(57)【要約】      （修正有）【課題】被験者の精神状態を客観的に評価することができる精神状態評価装置及び精神状態評価方法を提供する。【解決手段】本形態装置１１は、脳波信号を採取するための頭部装着部１０１と、脳波信号を電気的に増幅する増幅部２０１と、増幅された信号を解析等する本体部３０１と、この本体部３０１に接続されたキーボード３５１と、モニタと３２１と、マウス３３１と、大容量のハードディスク３４１と、を備えてなる。本体部３０１は、プログラムを内蔵させたコンピュータによって構成されており、該コンピュータは、演算処理を行うＣＰＵ３１１ａと、このＣＰＵ３１１ａの作業領域等となるＲＡＭ３１１ｂと、制御プログラム等を記録するＲＯＭ３１１ｃと、キーボード３５１、モニタ３２１、マウス３３１、ハードディスク３４１及び増幅部２０１と情報のやり取りを行うためのインターフェイス３１１ｄと、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の精神状態を評価する精神状態評価装置であって、
前記被検者から脳波信号を検出する入力部と、
前記脳波信号の周波数成分の経時的頻度の相関指標を算出する前処理部と、
前記相関指標を入力素子、中間素子および出力素子からなるニューラルネットワークの入力素子の入力値に与え、この入力値とほぼ一致する出力素子の出力値が得られる入力素子と中間素子間の関連値を求める解析部とを備え、
この中間素子ごとの関連値を元に精神状態を評価することを特徴とする精神状態評価装置。
【請求項２】
さらに前記解析部より求められた中間素子の関連値を出力する出力手段を備えてなることを特徴とする請求項１に記載の精神状熊評価装置。
【請求項３】
前記出力手段が、前記２個の中間素子のうち一方の関連値と、前記２個の中間素子のうち他方の関連値と、を互いに交わる直線２軸により形成される座標軸に従って画面に表示させる画面データとして出力するものであることを特徴とする請求項２に記載の精神状態評価装置。
【請求項４】
前記入力部は、被検者から検出した脳波信号の所定の周波数範囲を入力信号として時系列的に受け付ける受付手段を備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の精神状熊評価装置。
【請求項５】
前記前処理部は、少なくとも２以上の時間帯それぞれにおいて、少なくとも２以上の所定の周波数成分が、時系列的に該受け付けられた入力信号内に存する頻度を検出する周波数成分頻度検出手段と、
周波数成分頻度検出手段により検出される各時間帯それぞれにおける各所定の周波数成分の頻度に基づき、各所定の周波数成分の相関を示す指標である相関指標を算出する相関指標算出手段と
を備えてなることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の精神状熊評価装置。
【請求項６】
前記解析部は、該所定の周波数成分各々に対応する入力素子と、該所定の周波数成分各々に対応する出力素子と、該入力素子各々と出力素子各々とにそれぞれ結合される所定個数の中間素子と、を含んでなるニューラルネットワークであって、前記相関指標算出手段により算出された各所定の周波数成分各々に関する相関指標を、対応する所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えると、同じ周波数成分に対応する入力素子に与えられた入力値と該同じ周波数成分に対応する出力素子から出力される出力値とが所定範囲にて一致するニューラルネットワークを形成するニューラルネットワーク形成手段と、
このニューラルネットワーク形成手段により形成されたニューラルネットワークにおいて、入力素子と中間素子との間の結合度数に関連した関連値を中間素子各々について求める結合定数関連値算出手段と
を備えてなることを特徴とする請求項５に記載の精神状熊評価装置。
【請求項７】
前記ニューラルネットワーク形成手段が、
前記相関指榛算出手段により算出された前記所定の周波数成分各々に関する相関指標を、対応する前記所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えたとき、出力素子から出力される出力値を算出するニューラルネットワーク演算手段と、
前記ニューラルネットワーク演算手段により算出された出力値とそれに対応する周波数成分の入力値とが前記所定範囲にて一致するかを判断するニューラルネットワーク判断手段と、
前記ニューラルネットワーク演算手段が該出力値と該入力値とが前記所定範囲にて一致すると判断しない場合には、入力素子と中間素子との間の結合定数である入力結合定数と、出力素子と中間索子との間の結合定数である出力結合定数と、の少なくともいずれかを変更して前記ニューラルネットワーク演算手段に与え、出力値を再び算出させる結合定数変更手段と、
を有してなる、請求項６に記載の精神状態評価装置。
【請求項８】
前記少なくとも２以上の時間帯は連続する時間帯であることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の精神状熊評価装置。
【請求項９】
前記相関指標が、前記所定の周波数成分各々の累領寄与率であることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の精神状熊評価装置。
【請求項１０】
前記中間素子の前記所定個数が２個であることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の精神状熊評価装置。
【請求項１１】
前記関連値が、中間素子各々について入力素子と中間素子との間の結合定数の合計値であることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の精神状態評価装置。
【請求項１２】
請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の前記精神状態評価装置をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【請求項１３】
請求項1乃至１１のいずれか１項に記載の前記精神状態評価装置をコンピュータに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１４】
被検者の精神状態を評価する精神状態評価方法であって、
前記被検者から脳波信号を検出する入力工程と、
前記脳波信号の周波数成分の経時的頻度の相関指標を算出する前処理工程と、
前記相関指標を入力素子、中間素子および出力素子からなるニューラルネットワークの入力素子の入力値に与え、この入力値とほぼ一致する出力素子の出力値が得られる入力素子と中間素子間の関連値を求める解析工程とを備え、
この中間素子ごとの関連値を元に精神状態を評価することを特徴とする精神状態評価方法。
【請求項１５】
さらに前記解析工程により求められた中間素子の関連値を出力する出力工程を備えてなることを特徴とする請求項１４に記載の精神状熊評価方法
【請求項１６】
前記出力工程が、前記２個の中間素子のうち一方の関連値と、前記２個の中間素子のうち他方の関連値と、を互いに交わる直線２軸により形成される座標軸に従って画面に表示させる画面データとして出力するものであることを特徴とする請求項１５に記載の精神状態評価方法。
【請求項１７】
前記入力工程は、被検者から検出した脳波信号の所定の周波数範囲を入力信号として時系列的に受け付ける受付ステップを備えることを特徴とする請求項１４乃至１６のいずれか１項に記載の精神状熊評価方法。
【請求項１８】
前記前処理工程は、少なくとも２以上の時間帯それぞれにおいて、少なくとも２以上の所定の周波数成分が、時系列的に該受け付けられた入力信号内に存する頻度を検出する周波数成分頻度検出ステップと、
前記周波数成分頻度検出ステップにより検出される各時間帯それぞれにおける各所定の周波数成分の頻度に基づき、各所定の周波数成分の相関を示す指標である相関指標を算出する相関指標算出ステップと
を備えてなることを特徴とする請求項１４乃至１７のいずれか１項に記載の精神状熊評価方法。
【請求項１９】
前記解析工程は、該所定の周波数成分各々に対応する入力素子と、該所定の周波数成分各々に対応する出力素子と、該入力素子各々と出力素子各々とにそれぞれ結合される所定個数の中間素子と、を含んでなるニューラルネットワークであって、前記前処理工程の相関指標算出ステップにより算出された各所定の周波数成分各々に関する相関指標を、対応する所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えたとき、同じ周波数成分に対応する入力素子に与えられた入力値と該同じ周波数成分に対応する出力素子から出力される出力値とが所定範囲にて一致するニューラルネットワークを形成するニューラルネットワーク形成ステップと、
このニューラルネットワーク形成ステップにより形成されたニューラルネットワークにおいて、入力素子と中間素子との間の結合度数に関連した関連値を中間素子各々について求める結合定数関連値算出ステップと
を備えてなることを特徴とする請求項１８に記載の精神状熊評価方法。
【請求項２０】
前記ニューラルネットワーク形成ステップが、
前記相関指標算出ステップにより算出された前記所定の周波数成分各々に関する相関指標を、対応する前記所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えたとき、出力素子から出力される出力値を算出するニューラルネットワーク演算ステップと、
前記ニューラルネットワーク演算ステップにより算出された出力値とそれに対応する周波数成分の入力値とが前記所定範囲にて一致するかを判断するニューラルネットワーク判断ステップと、
前記ニューラルネットワーク判断ステップが該出力値と該入力値とが前記所定範囲にて一致すると判断しない場合には、入力素子と中細素子との間の結合定数である入力結合定数と、出力素子と中間素子との間の結合定数である出力結合定数と、の少なくともいずれかを変更し前記ニューラルネットワーク演算ステップに与え、出力値を再び算出させる結合定数変更ステップと、
を有してなることを特徴とする館求項１９に記載の精神状態評他方法。
【請求項２１】
前記少なくとも２以上の時間帯は連続する時間帯であることを特徴とする請求項１４乃至２０のいずれか１項に記載の精神状熊評価方法。
【請求項２２】
前記相関指標が、前記所定の周波数成分各々の累領寄与率であることを特徴とする請求項１４乃至２１のいずれか１項に記載の精神状熊評価方法。
【請求項２３】
中間素子の前記所定個数が２個であることを特徴とする請求項１４乃至２２のいずれか１項に記載の精神状熊評価方法。
【請求項２４】
前記関連値が、中間素子各々について入力素子と中間素子との間の結合定数の合計値であることを特徴とする請求項１４乃至２３のいずれか１項に記載の精神状態評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、精神状態評価装置及び精神状態評価方法に関し、特に、被験者から採取した脳波信号を用いて該被験者の精神状態を客観的に評価することができる精神状態評価装置及び精神状態評価方法に関する。
【０００２】
人の精神的な状態、例えば、その人がある事を好ましく思っているか思っていないのか、喜んでいるのか悲しんでいるのか、怒っているのかいないのか等といった精神状態を客観的に評価することは、様々な利用分野が考えられ有用であることから、これまで多くの試みがなされてきた。
しかしながら、人の精神的な状態を客観的に把握することは他人からは極めて困難であるし（例えば、感情を直接表面に表す者もいれば、自分の感情を表さない者もいる。）、時には、自分の精神的な状態も把握し難い場合もあり得る。一例を挙げれば、日々忙しく働いてきた人が長期休暇を取得したような場合に、本人自身は久しぶりの長期休暇であるので表面的には嬉しいと感じているが、実際には、毎日何もすることがないことによってストレスを感じ本当は辛く感じてしまうこともあり得る。また、忙しい日々において蓄積されたストレスを解消するため、非常にゆっくりしたテンポの音楽を長時間聴いた本人は、表面的にはゆっくりした時間を過ごしてストレスが解消できたと思っていても、実際は、あまりに日頃のペースと違う環境に置かれることで逆にストレスを感じてしまうことも生じうる。
このように、人の精神的な状態を客観的に把握することは、自分自身の精神状態であっても難しい場合もあり、いわんや他人の精神状態であればなおさら困難である。
【０００３】
このように、人の精神的状態の客観的把握が困難であることに鑑み、コンピュータ等の機器を用いて精神的状態を客観的に把握する試みも提案されてきた（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１には、精神的状態を把握するための感情認識装置が開示されており、具体的には「音声から話者の感情を簡単かつ高精度に認識する」（特許文献１、要約の課題）ために発明されたものであり、「韻律的特徴量抽出部１０２は、入力音声を音響分析して韻律的特徴量を算出し、時間パターン作成部１０７は、その韻律的特徴量の時間パターンを作成する。話者別単語韻律モデル記憶部１０８は予め話者ごと、単語ごとに登録されている韻律的特徴量の時間パターンの統計量である話者別単語韻律モデルを記憶している。感情認識部１０９は、話者別単語韻律モデルと入力音声の韻律的特徴量時間パターンとを照合して、話者の感情が平常状態と異なるか否かを判定する。そして、韻律モデル更新部１１０は、入力音声の韻律的特徴量時間パターンによって話者別単語韻律モデルを更新する。」（特許文献１、要約の解決手段）感情認識装置が開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２８３６４７号公報（例えば、要約、明細書中の発明の詳細な説明の段落番号００３４及び００３５、第１図等）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
確かに、特許文献１に開示の感情認識装置は、「入力音声から話者の感情を簡単かつ高精度に認識する」（特許文献１、明細書中の発明の詳細な説明の段落番号００３４）ことを目的とするが、あくまで「入力音声の韻律的特徴量の時間パターンに基づいて感情を認識する」（特許文献１、明細書中の発明の詳細な説明の段落番号００３５）ことを骨子とするものであるので、入力音声の韻律的特徴に顕れない感情や、話者が自らの感情とは異なる韻律的特徴を伴って意図的に話した場合（例えば、本当は喜んでいるのに、悲しそうに話すような場合）の感情等を該感情認識装置は旨く認識できないことがあり得る。
【０００６】
そこで、本発明においては、被験者の精神状態を客観的に評価することができる精神状態評価装置及び精神状態評価方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上記の目的を達成するため、被検者の精神状態を評価する精神状態評価装置であって、前記被検者から脳波信号を検出する入力部と、前記脳波信号の周波数成分の経時的頻度の相関指標を算出する前処理部と、前記相関指標を入力素子、中間素子および出力素子からなるニューラルネットワークの入力素子の入力値に与え、この入力値とほぼ一致する出力素子の出力値が得られる入力素子と中間素子間の関連値を求める解析部とを備え、この中間素子ごとの関連値を元に精神状態を評価することを特徴とする精神状態評価装置を提供するものである。
【０００８】
以上の構成において、前記精神状態評価装置は、さらに前記解析部より求められた中間素子の関連値を出力する出力手段を備えてなることが望ましい。
【０００９】
また、前記出力手段が、前記２個の中間素子のうち一方の関連値と、前記２個の中間素子のうち他方の関連値と、を互いに交わる直線2軸により形成される座標軸に従って画面に表示させる画面データとして出力するものであることが望ましい。
【００１０】
また、前記入力部は、被検者から検出した脳波信号の所定の周波数範囲を入力信号として時系列的に受け付ける受付手段を備えることが望ましい。
【００１１】
また、前記前処理部は、少なくとも２以上の時間帯それぞれにおいて、少なくとも２以上の所定の周波数成分が、時系列的に該受け付けられた入力信号内に存する頻度を検出する周波数成分頻度検出手段と、周波数成分頻度検出手段により検出される各時間帯それぞれにおける各所定の周波数成分の頻度に基づき、各所定の周波数成分の相関を示す指標である相関指標を算出する相関指標算出手段とを備えてなることが望ましい。
【００１２】
また、前記解析部は、該所定の周波数成分各々に対応する入力素子と、該所定の周波数成分各々に対応する出力素子と、入力素子各々と出力素子各々とにそれぞれ結合される所定個数の中間素子と、を含んでなるニューラルネットワークであって、相関指標算出手段により算出された各所定の周波数成分各々に関する相関指標を、対応する所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えると、同じ周波数成分に対応する入力素子に与えられた入力値と該同じ周波数成分に対応する出力素子から出力される出力値とが所定範囲にて一致するニューラルネットワークを形成するニューラルネットワーク形成手段と、このニューラルネットワーク形成手段により形成されたニューラルネットワークにおいて、入力素子と中間素子との間の結合度数に関連した関連値を中間素子各々について求める結合定数関連値算出手段とを備えてなることが望ましい。
【００１３】
また、前記ニューラルネットワーク形成手段が、相関指榛算出手段により算出された前記所定の周波数成分各々に関する相関指標を、対応する前記所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えたとき、出力素子から出力される出力値を算出するニューラルネットワーク演算手段と、ニューラルネットワーク演算手段により算出された出力値とそれに対応する周波数成分の入力値とが前記所定範囲にて一致するかを判断するニューラルネットワーク判断手段と、ニューラルネットワーク演算手段が該出力値と該入力値とが前記所定範囲にて一致すると判断しない場合には、入力素子と中間素子との間の結合定数である入力結合定数と、出力素子と中間索子との間の結合定数である出力結合定数と、の少なくともいずれかを変更してニューラルネットワーク演算手段に与え、出力値を再び算出させる結合定数変更手段と、を有してなることが望ましい。
【００１４】
また、前記少なくとも２以上の時間帯は連続する時間帯であることが望ましい。
【００１５】
また、前記相関指標が、前記所定の周波数成分各々の累領寄与率であることが望ましい。
【００１６】
また、前記中間素子の前記所定個数が２個であることが望ましい。
【００１７】
また、前記関連値が、中間素子各々について入力素子と中間素子との間の結合定数の合計値であることが望ましい。
【００１８】
また、本発明は、上記の目的を達成するため、前記精神状態評価装置をコンピュータに実現させるためのプログラムを提供するものである。
【００１９】
また、本発明は、上記の目的を達成するため、前記精神状態評価装置をコンピュータに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供するものである。
【００２０】
また、本発明は、上記の目的を達成するため、被検者の精神状態を評価する精神状態評価方法であって、前記被検者から脳波信号を検出する入力工程と、前記脳波信号の周波数成分の経時的頻度の相関指標を算出する前処理工程と、前記相関指標を入力素子、中間素子および出力素子からなるニューラルネットワークの入力素子の入力値に与え、この入力値とほぼ一致する出力素子の出力値が得られる入力素子と中間素子間の関連値を求める解析工程とを備え、この中間素子ごとの関連値を元に精神状態を評価することを特徴とする精神状態評価方法を提供するものである。
【００２１】
この場合、前記精神状態評価方法は、さらに前記解析工程により求められた中間素子の関連値を出力する出力工程を備えてなることが望ましい。
【００２２】
また、前記出力工程が、前記２個の中間素子のうち一方の関連値と、前記２個の中間素子のうち他方の関連値と、を互いに交わる直線２軸により形成される座標軸に従って画面に表示させる画面データとして出力するものであることが望ましい。
【００２３】
また、前記入力工程は、被検者から検出した脳波信号の所定の周波数範囲を入力信号として時系列的に受け付ける受付ステップを備えることが望ましい。
【００２４】
また、前記前処理工程は、少なくとも２以上の時間帯それぞれにおいて、少なくとも２以上の所定の周波数成分が、時系列的に該受け付けられた入力信号内に存する頻度を検出する周波数成分頻度検出ステップと、前記周波数成分頻度検出ステップにより検出される各時間帯それぞれにおける各所定の周波数成分の頻度に基づき、各所定の周波数成分の相関を示す指標である相関指標を算出する相関指標算出ステップとを備えてなることが望ましい。
【００２５】
また、前記解析工程は、該所定の周波数成分各々に対応する入力素子と、該所定の周波数成分各々に対応する出力素子と、入力素子各々と出力素子各々とにそれぞれ結合される所定個数の中間素子と、を含んでなるニューラルネットワークであって、前記前処理工程の相関指標算出ステップにより算出された各所定の周波数成分各々に関する相関指標を、対応する所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えたとき、同じ周波数成分に対応する入力素子に与えられた入力値と該同じ周波数成分に対応する出力素子から出力される出力値とが所定範囲にて一致するニューラルネットワークを形成するニューラルネットワーク形成ステップと、このニューラルネットワーク形成ステップにより形成されたニューラルネットワークにおいて、入力素子と中間素子との間の結合度数に関連した関連値を中間素子各々について求める結合定数関連値算出ステップとを備えてなることが望ましい。
【００２６】
また、前記ニューラルネットワーク形成ステップが、前記相関指標算出ステップにより算出された前記所定の周波数成分各々に関する相関指標を、対応する前記所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えたとき、出力素子から出力される出力値を算出するニューラルネットワーク演算ステップと、前記ニューラルネットワーク演算ステップにより算出された出力値とそれに対応する周波数成分の入力値とが前記所定範囲にて一致するかを判断するニューラルネットワーク判断ステップと、前記ニューラルネットワーク判断ステップが該出力値と該入力値とが前記所定範囲にて一致すると判断しない場合には、入力素子と中細素子との間の結合定数である入力結合定数と、出力素子と中間素子との間の結合定数である出力結合定数と、の少なくともいずれかを変更し、前記ニューラルネットワーク演算ステップに与え、出力値を再び算出させる結合定数変更ステップと、を有してなることが望ましい。
【００２７】
また、前記少なくとも２以上の時間帯は連続する時間帯であることが望ましい。
【００２８】
また、前記相関指標が、前記所定の周波数成分各々の累領寄与率であることが望ましい。
【００２９】
また、中間素子の前記所定個数が２個であることが望ましい。
【００３０】
また、前記関連値が、中間素子各々について入力素子と中間素子との間の結合定数の合計値であることが望ましい。
【発明の効果】
【００３１】
本発明によれば、被検者から脳波信号を検出し、この脳波信号の周波数成分の経時的頻度の相関指標を算出し、この相関指標を入力素子、中間素子および出力素子からなるニューラルネットワークの入力素子の入力値に与え、この入力値とほぼ一致する出力素子の出力値が得られる入力素子と中間素子間の関連値を求め、この中間素子ごとの関連値を元に精神状態を評価するので、被験者の精神状態を客観的かつ正確に反映させ評価することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。しかしながら、これらによって本発明は何ら制限されるものではない。
【００３３】
図１は、一実施形態の本形態装置１１のハードウェア構成を示す概略ブロック図である。図１を参照して、一実施形態の本形態装置１１のハードウェア構成について説明する。本実施形態では、本形態装置１１は、図示しない被験者の頭部に装着され該被験者の脳波信号を採取するための頭部装着部１０１と、この頭部装着部１０１により採取された脳波信号を電気的に増幅する増幅部２０１と、この増幅部２０１により増幅された信号を解析等する本体部３０１と、この本体部３０１に接続されたキーボード３５１と、本体部３０１に接続されたモニタと３２１と、本体部３０１に接続されたポインティングデバイスたるマウス３３１と、本体部３０１に接続された大容量のハードディスク３４１と、を備えてなる。本体部３０１は、プログラムを内蔵させたコンピュータによって構成されており、該コンピュータは、演算処理を行うＣＰＵ３１１ａと、このＣＰＵ３１１ａの作業領域等となるＲＡＭ３１１ｂと、制御プログラム等を記録するＲＯＭ３１１ｃと、キーボード３５１、モニタ３２１、マウス３３１、ハードディスク３４１及び増幅部２０１と情報のやり取りを行うためのインターフェイス３１１ｄと、を有する。
【００３４】
頭部装着部１０１は、図示しない被験者の頭部を挟持するためのアルファベットの「Ｕ」の字状を略したヘッドバンド部１０３と、このヘッドバンド部１０３の両端にそれぞれ配設された一対の電極１０５，１０７と、を有してなる。図示しない被験者の頭部にヘッドバンド部１０３が所定の位置に装着されると、電極１０５は該被験者の片方の前頭葉に対応する皮膚に当接し（詳述すれば、脳波の測定部位を表す国際法１０／２０法における電極配置ＦＰＩに該当する箇所）、電極１０７は該被験者の耳たぶに当接するようになっている。即ち、被験者の頭部に頭部装着部１０１を装着すると、一対の電極１０５，１０７間には、該被験者の片方の前頭葉に対応する皮膚と耳たぶとの間に生じる電位差たる脳波信号（単極誘導法）が加わり、かかる脳波信号が増幅部２０１に入力されるようになっている。
【００３５】
増幅部２０１は、一対の電極１０５，１０７により採取された脳波信号が頭部装着部１０１から入力され、該入力された脳波信号を電気的に増幅する。ここでは増幅部２０１は、株式会社能力開発研究所の商品名「ブレインビルダ（Brain Builder Unit）」を用いており、増幅部２０１が内蔵するバンドパスフィルターによって４Ｈｚ乃至２２Ｈｚの周波数成分のみが増幅部２０１から本体部３０１へ出力される。
【００３６】
図２は、図１のハードウェアを主としてＲＯＭ３１１ｃに記録されるプログラムにより実現される本体部３０１の機能ブロック図を示す。なお、図２には、図１に示したキーボード３５１、マウス３３１及びハードディスク３４１は図示していないが、それぞれ必要に応じて情報を自由に入出力することができるようになっている。また、上述のように、ここではプログラムは主としてＲＯＭ３１１ｃに記録されているが、その他の記憶手段、例えば、ハードディスク３４１等に記憶しておくようにしてもよい。
本体部３０１は、機能的には、入力部４０１と前処理部５０１と解析部６０１と出力部７０１とを有してなる。
【００３７】
入力部４０１は、増幅部２０１からの４Ｈｚ乃至２２Ｈｚの周波数成分を有する脳波信号を常時受け付け、４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分（４Ｈｚ成分、５Ｈｚ成分、６Ｈｚ成分・・・・２１Ｈｚ成分及び２２Ｈｚ成分の計１９成分）それぞれについてサンプリング数１２８Ｈｚにて１秒間毎に高速フーリエ変換して前処理部５０１へ出力する。なお、ここでは入力部４０１は、前述した株式会社能力開発研究所の商品名「ブレインビルダ（Brain Builder Unit）」に付属している脳波分析ソフトウェア「MinDSensor II」を本体部３０１にインストールし実行させることで実現している。
【００３８】
前処理部５０１は、単位時間当たり頻度分析部５１１と、各周波数ごと経時的頻度分析部５２１と、データ加工部５３１と、を含んでなる。
４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分それぞれについて１秒間毎の高速フーリエ変換済み信号を入力部４０１から常時受信している単位時間当たり頻度分析部５１１は、図２中には図示しないキーボード３５１又はマウス３３１の操作により処理開始命令が入力されると、処理開始命令の入力時を処理時刻０（秒）として、０秒（処理開始）〜１０秒、１０秒〜２０秒、２０秒〜３０秒、３０秒〜４０秒・・・・・・、２７０秒〜２８０秒、それぞれの時間帯における周波数毎の信号重力頻度を計数する。以降、０秒（処理開始）〜１０秒を時間帯１とし、１０秒〜２０秒を時間帯２とし、２０秒〜３０秒を時間帯３とし、・・・・２７０秒〜２８０秒を時間帯２８とする。図３は、単位時間当たり頻度分析部５１１が生成するデータを模式的に示した表であり、４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分が縦列に配置され、その成分それぞれについて時間帯１（０秒（処理開始）〜１０秒）、時間帯２（１０秒〜２０秒）、時間帯３（２０秒〜３０秒）、・・・・・・、時間帯２８（２７０秒〜２８０秒）それぞれの時間帯において観察された信号頻度が示されている（図３に示した例では、例えば、５Ｈｚ成分において時間帯３（２０秒〜３０秒）では９回信号が観察されている。）。このような図３に示すようなデータを生成した単位時間当たり頻度分析部５１１は、該データを各周波数ごと経時的頻度分析部５２１へ送信する。
【００３９】
図３に示すようなデータを単位時間当たり頻度分析部５１１から受信した各周波数ごと
経時的頻度分析部５２１は、４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分毎に、信号観察頻度が経時的にどのように変化したかを分析する。
具体的には、各周波数ごと経時的頻度分析部５２１は、４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分毎に、横軸に時間帯（時間帯１、時間帯２、時間帯３、・・・・時間帯２８）をとり、縦軸に頻度をとったグラフを描くためのデータを生成する。図４は、このようにして各周波数ごと経時的頻度分析部５２１が生成したデータを実際のグラフとして示した一例（なお、図４は一例であり、上述した図３の具体的数値には対応していない。）である。
各周波数ごと経時的頻度分析部５２１は、このようにして得られたデータをデータ加工部５３１に送信する。
【００４０】
各周波数ごと経時的頻度分析部５２１からデータ（一例としては、図４）を受信したデータ加工部５３１は、４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分毎の離散時系列データを算出する。４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分毎の離散時系列データを算出するが、ここに離散時系列データは、各周波数ごと経時的頻度分析部５２１から受信したデータ（一例としては、図４）を用い、時間平均を０とし、時間分散を１として標準化することで得る。
具体的には、ｉを４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の１９成分それぞれを示すための添字とすると、（具体的には、４Ｈｚの成分はｉ＝４、５Ｈｚの成分はｉ＝５、６Ｈｚの成分はｉ＝６、・・・・２２Ｈｚの成分はｉ＝２２として示す。）、Ｖｉ＝（ｘｉ−ｘｍ）／ｓ（但し、ＶｉはｉＨｚ成分の離散時系列データであり、ｘｉはｉＨｚ成分の信号頻度の時間平均であり、ｘｍは４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分毎の信号頻度の時間平均、そしてｓは標準偏差である。）にて表される。ここにｉＨｚ成分の時間平均ｘｉは、信号頻度（図４のようなデータ）を用いて、ｉＨｚ成分の信号頻度の各時間帯（時間帯１、時間帯２、時間帯３、・・・・時間帯２８）の合計値を算出し（例えば、図３のデータを例にとると、４Ｈｚ成分では、２（時間帯１）＋９（時間帯２）＋８（時間帯３）＋・・・・・＋４（時間帯２８））、該算出した合計値を時間帯数（ここでは時間帯１、時間帯２、時間帯３、・・・・時間帯２８の２８個）にて除して算術平均を求めこの算術平均をｘｉとする。４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分毎の信号頻度の時間平均ｘｍは、信号頻度（図４のようなデータ）を用いて、全ての信号頻度（即ち、４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分全ての時間帯（時間帯１、時間帯２、時間帯３、・・・・時間帯２８））の信号頻度の合計値を算出し（例えば、図３では、１９成分×２８個時間帯−５３２個の信号頻度全部を加算し合計値を求める。）、該算出した合計値を合計した信号頻度個数（例えば、図３では、１９成分×２８個時間帯＝５３２個）にて除して算術平均を求め、この算術平均をｘｍとする。そして、標準偏差ｓは、信号頻度（図４のようなデータ）を用いて、全ての信号頻度（即ち、４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分全ての時間帯（時間帯１、時間帯２、時間帯３、・・・・時間帯２８）の５３２個の信号頻度）の標準偏差を求め、これをｓとする。
この式：Ｖｉ＝（ｘｉ−ｘｍ）／ｓを用いて、上述したように４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分毎で各時間帯毎に離散時系列データＶをデータ加工部５３１は算出する。このようにして各時間帯（時間帯１、時間帯２、時間帯３、・・・・時間帯２８）毎に、４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎で算出された離散時系列データＶの一例を図５に示す（なお、図５は一例であり、上述した図３及び図４の具体的数値には対応していない。）。
【００４１】
そして、４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分毎に各時間帯（時間帯１、時間帯２、時間帯３、・・・・時間帯２８）毎の離散時系列データ（図５のようなデータ）を算出したデータ加工部５３１は、該データを主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）することで、さらに４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分毎の相関代表値Ｚを算出する。
具体的な相関代表値Ｚの算出方法は次の如きである。
まず、図１２に示す式（１）により、離散時系列データ（図５のようなデータ）を用い、４Ｈｚから２２Ｈｚまでの周波数１９成分相互間の相関行列を算出する。ここに図１２に示す式（１）中、ｒｉｊは自己・相互相関行列を意味し、ｒｉｊは、離散時系列データ行列Ｘｊｎ（図５のようなデータ）と、離散時系列データ行列Ｘｊｎの転置行列ＸｎｉＴと、の積に基づき算出される。なお、図１２示す式（１）中、ｉ、ｊは４Ｈｚから２２Ｈｚまでの１１９成分を示すための添字とし、ｎは各時間帯を示し、Ｎは周波数成分総数（具体的には１９個））を示している。このようにして図１２に示す式（１）と、離散時系列データ（図５のようなデータ）と、を用い算出した各周波数１９成分相互間の相関行列の一例を図１３（ａ）に示す（なお、図１３（ａ）は一例であり、上述した図５の具体的数値には対応していない。）。
次いで、図１２に示す式（２）により、図６に示すような４Ｈｚから２２Ｈｚまでの１９成分それぞれの相関代表値Ｚを算出する。図１２に示す式（２）中、ＺｉはｉＨｚ成分の相関代表値であり、ｓｉはｒｉｊ（既に算出した図１３（ａ）に示すような相関行列）と行ベクトルｌ（アルファベットのＬの小文字ｌ）とを用い図１２に示す式（３）により算出されたｌ＊１９の行列（図１３（ｂ）に一例を示す。なお、図１３（ｂ）はデータ構造を示すための一例であり、上述した図１３（ａ）等の具体的数値には対応していない。）であり、Ｔはｓｉを用いて図１２に示す式（４）（図１２に示す式中のｌ’は列ベクトルを意味している。）により算出された定数である。なお、ここにｉは４Ｈｚから２２Ｈｚまでの１９成分それぞれを示す。
このようにして上述の如く４Ｈｚから２２Ｈｚまでの計１９成分毎の相関代表値Ｚをデータ加工部５３１は算出する。このようにして算出された１９個（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）の相関代表値Ｚの一例を図６に示す（なお、図６は一例であり、上述した図１３等の具体的数値には対応していない。）。図６の表からは、例えば、５Ｈｚの成分の相関代表値Ｚは０．９であることがわかる。
このように、図６に示すような４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分毎の相関代表値Ｚを算出したデータ加工部５３１は、該算出した各成分毎の相関代表値Ｚ（図６）を解析部６０１へ送信する。
【００４２】
解析部６０１は、学習演算部６１１と学習判断部６２１と変数変更部６３１と重み算出部６４１とを有してなる。
データ加工部５３１から送信された４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分毎の相関代表値Ｚ（図６）は、学習演算部６１１により受信され、各成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）毎の相関代表値Ｚをニューラルネットワークの入力値として与え、ニューラルネットワークの出力値を演算算出する。ここに学習演算部６１１は、図７に示すようなニューラルネットワーク８０１の演算プログラムと、その演算に必要な係数初期値決定プログラム（具体的には、後述するように初期値を決定するための０〜１．０の範囲内の乱数発生プログラム）と、を予め記憶している。
【００４３】
ニューラルネットワーク８０１は、４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分それぞれに対応する１９個の入力素子Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２により構成される入力層ユニット８１１と、１９個の入力素子Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２それぞれに結合する中間素子Ａ及び中間素子Ｂにより構成される中間層ユニット８２１と、中間素子Ａ及び中間素子Ｂの両方にいずれも結合し４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分それぞれに対応する１９個の出力素子Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２により構成される出力層ユニット８３１と、を有してなるものであり、中間ユニット（中間素子）を２個（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）有する３階層型のニューラルネットワークを用いる。なお、Ｐ及びＱの後に付された４〜２２の数字は、４Ｈｚから２２Ｈｚまでの周波数を示している（即ち、ｉＨｚ成分であれば、Ｐｉ及びＱｉと示される。）。そして、入力素子Ｐ４は、結合係数ｗｐ４Ａにより中間素子Ａに結合すると共に、結合係数ｗｐ４Ｂにより中間素子Ｂに結合しており、さらに出力素子Ｑ４は、結合係数ｗｑ４Ａにより中間素子Ａに結合すると共に、結合係数ｗｑ４Ｂにより中間素子Ｂに結合している。入力素子Ｐ５は、結合係数ｗｐ５Ａにより中間素子Ａに結合すると共に、結合係数ｗｐ５Ｂにより中間素子Ｂに結合しており、さらに出力素子Ｑ５は、結合係数ｗｑ５Ａにより中間素子Ａに結合すると共に、結合係数ｗｑ５Ｂにより中間素子Ｂに結合している。同様に、入力素子Ｐ６及び出力素子Ｑ６、入力素子Ｐ７及び出力素子Ｑ７、・・・・・入力素子Ｐ２１及び出力素子Ｑ２１そして入力素子Ｐ２２及び出力素子Ｑ２２のいずれもが中間素子Ａ及び中間素子Ｂの両方に結合している。
【００４４】
学習演算部６１１は、必要に応じ、これらの結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ、ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂの初期値を０〜１．０の範囲内で発生される乱数により適宜決定する。このため、学習演算部６１１は、データ加工部５３１からの各成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）毎の相関代表値Ｚ（図６）を用い、各成分毎の相関代表値Ｚを対応する入力素子Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２に与え、出力素子Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２それぞれの出力値を算出することができる。
学習演算部６１１は、出力素子Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２それぞれの出力値を算出した後、出力素子Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２それぞれの出力値と、入力素子Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２に与えた入力値と、中間素子Ａの出力値と、中間素子Ｂの出力値と、出力値の演算に用いた全ての結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ、ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂを、互いに関係付けて学習判断部６２１へ送信する。
【００４５】
出力素子Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２それぞれの出力値と、入力素子Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２に与えた入力値と、が互いに関係付けられたデータを学習演算部６１１から受信した学習判断部６２１は、４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分の入力値と出力値とが所望の程度で一致しているか否かを判断する。なお、ここに入力値と出力値とが所望の程度で一致とは、ここでは出力素子Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２それぞれの出力値と、それに対応（ｉＨｚ成分であれば、同じｉ値のＰｉ及びＱｉ）する入力素子Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２に与えた入力値と、の平均２乗誤差が所定値（ここでは具体的には０．０００１）以下になることをいう。平均２乗誤差は、図８（ａ）に示すような式で算出されるものであり、図８（ａ）の式中、「ｅｒｒｏｒ」は平均２乗誤差を示し、「Ｎ」は総成分数（ここでは１９）を示し、「ｉｎｐｕｔｉ」は入力素子Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２に与えられる入力値（「ｉｎｐｕｔｉ」の最後の「ｉ」は各成分の周波数値４〜２２を示す（即ち、ｉＨｚ成分）。）を示し、「ｏｕｔｐｕｔｉ」は出力素子Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２から出力される出力値（「ｏｕｔｐｕｔｉ」の最後の「ｉ」は各成分の周波数値４〜２２を示す（即ち、ｉＨｚ成分）。）を示している。具体的には、入力素子Ｐ４に与えた入力値と出力素子Ｑ４から出力される出力値と、の差Ｄ４を算出し、さらに差Ｄ４を２乗（Ｄ４×Ｄ４）して２乗値ＭＤ４を算出する（なお、Ｄは一般誤差を示し、ＭＤは２乗誤差を示している。以下同じ。）。次に、入力素子Ｐ５に与えた入力値と出力素子Ｑ５から出力される出力値と、の差Ｄ５を算出し、さらに差Ｄ５を２乗（Ｄ５×Ｄ５）して２乗値ＭＤ５を算出する。以下同様に、ＭＤ６〜ＭＤ２２を算出し、これらＭＤ４〜ＭＤ２２の全てを合計し合計値ＴＭＤを算出する。この合計値ＴＭＤを３８（＝２×１９（総成分数））にて除す（合計値ＴＭＤ／３８）ことで、平均２乗誤差を算出する。
該算出された平均２乗誤差（合計値ＴＭＤ／３８）が、所定値（ここでは具体的には０．０００１）以下であれば、入力値と出力値とが所望の程度で一致していると判断し、該算出された平均２乗誤差（合計値ＴＭＤ／３８）が、所定値（ここでは具体的には０．０００１）よりも大きければ、入力値と出力値とが所望の程度で一致していると判断しない。
【００４６】
学習判断部６２１は、４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分の入力値と出力値とが所望の程度で一致していると判断した場合（平均２乗誤差（合計値ＴＭＤ／３８）が、所定値（ここでは具体的には０．０００１）以下）は、学習演算部６１１から受信した全ての結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ、ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂを重み算出部６４１へ送信する。
学習判断部６２１は、４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分の入力値と出力値とが所望の程度で一致していると判断しない場合（平均２乗誤差（合計値ＴＭＤ／３８）が、所定値（ここでは具体的には０．０００１）を超える）は、学習演算部６１１から受信した全ての結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ、ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂと、出力素子Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２それぞれの出力値と、入力素子Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２に与えた入力値と、中間素子Ａの出力値と、中間素子Ｂの出力値と、を変数変更部６３１へ送信する。
【００４７】
学習判断部６２１から全ての結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ、ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂを受信した重み算出部６４１は、１９個の入力素子Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２が中間素子Ａ及び中間素子Ｂに結合している結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂを抽出した後、入力素子Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２が中間素子Ａに結合している結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ６Ａ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２２Ａの合計値ＴｗｐＡを求めると共に、入力素子Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２が中間素子Ｂに結合している結合係数ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ｂの合計値ＴｗｐＢを求める。
【００４８】
重み算出部６４１は、合計値ＴｗｐＡ及び合計値ＴｗｐＢを求めた後、これら合計値ＴｗｐＡ及び合計値ＴｗｐＢを出力部７０１に送信する。合計値ＴｗｐＡ及び合計値ＴｗｐＢを重み算出部６４１から受信した出力部７０１は、互いに直交するｘｙ２軸座標においてｘ軸値に合計値ＴｗｐＡをそしてｙ軸値に合計値ＴｗｐＢをとったグラフをモニタ３２１に表示させるような信号を生成しモニタ３２１に送信する（モニタ３２１は、ｘ軸値が合計値ＴｗｐＡでありｙ軸値が合計値ＴｗｐＢである点をｘｙ座標系にプロットする。）。
【００４９】
一方、全ての結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ、ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂと、出力素子Ｑ４、Ｑ５、Ｑ６・・・・Ｑ２１、Ｑ２２それぞれの出力値と、入力素子Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６・・・・Ｐ２１、Ｐ２２に与えた入力値と、ＭＤ４、ＭＤ５、ＭＤ６・・・・ＭＤ２２と、中間素子Ａの出力値と、中間素子Ｂの出力値と、を学習判断部６２１から受信した変数変更部６３１は、これら全ての結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ、ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂを次のようにして変更する。
【００５０】
この変更は、出力素子Ｑ４、Ｑ５、Ｑ６・・・・Ｑ２１、Ｑ２２と、中間素子Ａ及び中間素子Ｂと、の間の結合係数ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂを変数変更部６３１が次のように変更する。
結合係数ｗｑ４Ａの変更について説明する。変数変更部６３１は、結合係数ｗｑ４Ａに係る出力素子Ｑ４の出力値Ｙ４を、式：Ｆ４＝Ｙ４×（１−Ｙ４）に代入し計算することでＦ４を算出する。変数変更部６３１は、学習判断部６２１から受信した結合係数ｗｑ４Ａに係る出力素子Ｑ４に関しての２乗誤差ＭＤ４と、該算出したＦ４と、を式：δ４Ａ（変更負荷量）＝Ｆ４×ＭＤ４に代入しδ４Ａを算出する。そして、変数変更部６３１が予め記憶している学習係数δ（ここでは具体的には０．３）とδ４Ａとを乗じた値Ｋ４Ａを結合係数ｗｑ４Ａに加えて新しい（変更後の）結合係数ｗｑ４Ａとする。同様にして、結合係数ｗｑ５Ａ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ７Ａ、・・・・ｗｑ２２Ａを変更する。
結合係数ｗｑ４Ｂの変更は、変数変更部６３１が、結合係数ｗｑ４Ｂに係る出力素子Ｑ４の出力値Ｙ４を、式：Ｆ４＝Ｙ４×（１−Ｙ４）に代入し計算することでＦ４を算出する。変数変更部６３１は、学習判断部６２１から受信した結合係数ｗｑ４Ｂに係る出力素子Ｑ４に関しての２乗誤差ＭＤ４と、該算出したＦ４と、を式：δ４Ｂ（変更負荷量）＝Ｆ４×ＭＤ４を算出する。そして、変数変更部６３１が予め記憶している学習係数σ（ここでは具体的には０．３）とδ４Ｂとを乗じた値Ｋ４Ｂを結合係数ｗｑ４Ｂに加えて新しい（変更後の）結合係数ｗｑ４Ｂとする。同様に、結合係数ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ｂ、ｗｑ７Ｂ、・・・・ｗｑ２２Ｂを変更する。
【００５１】
次いで、入力素子Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６・・・・Ｐ２１、Ｐ２２と、中間素子Ａ及び中間素子Ｂと、の間の結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂを変数変更部６３１は次のように変更する。
結合係数ｗｐ４Ａの変更について説明する。変数変更部６３１は、学習判断部６２１から受信した結合係数ｗｑ４Ａ（変更前）と、上記にて算出したδ４Ａと、を乗じてΔ４Ａを算出する。変数変更部６３１は、学習判断部６２１から受信した結合係数ｗｑ５Ａ（変更前）と、上記にて算出したδ５Ａと、を乗じてΔ５Ａを算出する。同様に、変数変更部６３１は、学習判断部６２１から受信した結合係数ｗｑ６Ａ〜ｗｑ２２Ａ（変更前）と、上記にて算出したδ６Ａ〜δ２２Ａと、をそれぞれ乗じてΔ６Ａ〜Δ２２Ａを算出する。そして、変数変更部６３１は、これらΔ４Ａ〜Δ２２Ａを合計し、Δ４Ａ〜Δ２２Ａの総和ＴΔＡを算出する。そして、変数変更部６３１は、学習判断部６２１から受信した中間素子Ａの出力値ＹＡを、式：ＦＡ＝ＹＡ×（１−ＹＡ）に代入し計算することでＦＡを算出する。変数変更部６３１は、これら算出したＴΔＡ及びＦＡを式：σＡ（変更負荷量）＝ＦＡ×ＴΔＡに代入し計算してσＡを算出する。さらに、変数変更部６３１が予め記憶している学習係数α（ここでは具体的には０．３）と該算出したσＡとを乗じた値Ｌを、学習判断部６２１から受信した結合係数ｗｐ４Ａに加えて新しい（変更後の）結合係数ｗｐ４Ａとする。同様に、結合係数ｗｐ５Ａ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ７Ａ、・・・・ｗｐ２２Ａを変更する。
【００５２】
結合係数ｗｐ４Ｂの変更は、変数変更部６３１が、学習判断部６２１から受信した結合係数ｗｐ４Ｂ（変更前）と、上記にて算出したδ４Ｂと、を乗じてΔ４Ｂを算出する。変数変更部６３１は、学習判断部６２１から受信した結合係数ｗｐ５Ｂ（変更前）と、上記にて算出したδ５Ｂと、を乗じてΔ５Ｂを算出する。同様に、変数変更部６３１は、学習判断部６２１から受信した結合係数ｗｑ６Ｂ〜ｗｑ２２Ｂ（変更前）と、上記にて算出したδ６Ｂ〜δ２２Ｂと、をそれぞれ乗じてΔ６Ｂ〜Δ２２Ｂを算出する。そして、変数変更部６３１は、これらΔ４Ｂ〜Δ２２Ｂを合計し、Δ４Ｂ〜Δ２２Ｂの総和ＴΔＢを算出する。そして、変数変更部６３１は、学習判断部６２１から受信した中間素子Ｂの出力値ｙＢを、式：ｆＢ＝ｙＢ×（１−ｙＢ）に代入し計算することでｆＢを算出する。変数変更部６３１は、これら算出したＴΔＢ及びｆＢを式：σＢ（変更負荷量）＝ｆＢ×ＴΔＢに代入し計算してσＢを算出する。さらに、変数変更部６３１が予め記憶している学習係数α（ここでは具体的には０．３。中間素子Ａと同様。）と該算出したσＢとを乗じた値Ｌを、学習判断部６２１から受信した結合係数ｗｐ４Ｂに加えて新しい（変更後の）結合係数ｗｐ４Ｂとする。
【００５３】
出力素子Ｑ４、Ｑ５、Ｑ６・・・・Ｑ２１、Ｑ２２と、中間素子Ａ及び中間素子Ｂと、の間の結合係数ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂは、上述したように変更されるが、これを数式にて図８（Ｂ）の式（Ｂ）に示した。式（Ｂ）は、Ｗｊｋ（ｔ＋１）＝Ｗｊｋ（ｔ）＋α×δｋ及びδｋ＝ｏｕｔｐｕｔｋ×（１．０−ｏｕｔｐｕｔｋ））×（ｉｎｐｕｔｋ−ｏｕｔｐｕｔｋ）であり、式（Ｂ）中、Ｗｊｋ（ｔ＋１）は変更後の結合係数であり、Ｗｊｋ（ｔ）は変更前の結合係数であり、ｊは変更素子の別（即ち、中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）であり、ｋは出力素子の番号（即ち、４、５、６・・・・２２）であり、αは予め記憶している学習係数であり、ｏｕｔｐｕｔは、出力素子Ｑ４、Ｑ５、Ｑ６・・・・Ｑ２１、Ｑ２２（ｏｕｔｐｕｔｋのｋは出力素子の番号（即ち、４、５、６・・・・２２）である。）から出力される出力値（前述のＹｋ）であり、ｉｎｐｕｔは入力素子Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６・・・・Ｐ２１、Ｐ２２（ｉｎｐｕｔｋのｋは入力素子の番号（即ち、４、５、６・・・・２２）である。）に与えられる入力値である。
【００５４】
そして、入力素子Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６・・・・Ｐ２１、Ｐ２２と、中間素子Ａ及び中間素子Ｂと、の間の結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂは、上述したように変更されるが、これを数式にて図８（ｃ）の式（ｃ）に示した。式（ｃ）は、Ｗｉｊ（ｔ＋１）＝Ｗｉｊ（ｔ）＋α×δｊ及びδｊ＝ｏｕｔｐｕｔｊ×（１．０−ｏｕｔｐｕｔｊ））×Σ（ｋが４から２２までの合計）（δｋ×Ｗｊｋ（ｔ）））（但し、Σの合算範囲をここでは記載できないので、（ｋが４から２２まで合計）と記載した。）であり、式（ｃ）中、Ｗｉｊ（ｔ＋１）は変更後の結合係数であり、Ｗｉｊ（ｔ）は変更前の結合係数であり、ｉは入力素子の番号（即ち、４、５、６・・・・２２）であり、ｊは変更素子の別（即ち、中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）であり、αは予め記憶している学習係数であり、ｏｕｔｐｕｔは中間素子（ｏｕｔｐｕｔｊのｊは中間素子の別（即ち、中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）である。）から出力される出力値（前述したＹ（ＹＡ、ＹＢ）と同じ）であり、ｋは出力素子の番号（即ち、４、５、６・・・・２２）であり、Ｗｊｋ（ｔ）は変更前の中間素子と出力素子との間の結合係数を示している。
このようにして結合係数を変更した変数変更部６３１は、該変更した結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ、ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂを学習演算部６１１へ送信する。
【００５５】
変数変更部６３１から前記変更された結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ、ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂを受信した学習演算部６１１は、既に受信し記憶しているデータ加工部５３１からの各成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）毎の相関代表値Ｚ（図６）をニューラルネットワークの入力値として与え、変数変更部６３１から受信した前記変更された結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ、ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂを用いて出力素子Ｑ４、Ｑ５、Ｑ６・・・・Ｑ２１、Ｑ２２それぞれの出力値を算出する。その後、学習演算部６１１は、前述したと同様、該算出した出力素子Ｑ４、Ｑ５、Ｑ６・・・・Ｑ２１、Ｑ２２それぞれの出力値と、入力素子Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６・・・・Ｐ２１、Ｐ２２に与えた入力値と、中間素子Ａの出力値ＹＡと、中間素子Ｂの出力値ｙＢと、出力値の演算に用いた全ての結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ、ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂと、を互いに関係付けて学習判断部６２１へ送信する。
【００５６】
次いで、本形態装置１１のうち主として本体部３０１の動作を説明する。
入力部４０１は、前述のように、増幅部２０１からの４Ｈｚ乃至２２Ｈｚの周波数成分を有する脳波信号を常時受け付け、４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分（４Ｈｚ成分、５Ｈｚ成分、６Ｈｚ成分・・・・２１Ｈｚ成分及び２２Ｈｚ成分の計１９成分）それぞれについてサンプリング数１２８Ｈｚにて１秒間毎に高速フーリエ変換して前処理部５０１へ出力する。
図９は、本体部３０１のうち主として前処理部５０１の動作を説明するフローチャートである。図９を参照して、主として前処理部５０１の動作を説明する。なお、前述のように、前処理部５０１の単位時間当たり頻度分析部５１１は、４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分それぞれについて１秒間毎に高速フーリエ変換済み信号を入力部４０１から常時受信している。
そして、前処理部５０１の単位時間当たり頻度分析部５１１は、図示しないキーボード３５１又はマウス３３１の操作により処理開始命令が入力されたか否か判断し（ｓ１００１）、処理開始命令が入力されたと判断した場合（ＹＥＳ）には処理開始命令の入力時を処理時刻０（秒）として、０秒（処理開始）〜１０秒、１０秒〜２０秒、２０秒〜３０秒、３０秒〜４０秒・・・・・・、２７０秒〜２８０秒、それぞれの時間帯における周波数毎の信号重力頻度を計数する（ｓ１００３）。ｓ１００１にて頻度分析部５１１が処理開始命令が入力されたと判断しない場合（ＮＯ）には再びｓ１００１へ戻る。ｓ１００３にてそれぞれの時間帯における周波数毎の信号重力頻度を計数した単位時間当たり頻度分析部５１１は、そのデータ（図３）を各周波数ごと経時的頻度分析部５２１へ送信する（ｓ１００５）。
【００５７】
ｓ１００５にて単位時間当たり頻度分析部５１１から送信されたデータ（図３）を受信した各周波数ごと経時的頻度分析部５２１は、４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分毎に信号観察頻度が経時的にどのように変化したかを分析し（ｓ１００７）、それに関するデータ（図４）を生成しデータ加工部５３１に送信する（ｓ１００９）。
ｓ１００９にて各周波数ごと経時的頻度分析部５２１から送信されたデータ（一例としては、図４）を受信したデータ加工部５３１は、４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分毎の離散時系列データ（例えば、図５）を算出（ｓ１０１１）し、さらにデータ加工部５３１は、離散時系列データ（例えば、図５）を主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）することで、４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分毎の相関代表値Ｚ（図６）を算出する（ｓ１０１３）。ｓ１０１３にて図６に示すような４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分毎の相関代表値Ｚを算出したデータ加工部５３１は、該算出した各成分毎の相関代表値Ｚを解析部６０１へ送信する（ｓ１０１５）。
【００５８】
図１０は、本体部３０１のうち主として解析部６０１の動作を説明するフローチャートである。図１０を参照して、主として解析部６０１の動作を説明する。
ｓ１０１５にてデータ加工部５３１から送信された各成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）毎の相関代表値Ｚ（図６）を解析部６０１の学習演算部６１１は受信し記憶する（ｓ２００１）。
その後、学習演算部６１１は、記憶している各成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）毎の相関代表値Ｚをニューラルネットワークの入力値として与え、ニューラルネットワークの出力値（出力素子Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２それぞれの出力値）を算出演算し、さらに学習演算部６１１は、出力素子Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２それぞれの出力値と、入力素子Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２に与えた入力値と、中間素子Ａの出力値ＹＡと、中間素子Ｂの出力値ＹＢと、出力値の演算に用いた全ての結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ、ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂを、互いに関係付けて学習判断部６２１に送信する（ｓ２００３）。
【００５９】
ｓ２００３にて学習演算部６１１から送信された出力素子Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２それぞれの出力値と、入力素子Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２に与えた入力値と、中間素子Ａの出力値ＹＡと、中間素子Ｂの出力値ＹＢと、出力値の演算に用いた全ての結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ、ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂと、を受信した学習判断部６２１は、出力素子Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２それぞれの出力値と、それに対応する入力素子Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２に与えた入力値と、の平均２乗誤差を算出する（ｓ２００５）。次いで、学習判断部６２１は、ｓ２００５にて算出した平均２乗誤差が所定値（ここでは具体的には０．０００１）以下か否かを判断し（ｓ２００７）、平均２乗誤差が所定値（具体的には０．０００１）以下であると判断した場合（ＹＥＳ。入力値と出力値が所望の程度で一致している）には、学習判断部６２１は、学習演算部６１１から受信した全ての結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ、ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂを重み算出部６４１へ送信する（ｓ２００９）。
【００６０】
一方、ｓ２００７にて平均２乗誤差が所定値（具体的には０．０００１）以下であると判断しない場合（ＮＯ。入力値と出力値が所望の程度で一致していない）には、学習判断部６２１は、学習演算部６１１から受信した全ての結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ、ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂと、出力素子Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２それぞれの出力値と、入力素子Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２に与えた入力値と、ＭＤ４、ＭＤ５、ＭＤ６・・・・ＭＤ２２と、中間素子Ａの出力値ＹＡと、中間素子Ｂの出力値ＹＢと、を変数変更部６３１へ送信する（ｓ２０１１）。
【００６１】
ｓ２００９にて学習判断部６２１から送信された全ての結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ、ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂを受信した重み算出部６４１は、１９個の入力素子Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２が中間素子Ａに結合している結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ６Ａ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２２Ａの合計値ＴｗｐＡを求めると共に、入力素子Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２が中間素子Ｂに結合している結合係数ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ｂの合計値ＴｗｐＢを求め（ｓ２０１３）、さらに重み算出部６４１は、これら求めた合計値ＴｗｐＡ及び合計値ＴｗｐＢを出力部７０１に送信する（ｓ２０１５）。
【００６２】
ｓ２０１５にて重み算出部６４１から送信された合計値ＴｗｐＡ及び合計値ＴｗｐＢを受信した出力部７０１は、互いに直交するｘｙ２軸座標においてｘ軸値に合計値ＴｗｐＡをそしてｙ軸値に合計値ＴｗｐＢをとったグラフをモニタ３２１に表示させるような信号を生成しモニタ３２１に送信する。
ｓ２０１５の後、重み算出部６４１は、作業終了か否かを判断し（ｓ２０１７）、作業終了であれば（ＹＥＳ）作業を終了し、作業終了でなければ（ＮＯ）再びｓ１００１へ行く。
【００６３】
ｓ２０１１にて学習判断部６２１から送信された全ての結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ、ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂと、出力素子Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２それぞれの出力値と、入力素子Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２に与えた入力値と、ＭＤ４、ＭＤ５、ＭＤ６・・・・ＭＤ２２と、中間素子Ａの出力値ＹＡと、中間素子Ｂの出力値ＹＢと、を受信した変数変更部６３１は、新しい変更後の結合係数ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂを算出する（ｓ２０３１）。
次いで、変数変更部６３１は、新しい変更後の結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂを算出する（ｓ２０３３）。
そして、ｓ２０３１及びｓ２０３３にて結合係数を新たに算出した変数変更部６３１は、新しく算出（変更）した結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ、ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂを学習演算部６１１へ送信する（ｓ２０３５）。
【００６４】
変数変更部６３１からｓ２０３５にて送信された結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ、ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂを受信した学習演算部６１１は、ｓ２００３からの処理を続行する（具体的には、学習演算部６１１は、記憶している各成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）毎の相関代表値Ｚをニューラルネットワークの入力値として与え、ニューラルネットワークの出力値を算出演算し、さらに学習演算部６１１は、出力素子Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２それぞれの出力値と、入力素子Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２に与えた入力値と、中間素子Ａの出力値と、中間素子Ｂの出力値と、出力値の演算に用いた全ての結合係数ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ、ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂを、互いに関係付けて学習判断部６２１へ送信する（ｓ２００３）。
【００６５】
このような、本形態装置１１を用いて、実際の健康な被験者（性別：女性、年齢：２３歳）を異なる環境においたときのモニタ３２１上のグラフを図１１に示す。
図１１（ａ）は、被験者が安静時（図１１中、「安静時」）（臭覚無刺激、触覚無刺激、聴覚無刺激、目を閉じて安静に椅子に腰掛けた状態）と音楽聴取時（図１１中、「音楽」）（臭覚無刺激、触覚無刺激、音楽種別ジャズを聴きつつ目を閉じて安静に椅子に腰掛けた状態）とにおけるモニタ３２１上のグラフであり、図１１（ｂ）は、被験者が安静時（図１１中、「安静時」）（臭覚無刺激、触覚無刺激、聴覚無刺激、目を閉じて安静に椅子に腰掛けた状態）と臭覚刺激時（図１１中、「香り」）（グレープフルーツの香りによる臭覚刺激、触覚無刺激、聴覚無刺激、目を閉じて安静に椅子に腰掛けた状態）とにおけるモニタ３２１上のグラフである。なお、該被験者は、音楽種別ジャズ及びグレープフルーツの香りを好んでいる。また、図１１（ａ）及び図１１（ｂ）のいずれも、横軸に合計値ＴｗｐＡをとり、縦軸に合計値ＴｗｐＢをとったものである。
図１１（ａ）及び図１１（ｂ）のいずれにおいても、安静時においてはプロットされた点がグラフの右上領域に集まったのに対し、好みの音楽を聴いた時（図１１（ａ）中、「音楽」）においてはプロットされた点がグラフの左下領域に集まり、さらに好みの香りを嗅いだ時（図１１（ｂ）中、「香り」）においてはプロットされた点がグラフの左下領域に集まった。このことから刺激が加わらず安静にしているときはグラフの右上領域に存在した点が、快い刺激（音楽や香り）が加わるとグラフの左下領域に移動している。このような傾向は、該被験者以外も同様であり、本形態装置１１を用いて、ヒトの精神状態を評価することが可能であることが明らかになった。
【００６６】
以上説明したように、本形態装置１１の本体部３０１は、被験者（ヒト）の精神状態を評価する精神状態評価装置であって、被験者から検出した脳波信号を入力信号として時系列的に受け付ける受付手段（ここでは入力部４０１が該当する。）と、少なくとも２以上の時間帯（ここでは時間帯１（０秒（処理開始）〜１０秒）、時間帯２（１０秒〜２０秒）、時間帯３（２０秒〜３０秒）、・・・・・・、時間帯２８（２７０秒〜２８０秒）の２８の時間帯）それぞれにおいて、少なくとも２以上の所定の周波数成分（ここでは４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）が、時系列的に該受け付けられた入力信号内に存する頻度を検出する周波数成分頻度検出手段（ここでは単位時間当たり頻度分析部５１１と各周波数ごと経時的頻度分析部５２１とを含んで構成される。）と、周波数成分頻度検出手段（単位時間当たり頻度分析部５１１及び各周波数ごと経時的頻度分析部５２１）により検出される各時間帯（時間帯１（０秒（処理開始）〜１０秒）、時間帯２（１０秒〜２０秒）、時間帯３（２０秒〜３０秒）、・・・・・・、時間帯２８（２７０秒〜２８０秒））それぞれにおける各所定の周波数成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）の頻度（図３及び図４を参照）に基づき、各所定の周波数成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）の相関を示す指標である相関指標（ここでは図６に示したような相関代表値Ｚ）を算出する相関指標算出手段（ここではデータ加工部５３１が該当する。）と、該所定の周波数成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）各々に対応する入力素子（Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２）と該所定の周波数成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）各々に対応する出力素子（Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２）と、入力素子（Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２）各々と出力素子（Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２）各々とにそれぞれ結合される所定個数（ここでは２個）の中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）と、を含んでなるニューラルネットワーク８０１であって、相関指標算出手段（データ加工部５３１）により算出された各所定の周波数成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）各々に関する相関指標（相関代表値Ｚ）を、対応する所定の周波数成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）各々の入力素子（Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２）に入力値として与えると、同じ周波数成分に対応する入力素子（Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２）に与えられた入力値と該同じ周波数成分に対応する出力素子（Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２）から出力される出力値と（即ち、同じｉのＰｉとＱｉとにおいて、Ｐｉに与えられた入力値と、Ｑｉから出力される出力値と、である。）が所定範囲にて一致（ここでは平均２乗誤差が所定値（ここでは具体的には０．０００１）以下であるかどうか）するニューラルネットワーク８０１を形成するニューラルネットワーク形成手段（ここでは学習演算部６１１と学習判断部６２１と変数変更部６３１とを含んで構成される。）と、ニューラルネットワーク形成手段（学習演算部６１１と学習判断部６２１と変数変更部６３１とを含む。）により形成されたニューラルネットワーク８０１において、入力素子（Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２）と中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）との間の結合定数（ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ）に関連した関連値（ここではｗｐ４Ａ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ６Ａ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２２Ａの合計値ＴｗｐＡと、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ｂの合計値ＴｗｐＢと、である。）を中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）各々について求める結合定数関連値算出手段（ここでは重み算出部６４１が該当する。）と、結合定数関連値算出手段（算出部６４１）により求められた中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）各々の関連値（合計値ＴｗｐＡ、合計値ＴｗｐＢ）を出力する出力手段（ここでは出力部７０１が該当する。）と、を備えてなる、精神状態評価装置（本装置）である。
【００６７】
本形態装置１１の本体部３０１においては、前記少なくとも２以上の時間帯が連続するものである（時間帯１（０秒（処理開始）〜１０秒）、時間帯２（１０秒〜２０秒）、時間帯３（２０秒〜３０秒）、・・・・・・、時間帯２８（２７０秒〜２８０秒）が０秒から２８０秒まで連続している。）。
本形態装置１１の本体部３０１においては、前記相関指標（相関代表値Ｚ）が、前記所定の周波数成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）各々の累積寄与率である。
本形態装置１１の本体部３０１においては、中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）の前記所定個数が２個である。
本形態装置１１の本体部３０１においては、出力手段（出力部７０１）が、前記２個の中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）のうち一方（中間素子Ａ）の関連値（合計値ＴｗｐＡ）と、前記２個の中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）のうち他方（中間素子Ｂ）の関連値（合計値ＴｗｐＢ）と、を互いに交わる直線２軸（ｘ軸、ｙ軸）により形成される座標軸に従って画面（モニタ３２１）に表示させる画面データとして出力するものである。
【００６８】
本形態装置１１の本体部３０１においては、ニューラルネットワーク形成手段（学習演算部６１１と学習判断部６２１と変数変更部６３１とを含む。）が、相関指標算出手段（データ加工部５３１）により算出された前記所定の周波数成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）各々に関する相関指標（相関代表値Ｚ）を、対応する前記所定の周波数成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）各々の入力素子（Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２）に入力値として与えると、出力素子（Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２）から出力される出力値を算出するニューラルネットワーク演算手段（ここでは学習演算部６１１が該当する。）と、ニューラルネットワーク演算手段（学習演算部６１１）により算出された出力値とそれに対応する周波数成分の入力値（即ち、同じｉのＰｉとＱｉとにおいて、Ｐｉに与えられた入力値と、Ｑｉから出力される出力値と、である。）とが、前記所定範囲にて一致か（平均２乗誤差が所定値（ここでは具体的には０．０００１）以下か）を判断するニューラルネットワーク判断手段（学習判断部６２１）と、ニューラルネットワーク判断手段（学習判断部６２１）が該出力値と該入力値とが前記所定範囲にて一致すると判断しない場合には、入力素子（Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２）と中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）との間の結合定数である入力結合定数（ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ）と、出力素子（Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２）と中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）との間の結合定数である出力結合定数（ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂ）と、の少なくともいずれか（ここでは両方）を変更してニューラルネットワーク演算手段（学習演算部６１１）に与え、出力値を再び算出させる結合定数変更手段（ここでは変数変更部６３１が該当する。）と、を有してなる。
【００６９】
本形態装置１１の本体部３０１においては、前記関連値（合計値ＴｗｐＡ、合計値ＴｗｐＢ）が、中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）各々について入力素子（Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２）と中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）との間の結合定数（ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ）の合計値である。
また、本形態装置１１の本体部３０１は、所定のプログラムをコンピュータに実行させることで実現させており、さらに、かかるプログラムはコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記録することができる。
【００７０】
本形態装置１１の本体部３０１においては、被験者（ヒト）の精神状態を評価する精神状態評価方法が行われる。即ち、本体部３０１で行われる精神状態評価方法は、被験者から検出した脳波信号を入力信号として時系列的に受け付ける受付ステップ（ここでは入力部４０１が、増幅部２０１からの４Ｈｚ乃至２２Ｈｚの周波数成分を有する脳波信号を受け付けることが該当する。）と、少なくとも２以上の時間帯（ここでは時間帯１（０秒（処理開始）〜１０秒）、時間帯２（１０秒〜２０秒）、時間帯３（２０秒〜３０秒）、・・・・・・、時間帯２８（２７０秒〜２８０秒）の２８の時間帯）それぞれにおいて、少なくとも２以上の所定の周波数成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）が、時系列的に該受け付けられた入力信号内に存する頻度を検出する周波数成分頻度検出ステップ（ここでは単位時間当たり頻度分析部５１１と各周波数ごと経時的頻度分析部５２１とのｓ１００３及びｓ１００７を含む動作が該当する。）と、周波数成分頻度検出ステップ（ｓ１００３及びｓ１００７）により検出される各時間帯（時間帯１（０秒（処理開始）〜１０秒）、時間帯２（１０秒〜２０秒）、時間帯３（２０秒〜３０秒）、・・・・・・、時間帯２８（２７０秒〜２８０秒））それぞれにおける各所定の周波数成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）の頻度（図３及び図４）に基づき、各所定の周波数成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）の相関を示す指標である相関指標（ここでは図６に示したような相関代表値Ｚ）を算出する相関指標算出ステップ（ここではデータ加工部５３１のｓ１０１１及びｓ１０１３を含む動作が該当する。）と、該所定の周波数成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）各々に対応する入力素子（Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２）と、該所定の周波数成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）各々に対応する出力素子（Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２）と、入力素子（Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２）各々と出力素子（Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２）各々とにそれぞれ結合される所定個数（ここでは２個）の中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）と、を含んでなるニューラルネットワーク８０１であって、相関指標算出ステップ（ｓ１０１１及びｓ１０１３）により算出された各所定の周波数成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）各々に関する相関指標（相関代表値Ｚ）を、対応する所定の周波数成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）各々の入力素子（Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２）に入力値として与えると、同じ周波数成分に対応する入力素子（Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２）に与えられた入力値と該同じ周波数成分に対応する出力素子（Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２）から出力される出力値と（即ち、同じｉのＰｉとＱｉとにおいて、Ｐｉに与えられた入力値と、Ｑｉから出力される出力値と、である。）が所定範囲にて一致（ここでは平均２乗誤差が所定値（ここでは具体的には０．０００１）以下であるかどうか）するニューラルネットワーク８０１を形成するニューラルネットワーク形成ステップ（ここでは学習演算部６１１と学習判断部６２１と変数変更部６３１とのｓ２００１、ｓ２００３、ｓ２００５、ｓ２００７、ｓ２００９、ｓ２０１１、ｓ２０３１、ｓ２０３３、ｓ２０３５を含む動作が該当する。）と、ニューラルネットワーク形成ステップ（ｓ２００１、ｓ２００３、ｓ２００５、ｓ２００７、ｓ２００９、ｓ２０１１、ｓ２０３１、ｓ２０３３、ｓ２０３５）により形成されたニューラルネットワーク８０１において、入力素子（Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２）と中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）との間の結合定数（ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ）に関連した関連値（ここではｗｐ４Ａ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ６Ａ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２２Ａの合計値ＴｗｐＡと、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ｂの合計値ＴｗｐＢと、である。）を中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）各々について求める結合定数関連値算出ステップ（ここでは重み算出部６４１のｓ２０１３を含む動作が該当する。）と、結合定数関連値算出ステップ（算出部６４１）により求められた中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）各々の関連値（合計値ＴｗｐＡ、合計値ＴｗｐＢ）を出力する出力ステップ（ｓ２０１５にて重み算出部６４１から送信された合計値ＴｗｐＡ及び合計値ＴｗｐＢを受信した出力部７０１が、互いに直交するｘｙ２軸座標においてｘ軸値に合計値ＴｗｐＡを、ｙ軸値に合計値ＴｗｐＢをとったグラフをモニタ３２１に表示させるような信号を生成しモニタ３２１に送信する動作が該当する。）と、を含んでなる、精神状態評価方法（本装置）である。
【００７１】
本体部３０１で行なわれる精神状態評価方法では、前記少なくとも２以上の時間帯が連続するものである（時間帯１（０秒（処理開始）〜１０秒）、時間帯２（１０秒〜２０秒）、時間帯３（２０秒〜３０秒）、・・・・・・、時間帯２８（２７０秒〜２８０秒）が０秒から２８０秒まで連続している。）。
本体部３０１で行なわれる精神状態評価方法では、前記相関指標（相関代表値Ｚ）が、前記所定の周波数成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）各々の累積寄与率である。
本体部３０１で行なわれる精神状態評価方法では、中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）の前記所定個数が２個である。
本体部３０１で行なわれる精神状態評価方法では、出力ステップ（ｓ２０１５にて重み算出部６４１から送信された合計値ＴｗｐＡ及び合計値ＴｗｐＢを受信した出力部７０１が、互いに直交するｘｙ２軸座標においてｘ軸値に合計値ＴｗｐＡを、ｙ軸値に合計値ＴｗｐＢをとったグラフをモニタ３２１に表示させるような信号を生成しモニタ３２１に送信する動作が該当する。）が、前記２個の中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）のうち一方（中間素子Ａ）の関連値（合計値ＴｗｐＡ）と、前記２個の中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）のうち他方（中間素子Ｂ）の関連値（合計値ＴｗｐＢ）と、を互いに交わる直線２軸（ｘ軸、ｙ軸）により形成される座標軸に従って画面（モニタ３２１）に表示させる画面データとして出力するものである。
【００７２】
本体部３０１で行なわれる精神状態評価方法では、ニューラルネットワーク形成ステップ（ｓ２００１、ｓ２００３、ｓ２００５、ｓ２００７、ｓ２００９、ｓ２０１１、ｓ２０３１、ｓ２０３３、ｓ２０３５を含む。）が、相関指標算出ステップ（ｓ１０１１及びｓ１０１３）により算出された前記所定の周波数成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）各々に関する相関指標（相関代表値Ｚ）を、対応する前記所定の周波数成分（４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎の計１９成分）各々の入力素子（Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２）に入力値として与えると、出力素子（Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２）から出力される出力値を算出するニューラルネットワーク演算ステップ（ｓ２００３の演算動作）と、ニューラルネットワーク演算ステップ（ｓ２００３の演算動作）により算出された出力値とそれに対応する周波数成分の入力値（即ち、同じｉのＰｉとＱｉとにおいて、Ｐｉに与えられた入力値と、Ｑｉから出力される出力値と、である。）とが、前記所定範囲にて一致か（平均２乗誤差が所定値（ここでは具体的には０．０００１）以下か）を判断するニューラルネットワーク判断ステップ（ｓ２００５及びｓ２００７）と、ニューラルネットワーク判断ステップ（ｓ２００５及びｓ２００７）が該出力値と該入力値とが前記所定範囲にて一致すると判断しない場合には、入力素子（Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２）と中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）との間の結合定数である入力結合定数（ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ）と、出力素子（Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２）と中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）との間の結合定数である出力結合定数（ｗｑ４Ａ、ｗｑ４Ｂ、ｗｑ５Ａ、ｗｑ５Ｂ、ｗｑ６Ａ、ｗｑ６Ｂ・・・・・ｗｑ２１Ａ、ｗｑ２１Ｂ、ｗｑ２２Ａ、ｗｑ２２Ｂ）と、の少なくともいずれか（ここでは両方）を変更してニューラルネットワーク演算ステップ（ｓ２００３の演算動作）に与え、出力値を再び算出させる結合定数変更ステップ（ｓ２０３１、ｓ２０３３、ｓ２０３５を含む。）と、を有してなる。
【００７３】
本体部３０１で行なわれる精神状態評価方法では、前記関連値（合計値ＴｗｐＡ、合計値ＴｗｐＢ）が、中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）各々について入力素子（Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２）と中間素子（中間素子Ａ及び中間素子Ｂ）との間の結合定数（ｗｐ４Ａ、ｗｐ４Ｂ、ｗｐ５Ａ、ｗｐ５Ｂ、ｗｐ６Ａ、ｗｐ６Ｂ・・・・・ｗｐ２１Ａ、ｗｐ２１Ｂ、ｗｐ２２Ａ、ｗｐ２２Ｂ）の合計値である。
【００７４】
以上の本発明の実施形態の精神状態評価装置を概略的に述べると、以下のようにいうことができる。
本発明の実施形態の精神状態評価装置（以下、「本装置」という。）は、被験者の精神状態を評価する精神状態評価装置であって、被験者から検出した脳波信号を入力信号として時系列的に受け付ける受付手段と、少なくとも２以上の時間帯それぞれにおいて、少なくとも２以上の所定の周波数成分が、時系列的に該受け付けられた入力信号内に存する頻度を検出する周波数成分頻度検出手段と、周波数成分頻度検出手段により検出される各時間帯それぞれにおける各所定の周波数成分の頻度に基づき、各所定の周波数成分の相関を示す指標である相関指標を算出する相関指標算出手段と、該所定の周波数成分各々に対応する入力素子と、該所定の周波数成分各々に対応する出力素子と、入力素子各々と出力素子各々とにそれぞれ結合される所定個数の中間素子と、を含んでなるニューラルネットワークであって、相関指標算出手段により算出された各所定の周波数成分各々に関する相関指標を、対応する所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えると、同じ周波数成分に対応する入力素子に与えられた入力値と該同じ周波数成分に対応する出力素子から出力される出力値とが所定範囲にて一致するニューラルネットワークを形成するニューラルネットワーク形成手段と、ニューラルネットワーク形成手段により形成されたニューラルネットワークにおいて、入力素子と中間素子との間の結合定数に関連した関連値を中間素子各々について求める結合定数関連値算出手段と、結合定数関連値算出手段により求められた中間素子各々の関連値を出力する出力手段と、を備えてなる、精神状態評価装置である。
【００７５】
本装置は、被験者の精神状態を評価する精神状態評価装置である。
本装置においては、受付手段が、被験者から検出した脳波信号を入力信号として時系列的に受け付ける。
そして、周波数成分頻度検出手段が、受付手段により時系列的に該受け付けられた入力信号（脳波信号）に含まれる少なくとも２以上の所定の周波数成分が、少なくとも２以上の時間帯それぞれにおいて、時系列的に該受け付けられた入力信号内に存する頻度を検出する。
次いで、相関指標算出手段が、周波数成分頻度検出手段により検出される各時間帯それぞれにおける各所定の周波数成分の頻度に基づいて、各所定の周波数成分の相関を示す指標である相関指標を算出する。
さらに、ニューラルネットワーク形成手段が、該所定の周波数成分各々に対応する入力素子と、該所定の周波数成分各々に対応する出力素子と、入力素子各々と出力素子各々とにそれぞれ結合される所定個数の中間素子と、を含んでなるニューラルネットワークを形成する。ここにいうニューラルネットワーク（ニューラル・ネットワークとも呼ばれることもある。）は、階層型ネットワークとも呼ばれるものであり、入力層（複数の入力素子を含む。）、中間層（複数の中間素子を含む。）及び出力層（複数の出力素子を含む。）といった階層構造により構成されており、学習により各素子相互間の結合重み（結合定数により重み付けされる。）を変化させることができるようになっているものである（例えば、特開平９−６２６４４等にもニューラルネットワークが詳細に説明されている。）。ニューラルネットワーク形成手段が形成するニューラルネットワークは、相関指標算出手段により算出された各所定の周波数成分各々に関する相関指標を、対応する所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えると、同じ周波数成分に対応する入力素子に与えられた入力値と該同じ周波数成分に対応する出力素子から出力される出力値とが所定範囲にて一致するように形成される（例えば、相関指標算出手段により算出された５Ｈｚの周波数成分に関する相関指標を、５Ｈｚの周波数成分の入力素子に入力値として与えると、５Ｈｚの周波数成分に対応する入力素子に与えられた入力値と５Ｈｚの周波数成分に対応する出力素子から出力される出力値とが所定範囲にて一致するように形成される。即ち、周波数をｉＨｚ（前記の例ではｉ＝５である。）とすると、ｉＨｚの周波数成分に関する相関指標をｉＨｚの周波数成分に対応する入力素子に与えたときの入力値とｉＨｚの周波数成分に対応する出力素子から出力される出力値とが所定範囲にて一致するように形成される。）。
そして、結合定数関連値算出手段が、ニューラルネットワーク形成手段により形成されたニューラルネットワーク（前述したように、相関指標算出手段により算出された各所定
の周波数成分各々に関する相関指標を、対応する所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えると、同じ周波数成分に対応する入力素子に与えられた入力値と該同じ周波数成分に対応する出力素子から出力される出力値とが所定範囲にて一致するように形成されたニューラルネットワークである。）において、入力素子と中間素子との間の結合定数に関連した関連値を中間素子各々について求める。
最後に、出力手段が、結合定数関連値算出手段により求められた中間素子各々の関連値を出力する。
このような本装置においては、ニューラルネットワーク形成手段により形成されたニューラルネットワーク（相関指標算出手段により算出された各所定の周波数成分各々に関する周波数成分に対応する所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えると、同じ周波数成分に対応する入力素子に与えられた入力値と該同じ周波数成分に対応する出力素子から出力される出力値とが所定範囲にて一致するよう形成されたニューラルネットワークである。）における中間素子各々に関する入力素子と中間素子との間の結合定数が、被験者の精神状態をうまく反映するように変化することを本発明者は見出し、本発明を完成させたものである。このため本装置が、ニューラルネットワーク形成手段により形成されたニューラルネットワークにおける入力素子と中間素子との間の結合定数に関連した関連値を中間素子各々について出力することにより、該出力された中間素子各々に関する関連値を用いて被験者の精神状態を評価することができる。
【００７６】
本装置においては、前記少なくとも２以上の時間帯が連続するものであってもよい。
こうすることで該連続する２以上の時間帯の開始時刻（２以上の時間帯のうち最初の時間帯の開始時刻に同じ）と、該連続する２以上の時間帯の終了時刻（２以上の時間帯のうち最後の時間帯の終了時刻に同じ）と、の間で被験者の精神状態を評価するための情報（脳波信号）をもれなく採取することができ、正確に被験者の精神状態を評価することができる。
【００７７】
本装置においては、前記相関指標が、前記所定の周波数成分各々の累積寄与率であってもよい。
累積寄与率は、統計学において一般的に用いられているものであり、ここでは前記所定の周波数成分各々が脳波信号に影響する程度を示しており、相関指標として周波数成分各々の累積寄与率を用いることで、ニューラルネットワーク形成手段により形成されるニューラルネットワークにおける中間素子各々に関する入力素子と中間素子との間の結合定数に関連した関連値に被験者の精神状態をうまく反映させ評価することができる。
【００７８】
本装置においては、中間素子の前記所定個数が２個であってもよい（以下、「２個中間素子本装置」という。）。
中間素子の前記所定個数は、特に限定されるものではないが、あまり多いとニューラルネットワークを形成するニューラルネットワーク形成手段における処理が複雑になるので、中間素子各々に関する関連値を用いて被験者の精神状態を評価できる範囲で可能な限り少なくされてもよく、例えば２個とされてもよい。被験者の一般的な精神状態評価では、２個の中間素子で十分であることが多い。
【００７９】
２個中間素子本装置の場合、出力手段が、前記２個の中間素子のうち一方の関連値と、前記２個の中間素子のうち他方の関連値と、を互いに交わる直線２軸により形成される座標軸に従って画面に表示させる画面データとして出力するものであってもよい。
こうすることで２個の中間素子のうち一方の関連値（例えば、ｘ１とする。）と他方の関連値（例えば、ｙ１とする。）とを互いに交わる直線２軸（例えば、ｘ軸及びｙ軸とする。）により形成される座標軸（ｘｙ座標軸）に表示させることができ（例えば、（ｘ，ｙ）＝（ｘ１，ｙ１）の点として表示できる。）、このように表示すれば該座標軸における位置により被験者の精神状態をうまく評価することができる。
【００８０】
本装置においては、ニューラルネットワーク形成手段が、相関指標算出手段により算出された前記所定の周波数成分各々に関する相関指標を、対応する前記所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えると出力素子から出力される出力値を算出するニューラルネットワーク演算手段と、ニューラルネットワーク演算手段により算出された出力値とそれに対応する周波数成分の入力値とが前記所定範囲にて一致するかを判断するニューラルネットワーク判断手段と、ニューラルネットワーク判断手段が該出力値と該入力値とが前記所定範囲にて一致すると判断しない場合には、入力素子と中間素子との間の結合定数である入力結合定数と、出力素子と中間素子との間の結合定数である出力結合定数と、の少なくともいずれかを変更してニューラルネットワーク演算手段に与え、出力値を再び算出させる結合定数変更手段と、を有してなるものであってもよい。
こうすることで相関指標算出手段により算出された前記所定の周波数成分各々に関する相関指標を、対応する前記所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えるとニューラルネットワーク演算手段が出力素子から出力される出力値を算出する。そして、ニューラルネットワーク判断手段が、ニューラルネットワーク演算手段により算出された出力値とそれに対応する周波数成分の入力値とが前記所定範囲にて一致するかを判断する。さらに、ニューラルネットワーク判断手段が該出力値と該入力値とが前記所定範囲にて一致すると判断しない場合には、入力素子と中間素子との間の結合定数である入力結合定数と、出力素子と中間素子との間の結合定数である出力結合定数と、の少なくともいずれか（無論、入力結合定数と出力結合定数との両方を変更してもよい。）を結合定数変更手段が変更してニューラルネットワーク演算手段に与え、出力値を再び算出させる。
このためニューラルネットワーク形成手段が、相関指標算出手段により算出された各所定の周波数成分各々に関する相関指標を対応する所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えると、同じ周波数成分に対応する入力素子に与えられた入力値と該同じ周波数成分に対応する出力素子から出力される出力値とが所定範囲にて一致するニューラルネットワークを、入力素子と中間素子との間の結合定数である入力結合定数と、出力素子と中間素子との間の結合定数である出力結合定数と、の少なくともいずれかを変更することで確実に形成することができる。
【００８１】
本装置においては、前記関連値が、中間素子各々について入力素子と中間素子との間の結合定数の合計値であってもよい。
このようにニューラルネットワーク形成手段により形成されるニューラルネットワークにおける中間素子各々に関する入力素子と中間素子との間の結合定数の合計値を、入力素子と中間素子との間の結合定数に関連した関連値とすることで、該関連値に被験者の精神状態をうまく反映させ評価することができる。
【００８２】
本装置は、所定のプログラムをコンピュータに実行させることで実現させることができ、さらに、かかるプログラムはコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記録することができる。
【００８３】
また、本発明の実施形態の精神状態評価方法（以下、「本方法」という。）は、被験者の精神状態を評価する精神状態評価方法であって、被験者から検出した脳波信号を入力信号として時系列的に受け付ける受付ステップと、少なくとも２以上の時間帯それぞれにおいて、少なくとも２以上の所定の周波数成分が、時系列的に該受け付けられた入力信号内に存する頻度を検出する周波数成分頻度検出ステップと、周波数成分頻度検出ステップにより検出される各時間帯それぞれにおける各所定の周波数成分の頻度に基づき、各所定の周波数成分の相関を示す指標である相関指標を算出する相関指標算出ステップと、該所定の周波数成分各々に対応する入力素子と、該所定の周波数成分各々に対応する出力素子と、入力素子各々と出力素子各々とにそれぞれ結合される所定個数の中間素子と、を含んでなるニューラルネットワークであって、相関指標算出ステップにより算出された該所定の周波数成分各々に関する相関指標を、対応する所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えると、同じ周波数成分に対応する入力素子に与えられた入力値と該同じ周波数成分に対応する出力素子から出力される出力値とが所定範囲にて一致するニューラルネットワークを形成するニューラルネットワーク形成ステップと、ニューラルネットワーク形成ステップにより形成されたニューラルネットワークにおいて、入力素子と中間素子との間の結合定数に関連した関連値を中間素子各々について求める結合定数関連値算出ステップと、結合定数関連値算出ステップにより求められた中間素子各々の関連値を出力する出力ステップと、を含んでなる、精神状態評価方法である。
【００８４】
本方法は、被験者の精神状態を評価する精神状態評価方法である。
本方法においては、受付ステップにおいて、被験者から検出した脳波信号を入力信号として時系列的に受け付ける。
そして、周波数成分頻度検出ステップにおいて、受付ステップにより時系列的に該受け付けられた入力信号（脳波信号）に含まれる少なくとも２以上の所定の周波数成分が、少なくとも２以上の時間帯それぞれにおいて、時系列的に該受け付けられた入力信号内に存する頻度を検出する。
次いで、相関指標算出ステップにおいて、周波数成分頻度検出ステップにより検出される各時間帯それぞれにおける各所定の周波数成分の頻度に基づいて、各所定の周波数成分の相関を示す指標である相関指標を算出する。
さらに、ニューラルネットワーク形成ステップにおいて、該所定の周波数成分各々に対応する入力素子と、該所定の周波数成分各々に対応する出力素子と、入力素子各々と出力素子各々とにそれぞれ結合される所定個数の中間素子と、を含んでなるニューラルネットワークを形成する。ここにいうニューラルネットワーク（ニューラル・ネットワークとも呼ばれることもある。）は、本装置において説明したものと同様の階層型ネットワークとも呼ばれるものであり、入力層（複数の入力素子を含む。）、中間層（複数の中間素子を含む。）及び出力層（複数の出力素子を含む。）といった階層構造により構成されており、学習により各素子相互間の結合重み（結合定数により重み付けされる。）を変化させることができるようになっているものである（例えば、特開平９−６２６４４等にもニューラルネットワークが詳細に説明されている。）。ニューラルネットワーク形成ステップにおいて形成されるニューラルネットワークは、相関指標算出ステップにより算出された各所定の周波数成分各々に関する相関指標を、対応する所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えると、同じ周波数成分に対応する入力素子に与えられた入力値と該同じ周波数成分に対応する出力素子から出力される出力値とが所定範囲にて一致するように形成される（例えば、相関指標算出ステップにより算出された５Ｈｚの周波数成分に関する相関指標を、５Ｈｚの周波数成分の入力素子に入力値として与えると、５Ｈｚの周波数成分に対応する入力素子に与えられた入力値と５Ｈｚの周波数成分に対応する出力素子から出力される出力値とが所定範囲にて一致するように形成される。即ち、周波数をｉＨｚ（前記の例ではｉ＝５である。）とすると、ｉＨｚの周波数成分に関する相関指標をｉＨｚの周波数成分に対応する入力素子に与えたときの入力値とｉＨｚの周波数成分に対応する出力素子から出力される出力値とが所定範囲にて一致するように形成される。）。
そして、結合定数関連値算出ステップにおいて、ニューラルネットワーク形成ステップにより形成されたニューラルネットワーク（前述したように、相関指標算出ステップにより算出された各所定の周波数成分各々に関する相関指標を、対応する所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えると、同じ周波数成分に対応する入力素子に与えられた入力値と該同じ周波数成分に対応する出力素子から出力される出力値とが所定範囲にて一致するように形成されたニューラルネットワークである。）において、入力素子と中間素子との間の結合定数に関連した関連値を中間素子各々について求める。
最後に、出力ステップにおいて、結合定数関連値算出ステップにより求められた中間素子各々の関連値を出力する。
このような本方法においては、ニューラルネットワーク形成ステップにより形成されたニューラルネットワーク（相関指標算出ステップにより算出された各所定の周波数成分各々に関する周波数成分に対応する所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えると、同じ周波数成分に対応する入力素子に与えられた入力値と該同じ周波数成分に対応する出力素子から出力される出力値とが所定範囲にて一致するよう形成されたニューラルネットワークである。）における中間素子各々に関する入力素子と中間素子との間の結合定数が、被験者の精神状態をうまく反映するように変化することを本発明者は見出し、本発明を完成させたものである。このため本方法が、ニューラルネットワーク形成ステップにより形成されたニューラルネットワークにおける入力素子と中間素子との間の結合定数に関連した関連値を中間素子各々について出力することにより、該出力された中間素子各々に関する関連値を用いて被験者の精神状態を評価することができる。
【００８５】
本方法においては、前記少なくとも２以上の時間帯が連続するものであってもよい。
こうすることで該連続する２以上の時間帯の開始時刻（２以上の時間帯のうち最初の時間帯の開始時刻に同じ）と、該連続する２以上の時間帯の終了時刻（２以上の時間帯のうち最後の時間帯の終了時刻に同じ）と、の間で被験者の精神状態を評価するための情報（脳波信号）をもれなく採取することができ、正確に被験者の精神状態を評価することができる。
【００８６】
本方法においては、前記相関指標が、前記所定の周波数成分各々の累積寄与率であってもよい。
累積寄与率は、統計学において一般的に用いられているものであり、ここでは前記所定の周波数成分各々が脳波信号に影響する程度を示しており、相関指標として周波数成分各々の累積寄与率を用いることで、ニューラルネットワーク形成ステップにより形成されるニューラルネットワークにおける中間素子各々に関する入力素子と中間素子との間の結合定数に関連した関連値に被験者の精神状態をうまく反映させ評価することができる。
【００８７】
本方法においては、中間素子の前記所定個数が２個であってもよい（以下、「２個中間素子本方法」という。）。
本装置の場合と同様、中間素子の前記所定個数は、特に限定されるものではないが、あまり多いとニューラルネットワークを形成するニューラルネットワーク形成ステップにおける処理が複雑になるので、中間素子各々に関する関連値を用いて被験者の精神状態を評価できる範囲で可能な限り少なくされてもよく、例えば２個とされてもよい。被験者の一般的な精神状態評価では、２個の中間素子で十分であることが多い。
【００８８】
２個中間素子本方法の場合、出力ステップにおいて、前記２個の中間素子のうち一方の関連値と、前記２個の中間素子のうち他方の関連値と、を互いに交わる直線２軸により形成される座標軸に従って画面に表示させる画面データとして出力するようにしてもよい。
こうすることで２個の中間素子のうち一方の関連値（例えば、ｘ１とする。）と他方の関連値（例えば、ｙ１とする。）とを互いに交わる直線２軸（例えば、ｘ軸及びｙ軸とする。）により形成される座標軸（ｘｙ座標軸）に表示させることができ（例えば、（ｘ，ｙ）＝（ｘ１，ｙ１）の点として表示できる。）、このように表示すれば該座標軸における位置により被験者の精神状態をうまく評価することができる。
【００８９】
本方法においては、相関指標算出ステップにより算出された前記所定の周波数成分各々に関する相関指標を、対応する前記所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えると出力素子から出力される出力値を算出するニューラルネットワーク演算ステップと、ニューラルネットワーク演算ステップにより算出された出力値とそれに対応する周波数成分の入力値とが前記所定範囲にて一致するかを判断するニューラルネットワーク判断ステップと、ニューラルネットワーク判断ステップにおいて該出力値と該入力値とが前記所定範囲にて一致すると判断しない場合には、入力素子と中間素子との間の結合定数である入力結合定数と、出力素子と中間素子との間の結合定数である出力結合定数と、の少なくともいずれかを変更しニューラルネットワーク演算ステップに与え、出力値を再び算出させる結合定数変更ステップと、を有してなるものであってもよい。
こうすることで相関指標算出ステップにより算出された前記所定の周波数成分各々に関する相関指標を、対応する前記所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えるとニューラルネットワーク演算ステップにより出力素子から出力される出力値を算出する。そして、ニューラルネットワーク判断ステップにより、ニューラルネットワーク演算ステップにより算出された出力値とそれに対応する周波数成分の入力値とが前記所定範囲にて一致するかを判断する。さらに、ニューラルネットワーク判断ステップにより該出力値と該入力値とが前記所定範囲にて一致すると判断しない場合には、入力素子と中間素子との間の結合定数である入力結合定数と、出力素子と中間素子との間の結合定数である出力結合定数と、の少なくともいずれか（無論、入力結合定数と出力結合定数との両方を変更してもよい。）を結合定数変更ステップにより変更して出力値を再び算出する。
このためニューラルネットワーク形成ステップにて、相関指標算出ステップにより算出された各所定の周波数成分各々に関する相関指標を対応する所定の周波数成分各々の入力素子に入力値として与えると、同じ周波数成分に対応する入力素子に与えられた入力値と該同じ周波数成分に対応する出力素子から出力される出力値とが所定範囲にて一致するニューラルネットワークを、入力素子と中間素子との間の結合定数である入力結合定数と、出力素子と中間素子との間の結合定数である出力結合定数と、の少なくともいずれかを変更することで確実に形成することができる。
【００９０】
本方法においては、前記関連値が、中間素子各々について入力素子と中間素子との間の結合定数の合計値であってもよい。
このようにニューラルネットワーク形成ステップにより形成されるニューラルネットワークにおける中間素子各々に関する入力素子と中間素子との間の結合定数の合計値を、入力素子と中間素子との間の結合定数に関連した関連値とすることで、該関連値に被験者の精神状態をうまく反映させ評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】一実施形態の本形態装置のハードウェア構成を示す概略ブロック図である。
【図２】本体部の機能ブロック図である。
【図３】単位時間当たり頻度分析部が生成するデータを模式的に示した表である。
【図４】各周波数ごと経時的頻度分析部が生成したデータを実際のグラフとして示した一例である。
【図５】各時間帯に４Ｈｚから２２Ｈｚまで１Ｈｚ毎で算出された離散時系列データＶのデータ構造の一例を模式的に示した表である。
【図６】４Ｈｚから２２Ｈｚまでの計１９成分毎の相関代表値Ｚのデータ構造の一例を模式的に示した表である。
【図７】３階層型のニューラルネットワークの一例を示す模式図である。
【図８】計算式を示す図である。
【図９】本体部のうち主として前処理部の動作を説明するフローチャートである。
【図１０】本体部のうち主として解析部の動作を説明するフローチャートである。
【図１１】被験者を異なる環境においたときのモニタ上のグラフを示す図である。
【図１２】計算式を示す図である。
【図１３】各周波数１９成分相互間の相関行列の一例（図１３（ａ））及びｓｉの一例（図１３（ｂ））を示す図である。
【符号の説明】
【００９２】
１１  本形態装置
１０１  頭部装着部
１０３  ヘッドバンド部
１０５、１０７  電極
２０１  増幅部
３０１  本体部
３１１ａ  ＣＰＵ
３１１ｂ  ＲＡＭ
３１１ｃ  ＲＯＭ
３１１ｄ  インターフェイス
３２１  モニタ
３３１  マウス
３４１  ハードディスク
３５１  キーボード
４０１  入力部
５０１  前処理部
５１１  単位時間当たり頻度分析部
５２１  各周波数ごと経時的頻度分析部
５３１  データ加工部
６０１  解析部
６１１  学習演算部
６２１  学習判断部
６３１  変数変更部
６４１  重み算出部
７０１  出力部
８０１  ニューラルネットワーク
８１１  入力層ユニット
８２１  中間層ユニット
８３１  出力層ユニット
Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６・・・・Ｐ２１，Ｐ２２  入力素子
Ｑ４，Ｑ５，Ｑ６・・・・Ｑ２１，Ｑ２２  出力素子
【図１】
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【図２】
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【図３】
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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４】
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