(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列データを入力時系列データとして取得するデータ取得部と、
ランダムに選択された複数のデジタルフィルタを有し、前記データ取得部が取得した前記入力時系列データに対して前記各デジタルフィルタを適用し、適用後の時系列特徴又は周波数特徴を含む時系列データであるフィルタ応答時系列データを前記複数のデジタルフィルタからそれぞれ出力する複数フィルタ適用部と、
前記複数フィルタ適用部が出力した複数の前記フィルタ応答時系列データについて、前記フィルタ応答時系列データ毎に特徴量を抽出し、抽出した前記複数の特徴量を特徴量データとして出力する特徴量抽出部と、
を備えたこと
を特徴とする特徴量抽出装置。
【請求項２】
前記複数フィルタ適用部は、前記複数フィルタ適用部が出力した複数の前記フィルタ応答時系列データのうちの一部又は全部の前記フィルタ応答時系列データについて、当該フィルタ応答時系列データと、前記データ取得部が取得した前記入力時系列データとの差分又は積を取った時系列データを生成し、生成した時系列データを前記フィルタ応答時系列データとして出力すること
を特徴とする請求項１記載の特徴量抽出装置。
【請求項３】
前記特徴量抽出部は、前記複数フィルタ適用部が出力した複数の前記フィルタ応答時系列データのそれぞれにスライディングウィンドウを適用することにより、複数の前記フィルタ応答時系列データのそれぞれに対応する統計量を前記特徴量として抽出すること
を特徴とする請求項１記載の特徴量抽出装置。
【請求項４】
前記特徴量抽出部は、前記フィルタ応答時系列データに前記スライディングウィンドウを適用して包絡線処理を行うことにより、当該フィルタ応答時系列データに対応する前記特徴量を抽出すること
を特徴とする請求項３記載の特徴量抽出装置。
【請求項５】
前記特徴量抽出部は、前記フィルタ応答時系列データにおけるウィンドウ内の時系列値の最大値を抽出する包絡線処理を行うことにより、当該フィルタ応答時系列データに対応する前記特徴量を抽出すること
を特徴とする請求項４記載の特徴量抽出装置。
【請求項６】
前記特徴量抽出部は、前記フィルタ応答時系列データにおけるウィンドウ内の時系列値の最小値を抽出する包絡線処理を行うことにより、当該フィルタ応答時系列データに対応する前記特徴量を抽出すること
を特徴とする請求項４記載の特徴量抽出装置。
【請求項７】
前記特徴量抽出部は、前記フィルタ応答時系列データにおけるウィンドウ内の時系列値の平均値を抽出する包絡線処理を行うことにより、当該フィルタ応答時系列データに対応する前記特徴量を抽出すること
を特徴とする請求項４記載の特徴量抽出装置。
【請求項８】
前記特徴量抽出部は、前記フィルタ応答時系列データにおけるウィンドウ内の時系列値の中央値を抽出する包絡線処理を行うことにより、当該フィルタ応答時系列データに対応する前記特徴量を抽出すること
を特徴とする請求項４記載の特徴量抽出装置。
【請求項９】
前記特徴量抽出部は、前記フィルタ応答時系列データにおけるウィンドウ内の時系列値の４分位数値を抽出する包絡線処理を行うことにより、当該フィルタ応答時系列データに対応する特徴量を抽出すること
を特徴とする請求項４記載の特徴量抽出装置。
【請求項１０】
請求項１記載の特徴量抽出装置と、
前記特徴量抽出装置が出力する前記特徴量データを入力データとして、予め定められた推論対象について推論を行い、推論結果を示す推論結果情報を出力する推論部と、
を備えたこと
を特徴とする時系列推論装置。
【請求項１１】
前記推論部は、機械学習による学習結果に対応する学習済モデルに前記特徴量データを入力し、前記学習済モデルが前記推論結果として出力する前記推論結果情報を取得し、取得した前記推論結果情報を出力すること
を特徴とする請求項１０記載の時系列推論装置。
【請求項１２】
請求項１記載の特徴量抽出装置と、
時系列学習装置と、
を備えた時系列学習システムであって、
前記時系列学習装置は、
前記特徴量抽出装置が出力する前記特徴量データを取得する特徴量取得部と、
前記特徴量取得部が取得した前記特徴量データを学習データとして学習モデルに学習させることにより、予め定められた推論対象について推論した推論結果を推論結果情報として出力する前記学習モデルを学習済モデルとして生成する学習部と、
前記学習部が生成する前記学習済モデルを出力する学習済モデル出力部と、
を備えたこと
を特徴とする時系列学習システム。
【請求項１３】
データ取得部が、時系列データを入力時系列データとして取得するデータ取得ステップと、
複数フィルタ適用部が、ランダムに選択された複数のデジタルフィルタを用いて、前記データ取得ステップにより取得された前記入力時系列データに対して前記各デジタルフィルタを適用し、適用後の時系列特徴又は周波数特徴を含む時系列データであるフィルタ応答時系列データを前記複数のデジタルフィルタからそれぞれ出力する複数フィルタ適用ステップと、
特徴量抽出部が、前記複数フィルタ適用ステップにより出力された複数の前記フィルタ応答時系列データについて、前記フィルタ応答時系列データ毎に特徴量を抽出し、抽出した前記複数の特徴量を特徴量データとして出力する特徴量抽出ステップと、
を備えたこと
を特徴とする特徴量抽出方法。
【請求項１４】
特徴量抽出装置が、請求項１３記載の特徴量抽出方法により前記特徴量データを出力する特徴量出力ステップと、
推論部が、前記特徴量出力ステップにより出力された前記特徴量データを入力データとして、予め定められた推論対象について推論を行い、推論結果を示す推論結果情報を出力する推論ステップと、
を備えたこと
を特徴とする時系列推論方法。
【請求項１５】
前記推論ステップは、前記推論部が、機械学習による学習結果に対応する学習済モデルに前記特徴量データを入力し、前記学習済モデルが前記推論結果として出力する前記推論結果情報を取得し、取得した前記推論結果情報を出力すること
を特徴とする請求項１４記載の時系列推論方法。
【請求項１６】
特徴量抽出装置が、請求項１３記載の特徴量抽出方法により前記特徴量データを出力すると特徴量出力ステップと、
特徴量取得部が、前記特徴量出力ステップにより出力された前記特徴量データを取得する特徴量取得ステップと、
学習部が、前記特徴量取得ステップにより取得された前記特徴量データを学習データとして学習モデルに学習させることにより、予め定められた推論対象について推論した推論結果を推論結果情報として出力する前記学習モデルを学習済モデルとして生成する学習ステップと、
学習済モデル出力部が、前記学習ステップにより生成された前記学習済モデルを出力する学習済モデル出力ステップと、
を備えたこと
を特徴とする時系列学習方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この開示は、特徴量抽出装置、時系列推論装置、時系列学習システム、時系列特徴量抽出方法、時系列推論方法、及び時系列学習方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
機械の動作に関する推論を可能にする機械学習モデルを用いることにより、時系列データに基づいて機械の動作に関する推論を行う時系列推論装置が知られている。【０００３】
例えば、特許文献１に開示された技術（以下「従来技術」という。）は、ランダムに選択された再帰フィルタ及び安定フィルタの組（以下「フィルタ組」という。）を、予め決められた組数だけランダムに選択し、選択した複数のフィルタ組のそれぞれを通過した後の時系列データを学習データとして、機械学習モデルを生成するものである。時系列推論装置は、上述の複数のフィルタ組のそれぞれを通過した後の時系列データを、上述の機械学習モデルに入力することにより、当該機械学習モデルが出力する推論結果を得ることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１８−１１６６９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術は、機械の動作を監視するセンサから出力される時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分をフィルタ組により低減することにより推論精度の向上を図っている。
しかしながら、従来技術におけるフィルタ組はランダムに選択されたものであり、また、当該フィルタ組を構成する再帰フィルタ及び安定フィルタもランダムに選択されたものであるため、従来技術には、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制しきれない場合がある。その結果、従来技術には、推論精度が低下してしまう場合があるという問題点があった。【０００６】
この開示は、上述の問題点を解決するためのもので、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分の抑制を可能にする特徴量抽出装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この開示に係る特徴量抽出装置は、時系列データを入力時系列データとして取得するデータ取得部と、ランダムに選択された複数のデジタルフィルタを有し、データ取得部が取得した入力時系列データに対して各デジタルフィルタを適用し、適用後の時系列特徴又は周波数特徴を含む時系列データであるフィルタ応答時系列データを複数のデジタルフィルタからそれぞれ出力する複数フィルタ適用部と、複数フィルタ適用部が出力した複数のフィルタ応答時系列データについて、フィルタ応答時系列データ毎に特徴量を抽出し、抽出した複数の特徴量を特徴量データとして出力する特徴量抽出部と、を備えた。
【発明の効果】
【０００８】
この開示によれば、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態１に係る特徴量抽出装置及び時系列推論装置の要部の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施の形態１に係る複数フィルタ適用部の一例を示す説明図である。
【図３】図３は、実施の形態１に係る複数フィルタ適用部がＲＰＦＢを有する場合の一例を示す説明図である。
【図４】図４は、実施の形態１に係る特徴量抽出部の一例を示す説明図である。
【図５】図５は、実施の形態１に係る特徴量抽出部が出力する特徴量データの一例を示す説明図である。
【図６】図６Ａ及び図６Ｂは、実施の形態１に係る特徴量抽出装置の要部のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施の形態１に係る特徴量抽出装置の処理の一例を説明するフローチャートである。
【図８】図８Ａ及び図８Ｂは、実施の形態１に係る時系列推論装置の要部のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施の形態１に係る時系列推論装置の処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施の形態１に係る時系列学習システムの要部の構成の一例を示すブロック図である。
【図１１】図１１Ａ及び図１１Ｂは、実施の形態１に係る時系列学習装置の要部のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施の形態１に係る時系列学習装置の処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１３】図１３は、実施の形態１に係る時系列学習装置が学習モデルに教師なし学習させる場合の処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１４】図１４は、実施の形態２に係る特徴量抽出装置及び時系列推論装置の要部の構成の一例を示すブロック図である。
【図１５】図１５は、実施の形態２に係る複数フィルタ適用部の一例を示す説明図である。
【図１６】図１６は、実施の形態２に係る特徴量抽出装置の処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１７】図１７は、実施の形態２に係る時系列推論装置の処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１８】図１８は、実施の形態２に係る時系列学習システムの要部の構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、この開示の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１１】
実施の形態１．
図１から図９を参照して、実施の形態１に係る特徴量抽出装置１００、及び、特徴量抽出装置１００が適用された時系列推論装置２００について説明する。
図１は、実施の形態１に係る特徴量抽出装置１００及び時系列推論装置２００の要部の構成の一例を示すブロック図である。
実施の形態１に係る時系列推論装置２００は、特徴量抽出装置１００及び推論部２１０を備える。時系列推論装置２００については後述する。
実施の形態１に係る特徴量抽出装置１００は、データ取得部１１０、複数フィルタ適用部１２０、及び特徴量抽出部１３０を備える。
【００１２】
データ取得部１１０は、時系列データを入力時系列データＤ１として取得する。
入力時系列データＤ１は、予め定められた時間間隔ごとに計測、測定、観測、又は集計された物理量を示す時系列の情報である。
具体的には、入力時系列データＤ１は、振動センサ、測距センサ、回転センサ、ジャイロセンサ、温度センサ、又は、音センサ等のセンサから出力された信号を時系列の情報に変換したものである。入力時系列データＤ１は、予め定められた時間間隔ごとに計測、測定、観測、又は集計された物理量を示す時系列の情報であれば、センサから出力された信号を時系列の情報に変換したものに限定されるものではない。なお、予め定められた時間間隔は、均一の間隔である必要はなく、時間間隔は、任意の間隔のものも含む。
【００１３】
例えば、データ取得部１１０は、入力時系列データＤ１を不図示の記憶装置から読み出すことにより、入力時系列データＤ１を取得する。
データ取得部１１０は、入力時系列データＤ１を取得可能なものであればよいため、データ取得部１１０が取得する入力時系列データＤ１の取得元、又は、データ取得部１１０が入力時系列データＤ１を取得する方法については、限定されない。
【００１４】
複数フィルタ適用部１２０は、複数のデジタルフィルタを有し、データ取得部１１０が取得した入力時系列データＤ１に対して各デジタルフィルタを適用し、適用後の時系列データ（以下「フィルタ応答時系列データＤ５」という。）をデジタルフィルタ毎に出力する。
複数フィルタ適用部１２０が有する複数のデジタルフィルタのそれぞれが出力するフィルタ応答時系列データＤ５は、時系列特徴又は周波数特徴を含む時系列データである。
ここで、時系列特徴を含む時系列データとは、時系列データに対して、ＩＩＲフィルタ等の時系列値を再帰的に用いるデジタルフィルタを適用して得られる時系列データである。
また、周波数特徴を含む時系列データとは、時系列データに対して、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、又はバンドパスフィルタ等の周波数に基づくフィルタとして作用するデジタルフィルタを適用して得られる時系列データである。
【００１５】
図２を参照して、実施の形態１に係る複数フィルタ適用部１２０について説明する。
図２は、実施の形態１に係る複数フィルタ適用部１２０の一例を示す説明図である。
複数フィルタ適用部１２０は、複数のデジタルフィルタ１２１，１２２，１２３を有する。
図２は、一例として、３個のデジタルフィルタ１２１，１２２，１２３を有する複数フィルタ適用部１２０を示している。複数フィルタ適用部１２０が備えるデジタルフィルタの数は、３に限定されるものではなく、２以上であれば、２でも、４以上であってもよい。
【００１６】
複数フィルタ適用部１２０は、データ取得部１１０が取得した入力時系列データＤ１に対して各デジタルフィルタ１２１，１２２，１２３を適用する。複数フィルタ適用部１２０が有する複数のデジタルフィルタ１２１，１２２，１２３のそれぞれは、入力時系列データＤ１に対してフィルタリング処理を行い、デジタルフィルタ１２１，１２２，１２３は、フィルタリング処理後の時系列データであるフィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２，Ｄ５３を出力する。
複数フィルタ適用部１２０が有する複数のデジタルフィルタ１２１，１２２，１２３のそれぞれが出力するフィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２，Ｄ５３は、時系列特徴又は周波数特徴を含む時系列データである。
【００１７】
複数フィルタ適用部１２０が有する複数のデジタルフィルタ１２１，１２２，１２３のそれぞれは、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタ、バンドエリミネーションフィルタ、ＦＩＲ（Ｆｉｎｉｔｅ  Ｉｍｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタ、移動平均フィルタ、ＩＩＲ（Ｉｎｆｉｎｉｔｅ  Ｉｍｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタ、定数Ｋフィルタ、Ｍ由来フィルタ、Ｏｐｔｉｍｕｍ“Ｌ”フィルタ、ガウスフィルタ、砂時計フィルタ、二乗余弦フィルタ、ベッセルフィルタ、コムフィルタ、バターワースフィルタ、チェビシェフフィルタ、又は、楕円フィルタ等により構成される。
複数フィルタ適用部１２０が有する複数のデジタルフィルタ１２１，１２２，１２３は、並列又は直列に配置される。なお、図２は、一例として、複数フィルタ適用部１２０が有する複数のデジタルフィルタ１２１，１２２，１２３が並列に配置されたものを示している。
【００１８】
また、複数フィルタ適用部１２０は、複数のデジタルフィルタとして特許文献１に記載されたＲＰＦＢ（Ｒａｎｄｏｍ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ  Ｆｉｌｔｅｒ  Ｂａｎｋ）を有していてよい。特許文献１に記載されたＲＰＦＢ（以下、単に「ＲＰＦＢ」という。）とは、ランダムに選択された再帰フィルタ及び安定フィルタの組（以下「フィルタ組」という。）を、予め決められた組数だけランダムに選択したものである。
図３を参照して、実施の形態１に係る複数フィルタ適用部１２０が複数のデジタルフィルタとしてＲＰＦＢを有する場合の複数フィルタ適用部１２０について説明する。
図３は、実施の形態１に係る複数フィルタ適用部１２０が複数のデジタルフィルタとしてＲＰＦＢを有する場合の複数フィルタ適用部１２０の一例を示す説明図である。
【００１９】
図３に示すように複数フィルタ適用部１２０が複数のデジタルフィルタとしてＲＰＦＢを有する場合、複数フィルタ適用部１２０は、入力時系列データＤ１に対して、複数のフィルタ組のそれぞれを適用する。複数フィルタ適用部１２０は、入力時系列データＤ１にフィルタ組を構成する再帰フィルタ及び安定フィルタを適用後の時系列データであるフィルタ応答時系列データＤ５をフィルタ組毎に出力する。なお、図３は、一例としてＲＰＦＢが４個のフィルタ組を選択する場合を示すものである。
複数フィルタ適用部１２０が複数のデジタルフィルタとしてＲＰＦＢを有する場合、複数フィルタ適用部１２０は、ＲＰＦＢに加えて、ガウスフィルタ等の図３には不図示のデジタルフィルタを有し、ＲＰＦＢとガウスフィルタと並列に配置したものであってもよい。
【００２０】
特徴量抽出部１３０は、複数フィルタ適用部１２０が出力した複数のフィルタ応答時系列データＤ５について、フィルタ応答時系列データＤ５毎に特徴量を抽出し、抽出した特徴量を特徴量データＤ２として出力する。
このように構成することにより、特徴量抽出装置１００は、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制することができる。
具体的には、特徴量抽出装置１００は、特徴量抽出部１３０を備えることにより、複数フィルタ適用部１２０が、例えば、ＲＰＦＢにより構成された場合であっても、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制した特徴量データＤ２を出力することができる。
【００２１】
図４を参照して、実施の形態１に係る特徴量抽出部１３０について説明する。
図４は、実施の形態１に係る特徴量抽出部１３０の一例を示す説明図である。
図４は、一例として、複数フィルタ適用部１２０が２個のフィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２を出力する場合を示している。
【００２２】
図４に示す特徴量抽出部１３０は、複数フィルタ適用部１２０が出力した２個のフィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２のそれぞれにスライディングウィンドウを適用する。特徴量抽出部１３０は、２個のフィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２のそれぞれにスライディングウィンドウを適用することにより、２個のフィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２のそれぞれに対応する統計量を特徴量として抽出する。
より具体的には、例えば、特徴量抽出部１３０は、２個のフィルタ応答時系列データＤ５１、Ｄ５２のそれぞれにスライディングウィンドウを適用して、２個のフィルタ応答時系列データＤ５１、Ｄ５２のそれぞれに対して包絡線処理を行うことにより、フィルタ応答時系列データＤ５１、Ｄ５２のそれぞれに対応する特徴量を抽出する。
特徴量抽出部１３０は、抽出したフィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２のそれぞれに対応する特徴量を示す特徴量データＤ２１，Ｄ２２を出力する。
スライディングウィンドウを適用して包絡線処理を行う方法は、周知であるため説明を省略する。
【００２３】
例えば、特徴量抽出部１３０は、フィルタ応答時系列データＤ５におけるウィンドウ内の時系列値の最大値を抽出する包絡線処理を行うことにより、当該フィルタ応答時系列データＤ５に対応する特徴量を抽出する。
特徴量抽出部１３０がフィルタ応答時系列データＤ５にスライディングウィンドウを適用して行う包絡線処理は、フィルタ応答時系列データＤ５におけるウィンドウ内の時系列値の最大値を抽出する処理に限定されるものではない。例えば、特徴量抽出部１３０は、フィルタ応答時系列データＤ５におけるウィンドウ内の時系列値の最小値、平均値、又は中央値であってもよい。
図４は、一例として、特徴量抽出部１３０が、フィルタ応答時系列データＤ５におけるウィンドウ内の時系列値の最大値を抽出する包絡線処理を行うことにより、当該フィルタ応答時系列データＤ５に対応する特徴量を抽出する場合を示している。
図４において、特徴量データＤ２１，Ｄ２２は、矩形波状の実線により示されている。
【００２４】
特徴量抽出部１３０は、フィルタ応答時系列データＤ５におけるウィンドウ内の時系列値の最大値、最小値、平均値、又は中央値を抽出する第１の包絡線処理と、当該時系列値の最大値、最小値、平均値、又は中央値のうち、第１の包絡線処理において抽出した値以外の値を抽出する第２の包絡線処理とを組み合わせて、１個のフィルタ応答時系列データＤ５に対して２個の特徴量データＤ２を出力するものであってもよい。
【００２５】
なお、特徴量抽出部１３０における包絡線処理は、第１の包絡線処理及び第２の包絡線処理の２個の包絡線処理を組み合わせることに限定されるものではなく、特徴量抽出部１３０は、３個以上の包絡線処理を組み合わせて、１個のフィルタ応答時系列データＤ５に対して３個以上の特徴量データＤ２を出力するものであってもよい。
また、特徴量抽出部１３０は、フィルタ応答時系列データＤ５におけるウィンドウ内の時系列値の４分位数値を抽出する包絡線処理を行うことにより、当該フィルタ応答時系列データＤ５に対応する特徴量を抽出するものであってもよい。
【００２６】
図５を参照して、実施の形態１に係る特徴量抽出部１３０が出力する特徴量データＤ２について説明する。
図５は、実施の形態１に係る特徴量抽出部１３０が出力する特徴量データＤ２の一例を示す説明図である。
図５は、一例として、特徴量抽出部１３０が、フィルタ応答時系列データＤ５におけるウィンドウ内の時系列値の最大値を抽出する包絡線処理を行うことにより、当該フィルタ応答時系列データＤ５に対応する特徴量を抽出する場合を示している。
図５において、特徴量データＤ２は、太線の実線により示されている。
図５に示すフィルタ応答時系列データＤ５は、状態Ａにおいて、予め定められた閾値ｃより全体的に高い値で振動し、状態Ｂにおいて、閾値ｃより全体的に低い値で振動する時系列データである。
【００２７】
しかしながら、図５に示すフィルタ応答時系列データＤ５は、状態Ａにおける時系列値が閾値ｃより低い値となる時点が存在し、状態Ｂにおける時系列値が閾値ｃより高い値となる時点が存在する。このようなフィルタ応答時系列データＤ５に基づいて、閾値ｃを基準にして推論対象を推論する場合、推論の精度が低下してしまう場合がある。
これに対して、図５に示す特徴量データＤ２は、状態Ａにおいて、予め定められた閾値ｄの近傍で振動し、状態Ｂにおいて、閾値ｃの近傍で振動する時系列データとなる。このような特徴量データＤ２に基づいて、閾値ｃと閾値ｄとの中間の値を基準にして推論対象を推論することにより、推論の精度を向上させることができる。
【００２８】
図６Ａ及び図６Ｂを参照して、実施の形態１に係る特徴量抽出装置１００の要部のハードウェア構成について説明する。
図６Ａ及び図６Ｂは、実施の形態１に係る特徴量抽出装置１００の要部のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００２９】
図６Ａに示す如く、特徴量抽出装置１００はコンピュータにより構成されており、当該コンピュータはプロセッサ６０１及びメモリ６０２を有している。
メモリ６０２には、当該コンピュータを、データ取得部１１０、複数フィルタ適用部１２０、及び特徴量抽出部１３０として機能させるためのプログラムが記憶されている。メモリ６０２に記憶されているプログラムをプロセッサ６０１が読み出して実行することにより、データ取得部１１０、複数フィルタ適用部１２０、及び特徴量抽出部１３０が実現される。
【００３０】
また、図６Ｂに示す如く、特徴量抽出装置１００は処理回路６０３により構成されても良い。この場合、データ取得部１１０、複数フィルタ適用部１２０、及び特徴量抽出部１３０の機能が処理回路６０３により実現されても良い。
【００３１】
また、特徴量抽出装置１００はプロセッサ６０１、メモリ６０２、及び処理回路６０３により構成されても良い（不図示）。この場合、データ取得部１１０、複数フィルタ適用部１２０、及び特徴量抽出部１３０の機能のうちの一部の機能がプロセッサ６０１及びメモリ６０２により実現されて、残余の機能が処理回路６０３により実現されるものであっても良い。
【００３２】
プロセッサ６０１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、又はＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）を用いたものである。
【００３３】
メモリ６０２は、例えば、半導体メモリ又は磁気ディスクを用いたものである。より具体的には、メモリ６０２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、又はＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などを用いたものである。
【００３４】
処理回路６０３は、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ−ｏｎ−ａ−Ｃｈｉｐ）、又はシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ−Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を用いたものである。
【００３５】
図７を参照して、実施の形態１に係る特徴量抽出装置１００の動作について説明する。
図７は、実施の形態１に係る特徴量抽出装置１００の処理の一例を説明するフローチャートである。
【００３６】
まず、ステップＳＴ７０１にて、データ取得部１１０は、入力時系列データＤ１を取得する。
次に、ステップＳＴ７０２にて、複数フィルタ適用部１２０は、入力時系列データＤ１に対して複数のデジタルフィルタを適用し、デジタルフィルタ毎にフィルタ応答時系列データＤ５を出力する。
次に、ステップＳＴ７０３にて、特徴量抽出部１３０は、フィルタ応答時系列データＤ５毎に特徴量を抽出して特徴量データＤ２を出力する。
ステップＳＴ７０３の後、特徴量抽出装置１００は、当該フローチャートの処理を終了する。特徴量抽出装置１００は、当該フローチャートの処理を終了後、ステップＳＴ７０１に戻って当該フローチャートの処理を繰り返し実行する。
【００３７】
上述のように、実施の形態１に係る時系列推論装置２００は、特徴量抽出装置１００及び推論部２１０を備える。
推論部２１０は、特徴量抽出装置１００が出力する特徴量データＤ２を入力データとして、予め定められた推論対象について推論を行い、推論結果を示す推論結果情報を出力する。
具体的には、推論部２１０は、特徴量抽出装置１００が備える特徴量抽出部１３０が出力する複数の特徴量データＤ２を入力データとして、予め定められた推論対象について推論を行う。
【００３８】
推論対象とは、入力時系列データＤ１が音声信号に基づくものである場合、音声の識別、音声の検知、音声の分類、又は、音声周波数の予測等である。音声の識別とは、例えば、話者の識別、動物の鳴き声の識別、異常音の識別等である。
また、推論対象は、入力時系列データＤ１がレーダ信号に基づくものである場合、目標物の識別、異常の検知、未知の目標物の検知、物体の分類、目標物の位置の予測、目標物の速度の予測、又は、目標物までの距離の予測等である。
また、推論対象は、入力時系列データＤ１が振動信号に基づくものである場合、機械、又は、ベアリング、モータ、ネジ、若しくはスプリング等の機械部品の、異常振動の識別、異常振動の検知、振動の分類、又は、残寿命の予測等である。
推論対象は、上述のものに限定されるものはない。
【００３９】
具体的には、例えば、推論部２１０は、機械学習による学習結果に対応する学習済モデルに特徴量データＤ２を入力し、学習済モデルが推論結果として出力する推論結果情報を取得し、取得した推論結果情報を出力する。推論部２１０は、予め学習済モデルを有していてもよく、学習済モデルを予め記憶する不図示の記憶装置から学習済モデルを読み出すことにより取得してもよい。
学習済モデルの生成方法については後述する。
【００４０】
推論部２１０が推論して推論結果を得る方法は、学習済モデルに特徴量データＤ２を入力し、学習済モデルから推論結果を得る方法に限定されるものではない。例えば、推論部２１０は、予め定められた推論ルールを用い、入力データである特徴量データＤ２に基づいて推論して推論結果を得てもよい。推論ルールとは、例えば、ｉｆ−ｔｈｅｎルール、ａｎｄ条件ルール、又は、ｏｒ条件ルールである。
【００４１】
推論部２１０は、特徴量抽出装置１００が出力する特徴量データＤ２を入力データとしている。したがって、時系列推論装置２００は、特徴量抽出装置１００が出力する特徴量データＤ２が、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分が抑制されたものであるため、高い精度で推論を行うことができる。
【００４２】
図８Ａ及び図８Ｂを参照して、実施の形態１に係る時系列推論装置２００の要部のハードウェア構成について説明する。
図８Ａ及び図８Ｂは、実施の形態１に係る時系列推論装置２００の要部のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００４３】
図８Ａに示す如く、時系列推論装置２００はコンピュータにより構成されており、当該コンピュータはプロセッサ８０１及びメモリ８０２を有している。
メモリ８０２には、当該コンピュータを、推論部２１０、並びに、特徴量抽出装置１００が備えるデータ取得部１１０、複数フィルタ適用部１２０、及び特徴量抽出部１３０として機能させるためのプログラムが記憶されている。メモリ８０２に記憶されているプログラムをプロセッサ８０１が読み出して実行することにより、推論部２１０、並びに、特徴量抽出装置１００が備えるデータ取得部１１０、複数フィルタ適用部１２０、及び特徴量抽出部１３０が実現される。
【００４４】
また、図８Ｂに示す如く、時系列推論装置２００は処理回路８０３により構成されても良い。この場合、推論部２１０、並びに、特徴量抽出装置１００が備えるデータ取得部１１０、複数フィルタ適用部１２０、及び特徴量抽出部１３０の機能が処理回路８０３により実現されても良い。
【００４５】
また、時系列推論装置２００はプロセッサ８０１、メモリ８０２、及び処理回路８０３により構成されても良い（不図示）。この場合、推論部２１０、並びに、特徴量抽出装置１００が備えるデータ取得部１１０、複数フィルタ適用部１２０、及び特徴量抽出部１３０の機能のうちの一部の機能がプロセッサ８０１及びメモリ８０２により実現されて、残余の機能が処理回路８０３により実現されるものであっても良い。
【００４６】
図８Ａ又は図８Ｂに示すプロセッサ８０１、メモリ８０２、及び処理回路８０３は、図６Ａ又は図６Ｂに示すプロセッサ６０１、メモリ６０２、及び処理回路６０３と同様のものであるため、説明を省略する。
【００４７】
図９を参照して、実施の形態１に係る時系列推論装置２００の動作について説明する。
図９は、実施の形態１に係る時系列推論装置２００の処理の一例を説明するフローチャートである。
【００４８】
まず、ステップＳＴ９０１にて、特徴量抽出装置１００が備えるデータ取得部１１０は、入力時系列データＤ１を取得する。
次に、ステップＳＴ９０２にて、特徴量抽出装置１００が備える複数フィルタ適用部１２０は、入力時系列データＤ１に対して複数のデジタルフィルタを適用し、デジタルフィルタ毎にフィルタ応答時系列データＤ５を出力する。
次に、ステップＳＴ９０３にて、特徴量抽出装置１００が備える特徴量抽出部１３０は、フィルタ応答時系列データＤ５毎に特徴量を抽出して特徴量データＤ２を出力する。
次に、ステップＳＴ９０４にて、推論部２１０は、特徴量抽出装置１００が出力する特徴量データＤ２を入力データとして、推論対象について推論を行い、推論結果を示す推論結果情報を出力する。
ステップＳＴ９０４の後、時系列推論装置２００は、当該フローチャートの処理を終了する。時系列推論装置２００は、当該フローチャートの処理を終了後、ステップＳＴ９０１に戻って当該フローチャートの処理を繰り返し実行する。
【００４９】
図１０から図１３を参照して、実施の形態１に係る特徴量抽出装置１００が適用された時系列学習システム１について説明する。
図１０は、実施の形態１に係る時系列学習システム１の要部の構成の一例を示すブロック図である。
時系列学習システム１は、特徴量抽出装置１００、時系列学習装置３００、及び、記憶装置４００を備える。
時系列学習システム１が備える特徴量抽出装置１００は、時系列推論装置２００が備える特徴量抽出装置１００と同様であるため説明を省略する。
【００５０】
時系列学習装置３００は、特徴量抽出装置１００が出力する特徴量データＤ２を取得し、取得した特徴量データＤ２を用いて学習済モデルを生成し、生成した学習済モデルを記憶装置４００に出力する。
記憶装置４００は、時系列学習装置３００が出力した学習済モデルを記憶する。
上述の時系列推論装置２００は、例えば、記憶装置４００に記憶された学習済モデルを読み出すことよりに、学習済モデルを取得する。
【００５１】
時系列学習装置３００は、特徴量取得部３１０、学習部３２０、及び学習済モデル出力部３３０を備える。
特徴量取得部３１０は、特徴量抽出装置１００が出力する特徴量データＤ２を取得する。
具体的には、特徴量取得部３１０は、特徴量抽出装置１００が備える特徴量抽出部１３０が出力する複数の特徴量データＤ２を取得する。
【００５２】
例えば、特徴量取得部３１０は、ＬＡＮ又はインターネット等の情報通信ネットワークを介して、特徴量抽出装置１００が出力する特徴量データＤ２を取得する。
特徴量取得部３１０は、記憶装置４００を介して、特徴量抽出装置１００が出力する特徴量データＤ２を取得してもよい。具体的には、例えば、特徴量抽出装置１００は、特徴量データＤ２を記憶装置４００に出力し、記憶装置４００に出力した特徴量データＤ２を書き込むことにより、記憶装置４００に特徴量データＤ２を予め記憶させる。特徴量取得部３１０は、記憶装置４００に予め記憶された特徴量データＤ２を記憶装置４００から読み出すことにより、特徴量データＤ２を取得する。
また、時系列学習装置３００は、特徴量抽出装置１００を時系列学習装置３００内に備え、特徴量取得部３１０は、時系列学習装置３００内に備えられた特徴量抽出装置１００が出力する特徴量データＤ２を、特徴量抽出装置１００から直接取得してもよい。
【００５３】
図１０は、一例として、特徴量抽出装置１００と時系列学習装置３００とは、不図示の情報通信ネットワークを介して接続され、特徴量取得部３１０は、当該情報通信ネットワークを介して、特徴量抽出装置１００が出力する特徴量データＤ２を取得する場合を示している。
【００５４】
学習部３２０は、特徴量取得部３１０が取得する特徴量データＤ２を学習データＤ８として学習モデルに学習させる。
学習部３２０は、学習モデルに学習させることにより、予め定められた推論対象について推論した推論結果を推論結果情報として出力する学習モデルを学習済モデルとして生成する。
具体的には、例えば、学習部３２０は、予め定められた回数だけ学習モデルに学習させ、当該回数だけ繰り返し学習させた後に学習終了させて、学習させた学習モデルを学習済モデルとすることにより学習済モデルを生成する。学習部３２０は、ユーザが不図示の操作入力装置を操作することにより学習終了を指示し、学習終了を指示する操作を示す操作情報を学習部３２０が取得することにより学習を終了させて、学習させた学習モデルを学習済モデルとすることにより学習済モデルを生成してもよい。
推論対象については上述したため、説明を省略する。
【００５５】
なお、初期の学習モデルは、例えば、予め記憶装置４００に記憶されており、学習部３２０は、記憶装置４００に予め記憶された初期の学習モデルを記憶装置４００から読み出すことにより取得する。学習部３２０は、取得した初期の学習モデルに繰り返し学習させて学習済モデルを生成する。
【００５６】
例えば、学習部３２０は、特徴量取得部３１０が取得する特徴量データＤ２と、当該特徴量データＤ２に対応する教師データＤ３とを学習データＤ８として学習モデルに教師あり学習させる。
図１０は、一例として、学習部３２０が学習モデルに教師あり学習させる時系列学習装置３００を示している。
【００５７】
具体的には、例えば、教師データＤ３は、予め記憶装置４００に記憶されている。特徴量取得部３１０は、記憶装置４００に予め記憶された教師データＤ３を読み出すことにより、教師データＤ３を取得する。学習部３２０は、特徴量取得部３１０が取得する特徴量データＤ２及び教師データＤ３を学習データＤ８として学習モデルに教師あり学習させる。
特徴量取得部３１０は、ユーザが不図示の操作入力装置を操作することにより教師データＤ３を指定し、教師データＤ３を指定する操作を示す操作情報を操作入力装置から取得することにより、操作情報が示す操作により指定された教師データＤ３を記憶装置４００から読み出してもよい。
また、特徴量取得部３１０は、ユーザが不図示の操作入力装置を操作することにより教師データＤ３を入力し、入力された教師データＤ３を示す操作情報を操作入力装置から取得することにより、教師データＤ３を取得してもよい。
【００５８】
学習部３２０は、線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクターマシーン、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング木、ニューラルネットワーク、ナイーブベイズ、ＡＲ，ＭＡ，ＡＲＩＭＡモデル、状態空間モデル、クラスタリング、又はアンサンブル学習等の公知の教師あり学習アルゴリズムを用いることにより、学習モデルに教師あり学習させる。
【００５９】
学習済モデル出力部３３０は、学習部３２０が生成する学習済モデルを出力する。具体的には、例えば、学習済モデル出力部３３０は、学習部３２０が生成する学習済モデルを記憶装置４００に出力し、記憶装置４００に出力した学習済モデルを書き込むことにより、記憶装置４００に学習済モデルを記憶させる。
【００６０】
以上のように構成することにより、時系列学習装置３００は、時系列推論装置２００が高い精度で推論を行うことを可能にする学習済モデルを生成することができる。
【００６１】
図１１Ａ及び図１１Ｂを参照して、実施の形態１に係る時系列学習装置３００の要部のハードウェア構成について説明する。
図１１Ａ及び図１１Ｂは、実施の形態１に係る時系列学習装置３００の要部のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００６２】
図１１Ａに示す如く、時系列学習装置３００はコンピュータにより構成されており、当該コンピュータはプロセッサ１１０１及びメモリ１１０２を有している。
メモリ１１０２には、当該コンピュータを、特徴量取得部３１０、学習部３２０、及び学習済モデル出力部３３０として機能させるためのプログラムが記憶されている。メモリ１１０２に記憶されているプログラムをプロセッサ１１０１が読み出して実行することにより、特徴量取得部３１０、学習部３２０、及び学習済モデル出力部３３０が実現される。
【００６３】
また、図１１Ｂに示す如く、時系列学習装置３００は処理回路１１０３により構成されても良い。この場合、特徴量取得部３１０、学習部３２０、及び学習済モデル出力部３３０の機能が処理回路１１０３により実現されても良い。
【００６４】
また、時系列学習装置３００はプロセッサ１１０１、メモリ１１０２、及び処理回路１１０３により構成されても良い（不図示）。この場合、特徴量取得部３１０、学習部３２０、及び学習済モデル出力部３３０の機能のうちの一部の機能がプロセッサ１１０１及びメモリ１１０２により実現されて、残余の機能が処理回路１１０３により実現されるものであっても良い。
【００６５】
図１１Ａ又は図１１Ｂに示すプロセッサ１１０１、メモリ１１０２、及び処理回路１１０３は、図６Ａ又は図６Ｂに示すプロセッサ６０１、メモリ６０２、及び処理回路６０３と同様のものであるため、説明を省略する。
【００６６】
図１２を参照して、実施の形態１に係る時系列学習装置３００の動作について説明する。
図１２は、実施の形態１に係る時系列学習装置３００の処理の一例を説明するフローチャートである。
【００６７】
まず、ステップＳＴ１２０１にて、特徴量取得部３１０は、特徴量抽出装置１００が出力する特徴量データＤ２を取得する。
次に、ステップＳＴ１２０２にて、特徴量取得部３１０は、特徴量データＤ２に対応する教師データＤ３を取得する。
次に、ステップＳＴ１２０３にて、学習部３２０は、特徴量データＤ２と教師データＤ３とを学習データＤ８として学習モデルに教師あり学習させる。
次に、ステップＳＴ１２０４にて、学習部３２０は、学習終了であるか否かを判定する。
【００６８】
ステップＳＴ１２０４にて、学習部３２０が学習終了でないと判定した場合、時系列学習装置３００は、ステップＳＴ１２０１の処理に戻って、学習部３２０が学習終了であると判定するまで、ステップＳＴ１２０１からステップＳＴ１２０４までの処理を繰り返し実行する。
ステップＳＴ１２０４にて、学習部３２０が学習終了であると判定した場合、ステップＳＴ１２０５にて、学習部３２０は、学習済モデルを生成する。
ステップＳＴ１２０５の後、ステップＳＴ１２０６にて、学習済モデル出力部３３０は、学習済モデルを出力する。
ステップＳＴ１２０６の後、時系列学習装置３００は、当該フローチャートの処理を終了する。
【００６９】
時系列学習装置３００は、特徴量取得部３１０が取得する特徴量データＤ２を学習データＤ８として学習モデルに教師なし学習させる学習部３２０を備えたものであってもよい。
学習部３２０は、クラスタリング、主成分分析、自己組織化マップ、ベクトル量子化、又はニューラルネット等の公知の教師なり学習アルゴリズムを用いることにより、学習モデルに教師なし学習させる。
【００７０】
図１３を参照して、時系列学習装置３００が学習モデルに教師なし学習させる場合の実施の形態１に係る時系列学習装置３００の動作について説明する。
図１３は、時系列学習装置３００が学習モデルに教師なし学習させる場合の実施の形態１に係る時系列学習装置３００の処理の一例を説明するフローチャートである。
【００７１】
まず、ステップＳＴ１３０１にて、特徴量取得部３１０は、特徴量抽出装置１００が出力する特徴量データＤ２を取得する。
次に、ステップＳＴ１３０３にて、学習部３２０は、特徴量データＤ２を学習データＤ８として学習モデルに教師なし学習させる。
次に、ステップＳＴ１３０４にて、学習部３２０は、学習終了であるか否かを判定する。
【００７２】
ステップＳＴ１３０４にて、学習部３２０が学習終了でないと判定した場合、時系列学習装置３００は、ステップＳＴ１３０１の処理に戻って、学習部３２０が学習終了であると判定するまで、ステップＳＴ１３０１からステップＳＴ１３０４までの処理を繰り返し実行する。
ステップＳＴ１３０４にて、学習部３２０が学習終了であると判定した場合、ステップＳＴ１３０５にて、学習部３２０は、学習済モデルを生成する。
ステップＳＴ１３０５の後、ステップＳＴ１３０６にて、学習済モデル出力部３３０は、学習済モデルを出力する。
ステップＳＴ１３０６の後、時系列学習装置３００は、当該フローチャートの処理を終了する。
【００７３】
以上のように、特徴量抽出装置１００は、時系列データを入力時系列データＤ１として取得するデータ取得部１１０と、複数のデジタルフィルタを有し、データ取得部１１０が取得した入力時系列データＤ１に対して各デジタルフィルタを適用し、適用後の時系列特徴又は周波数特徴を含む時系列データであるフィルタ応答時系列データＤ５をデジタルフィルタ毎に出力する複数フィルタ適用部１２０と、複数フィルタ適用部１２０が出力した複数のフィルタ応答時系列データＤ５について、フィルタ応答時系列データＤ５毎に特徴量を抽出し、抽出した特徴量を特徴量データＤ２として出力する特徴量抽出部１３０と、を備えた。
このように構成することにより、特徴量抽出装置１００は、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制することができる。
具体的には、特徴量抽出装置１００は、特徴量抽出部１３０を備えることにより、複数フィルタ適用部１２０が、例えば、ＲＰＦＢにより構成された場合であっても、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制した特徴量データＤ２を出力することができる。
【００７４】
また、特徴量抽出装置１００は、上述の構成において、特徴量抽出部１３０は、複数フィルタ適用部１２０が出力した複数のフィルタ応答時系列データＤ５のそれぞれにスライディングウィンドウを適用することにより、複数のフィルタ応答時系列データＤ５のそれぞれに対応する統計量を特徴量として抽出するように構成した。
このように構成することにより、特徴量抽出装置１００は、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制することができる。
具体的には、特徴量抽出装置１００は、特徴量抽出部１３０を備えることにより、複数フィルタ適用部１２０が、例えば、ＲＰＦＢにより構成された場合であっても、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制した特徴量データＤ２を出力することができる。
【００７５】
また、特徴量抽出装置１００は、上述の構成において、特徴量抽出部１３０は、フィルタ応答時系列データＤ５にスライディングウィンドウを適用して包絡線処理を行うことにより、当該フィルタ応答時系列データＤ５に対応する特徴量を抽出するように構成した。
このように構成することにより、特徴量抽出装置１００は、入力された時系列データに対して包絡線処理を行うことにより、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制することができる。
具体的には、特徴量抽出装置１００は、特徴量抽出部１３０を備えることにより、複数フィルタ適用部１２０が、例えば、ＲＰＦＢにより構成された場合であっても、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制した特徴量データＤ２を出力することができる。
【００７６】
また、特徴量抽出装置１００は、上述の構成において、特徴量抽出部１３０は、フィルタ応答時系列データＤ５におけるウィンドウ内の時系列値の最大値を抽出する包絡線処理を行うことにより、当該フィルタ応答時系列データＤ５に対応する特徴量を抽出するように構成した。
このように構成することにより、特徴量抽出装置１００は、入力された時系列データに対して包絡線処理を行うことにより、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制することができる。
具体的には、特徴量抽出装置１００は、特徴量抽出部１３０を備えることにより、複数フィルタ適用部１２０が、例えば、ＲＰＦＢにより構成された場合であっても、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制した特徴量データＤ２を出力することができる。
【００７７】
また、特徴量抽出装置１００は、上述の構成において、特徴量抽出部１３０は、フィルタ応答時系列データＤ５におけるウィンドウ内の時系列値の最小値を抽出する包絡線処理を行うことにより、当該フィルタ応答時系列データＤ５に対応する特徴量を抽出するように構成した。
このように構成することにより、特徴量抽出装置１００は、入力された時系列データに対して包絡線処理を行うことにより、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制することができる。
具体的には、特徴量抽出装置１００は、特徴量抽出部１３０を備えることにより、複数フィルタ適用部１２０が、例えば、ＲＰＦＢにより構成された場合であっても、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制した特徴量データＤ２を出力することができる。
【００７８】
また、特徴量抽出装置１００は、上述の構成において、特徴量抽出部１３０は、フィルタ応答時系列データＤ５におけるウィンドウ内の時系列値の平均値を抽出する包絡線処理を行うことにより、当該フィルタ応答時系列データＤ５に対応する特徴量を抽出するように構成した。
このように構成することにより、特徴量抽出装置１００は、入力された時系列データに対して包絡線処理を行うことにより、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制することができる。
具体的には、特徴量抽出装置１００は、特徴量抽出部１３０を備えることにより、複数フィルタ適用部１２０が、例えば、ＲＰＦＢにより構成された場合であっても、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制した特徴量データＤ２を出力することができる。
【００７９】
また、特徴量抽出装置１００は、上述の構成において、特徴量抽出部１３０は、フィルタ応答時系列データＤ５におけるウィンドウ内の時系列値の中央値を抽出する包絡線処理を行うことにより、当該フィルタ応答時系列データＤ５に対応する特徴量を抽出するように構成した。
このように構成することにより、特徴量抽出装置１００は、入力された時系列データに対して包絡線処理を行うことにより、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制することができる。
具体的には、特徴量抽出装置１００は、特徴量抽出部１３０を備えることにより、複数フィルタ適用部１２０が、例えば、ＲＰＦＢにより構成された場合であっても、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制した特徴量データＤ２を出力することができる。
【００８０】
また、特徴量抽出装置１００は、上述の構成において、特徴量抽出部１３０は、フィルタ応答時系列データＤ５におけるウィンドウ内の時系列値の４分位数値を抽出する包絡線処理を行うことにより、当該フィルタ応答時系列データＤ５に対応する特徴量を抽出するように構成した。
このように構成することにより、特徴量抽出装置１００は、入力された時系列データに対して包絡線処理を行うことにより、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制することができる。
具体的には、特徴量抽出装置１００は、特徴量抽出部１３０を備えることにより、複数フィルタ適用部１２０が、例えば、ＲＰＦＢにより構成された場合であっても、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制した特徴量データＤ２を出力することができる。
【００８１】
また、以上のように、時系列推論装置２００は、特徴量抽出装置１００と、特徴量抽出装置１００が出力する特徴量データＤ２を入力データとして、予め定められた推論対象について推論を行い、推論結果を示す推論結果情報を出力する推論部２１０と、を備えた。
このように構成することにより、時系列推論装置２００は、特徴量抽出装置１００が出力する特徴量データＤ２が、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分が抑制されたものであるため、高い精度で推論を行うことができる。
【００８２】
また、時系列推論装置２００は、上述の構成において、推論部２１０は、機械学習による学習結果に対応する学習済モデルに特徴量データＤ２を入力し、学習済モデルが推論結果として出力する推論結果情報を取得し、取得した推論結果情報を出力するように構成した。
このように構成することにより、時系列推論装置２００は、特徴量抽出装置１００が出力する特徴量データＤ２が、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分が抑制されたものであるため、高い精度で推論を行うことができる。
【００８３】
また、以上のように、時系列学習システム１は、特徴量抽出装置１００と、時系列学習装置３００と、を備え、時系列学習装置３００は、特徴量抽出装置１００が出力する特徴量データＤ２を取得する特徴量取得部３１０と、特徴量取得部３１０が取得した特徴量データＤ２を学習データＤ８として学習モデルに学習させることにより、予め定められた推論対象について推論した推論結果を推論結果情報として出力する学習モデルを学習済モデルとして生成する学習部３２０と、学習部３２０が生成する学習済モデルを出力する学習済モデル出力部３３０と、を備えた。
このように構成することにより、時系列学習システム１は、時系列推論装置２００が高い精度で推論を行うことを可能にする学習済モデルを生成することができる。
【００８４】
実施の形態２．
図１４から図１７を参照して、実施の形態２に係る特徴量抽出装置１００ａ、及び、特徴量抽出装置１００ａが適用された時系列推論装置２００ａについて説明する。
図１４は、実施の形態２に係る特徴量抽出装置１００ａ及び時系列推論装置２００ａの要部の構成の一例を示すブロック図である。
実施の形態２に係る時系列推論装置２００ａは、特徴量抽出装置１００ａ及び推論部２１０ａを備える。時系列推論装置２００ａについては後述する。
実施の形態２に係る特徴量抽出装置１００ａは、データ取得部１１０ａ、複数フィルタ適用部１２０ａ、及び特徴量抽出部１３０ａを備える。
【００８５】
実施の形態２に係る時系列推論装置２００ａは、実施の形態１に係る時系列推論装置２００と比較して、特徴量抽出装置１００及び推論部２１０が、特徴量抽出装置１００ａ及び推論部２１０ａに変更されたものである。
また、実施の形態２に係る特徴量抽出装置１００ａは、実施の形態１に係る特徴量抽出装置１００と比較して、データ取得部１１０、複数フィルタ適用部１２０、及び特徴量抽出部１３０が、データ取得部１１０ａ、複数フィルタ適用部１２０ａ、及び特徴量抽出部１３０ａに変更されたものである。
【００８６】
データ取得部１１０ａについて説明する。
データ取得部１１０ａは、時系列データを入力時系列データＤ１として取得する。
実施の形態１に係るデータ取得部１１０は、取得した入力時系列データＤ１を複数フィルタ適用部１２０のみに出力するものであった。
これに対して、データ取得部１１０ａは、取得した入力時系列データＤ１を複数フィルタ適用部１２０ａと、時系列推論装置２００ａが備える推論部２１０ａとに出力する。
データ取得部１１０ａは、取得した入力時系列データＤ１を複数フィルタ適用部１２０ａと、時系列推論装置２００ａが備える推論部２１０ａとに出力する点以外については実施の形態１に係るデータ取得部１１０と同様であるため、データ取得部１１０ａについての詳細な説明を省略する。
【００８７】
なお、データ取得部１１０ａは、取得した入力時系列データＤ１を時系列推論装置２００ａが備える推論部２１０ａに出力するものでなくてもよい。すなわち、実施の形態２に係る特徴量抽出装置１００ａは、データ取得部１１０ａに替えて、実施の形態１に係るデータ取得部１１０を備えるものであってもよい。
【００８８】
複数フィルタ適用部１２０ａについて説明する。
実施の形態１に係る複数フィルタ適用部１２０は、複数のデジタルフィルタを有し、データ取得部１１０が取得した入力時系列データＤ１に対して各デジタルフィルタを適用し、適用後の時系列データであるフィルタ応答時系列データＤ５をデジタルフィルタ毎に出力するものであった。
これに対して、複数フィルタ適用部１２０ａは、複数フィルタ適用部１２０ａが出力した複数のフィルタ応答時系列データＤ５のうちの一部又は全部のフィルタ応答時系列データＤ５について、フィルタ応答時系列データＤ５と入力時系列データＤ１との差分又は積を取った時系列データを生成し、生成した時系列データをフィルタ応答時系列データＤ６として出力する。
【００８９】
複数フィルタ適用部１２０ａは、フィルタ応答時系列データＤ６を特徴量抽出部１３０ａに出力する。複数フィルタ適用部１２０ａは、フィルタ応答時系列データＤ６を特徴量抽出部１３０ａに出力するのに加えて、時系列推論装置２００ａが備える推論部２１０ａにも出力するものであってもよい。
また、複数フィルタ適用部１２０ａは、フィルタ応答時系列データＤ６に加えて、フィルタ応答時系列データＤ５も出力するものであってもよい。複数フィルタ適用部１２０ａが、フィルタ応答時系列データＤ６に加えて、フィルタ応答時系列データＤ５も出力する場合、複数フィルタ適用部１２０ａは、フィルタ応答時系列データＤ５を特徴量抽出部１３０ａに出力する。複数フィルタ適用部１２０ａは、フィルタ応答時系列データＤ５を特徴量抽出部１３０ａに出力するのに加えて、時系列推論装置２００ａが備える推論部２１０ａにも出力するものであってもよい。
【００９０】
図１５を参照して、実施の形態２に係る複数フィルタ適用部１２０ａについて説明する。
図１５は、実施の形態２に係る複数フィルタ適用部１２０ａの一例を示す説明図である。
複数フィルタ適用部１２０ａは、複数のデジタルフィルタ１２１，１２２，１２３を有する。
図１５は、一例として、３個のデジタルフィルタ１２１，１２２，１２３を有する複数フィルタ適用部１２０ａを示している。複数フィルタ適用部１２０ａが備えるデジタルフィルタの数は、３に限定されるものではなく、２以上であれば、２でも、４以上であってもよい。
【００９１】
複数フィルタ適用部１２０ａは、データ取得部１１０ａが取得した入力時系列データＤ１に対して各デジタルフィルタ１２１，１２２，１２３を適用する。複数フィルタ適用部１２０ａが有する複数のデジタルフィルタ１２１，１２２，１２３のそれぞれは、入力時系列データＤ１に対してフィルタリング処理を行い、デジタルフィルタ１２１，１２２，１２３は、フィルタリング処理後の時系列データであるフィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２，Ｄ５３を出力する。
複数フィルタ適用部１２０ａは、複数フィルタ適用部１２０ａが出力した複数のフィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２，Ｄ５３のそれぞれを２個に分岐する。
【００９２】
複数フィルタ適用部１２０ａは、それぞれを２個に分岐した複数のフィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２，Ｄ５３の一方であるフィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２，Ｄ５３を特徴量抽出部１３０ａに出力する。
また、複数フィルタ適用部１２０ａは、それぞれを２個に分岐した複数のフィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２，Ｄ５３の他方のフィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２，Ｄ５３のそれぞれと、入力時系列データＤ１との差分又は積を取った時系列データであるフィルタ応答時系列データＤ６１，Ｄ６２，Ｄ６３を特徴量抽出部１３０ａに出力する。
【００９３】
図１５は、複数フィルタ適用部１２０ａがフィルタ応答時系列データＤ６１，Ｄ６２，Ｄ６３に加えて、フィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２，Ｄ５３を特徴量抽出部１３０ａに出力する場合を示している。
また、図１５は、複数フィルタ適用部１２０ａが出力した複数のフィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２，Ｄ５３の全てを２個に分岐し、分岐した他方のフィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２，Ｄ５３の全てについて、入力時系列データＤ１との差分を取ったフィルタ応答時系列データＤ６１，Ｄ６２，Ｄ６３を特徴量抽出部１３０ａ及び時系列推論装置２００ａが備える推論部２１０ａに出力する場合を示している。
【００９４】
複数フィルタ適用部１２０ａは、複数フィルタ適用部１２０ａが出力した複数のフィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２，Ｄ５３のうちの一部のフィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２，Ｄ５３のみを２個に分岐するものであってもよい。
また、複数フィルタ適用部１２０ａは、分岐した他方のフィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２，Ｄ５３の一部について、入力時系列データＤ１との差分を取り、残部について入力時系列データＤ１との積を取ってもよい。
また、複数フィルタ適用部１２０ａは、複数フィルタ適用部１２０ａが出力した複数のフィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２，Ｄ５３を３個に分岐し、フィルタ応答時系列データＤ５１，Ｄ５２，Ｄ５３のそれぞれについて、入力時系列データＤ１との差分を取ったフィルタ応答時系列データＤ６１，Ｄ６２，Ｄ６３と、入力時系列データＤ１との積を取ったフィルタ応答時系列データＤ６１，Ｄ６２，Ｄ６３とを特徴量抽出部１３０ａに出力してもよい。
【００９５】
特徴量抽出部１３０ａについて説明する。
実施の形態１に係る特徴量抽出部１３０は、複数フィルタ適用部１２０が出力した複数のフィルタ応答時系列データＤ５について、フィルタ応答時系列データＤ５毎に特徴量を抽出し、抽出した特徴量を特徴量データＤ２として出力するものであった。
これに対して、特徴量抽出部１３０ａは、複数フィルタ適用部１２０ａが出力した複数のフィルタ応答時系列データＤ６について、フィルタ応答時系列データＤ６毎に特徴量を抽出し、抽出した特徴量を特徴量データＤ２として出力する。
特徴量抽出部１３０ａが、フィルタ応答時系列データＤ６について特徴量を抽出する方法は、実施の形態１に係る特徴量抽出部１３０がフィルタ応答時系列データＤ５について特徴量を抽出する方法と同様であるため、説明を省略する。
このように構成することにより、特徴量抽出装置１００ａは、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制することができる。
具体的には、特徴量抽出装置１００ａは、特徴量抽出部１３０ａを備えることにより、複数フィルタ適用部１２０ａが、例えば、ＲＰＦＢにより構成された場合であっても、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制した特徴量データＤ２を出力することができる。
【００９６】
複数フィルタ適用部１２０がフィルタ応答時系列データＤ６に加えて、フィルタ応答時系列データＤ５も出力する場合、特徴量抽出部１３０ａは、複数フィルタ適用部１２０ａが出力した複数のフィルタ応答時系列データＤ６に加えて、フィルタ応答時系列データＤ５についても、フィルタ応答時系列データＤ５毎に特徴量を抽出し、抽出した特徴量を特徴量データＤ２として出力する。
【００９７】
なお、特徴量抽出装置１００ａが備えるデータ取得部１１０ａ、複数フィルタ適用部１２０ａ、及び特徴量抽出部１３０ａの各機能は、図６Ａ及び図６Ｂに一例を示したハードウェア構成におけるプロセッサ６０１及びメモリ６０２により実現されるものであっても良く、又は処理回路６０３により実現されるものであっても良い。
【００９８】
図１６を参照して、実施の形態２に係る特徴量抽出装置１００ａの動作について説明する。
図１６は、実施の形態２に係る特徴量抽出装置１００ａの処理の一例を説明するフローチャートである。
【００９９】
まず、ステップＳＴ１６０１にて、データ取得部１１０ａは、入力時系列データＤ１を取得して、取得した入力時系列データＤ１を、複数フィルタ適用部１２０ａと、時系列推論装置２００ａが備える推論部２１０ａとに出力する。
次に、ステップＳＴ１６０２にて、複数フィルタ適用部１２０ａは、入力時系列データＤ１に対して複数のデジタルフィルタを適用し、デジタルフィルタ毎にフィルタ応答時系列データＤ５を出力する。
次に、ステップＳＴ１６０３にて、複数フィルタ適用部１２０ａは、複数フィルタ適用部１２０ａが出力した複数のフィルタ応答時系列データＤ５のそれぞれを２個に分岐する。
【０１００】
次に、ステップＳＴ１６０４にて、複数フィルタ適用部１２０ａは、複数フィルタ適用部１２０ａが２個に分岐した一方のフィルタ応答時系列データＤ５を、特徴量抽出部１３０ａと、時系列推論装置２００ａが備える推論部２１０ａとに出力する。
次に、ステップＳＴ１６０５にて、複数フィルタ適用部１２０ａは、複数フィルタ適用部１２０ａが２個に分岐した他方のフィルタ応答時系列データＤ５と、入力時系列データＤ１との差分を取り、差分を取った後の時系列データをフィルタ応答時系列データＤ６として、特徴量抽出部１３０ａと、時系列推論装置２００ａが備える推論部２１０ａとに出力する。
【０１０１】
次に、ステップＳＴ１６０６にて、特徴量抽出部１３０ａは、フィルタ応答時系列データＤ６毎、及びフィルタ応答時系列データＤ５毎に特徴量を抽出して特徴量データＤ２を出力する。
ステップＳＴ１６０６の後、特徴量抽出装置１００ａは、当該フローチャートの処理を終了する。特徴量抽出装置１００ａは、当該フローチャートの処理を終了後、ステップＳＴ１６０１に戻って当該フローチャートの処理を繰り返し実行する。
【０１０２】
上述のように、実施の形態１に係る時系列推論装置２００ａは、特徴量抽出装置１００ａ及び推論部２１０ａを備える。
推論部２１０ａは、特徴量抽出装置１００ａが出力する特徴量データＤ２を入力データとして、予め定められた推論対象について推論を行い、推論結果を示す推論結果情報を出力する。
具体的には、推論部２１０ａは、特徴量抽出装置１００ａが備える特徴量抽出部１３０ａが出力する複数の特徴量データＤ２を入力データとして、予め定められた推論対象について推論を行う。
例えば、推論部２１０ａは、実施の形態１に係る推論部２１０と同様に、学習済モデルを用いて推論結果情報を出力するものであっても、予め定められた推論ルールを用いて推論し、推論結果を示す推論結果情報を出力するものであってもよい。
【０１０３】
特徴量抽出装置１００ａが備えるデータ取得部１１０ａが、入力時系列データＤ１を推論部２１０ａに対して出力する場合、推論部２１０ａは、複数の特徴量データＤ２に加えて、入力時系列データＤ１も入力データとして、予め定められた推論対象について推論を行ってもよい。
このように、推論部２１０ａが特徴量データＤ２に加えて、入力時系列データＤ１も入力データとして推論を行うことにより、推論部２１０ａが特徴量データＤ２のみを入力データとして推論を行う場合と比較して、時系列推論装置２００ａは、より高い精度で推論を行うことができる。
【０１０４】
また、特徴量抽出装置１００ａが備える複数フィルタ適用部１２０ａが、フィルタ応答時系列データＤ６を推論部２１０ａに対して出力する場合、推論部２１０ａは、複数の特徴量データＤ２に加えて、フィルタ応答時系列データＤ６も入力データとして、予め定められた推論対象について推論を行ってもよい。
このように、推論部２１０ａが特徴量データＤ２に加えて、フィルタ応答時系列データＤ６も入力データとして推論を行うことにより、推論部２１０ａが特徴量データＤ２のみを入力データとして推論を行う場合と比較して、時系列推論装置２００ａは、より高い精度で推論を行うことができる。
【０１０５】
また、特徴量抽出装置１００ａが備える複数フィルタ適用部１２０ａが、フィルタ応答時系列データＤ５を推論部２１０ａに対して出力する場合、推論部２１０ａは、複数の特徴量データＤ２に加えて、フィルタ応答時系列データＤ５も入力データとして、予め定められた推論対象について推論を行ってもよい。
このように、推論部２１０ａが、特徴量データＤ２に加えて、フィルタ応答時系列データＤ５も入力データとして推論を行うことにより、時系列推論装置２００ａは、推論部２１０ａが、特徴量データＤ２のみを入力データとして推論を行う場合と比較して、より高い精度で推論を行うことができる。
【０１０６】
なお、時系列推論装置２００ａが備える推論部２１０、並びに、時系列推論装置２００ａが備える特徴量抽出装置１００ａが備えるデータ取得部１１０ａ、複数フィルタ適用部１２０ａ、及び特徴量抽出部１３０ａの各機能は、図８Ａ及び図８Ｂに一例を示したハードウェア構成におけるプロセッサ８０１及びメモリ８０２により実現されるものであっても良く、又は処理回路８０３により実現されるものであっても良い。
【０１０７】
図１７を参照して、実施の形態２に係る時系列推論装置２００ａの動作について説明する。
図１７は、実施の形態２に係る時系列推論装置２００ａの処理の一例を説明するフローチャートである。
【０１０８】
まず、ステップＳＴ１７０１にて、特徴量抽出装置１００ａが備えるデータ取得部１１０ａは、入力時系列データＤ１を取得して、取得した入力時系列データＤ１を、特徴量抽出装置１００ａが備える複数フィルタ適用部１２０ａと、推論部２１０ａとに出力する。
次に、ステップＳＴ１７０２にて、特徴量抽出装置１００ａが備える複数フィルタ適用部１２０ａは、入力時系列データＤ１に対して複数のデジタルフィルタを適用し、デジタルフィルタ毎にフィルタ応答時系列データＤ５を出力する。
次に、ステップＳＴ１７０３にて、特徴量抽出装置１００ａが備える複数フィルタ適用部１２０ａは、特徴量抽出装置１００ａが備える複数フィルタ適用部１２０ａが出力した複数のフィルタ応答時系列データＤ５のそれぞれを２個に分岐する。
【０１０９】
次に、ステップＳＴ１７０４にて、特徴量抽出装置１００ａが備える複数フィルタ適用部１２０ａは、特徴量抽出装置１００ａが備える複数フィルタ適用部１２０ａが２個に分岐した一方のフィルタ応答時系列データＤ５を、特徴量抽出装置１００ａが備える特徴量抽出部１３０ａと、推論部２１０ａとに出力する。
次に、ステップＳＴ１７０５にて、特徴量抽出装置１００ａが備える複数フィルタ適用部１２０ａは、特徴量抽出装置１００ａが備える複数フィルタ適用部１２０ａが２個に分岐した他方のフィルタ応答時系列データＤ５と、入力時系列データＤ１との差分を取り、差分を取った後の時系列データをフィルタ応答時系列データＤ６として、特徴量抽出装置１００ａが備える特徴量抽出部１３０ａと、推論部２１０ａとに出力する。
【０１１０】
次に、ステップＳＴ１７０６にて、特徴量抽出装置１００ａが備える特徴量抽出部１３０ａは、フィルタ応答時系列データＤ６毎、及びフィルタ応答時系列データＤ５毎に特徴量を抽出して特徴量データＤ２を出力する。
次に、ステップＳＴ１７０７にて、推論部２１０ａは、特徴量抽出装置１００ａが出力する特徴量データＤ２、入力時系列データＤ１、フィルタ応答時系列データＤ５、及びフィルタ応答時系列データＤ６を入力データとして、推論対象について推論を行い、推論結果を示す推論結果情報を出力する。
ステップＳＴ１７０７の後、時系列推論装置２００ａは、当該フローチャートの処理を終了する。時系列推論装置２００ａは、当該フローチャートの処理を終了後、ステップＳＴ１７０１に戻って当該フローチャートの処理を繰り返し実行する。
【０１１１】
図１８を参照して、実施の形態２に係る特徴量抽出装置１００ａが適用された時系列学習システム１ａについて説明する。
図１８は、実施の形態２に係る時系列学習システム１ａの要部の構成の一例を示すブロック図である。
時系列学習システム１ａは、特徴量抽出装置１００ａ、時系列学習装置３００ａ、及び、記憶装置４００を備える。
時系列学習システム１ａが備える特徴量抽出装置１００ａは、時系列推論装置２００ａが備える特徴量抽出装置１００ａと同様であるため説明を省略する。また、実施の形態２に係る記憶装置４００は、実施の形態１に係る記憶装置４００と同様であるため説明を省略する。
【０１１２】
時系列学習装置３００ａは、特徴量抽出装置１００ａが出力する特徴量データＤ２を取得し、取得した特徴量データＤ２を用いて学習済モデルを生成し、生成した学習済モデルを記憶装置４００に出力する。
記憶装置４００は、時系列学習装置３００ａが出力した学習済モデルを記憶する。
上述の時系列推論装置２００ａは、例えば、記憶装置４００に記憶された学習済モデルを読み出すことよりに、学習済モデルを取得する。
【０１１３】
時系列学習装置３００ａは、特徴量取得部３１０ａ、学習部３２０ａ、及び学習済モデル出力部３３０を備える。
特徴量取得部３１０ａは、特徴量抽出装置１００ａが出力する特徴量データＤ２を取得する。
特徴量取得部３１０ａは、特徴量データＤ２に加えて、特徴量抽出装置１００ａが出力する入力時系列データＤ１、フィルタ応答時系列データＤ５、又はフィルタ応答時系列データＤ６を取得するものであってもよい。
【０１１４】
学習部３２０ａは、特徴量取得部３１０が取得する特徴量データＤ２を学習データＤ８として学習モデルに学習させる。
具体的には、学習部３２０ａは、特徴量データＤ２を学習データＤ８として学習モデルに教師あり学習又は教師なし学習させる。
図１８は、学習部３２０ａが学習モデルに教師あり学習させる時系列学習装置３００ａを示している。
学習部３２０ａは、学習モデルに学習させることにより、予め定められた推論対象について推論した推論結果を推論結果情報として出力する学習モデルを学習済モデルとして生成する。
具体的には、学習部３２０ａが、学習モデルに学習させる方法、及び、学習済モデルを生成する方法は、実施の形態１に係る学習部３２０が、学習モデルに学習させる方法、及び、学習済モデルを生成する方法と同様であるため、説明を省略する。
【０１１５】
特徴量取得部３１０ａが、特徴量データＤ２に加えて、特徴量抽出装置１００ａが出力する入力時系列データＤ１、フィルタ応答時系列データＤ５、又はフィルタ応答時系列データＤ６を取得する場合、学習部３２０ａは、特徴量データＤ２に加えて、入力時系列データＤ１、フィルタ応答時系列データＤ５、又はフィルタ応答時系列データＤ６も学習データＤ８として学習モデルに学習させる。
このように、学習部３２０ａが、特徴量データＤ２に加えて、入力時系列データＤ１、フィルタ応答時系列データＤ５、又はフィルタ応答時系列データＤ６も学習データＤ８として学習モデルに学習させることにより、時系列学習装置３００ａは、学習部３２０ａが、特徴量データＤ２のみを学習データＤ８として学習モデルに学習させる場合と比較して、時系列推論装置２００が、より高い精度で推論を行うことを可能にする学習済モデルを生成することができる。
【０１１６】
学習済モデル出力部３３０は、学習部３２０ａが生成する学習済モデルを出力する。
【０１１７】
なお、時系列学習装置３００ａが備える特徴量取得部３１０ａ、学習部３２０ａ、及び学習済モデル出力部３３０の各機能は、図１１Ａ及び図１１Ｂに一例を示したハードウェア構成におけるプロセッサ１１０１及びメモリ１１０２により実現されるものであっても良く、又は処理回路１１０３により実現されるものであっても良い。
時系列学習装置３００ａの動作、すなわち、時系列学習装置３００ａの処理は、実施の形態１に係る時系列学習装置３００の処理と略同様であるため、説明を省略する。
【０１１８】
以上のように、特徴量抽出装置１００ａは、時系列データを入力時系列データＤ１として取得するデータ取得部１１０ａと、複数のデジタルフィルタを有し、データ取得部１１０ａが取得した入力時系列データＤ１に対して各デジタルフィルタを適用し、適用後の時系列特徴又は周波数特徴を含む時系列データであるフィルタ応答時系列データＤ５をデジタルフィルタ毎に出力する複数フィルタ適用部１２０ａと、複数フィルタ適用部１２０ａが出力した複数のフィルタ応答時系列データＤ５について、フィルタ応答時系列データＤ５毎に特徴量を抽出し、抽出した特徴量を特徴量データＤ２として出力する特徴量抽出部１３０ａと、を備え、複数フィルタ適用部１２０ａは、複数フィルタ適用部１２０ａが出力した複数のフィルタ応答時系列データＤ５のうちの一部又は全部のフィルタ応答時系列データＤ５について、当該フィルタ応答時系列データＤ５と、データ取得部１１０ａが取得した入力時系列データＤ１との差分又は積を取った時系列データを生成し、生成した時系列データをフィルタ応答時系列データＤ６として出力するように構成した。
【０１１９】
このように構成することにより、特徴量抽出装置１００ａは、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制することができる。
具体的には、特徴量抽出装置１００ａは、特徴量抽出部１３０ａを備えることにより、複数フィルタ適用部１２０ａが、例えば、ＲＰＦＢにより構成された場合であっても、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分を抑制した特徴量データＤ２を出力することができる。
したがって、時系列推論装置２００ａは、特徴量抽出装置１００ａが出力する特徴量データＤ２が、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分が抑制されたものであるため、高い精度で推論を行うことができる。
また、時系列学習装置３００ａは、特徴量抽出装置１００ａが出力する特徴量データＤ２が、時系列データの時系列値に含まれるノイズ成分が抑制されたものであるため、時系列推論装置２００ａが高い精度で推論を行うことを可能にする学習済モデルを生成することができる。
【０１２０】
なお、この開示は、その開示の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１２１】
この開示に係る特徴量抽出装置は、時系列データに基づいて推論対象について推論する推論装置、又は、当該推論装置が推論する際に用いる学習済モデルを生成する学習装置又は学習システムに適用することができる。
【符号の説明】
【０１２２】
１，１ａ  時系列学習システム、１００，１００ａ  特徴量抽出装置、１１０，１１０ａ  データ取得部、１２０，１２０ａ  複数フィルタ適用部、１２１，１２２，１２３  デジタルフィルタ、１３０，１３０ａ  特徴量抽出部、２００，２００ａ  時系列推論装置、２１０，２１０ａ  推論部、３００，３００ａ  時系列学習装置、３１０，３１０ａ  特徴量取得部、３２０，３２０ａ  学習部、３３０  学習済モデル出力部、４００  記憶装置、６０１，８０１，１１０１  プロセッサ、６０２，８０２，１１０２  メモリ、６０３，８０３，１１０３  処理回路、Ｄ１  入力時系列データ、Ｄ２，Ｄ２１，Ｄ２２  特徴量データ、Ｄ３  教師データ、Ｄ５，Ｄ５１，Ｄ５２，Ｄ５３，Ｄ６，Ｄ６１，Ｄ６２，Ｄ６３  フィルタ応答時系列データ、Ｄ８  学習データ。
【要約】
特徴量抽出装置（１００）は、時系列データを入力時系列データ（Ｄ１）として取得するデータ取得部（１１０）と、複数のデジタルフィルタを有し、データ取得部（１１０）が取得した入力時系列データ（Ｄ１）に対して各デジタルフィルタを適用し、適用後の時系列特徴又は周波数特徴を含む時系列データであるフィルタ応答時系列データ（Ｄ５）をデジタルフィルタ毎に出力する複数フィルタ適用部（１２０）と、複数フィルタ適用部（１２０）が出力した複数のフィルタ応答時系列データ（Ｄ５）について、フィルタ応答時系列データ（Ｄ５）毎に特徴量を抽出し、抽出した特徴量を特徴量データ（Ｄ２）として出力する特徴量抽出部（１３０）と、を備えた。【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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