけ、前記個別評価情報が否定的な評価値を含む場合は当該評価値に比例する距離だけ遠ざける演算を行い、この演算の結果の前記重みベクトルの各要素を対応する結合荷重の更新後の値とする、学習手段と、
前記結合荷重に基づいて第１データと第２データとの間の相関関係を評価する評価手段であって、前記第２層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルと前記第１データ用ニューロンモデルとの間の結合荷重を第１データとし、前記第２層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルと前記第２データ用ニューロンモデルとの間の結合荷重を第２データとした場合の当該第１データと当該第２データとの間の関係を表す関数を得る演算を行い、この演算の結果の関数を前記第１データと第２データとの間の相関関係を表す関数とする、評価手段と、
を備えることを特徴とする相関関係評価装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は制御装置の製造方法、制御装置、データ生成装置、入出力特性決定方法及び相関関係評価方法に関し、特に、ニューラルネットワークを用いた、制御装置の製造方法、制御装置、データ生成装置、入出力特性決定方法及び相関関係評価方法に関する。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】
高性能な制御装置を設計するにあたっては、制御対象の特性や、その制御対象が置かれる環境について正確な情報が予め入手されていなければならない。しかしながら、現実にはそれらの情報を正しく入手するのは困難な場合が多い。
【０００３】
このため、多数の動作信号及び操作量の対を実際に制御対象に対して与え、どのような制御結果が得られるかをしらみ潰しに調べていくことにより、制御装置の特性を決定するのが実際的である。
【０００４】
この際、多数の動作信号及び操作量の対と、その対に対する個別評価に基づいて、動作信号及び操作量の関係を評価する手法が提案されれば、その評価結果に基づいて好ましい動作信号と操作量との関係を決定し、制御装置を容易に設計・製造することができる。
【０００５】
また、以上のような制御装置の特性に限らず、一般的に、二つのデータ（ベクトルデータを含む）の相関関係を、個々のデータ対に対する個別評価に基づいて評価する方法が提案されれば、有意義である。
【０００６】
この点、ニューラルネットワーク技術は、個々のデータとその個別評価を処理するのに最も優れた技術といえるが、既存のニューラルネットワークのモデルでは、単に入力データを分類分けするのみであったり、単に写像の入出力関係を実現するものであり、二つのデータの相関関係を評価することのできるニューラルネットワークのモデルは未だ提案されていない。
【０００７】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、第１の目的は、制御装置の特性を、複数の動作信号及び操作量の対に対する個別評価に基づいて容易に決定することのできる制御装置の製造方法を提供することにある。
【０００８】
また、第２の目的は、制御装置の好ましい特性をニューラルネットワークに学習させ、その学習内容に従って、制御対象を制御することのできる制御装置を提供することにある。
【０００９】
また、第３の目的は、二つのデータの相関関係とその評価とをニューラルネットワークに学習させておき、その学習内容に従って、あるデータに対応するデータを生成することのできるデータ生成装置を提供することにある。
【００１０】
また、第４の目的は、対象装置の入出力特性を、複数の入出力データの対に対する個別評価に基づいて容易に決定することのできる入出力特性決定方法を提供することにある。
【００１１】
さらに、第５の目的は、個々のデータ対に対する個別評価に基づいて、二つのデータの相関関係を評価することのできる相関関係評価方法を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
（１）上記課題を解決するために、本発明に係る制御装置における動作信号と操作量との関係を決定する装置は、ニューラルネットワークの第１層に配置され、動作信号を構成する個々のデータ要素に対応する動作信号用ニューロンモデルと、操作量を構成する個々のデータ要素に対応する操作量用ニューロンモデルと、を含む第１層ニューロンモデル群と、前記ニューラルネットワークの第２層に配置され、前記動作信号用及び操作量用ニューロンモデルと結合する第２層ニューロンモデル群と、前記第１層ニューロンモデル群に、学習用の動作信号及び操作量の対を順次入力し、該動作信号及び操作量の対とそれに対する肯定的又は否定的な評価の程度を表す評価値を含む個別評価情報とに基づいて、前記動作信号用及び操作量用ニューロンモデルと前記第２層ニューロンモデル群との間の結合荷重を更新する学習手段であって、前記第２層ニューロンモデル群のうちの少なくとも１つのニューロンモデルについて、当該ニューロンモデルと前記第１層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルとの間の結合荷重を各要素とする重みベクトルを、前記学習用の動作信号及び操作量を構成する個々のデータ要素を各要素とする学習ベクトルに対して、前記個別評価情報が肯定的な評価値を含む場合は当該評価値に比例する距離だけ近づけ、前記個別評価情報が否定的な評価値を含む場合は当該評価値に比例する距離だけ遠ざける演算を行い、この演算の結果の前記重みベクトルの各要素を対応する結合荷重の更新後の値とする、学習手段と、更新後の前記結合荷重に基づいて前記制御装置の入出力特性を決定する決定手段であって、前記第２層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルと前記動作信号用ニューロンモデルとの間の結合荷重を前記制御装置の入力とし、前記第２層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルと前記操作信号用ニューロンモデルとの間の結合荷重を前記制御装置の出力とした場合の当該入力と当該出力との間の関係を表す関数を得る演算を行い、この演算の結果の関数を前記制御装置の入出力特性とする、決定手段と、を備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明では学習用の動作信号及び操作量の対が第１層のニューロンモデルに順次入力され、当該学習用の動作信号及び操作量の対と、例えば制御量の安定度等の前記個別評価情報と、に基づき、前記結合荷重が更新される。こうすれば、入出力関係が類似する動作信号及び操作量の対に対しては、第２層において近傍に位置するニューロンモデルが反応するよう、前記結合荷重が順次更新されるため、学習後の結合荷重に基づいて、ある個別評価に対応する動作信号及び操作量の対を得ることができる。この結果、例えば制御量が安定する動作信号及び操作量の対を前記結合荷重から得ることができ、制御装置の特性を容易に決定することができる。
【００１４】
（２）また、本発明に係る制御装置は、ニューラルネットワークを用いた制御装置であって、前記ニューラルネットワークの第１層に配置され、動作信号を構成する個々のデータ要素が入力される動作信号用ニューロンモデルと、操作量を構成する個々のデータ要素が入力される操作量用ニューロンモデルと、を含む第１層ニューロンモデル群と、前記ニューラルネットワークの第２層に配置され、前記動作信号用及び操作量用ニューロンモデルと結合する第２層ニューロンモデル群と、前記第１層ニューロンモデル群に入力される動作信号及び操作量と、該動作信号及び操作量に対する肯定的又は否定的な評価の程度を表す評価値を含む個別評価情報と、に基づいて、前記第１層ニューロンモデル群と前記第２層ニューロンモデル群との間の結合荷重を更新する学習手段であって、前記第２層ニューロンモデル群のうちの少なくとも１つのニューロンモデルについて、当該ニューロンモデルと前記第１層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルとの間の結合荷重を各要素とする重みベクトルを、前記動作信号及び操作量を構成する個々のデータ要素を各要素とする学習ベクトルに対して、前記個別評価情報が肯定的な評価値を含む場合は当該評価値に比例する距離だけ近づけ、前記個別評価情報が否定的な評価値を含む場合は当該評価値に比例する距離だけ遠ざける演算を行い、この演算の結果の前記重みベクトルの各要素を対応する結合荷重の更新後の値とする、学習手段と、前記動作信号用ニューロンモデルに動作信号を入力し、該動作信号と前記結合荷重とを予め設定された式に代入して演算を行った結果の値と、前記第２層ニューロンモデル群に含まれるニューロンモデルと前記操作用ニューロンモデルとの間の前記結合荷重と、の積に基づく値を該動作信号に対応して出力すべき操作量として算出する操作量算出手段と、を含むことを特徴とする。
【００１５】
上述のように前記結合荷重には個別評価が肯定的な動作信号及び操作量の対についての情報が記憶される。このため、本発明では、ある動作信号が与えられると、その動作信号に対応する操作量を、該動作信号及び結合荷重に基づいて算出することができる。たとえば、前記操作量算出手段は、ある動作信号が与えられると、対応する操作量であって制御量の安定度の高いものを、動作信号及び結合荷重に基づいて算出することができる。このため、本発明に係る制御装置によれば、制御装置の好ましい特性をニューラルネットワークに学習させ、その学習内容に従って、制御対象を制御することができる。また、制御対象の制御と並行して前記学習手段による学習を行わせれば、該制御対象を適応的に制御することができる。
【００１６】
また、本発明の一態様では、前記操作量算出手段における前記予め設定された式は、前記第２層ニューロンモデル群に含まれる１つのニューロンモデルと前記動作信号用ニューロンモデルとの間の結合荷重を各要素とするベクトルと、動作信号を構成する個々のデータ要素を各要素とするベクトルと、の間の距離が小さいほど大きな値をとる式であり、前記操作量算出手段は、前記第２層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルについて、当該ニューロンモデルと前記動作信号用ニューロンモデルとの間の結合荷重と、前記動作信号用ニューロンモデルに入力された前記動作信号と、を前記予め設定された式に代入して演算を行った結果の値を、前記第２層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルの該動作信号に対する部分反応度として算出する手段と、前記第２層ニューロンモデル群に含まれるニューロンモデルと前記操作量用ニューロンモデルとの間の結合荷重と、前記２層ニューロンモデル群に含まれるニューロンモデルの前記部分反応度と、の積に基づく値を前記操作量として算出する手段と、を含むことを特徴とする。
【００１７】
この態様では動作信号の入力に対する前記第２層ニューロンモデル群の各部分反応度が、まず算出される。そして、その部分反応度と、前記制御用ニューロンモデルと第２層ニューロンモデル群との間の結合荷重と、に基づいて、動作信号に対応する操作量を算出する。例えば前記制御用ニューロンモデルと第２層ニューロンモデル群との間の結合荷重を、前記部分反応度により重み付け加算して、操作量を算出すればよい。こうすれば、ニューラルネットワークの学習内容に基づき、動作信号に対応する操作量を算出することができる。
【００１８】
（３）また、本発明に係るデータ生成装置は、第１データに基づいて第２データを生成するデータ生成装置であって、ニューラルネットワークの第１層に配置され、前記第１データの個々のデータ要素に対応する第１ニューロンモデルと、前記第２データの個々のデータ要素に対応する第２ニューロンモデルと、を含む第１層ニューロンモデル群と、前記ニューラルネットワークの第２層に配置され、前記第１及び第２ニューロンモデルと結合する第２層ニューロンモデル群と、前記第１ニューロンモデルに第１データを入力し、前記第１層ニューロンモデル群と前記第２層ニューロンモデル群との間の結合荷重と当該第１データとを予め設定された式に代入して演算を行った結果の値と、前記第２層ニューロンモデル群と前記第２ニューロンモデルとの間の結合荷重と、の積に基づく値を第２データとして算出するデータ算出手段と、を含み、学習段階では、前記第１層ニューロンモデル群に学習用の第１及び第２データの対が順次入力され、該学習用の第１及び第２データの対とそれに対する肯定的又は否定的な評価の程度を表す評価値を含む個別評価情報とに基づいて、前記第１層ニューロンモデル群と前記第２層ニューロンモデル群との間の結合荷重が更新され、この更新処理において、前記第２層ニューロンモデル群のうちの少なくとも１つのニューロンモデルについて、当該ニューロンモデルと前記第１層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルとの間の結合荷重を各要素とする重みベクトルを、前記学習用の第１及び第２データの個々のデータ要素を各要素とする学習ベクトルに対して、前記個別評価情報が肯定的な評価値を含む場合は当該評価値に比例する距離だけ近づけ、前記個別評価情報が否定的な評価値を含む場合は当該評価値に比例する距離だけ遠ざける演算を行い、この演算の結果の前記重みベクトルの各要素を対応する結合荷重の更新後の値とする、ことを特徴とする。
【００１９】
本発明によれば、第１データと第２データの相関関係とその評価をニューラルネットワークに学習させておき、その学習内容に従って、ある与えられた第１データに対応する第２データを生成することができる。
【００２０】
（４）また、本発明に係る入出力特性決定装置は、対象装置の入力データ及び出力データの関係を決定する入出力特性決定装置であって、ニューラルネットワークの第１層に配置され、前記入力データの個々のデータ要素に対応する入力データ用ニューロンモデルと、前記出力データの個々のデータ要素に対応する出力データ用ニューロンモデルと、を含む第１層ニューロンモデル群と、前記ニューラルネットワークの第２層に配置され、前記入力データ用及び出力データ用ニューロンモデルと結合する第２層ニューロンモデル群と、前記第１層ニューロンモデル群に学習用の入力及び出力データの対を順次入力し、該データの対とそれに対する肯定的又は否定的な評価の程度を表す評価値を含む個別評価情報とに基づいて、前記入力データ用及び出力データ用ニューロンモデルと前記第２層ニューロンモデル群との間の結合荷重を更新する学習手段であって、前記第２層ニューロンモデル群のうちの少なくとも１つのニューロンモデルについて、当該ニューロンモデルと前記第１層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルとの間の結合荷重を各要素とする重みベクトルを、前記入力データ及び出力データの個々のデータ要素を各要素とする学習ベクトルに対して、前記個別評価情報が肯定的な評価値を含む場合は当該評価値に比例する距離だけ近づけ、前記個別評価情報が否定的な評価値を含む場合は当該評価値に比例する距離だけ遠ざける演算を行い、この演算の結果の前記重みベクトルの各要素を対応する結合荷重の更新後の値とする、学習手段と、前記結合荷重に基づいて前記対象装置の入出力特性を決定する決定手段であって、前記第２層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルと前記入力データ用ニューロンモデルとの間の結合荷重を前記対象装置の入力とし、前記第２層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルと前記出力データ用ニューロンモデルとの間の結合荷重を前記対象装置の出力とした場合の当該入力と当該出力との間の関係を表す関数を得る演算を行い、この演算の結果の関数を前記対象装置の入出力特性とする、決定手段と、を備えることを特徴とする。
【００２１】
こうすれば、対象装置の入出力データとその個別評価をニューラルネットワークに学習させておき、対象装置の入出力特性を学習結果に基づいて決定することができる。
【００２２】
（５）また、本発明に係る相関関係評価装置は、第１データと第２データとの間の相関関係を評価する相関関係評価装置であって、ニューラルネットワークの第１層に配置され、前記第１データの個々のデータ要素に対応する第１データ用ニューロンモデルと、前記第２データの個々のデータ要素に対応する第２データ用ニューロンモデルと、を含む第１層ニューロンモデル群と、前記ニューラルネットワークの第２層に配置され、前記第１データ用及び第２データ用ニューロンモデルと結合する第２層ニューロンモデル群と、前記第１層ニューロンモデル群に学習用の第１及び第２データの対を順次入力し、該データの対とそれに対する肯定的又は否定的な評価の程度を表す評価値を含む個別評価情報とに基づいて、前記第１データ用及び第２データ用ニューロンモデルと前記第２層ニューロンモデル群との間の結合荷重を更新する学習手段であって、前記第２層ニューロンモデル群のうちの少なくとも１つのニューロンモデルについて、当該ニューロンモデルと前記第１層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルとの間の結合荷重を各要素とする重みベクトルを、前記学習用の第１及び第２データの個々のデータ要素を各要素とする学習ベクトルに対して、前記個別評価情報が肯定的な評価値を含む場合は当該評価値に比例する距離だけ近づけ、前記個別評価情報が否定的な評価値を含む場合は当該評価値に比例する距離だけ遠ざける演算を行い、この演算の結果の前記重みベクトルの各要素を対応する結合荷重の更新後の値とする、学習手段と、前記結合荷重に基づいて第１データと第２データとの間の相関関係を評価する評価手段であって、前記第２層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルと前記第１データ用ニューロンモデルとの間の結合荷重を第１データとし、前記第２層ニューロンモデル群に含まれる各ニューロンモデルと前記第２データ用ニューロンモデルとの間の結合荷重を第２データとした場合の当該第１データと当該第２データとの間の関係を表す関数を得る演算を行い、この演算の結果の関数を前記第１データと第２データとの間の相関関係を表す関数とする、評価手段と、を備えることを特徴とする。
【００２３】
こうすれば、個々のデータ対に対する個別評価に基づいて、二つのデータの相関関係を評価することができる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適な実施の形態について図面に基づいて詳細に説明する。
【００２５】
実施の形態１．
実施の形態１では、ニューラルネットワークを用いて、二つのデータの相関関係を評価する方法、及び対象装置の入出力特性を決定する方法、とりわけ制御装置における動作信号と操作量との関係を決定する方法について説明する。
【００２６】
なお、以下の説明では各種変数を表すアルファベット文字を使用するが、大文字アルファベットがベクトル量を表し、小文字アルファベットがスカラー量を表すものとする。
【００２７】
図１は、本実施の形態に係る方法を説明する図であり、本方法で用いるニューラルネットワークの構成が示されている。同図に示すニューラルネットワークでは、入力層１０に配置されるニューロンモデル（以下では「ユニット」ともいう。）に学習ベクトルＩが入力されており、それら入力層１０のニューロンモデルは競合層１２に配置されるニューロンモデルとシナプス結合している。
【００２８】
入力層１０に配置されるニューロンモデルは大きく２つに分類される。第１分類に属するのは第１ベクトルＸが入力されるニューロンモデルであり、第２分類に属するのは第２ベクトルＹが入力されるニューロンモデルである。すなわち、学習ベクトルＩは次式（１）に示すように第１ベクトルＸと第２ベクトルＹとから構成される。
【００２９】
【数１】
0004267726.tif 000002
そして、第１分類に属するニューロンモデルは、第１ベクトルＸの成分数（データ要素数）に等しい個数存在し、第２分類に属するニューロンモデルは、第２ベクトルＹの成分数に等しい個数存在する。ここでは、第１ベクトルＸがｎ個の成分を有するものとし、第２ベクトルＹがｍ個の成分を有するものとする。このため、入力層１０には合計（ｎ＋ｍ）個のニューロンモデルが配置されている。
【００３０】
たとえば、二つのデータの相関関係を評価したい場合には、一方のデータを第１ベクトルに対応させ、他方のデータを第２ベクトルに対応させればよい。また、対象装置の入出力特性を決定する場合には、当該対象装置の入力信号を第１ベクトルに対応させ、出力信号を第２ベクトルに対応させればよい。さらに、制御装置における動作信号と操作量との関係を決定する場合には、動作信号を第１ベクトルに対応させ、操作量を第２ベクトルに対応させればよい。
【００３１】
また、第１分類に属するｊ番目のニューロンモデルは、競合層１２に配置されたｉ番目のニューロンモデルと、結合荷重ｗijにてシナプス結合しているものとする。また、第２分類に属するｋ番目のニューロンモデルは、競合層１２に配置されたｉ番目のニューロンモデルと、結合荷重ｕikにてシナプス結合しているものとする。そして、結合荷重ｗijと結合荷重ｕikとにより、競合層１２のｉ番目のニューロンモデルに関する重みベクトルＷiが、次式（２）に示すようにして構成される。
【００３２】
【数２】
0004267726.tif 000003
図２は、以上説明したニューラルネットワークに学習をさせる際の手順を説明するフロー図である。
【００３３】
同フロー図に示すように、上記ニューラルネットワークに学習をさせるには、まずｓ個の学習ベクトルＩl（ｌ＝１〜ｓ）を準備する（Ｓ１０１）。この学習ベクトルは、第１ベクトルＸと第２ベクトルＹの対であり、ランダムなベクトルの対であって、それら対の各々対しては個別評価情報も準備されていなければならない。たとえば、本方法により制御装置の特性を決定しようとする場合には、動作信号と操作量の対を学習ベクトルＩlに選び、その対が制御装置の入出力とされた場合に制御量がどの様な振る舞いをするかを表す情報等を個別評価情報とすればよい。
【００３４】
次に、学習繰り返し回数Ｉｔｅを０に設定するとともに（Ｓ１０２）、学習ベクトルＩlの添え字である変数ｌを０に設定する（Ｓ１０３）。そして、Ｓ１０１で準備した学習ベクトルＩlの各成分を、図１に示したニューラルネットワークの入力層１０に配置されたニューロンモデルに入力する（Ｓ１０４）。
【００３５】
入力層１０に学習ベクトルＩ１が与えられると、勝者ユニット（勝ちニューロン）、即ち学習ベクトルＩ１に対して最も反応する競合層１２のニューロンモデルが決定される（Ｓ１０５）。具体的には、次式（３）により、競合層１２のｉ番目のニューロンモデルと入力層１０のニューロンモデルとの間のユークリッド距離Ｄｉを求め、それが最も短いものを勝者ユニットとする。
【００３６】
【数３】
0004267726.tif 000004
なお、勝者ユニットを決定する場合、次式（４）に示すファジイ類似性尺度Ｓiを競合層１２の各ニューロンモデルについて算出し、それが最も小さな値をとるニューロンモデルを勝者ユニットとしてもよい。同式（４）において、ｘ∧ｗは、ｘとｗのいずれか小さな値を意味する。またｘ∨ｗは、ｘとｗのいずれか大きな値を意味する。
【００３７】
【数４】
0004267726.tif 000005
次に、本方法では、勝者ユニットの近傍に位置するニューロンモデル、即ち近傍ユニットを決定する（Ｓ１０６）。たとえば、競合層１２のｉ番目のニューロンモデルを勝者ユニットとした場合、競合層１２のニューロンモデルが図１に示すように直線状に配置されていると仮定すれば、競合層（ｉ−２）番目から（ｉ＋２）番目のニューロンモデル等、前後するニューロンモデルを近傍ユニットに選べばよい。
【００３８】
その後、本方法では、勝者ユニットと近傍ユニットについて、重みベクトルＷiを次式（５）及び（６）により更新する（Ｓ１０７）。
【００３９】
【数５】
0004267726.tif 000006
まず、上式（５）は学習ベクトルＩlに対する評価が肯定的である場合に用いられる更新式である。同式（５）においてＷioldは更新前の重みベクトルＷiであり、Ｗinewは更新後の重みベクトルＷiである。また、α（ｔ）は学習係数であり、時間とともに減少するｔの関数が採用されている。さらに、Ｅlは正の実数値をとる評価値であり、学習ベクトルＩlに与えられる肯定的な個別評価情報を表す。
【００４０】
この式（５）による重みベクトルＷiの更新により、学習ベクトルＩlに対する評価が肯定的であれば、勝者ユニット及びその近傍ユニットの重みベクトルＷiは、学習係数α（ｔ）及び評価値Ｅlに比例して、学習ベクトルＩlに近づくことになる。
【００４１】
これに対して上式（６）は学習ベクトルＩlに対する評価が否定的である場合に用いられる更新式である。同式（６）において、ｓｉｇｎは符号関数である。また、Ｅlは負の実数値をとる評価値であり、学習ベクトルＩlに与えられる否定的な個別評価情報を表す。
【００４２】
この式（６）による重みベクトルＷiの更新により、学習ベクトルＩlに対する評価が否定的であれば、勝者ユニット及びその近傍ユニットの重みベクトルＷiは学習ベクトルＩlから遠ざかることになる。その際、重みベクトルＷiが学習ベクトルＩlから遠ざかる距離は学習係数α（ｔ）及び評価値Ｅlに比例する。また、同式（６）の右辺の指数関数の働きにより、より近い重みベクトルＷjがより大きく学習ベクトルＩlから遠ざけられることになる。
【００４３】
その後、変数ｌが最大値ｓ未満であれば（Ｓ１０８）、ｌをインクリメントし（Ｓ１１０）、次の学習ベクトルＩlをニューラルネットワークの入力層１０に与える（Ｓ１０４）。一方、変数ｌが最大値ｓに達すれば（Ｓ１０８）、繰り返し回数Ｉｔｅが設定値ＩＴＥに達しているかを判断し（Ｓ１０９）、達していなければ繰り返し回数Ｉｔｅをインクリメントするとともに（Ｓ１１１）、変数ｌを０に戻し（Ｓ１０３）、再び学習ベクトルＩ０をニューラルネットワークの入力層１０に与える（Ｓ１０４）。
【００４４】
以上のように、本方法ではニューラルネットワークの学習ベクトルとして、対象装置の入出力データ等の二つのデータの対を用いている。こうしてニューラルネットワークに学習をさせると、以下に説明するように、ニューラルネットワークの結合荷重から、ある評価を与えられるデータ対の相関関係が得られるようになる。
【００４５】
図３及び図４は、第１ベクトルＸ及び第２ベクトルＹとしていずれも１成分のみを有するものを採用した場合の、ニューラルネットワークの学習の様子を模式的に示す図である。この場合、学習ベクトルＩは２成分を有し、重みベクトルＷiは第１ベクトルＸ及び第２ベクトルＹに対応して２成分を有することになる。
【００４６】
図３には、上から学習ベクトル空間（平面）、重みベクトル空間（平面）、競合層１２が順に描かれている。学習ベクトル空間は第１ベクトルＸ及び第２ベクトルＹに対応する座標軸を有しており、学習ベクトルＩが与えられると、それを平面上の一点に対応づけることができるようになっている。一方、重みベクトル空間は重みベクトルＷの２成分に対応する軸を有しており、重みベクトルＷｉの終点が平面上の一点にそれぞれ描かれるようになっている。
【００４７】
同図に示すように、ある学習ベクトルＩが与えられると、競合層１２に配置されるニューロンモデルから勝者ユニットが決定される。この勝者ユニットは、学習ベクトルＩを重みベクトル空間上の一点に表した場合に、その点に最も近い点に終点を有する重みベクトルＷｉである。続いて、その勝者ユニットに対する近傍ユニットも選ばれる。同図では競合層１２にニューロンモデルを平面的に配置しているため、勝者ユニットの周囲を取り巻くユニットが近傍ユニットに選ばれる。
【００４８】
そして、与えられた学習ベクトルＩに対する個別評価が肯定的であって評価値Ｅが正の値をとる場合、それら勝者ユニット及び近傍ユニットの重みベクトルＷiが上式（５）に従って更新される。この場合、近傍ユニットの重みベクトルＷiは必ずしも勝者ユニットの重みベクトルＷiに類似するものとはなっていない。しかしながら、学習が進むに従って勝者ユニットの重みベクトルＷiと近傍ユニットの重みベクトルＷiとは次第に類似するようになる。
【００４９】
なお、同図では特に示さないが、入力される学習ベクトルＩに対する評価が否定的である場合、即ち評価値Ｅが負の値をとる場合、上式（６）に従って、勝者ユニット及び近傍ユニットの重みベクトルＷiは当該学習ベクトルＩから遠ざかるように更新される。
【００５０】
図４（ａ）は、学習が進んだ後の重みベクトル空間の様子を示す図である。同図に示すように、学習が相当程度に進むと重みベクトルＷiの終点を表す各点は肯定的な評価を与えられた学習ベクトルＩの近傍に集結する。従って、この重みベクトルＷiの分布を調べることにより、学習ベクトルＩに含まれる第１ベクトルＸと第２ベクトルＹとの関係を評価することができる。
【００５１】
たとえば、第１ベクトルＸとして制御装置に入力される動作信号を採用し、第２ベクトルＹとして制御装置から出力される操作量を採用した場合、それら動作信号及び操作量のデータ対と個別評価とを予め十分にニューラルネットワークに学習させると、同図（ａ）に示すように、安定的に制御量を制御できる動作信号と操作量とのデータ対が重みベクトル空間のおける多数の重みベクトルＷiの終点として得られることになる。このため、例えば同図（ａ）に示される重みベクトルＷiの終点を補間する等して、同図（ｂ）に示すような、動作信号と操作量との関係を表す関数を容易に得ることができる。この結果、その関数を制御装置に予め設定することにより、ある動作信号を与えられると適切な操作量を出力する制御装置を容易に設計することができる。この点は、対象装置の入出力特性を決定する場合にも同様に当てはまる。
【００５２】
また、以上のように、第１ベクトルＸと第２ベクトルＹの相関関係を、ニューラルネットワークの学習後に一旦評価してもよいが、そのような評価をせずとも、第１ベクトルＸに対応する好ましい（肯定的評価が得られるであろう）第２ベクトルＹを、重みベクトルＷiに基づいて算出することができる。
【００５３】
図５は、重みベクトルＷiから第１ベクトルＸに対応する好ましい第２ベクトルＹを算出する手順を説明するフロー図である。
【００５４】
この手順では、図６に示すようにして、まず第１ベクトルＸのみをニューラルネットワークの入力層１０に与える。ここでの第１ベクトルＸは、学習段階で用いた学習ベクトルの構成要素たる第１ベクトルＸと区別するため、特に事実入力ベクトルＸ0と記す（Ｓ２０１）。また以下では、この事実入力ベクトルＸ0に対応する第２ベクトルＹを、学習段階で用いた学習ベクトルの構成要素たる第２ベクトルＹと区別するため、特に事実出力ベクトルＹ0と記す。
【００５５】
次に、事実入力ベクトルＸ0に対する競合層１２上の各ニューロンモデルの出力ｚp（ここでは、「部分反応度」という。）を、次式（７）に従って算出する（Ｓ２０２）。同式（７）においてβは所与の定数である。
【００５６】
【数６】
0004267726.tif 000007
その後、Ｓ２０２で得られた部分反応度ｚpと結合荷重Ｕprとに基づき、次式（８）に従って事実出力ベクトルＹ0を算出する（Ｓ２０３）。図７は、この事実出力ベクトルＹ0の算出処理の概念を示すものである。
【００５７】
【数７】
0004267726.tif 000008
同式（８）は結合荷重Ｕprを部分反応度ｚpを用いて重み付け加算すると、事実出力ベクトルＹ0のｒ番目の成分が算出できることを表している。
【００５８】
たとえば、第１ベクトルＸ及び第２ベクトルＹとしていずれも１成分のみを有するものを採用した場合、図８に示すようにして重みベクトルＷが重みベクトル空間上に表されていれば、ある事実入力ベクトルＸ0が与えられると、以上説明した処理では、領域１４内に重みベクトルＷiの終点を有するニューロンモデルを中心として、式（７）で算出される部分反応度ｚpが大きな値を有することになる。そして、式（８）を計算すると、この領域１４内に重みベクトルＷiの終点を有するニューロンモデルについての結合荷重ｕの値が支配的となり、同図の矢印１６の辺りに事実出力ベクトルＹ0の値が得られることになる。
【００５９】
以上のようにして、重みベクトルＷiから第１ベクトルＸに対応する好ましい第２ベクトルＹを算出することができる。
【００６０】
実施の形態２．
実施の形態２では、上述した実施の形態１に係る方法を応用した適応制御装置について説明する。
【００６１】
図９は、本実施の形態に係る適応制御装置の構成を示す図である。同図に示す適応制御装置は、図１に示したニューラルネットワークをハードウェアとして維持・更新するものであり、制御部４４と学習部４６との間で第１結合荷重記憶部２０及び第２結合荷重記憶部２２が共有されており、双方から随時アクセスすることができるようになっている。この第１結合荷重記憶部２０は図１に示したニューラルネットワークにおける結合荷重ｗijを記憶するものであり、第２結合荷重記憶部は図１に示したニューラルネットワークにおける結合荷重ｕikを記憶するものである。
【００６２】
まず、学習部４６は、結合荷重更新部２８と、評価部３８と、第１及び第２結合荷重記憶部２０，２２と、を含んでいる。評価部３８は、制御対象４０から得られる制御量を評価して、評価値Ｅを結合荷重更新部２８に与えるようになっている。評価値Ｅには、具体的には制御量の安定性等を表す情報を採用することができ、その値は−１〜＋１に亘って連続する値をとる。
【００６３】
結合荷重更新部２８には、制御部４４から出力される操作量Ｙもまたスイッチ３４及び遅延素子３２を介して入力されるようになっている。また、基準入力とフィードバック量との差分である動作信号Ｘも、加算器４２により生成され、遅延素子３０を介して結合荷重更新部２８に入力されるようになっている。なお、遅延素子３０，３２は、動作信号Ｘと操作量Ｙと評価値Ｅとが互いに対応するものとなるように、遅延時間がそれぞれ設定される。また、動作信号Ｘはｎ個のデータ要素を有し、操作量Ｙはｍ個のデータ要素を有し、それらは複数本の信号線により伝送される。
【００６４】
そして、結合荷重更新部２８では、上式（５）及び（６）に基づいて重みベクトルＷiをリアルタイムに更新し、更新後の結合荷重ｗij，ｕikを第１及び第２結合荷重記憶部２０，２２にそれぞれ格納する。
【００６５】
一方、制御部４４は、部分反応度算出部２４と、操作量算出部２６と、第１及び第２結合荷重記憶部２０，２２と、を含んでいる。部分反応度算出部２４には第１結合荷重記憶部２０から結合荷重ｗpqが入力されるとともに、加算器４２から事実動作信号（事実入力ベクトル）Ｘ0が入力されるようになっている。そして、部分反応度算出部２４では、これらの情報をもとに、上式（７）に従って部分反応度ｚpを全ての競合層１２上のニューロンモデルについて算出する。
【００６６】
また、操作量算出部２６には第２結合荷重記憶部２２から結合荷重ｕprが入力されるとともに、部分反応度算出部２４から部分反応度ｚpが入力されるようになっている。そして、操作量算出部では、これらの情報をもとに、上記式（８）に従って事実操作量（事実出力ベクトル）Ｙ0を算出する。そして、算出された事実操作量Ｙ0が制御対象４０に与えられる。
【００６７】
以上説明した適応制御装置では、制御対象４０の安定性等の諸評価要素に基づいて第１及び第２結合荷重記憶部２０，２２の内容が随時更新される。そして、その随時更新される第１及び第２結合荷重記憶部２０，２２の内容に従って、事実動作信号Ｘ0に対応する、好ましい（肯定的な評価を得られるであろう）事実操作量Ｙ0が制御部４４により算出され、制御対象４０に与えられる。このため、制御対象４０の特性が時とともに変化した場合であっても、その変化に適応的に追従し、好適な制御特性を維持することができる。
【００６８】
なお、以上説明した本発明の実施の形態１及び２は種々の変形実施が可能である。たとえば、以上の説明ではニューラルネットワークの結合荷重ｗij，ｕikの更新、即ち重みベクトルＷiの更新を、式（５）及び式（６）に従って行うようにしたが、その他の更新方法を採用してもよい。
【００６９】
また、評価値ＥlやＥとしては、学習ベクトルに対応してあらゆる情報を採用することができる。たとえば、学習ベクトル毎の確信度、重要度、刺激程度などを評価値ＥlやＥとして採用することができる。
【００７０】
さらに、実施の形態２に係る適応制御装置では、基準入力としてランダムな値を加算器４２に与えるとともに、スイッチ３４を端子３６側に切り換えて該端子３６からランダムな値を与え、実際の装置の使用に先立ち、ニューラルネットワークの学習をある程度済ませておくようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施の形態１に係る方法で用いるニューラルネットワークの構成を示す図である。
【図２】  図１に示すニューラルネットワークの学習手順を説明するフロー図である。
【図３】  図１に示すニューラルネットワークの学習の様子を説明する図である。
【図４】  学習後の重みベクトル空間の様子を示す図である。
【図５】  図１に示すニューラルネットワークを用い、事実入力ベクトルから事実出力ベクトルを算出する手順を説明するフロー図である。
【図６】  図１に示すニューラルネットワークを用いて、事実入力ベクトルに対する競合層の各ニューロンモデルの部分反応度が算出される様子を示す図である。
【図７】  競合層の各ニューロンモデルの部分反応度に基づいて、事実入力ベクトルに対応する事実出力ベクトルが算出される様子を示す図である。
【図８】  事実出力ベクトルの計算過程を説明する図である。
【図９】  本発明の実施の形態２に係る適応制御装置の構成を示す図である。
【符号の説明】
１０  入力層、１２  競合層、２０  第１結合荷重記憶部、２２  第２結合荷重記憶部、２４  部分反応度算出部、２６  操作量算出部、２８  結合荷重更新部、３０，３２  遅延素子、３４  スイッチ、３６  端子、３８  評価部、４０制御対象、４２  加算器、４４  制御部、４６  学習部。
【図１】
0004267726.tif 000009
【図２】
0004267726.tif 000010
【図３】
0004267726.tif 000011
【図４】
0004267726.tif 000012
【図５】
0004267726.tif 000013
【図６】
0004267726.tif 000014
【図７】
0004267726.tif 000015
【図８】
0004267726.tif 000016
【図９】
0004267726.tif 000017