【手続補正書】
【提出日】平成25年6月5日(2013.6.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の波形の合計値の時系列データまたはベクトル時系列データを取得するデータ取得手段と、
取得された前記時系列データまたは前記ベクトル時系列データに基づいて、前記複数の波形それぞれが示す状態または前記ベクトル時系列データの各構成要素が示す状態を確率モデルによりモデル化したときのモデルパラメータを求めるパラメータ推定手段と
を備えるデータ処理装置。
【請求項２】
前記データ取得手段は、前記複数の波形の合計値の時系列データを取得し、
前記パラメータ推定手段は、EMアルゴリズムによるパラメータ推定処理において、前記確率モデルの各状態が取り得る状態数を２とし、前記確率モデルが、前記時系列データが表す前記波形の合計値のパターンを説明する度合いである尤度関数を最大化することにより、前記モデルパラメータとしての観測確率のパラメータを求める
請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記データ取得手段は、前記複数の波形の合計値の時系列データを取得して、非負のデータに変換し、
前記パラメータ推定手段は、EMアルゴリズムによるパラメータ推定処理において、前記確率モデルのファクタmの波形のパターンに対応する観測確率のパラメータW(m)が非負であるという制約条件の下で、前記確率モデルが、前記時系列データが表す前記波形の合計値のパターンを説明する度合いである尤度関数を最大化することにより、前記モデルパラメータとしての観測確率のパラメータW(m)を求める
請求項１または２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記データ取得手段は、前記複数の波形の合計値の時系列データを取得し、
前記パラメータ推定手段は、EMアルゴリズムによるパラメータ推定処理において、前記確率モデルのファクタmの波形のパターンに対応する観測確率のパラメータW(m)の、前記確率モデルの各状態が取り得る状態数に対応する複数列のいずれか一列が常に０であるという制約条件の下で、前記確率モデルが、前記時系列データが表す前記波形の合計値のパターンを説明する度合いである尤度関数を最大化することにより、前記モデルパラメータとしての観測確率のパラメータW(m)を求める
請求項１乃至３のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記確率モデルの所定の複数のファクタが同一の前記波形に対応するものであることを判定する同一判定手段をさらに備える
請求項１乃至４のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記同一判定手段は、前記確率モデルの各ファクタの全組み合わせのうち、必要条件を常に満たす組み合わせを同一候補として選別し、選別された同一候補のうち、ヒント条件を所定回数以上満たしたことがある組み合わせを同一と判定することにより、所定の複数のファクタが同一の前記波形に対応するものであることを判定する
請求項５に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
現在時刻から所定時間経過後の未来の前記ファクタの状態を予測する状態予測手段をさらに備える
請求項３乃至６のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記状態予測手段の予測結果に基づいて、所定の機器を制御する機器制御手段をさらに備える
請求項７に記載のデータ処理装置。
【請求項９】
前記複数の波形それぞれに対応する複数の機器を特定する機器特定手段をさらに備える
請求項１乃至８のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項１０】
前記パラメータ推定手段の結果に基づいて、前記機器特定手段により特定された前記複数の機器の状態を表示する表示手段をさらに備える
請求項９に記載のデータ処理装置。
【請求項１１】
前記データ取得手段は、前記複数の波形の合計値の時系列データを取得する場合、他の測定値の位相に同期して、所定の周期で前記複数の波形の合計値を取得する
請求項１乃至１０のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項１２】
データ処理装置が、
複数の波形の合計値の時系列データまたはベクトル時系列データを取得し、
取得された前記時系列データまたは前記ベクトル時系列データに基づいて、前記複数の波形それぞれが示す状態または前記ベクトル時系列データの各構成要素が示す状態を確率モデルによりモデル化したときのモデルパラメータを求める
ステップを含むデータ処理方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
複数の波形の合計値の時系列データまたはベクトル時系列データを取得するデータ取得手段と、
取得された前記時系列データまたは前記ベクトル時系列データに基づいて、前記複数の波形それぞれが示す状態または前記ベクトル時系列データの各構成要素が示す状態を確率モデルによりモデル化したときのモデルパラメータを求めるパラメータ推定手段として
機能させるためのプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
本発明の一側面のデータ処理装置は、複数の波形の合計値の時系列データまたはベクトル時系列データを取得するデータ取得手段と、取得された前記時系列データまたは前記ベクトル時系列データに基づいて、前記複数の波形それぞれが示す状態または前記ベクトル時系列データの各構成要素が示す状態を確率モデルによりモデル化したときのモデルパラメータを求めるパラメータ推定手段とを備える。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
本発明の一側面のデータ処理方法は、データ処理装置が、複数の波形の合計値の時系列データまたはベクトル時系列データを取得し、取得された前記時系列データまたは前記ベクトル時系列データに基づいて、前記複数の波形それぞれが示す状態または前記ベクトル時系列データの各構成要素が示す状態を確率モデルによりモデル化したときのモデルパラメータを求めるステップを含む。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
本発明の一側面のプログラムは、コンピュータに、複数の波形の合計値の時系列データまたはベクトル時系列データを取得するデータ取得手段と、取得された前記時系列データまたは前記ベクトル時系列データに基づいて、前記複数の波形それぞれが示す状態または前記ベクトル時系列データの各構成要素が示す状態を確率モデルによりモデル化したときのモデルパラメータを求めるパラメータ推定手段として機能させるためのものである。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２２】
本発明の一側面においては、複数の波形の合計値の時系列データまたはベクトル時系列データが取得され、取得された時系列データまたはベクトル時系列データに基づいて、複数の波形それぞれが示す状態またはベクトル時系列データの各構成要素が示す状態を確率モデルによりモデル化したときのモデルパラメータが求められる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５９】
商用電源周波数５０Hzの地域において、１回のサンプリングを５０kHzでサンプリングすることとすると、図８下段に示されるように、１回のサンプリングで１０００個の電流値が得られる。電流波形切り出し部４３は、１回のサンプリングで得られた１０００個の電流値を１０００次元の電流値ベクトルで表し、現在の時刻tにおける観測データYtとして、時系列保持部４４に供給する。従って、観測データYtは、D次元（D＝１０００）の実数ベクトルとなる。