(57)【要約】【課題】  ソフトウェアを用いることなく識別演算処理を実現する識別装置を提供する。【解決手段】  識別すべき所定領域の境界線を複数の近似直線で近似し、各近似直線について当該近似直線を境界線として分割された２つの領域のうち、所定領域を含む領域に入力があるか否かをそれぞれ識別する第１の識別演算回路と、第１の識別演算回路から出力される各近似直線に係る識別結果に基づいて、入力が所定領域内にあるか否かを識別する第２の識別演算回路とを備え、識別演算をソフトウェアを用いることなく回路素子のみで行うことができるようにする。【選択図】  図１
2009238031.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力ノードからの入力が所定領域に含まれるか否かを識別する識別装置であって、
前記所定領域の境界線を複数の近似直線で近似させ、各近似直線について当該近似直線を境界線として分割した２つの領域のうち、前記所定領域を含む領域に前記入力があるか否かをそれぞれ識別する第１の識別演算回路と、
前記第１の識別演算回路から出力された前記複数の近似直線の各々に係る識別結果に基づいて、前記入力が前記所定領域内にあるか否かを識別する第２の識別演算回路とを備えることを特徴とする識別装置。
【請求項２】
前記第１の識別演算回路及び前記第２の識別演算回路の各々は、抵抗と演算増幅器とを用いて構成されることを特徴とする請求項１記載の識別装置。
【請求項３】
前記第１の識別演算回路及び前記第２の識別演算回路によりニューラルネットワークを形成して識別を行うことを特徴とする請求項１又は２記載の識別装置。
【請求項４】
前記第１の識別演算回路及び前記第２の識別演算回路の各々は、
入力信号に荷重を重畳する第１の演算部と、
前記第１の演算部により荷重が重畳された入力信号を加算する第２の演算部と、
前記第２の演算部により加算された入力信号としきい値との大小を比較し比較結果を出力する第３の演算部とを備えることを特徴とする請求項３記載の識別装置。
【請求項５】
製品に係る複数の項目の測定値を前記入力とする請求項１〜４の何れか１項に記載の識別装置を備え、
前記測定値が予め規定した許容範囲内であるか否かを識別し前記製品の良否判別を行うことを特徴とする識別装置。
【請求項６】
蓄電池の端子電圧と放電電流に比例した電圧とを前記入力とする請求項１〜４の何れか１項に記載の識別装置を複数備え、
各識別装置で識別判定される残存容量を互いに異ならせ、各識別装置が、前記蓄電池の所定の容量での放電特性に基づいて、前記端子電圧と前記放電電流に比例した電圧とが前記所定の容量以上の領域にあるか否かを識別することを特徴とする蓄電池の残存容量推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、任意の入力が所定領域に含まれるか否かの識別を行う識別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
製品の良否判別をはじめとした識別問題は、あらゆる分野で一般的に直面する問題である。ある測定値が特定の許容範囲に収まっているか否かを識別するような単純な識別は、比較器等を用いて容易に行うことが可能である。
【０００３】
それに対して、例えば、機器に内蔵された電池に残っている電力容量を識別する演算を行う場合には、放電電流を積分したり、放電電流に依存して識別する電圧が異なったりするため、識別に係る演算が複雑である。このようなある項目の測定値に依存して、他の項目の許容範囲が変化するような複雑な識別問題について演算する場合、マイクロプロセッサとソフトウェアを用いて識別演算を行うことが多い。マイクロプロセッサとソフトウェアを用いた識別演算には、入力信号をアナログ−デジタル変換するためのＡＤ変換器やデータ及びプログラムを保存するメモリ等が必要である。
【０００４】
また、近年、電子機器に組み込まれたソフトウェアのサイズは膨大であり、ソフトウェアによる識別演算を新たな機能として電子機器に付加すると、組み込むソフトウェアのサイズがさらに増大するとともに、マイクロプロセッサの演算負荷も増大する。さらには、新たなソフトウェアを組み込むために、動作検証をはじめとする多くの検証作業等が必要になる。したがって、マイクロプロセッサの負荷やソフトウェアのサイズが増大するのを抑制しながらも、動作の信頼性が高い識別演算処理を行えるようにすることが望まれている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、ソフトウェアを用いることなく動作の信頼性が高い識別演算処理を実現する識別装置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】
【０００６】
本発明の識別装置は、入力ノードからの入力が所定領域に含まれるか否かを識別する識別装置であって、前記所定領域の境界線を複数の近似直線で近似させ、各近似直線について当該近似直線を境界線として分割した２つの領域のうち、前記所定領域を含む領域に前記入力があるか否かをそれぞれ識別する第１の識別演算回路と、前記第１の識別演算回路から出力された前記複数の近似直線の各々に係る識別結果に基づいて、前記入力が前記所定領域内にあるか否かを識別する第２の識別演算回路とを備えることを特徴とする。
本発明の残存容量推定装置は、蓄電池の端子電圧と放電電流に比例した電圧とを前記入力とする識別装置を複数備え、各識別装置で識別判定される残存容量を互いに異ならせ、各識別装置が、前記蓄電池の所定の容量での放電特性に基づいて、前記端子電圧と前記放電電流に比例した電圧とが前記所定の容量以上の領域にあるか否かを識別することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、所定領域の境界線を近似する近似直線によって分割された２つの領域のうち、所定領域を含む領域に入力があるか否かを第１の識別演算回路で識別し、各近似直線に係る識別結果を基に、入力が所定領域内にあるか否かを第２の識別演算回路で識別する。これにより、識別演算を回路素子のみで行うことができ、ソフトウェアを用いることなく動作の信頼性が高い識別演算処理を実現する識別装置を提供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】
【０００８】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【０００９】
本発明の一実施形態に係る識別装置は、図２に示すように隠れ層（中間層）及び出力層の各層に適切な個数のニューロンを備えた階層構造のニューラルネットワーク回路を用いて、入力が所定領域に含まれるか否かの識別を行う。図２において、Ｘ1、Ｘ2は入力であり、Ｈ1、Ｈ2、…、Ｈnは隠れ層（中間層）ニューロンであり、Ｏ1は出力層ニューロンである。また、Ｈ11、Ｈ12、…、Ｈ1n、Ｈ21、Ｈ22、…、Ｈ2n、及びＯ11、Ｏ21、…、Ｏn1は結合の荷重（シナプス荷重）である。
【００１０】
具体的には、所定領域（識別すべき領域）を定める非線形な境界線を折れ線近似して、複数の直線の組み合わせで近似する。この近似直線の各々に隠れ層ニューロンを対応させる。隠れ層ニューロンＨ1、Ｈ2、…、Ｈnは、対応する近似直線を境界線として分割した２領域のうちのどちらの領域に入力Ｘ1、Ｘ2があるかを判別する。言い換えれば、隠れ層ニューロンＨ1、Ｈ2、…、Ｈnは、近似直線によって分割された２領域のうち所定領域を含む領域に入力Ｘ1、Ｘ2があるか否かを判別する。出力層ニューロンＯ1は、すべての隠れ層ニューロンＨ1、Ｈ2、…、Ｈnの出力（判別結果）に基づいて、入力Ｘ1、Ｘ2が所定領域内にあるか否かを識別して識別結果を出力する。
【００１１】
図１は、本実施形態に係る識別装置の構成例を示すブロック図である。本実施形態に係る識別装置は、第１の識別演算回路１１及び第２の識別演算回路１２を有し、識別演算回路１１、１２により図２に示したニューラルネットワーク回路が実現される。
【００１２】
第１の識別演算回路１１は、図２に示した隠れ層ニューロンＨ1、Ｈ2、…、Ｈnに対応する演算を行う。すなわち、第１の識別演算回路１１は、入力端子ＩＮより入力された入力が、所定領域（識別すべき領域）の境界線に係る近似直線により分割される２領域のうち、当該所定領域を含む領域にあるか否かを判別する。第１の識別演算回路１１は、この判別処理を所定領域の境界線を近似する複数の近似直線の各々について行う。
【００１３】
第２の識別演算回路１２は、図２に示した出力層ニューロンＯ1に対応する演算を行う。すなわち、第２の識別演算回路１２は、第１の識別演算回路１１の出力（所定領域の境界線を近似するすべての近似直線についての判別結果）に基づいて、入力端子ＩＮより入力された入力が所定領域内にあるか否かを識別する。第２の識別演算回路１２による識別結果は、出力端子ＯＵＴより出力される。
【００１４】
ここで、本実施形態に係る識別装置は、各ニューロンＨ1、Ｈ2、…、Ｈn及びＯ1に対応する演算を電子回路のみを用いて実現する。すなわち、識別演算回路１１、１２は、回路素子のみで構成され、各ニューロンＨ1、Ｈ2、…、Ｈn及びＯ1の識別演算をそれぞれ実行して演算結果を出力する。なお、ニューラルネットワークにおける各ニューロンはすべて同様の動作をするので、識別演算に係る荷重やしきい値を適宜設定可能なように構成することにより、それぞれのニューロンを同様な構成で電子回路化することが可能である。
【００１５】
以下、ニューラルネットワークを構成するニューロンの動作及びその動作を実現する演算回路について説明する。
図３に示すような単一のニューロンは、結合の荷重、入力の加算、及び比較の３つの機能が必要である。図３において、Ｘ1、Ｘ2は入力、Ｈ11、Ｈ21は結合の荷重（シナプス荷重）、Ｔｈ1はしきい値、Ｌｈ1はニューロンＨ1の論理出力である。
【００１６】
入力Ｘ1は荷重Ｈ11を重畳され、荷重付きの入力Ｈ11Ｘ1がニューロンＨ1に対して入力される。すべての荷重付きの入力としきい値は、加算されてニューロンＨ1に入力される。ニューロンＨ1の入力をｘとすると、
【００１７】
【数１】
2009238031.tif 000003
【００１８】
となる。比較では、入力ｘに基づいて、ニューロンＨ1の論理出力Ｌｈ1を次式のように演算する。
【００１９】
【数２】
2009238031.tif 000004
【００２０】
前記式（１）を用いて、前記式（２）を書き換えると、
【００２１】
【数３】
2009238031.tif 000005
【００２２】
となる。論理出力Ｌｈ1の値が変化する境界は入力ｘ＝０、すなわち式（１）からＨ11Ｘ1＋Ｈ21Ｘ2＋Ｔｈ1＝０である。これを図４に示すように、Ｘ1−Ｘ2平面上で表すと、
【００２３】
【数４】
2009238031.tif 000006
【００２４】
で示される直線Ｌ３となる。この直線が境界線となり、論理出力Ｌｈ1の値が変化する。境界線の傾きは（−Ｈ11／Ｈ21）、Ｘ2軸の切片は（−Ｔｈ1／Ｈ21）である。傾き及び切片を変化させることで境界線として任意の直線が得られる。したがって、荷重Ｈ11、Ｈ21、及びしきい値Ｔｈ1を適切に選べば、任意の直線で平面を分割できる。
【００２５】
ニューロンＨ1は、図４に示した斜線部の領域（ｘ＞０となる領域である境界線Ｌ３より上側領域）に入力Ｘ1、Ｘ2がある場合には論理出力Ｌｈ1として値“１”を出力し、斜線部以外の領域（境界線Ｌ３より下側領域）に入力Ｘ1、Ｘ2がある場合には論理出力Ｌｈ1として値“０”を出力する。なお、逆に、ニューロンＨ1の論理出力Ｌｈ1として、入力Ｘ1、Ｘ2が斜線部の領域（ｘ＞０となる領域である境界線Ｌ３より上側領域）にあれば値“０”を出力させ、斜線部以外の領域（境界線Ｌ３より下側領域）にあれば値“１”を出力させる場合には、比較において、前記式（２）に代えて次式（５）に示す演算を行うようにすれば良い。
【００２６】
【数５】
2009238031.tif 000007
【００２７】
以上のようにして、２入力Ｘ1、Ｘ2の場合、ニューロンＨ1は、Ｘ1−Ｘ2平面上の領域を前記式（４）で示される直線を境界線として分割し、入力Ｘ1、Ｘ2が分割した２領域のどちらの領域にあるかを識別して、論理出力Ｌｈ1として値“１”又は“０”を出力する。
【００２８】
上述したニューロンの動作を実現する演算回路について説明する。ニューロンの動作を実現するには、回路機能として荷重、加算演算、及び比較演算の３つの機能が必要である。例えば、荷重と加算演算は抵抗、比較演算は演算増幅器の比較器回路で実現することができる。本実施形態では、抵抗と演算増幅器とを用いて構成した演算回路を一例として示すが、これに限定されるものではなく、他の回路素子を用いてもニューロンの動作を実現する演算回路は構成可能である。
【００２９】
図５は、ニューロンの動作を実現する演算回路の構成例を示す回路図である。図５において、２１、２４は入力端子（入力ノード）、２２、２５、２７は可変抵抗、２３、２６、２８、２９は抵抗（抵抗値Ｒ）、３０は演算増幅器である。
【００３０】
入力端子２１から入力された電圧信号は、可変抵抗２２で分圧されることにより荷重が重畳され、入力端子２４から入力された電圧信号は、可変抵抗２５で分圧されることにより荷重が重畳される。入力端子２１から入力される信号の電圧をＸ1とし、可変抵抗２２により重畳される荷重をＨ11とすると、荷重付き電圧はＨ11Ｘ1となる。同様に、入力端子２４から入力される信号の電圧をＸ2とし、可変抵抗２５により重畳される荷重をＨ21とすると、荷重付き電圧はＨ21Ｘ2となる。ここで、抵抗２３、２６、２８の抵抗値Ｒが可変抵抗２２、２５、２７の抵抗値と比較して非常に大きければ、増幅器３０の入力端子の電圧Ｖ1+、Ｖ1-は、加算回路によって電圧が加算され、
【００３１】
【数６】
2009238031.tif 000008
【００３２】
となる。したがって、増幅器３０における入力電圧Ｖ1+、Ｖ1-と出力電圧Ｖｈ1との関係は、増幅器３０の増幅度をＡとすると、
【００３３】
【数７】
2009238031.tif 000009
【００３４】
となる。増幅度Ａが近似的に∞に等しいとすると、前記式（７）によれば出力電圧Ｖｈ1は、∞、０、−∞の何れかになる。しかし、実際の回路では出力が∞や−∞にはならずに増幅器３０の電源電圧に近い値となり、式（７）にて出力が∞のときには図５に示す回路では出力が約Ｖｃｃ（Ｖ）となり、式（７）にて出力が−∞のときには図５に示す回路では出力が約０（Ｖ）となる。したがって、増幅器３０の出力電圧Ｖｈ1は、
【００３５】
【数８】
2009238031.tif 000010
【００３６】
となる。前記式（６）及び式（８）により、入力及び結合荷重（シナプス荷重）に対するニューロンの論理出力Ｌｈ1の関係が求められ、
【００３７】
【数９】
2009238031.tif 000011
【００３８】
となる。本実施形態では、ニューロンの論理出力Ｌｈ1が“１”のとき、出力電圧Ｖｈ1が近似的に０Ｖに等しくなる負論理動作を行っている。また、前記式（３）と前記式（９）とを比較すれば明らかなように、ニューロンと同じ動作を図５に示した演算回路により実現している。
【００３９】
次に、本実施形態に係る識別装置の回路構成例について説明する。本実施形態に係る識別装置は、ニューラルネットワークにおけるニューロンの各々を図５に示した演算回路で実現し、それらをニューラルネットワークのように相互に結合して構成される。
【００４０】
以下では、図６に示す所定領域Ｓ１（図６における斜線部）の非線形な境界線（図６において実線で示す）を２つの近似直線Ｌ１、Ｌ２（図６において破線で示す）で近似し、所定領域Ｓ１内に入力Ｘ1、Ｘ2があるか否かを識別する識別装置の回路構成例について説明する。これは、図７に示すような２つの隠れ層ニューロンＨ1、Ｈ2と１つの出力層ニューロンＯ1とを有するニューラルネットワークに対応し、例えば製造された製品の２箇所の寸法を計測し、一方の計測値に応じて他方の計測値の適正とする範囲（許容範囲）が変化するような条件で、２箇所の計測値に基づき良品であるか不良品であるかを判別する装置などに適用できる。図７において、Ｘ1、Ｘ2は入力であり、Ｈ11、Ｈ12、Ｈ21、Ｈ22、Ｏ11、Ｏ21は結合の荷重（シナプス荷重）であり、Ｌｏ1は出力層ニューロンの論理出力である。
【００４１】
隠れ層ニューロンＨ1、Ｈ2は、前記式（４）に基づいて、荷重Ｈ11、Ｈ12、Ｈ21、Ｈ22、及びしきい値Ｔｈ1、Ｔｈ2を調整することにより、直線Ｌ１、Ｌ２がそれぞれ割り当てられる。隠れ層ニューロンＨ1、Ｈ2は、それぞれ割り当てられた直線Ｌ１、Ｌ２を境界線として分割したＸ1−Ｘ2平面上の２つの領域のうち、所定領域Ｓ１を含む領域に入力Ｘ1、Ｘ2があるか否かを識別して識別結果を出力する。
【００４２】
隠れ層ニューロンＨ1は、直線Ｌ１を境界線として分割したＸ1−Ｘ2平面上の２つの領域のうち、所定領域Ｓ１を含む領域に入力Ｘ1、Ｘ2がある場合には論理値“１”を出力し、そうでない場合には論理値“０”を出力する。同様に、隠れ層ニューロンＨ2は、直線Ｌ２を境界線として分割したＸ1−Ｘ2平面上の２つの領域のうち、所定領域Ｓ１を含む領域に入力Ｘ1、Ｘ2がある場合には論理値“１”を出力し、そうでない場合には論理値“０”を出力する。すなわち、隠れ層ニューロンＨ1は、入力Ｘ1、Ｘ2が図６に示した直線Ｌ１より上側の領域にあれば論理値“１”を出力し、下側の領域にあれば論理値“０”を出力する。また、隠れ層ニューロンＨ2は、入力Ｘ1、Ｘ2が図６に示した直線Ｌ２より上側の領域にあれば論理値“１”を出力し、下側の領域にあれば論理値“０”を出力する。
【００４３】
したがって、隠れ層ニューロンＨ1、Ｈ2の論理出力をそれぞれＬｈ1、Ｌｈ2とすると、入力Ｘ1、Ｘ2が２直線Ｌ１、Ｌ２より上側の領域にある、すなわち所定領域Ｓ１内にある場合のみ隠れ層ニューロンＨ1、Ｈ2より論理出力（Ｌｈ1、Ｌｈ2）＝（１，１）が出力される。一方、入力Ｘ1、Ｘ2が２直線Ｌ１、Ｌ２より上側の領域以外の領域にある、すなわち所定領域Ｓ１にない場合には、隠れ層ニューロンＨ1、Ｈ2のどちらか若しくは両方が論理値“０”を出力するので、論理出力（Ｌｈ1、Ｌｈ2）は、（０，０）、（０，１）、（１，０）となる。
【００４４】
出力層ニューロンＯ1は、隠れ層ニューロンＨ1、Ｈ2の出力を用いて、入力Ｘ1、Ｘ2が所定領域Ｓ１内にあるか否かを識別して識別結果を出力する。具体的には、出力層ニューロンＯ1は、隠れ層ニューロンＨ1、Ｈ2の論理出力が論理値“１”である、言い換えればすべての隠れ層ニューロンが論理値“１”を出力している場合には、入力Ｘ1、Ｘ2が所定領域Ｓ１内にあるので論理値“１”を出力し、そうでない場合には論理値“０”を出力する。
【００４５】
隠れ層ニューロンＨ1、Ｈ2の論理出力Ｌｈ1、Ｌｈ2は、図８に示すようにＬｈ1−Ｌｈ2平面上では（１，１）、（０，１）、（１，０）、（０，０）の４点で表される。出力層ニューロンＯ1は、例えば、図８に示す直線Ｌ４を境界線としてＬｈ1−Ｌｈ2平面上を２つの領域に分割し、どちらの領域に隠れ層ニューロンＨ1、Ｈ2の論理出力Ｌｈ1、Ｌｈ2があるかに応じて論理値を出力する。これにより、出力層ニューロンＯ1は、論理出力Ｌｈ1、Ｌｈ2が（１，１）の場合、すなわち入力Ｘ1、Ｘ2が所定領域Ｓ１内にある場合に論理値“１”を出力し、論理出力Ｌｈ1、Ｌｈ2が（０，１）、（１，０）、（０，０）の場合、すなわち入力Ｘ1、Ｘ2が所定領域Ｓ１にない場合に論理値“０”を出力することができる。
【００４６】
ここで、隠れ層ニューロンＨ1と出力層ニューロンＯ1の間の荷重をＯ11、隠れ層ニューロンＨ2と出力層ニューロンＯ1の間の荷重をＯ21、及び出力層ニューロンＯ1に係るしきい値をＴｏ1とすると、出力層ニューロンＯ1の入力ｘｏは、式（１）と同様にして、
【００４７】
【数１０】
2009238031.tif 000012
【００４８】
となる。したがって、出力層ニューロンの論理出力Ｌｏ1の値が変化する境界線は、式（４）と同様に、
【００４９】
【数１１】
2009238031.tif 000013
【００５０】
で示される。Ｏ11＝Ｏ21＝１及びＴｏ1＝（−１．５）とするとｘｏ＝Ｌｈ1＋Ｌｈ2−１．５となり、論理出力Ｌｈ1、Ｌｈ2がＬｈ1＝Ｌｈ2＝１のときのみｘｏ＞０となって出力層ニューロンＯ1の論理出力Ｌｏ1として値“１”が出力される。Ｏ11＝Ｏ21＝１とする場合、しきい値Ｔｏ1は（−２）＜Ｔｏ1＜（−１）を満たす任意の値とすることが可能であるが、許容範囲の境界に近い値を選択すると回路素子に含まれる誤差により誤動作する可能性があるので許容範囲の中間値を用いることが望ましい。
【００５１】
図９は、上述したようにして近似直線Ｌ１、Ｌ２によって境界線を近似した所定領域Ｓ１内に入力Ｘ1、Ｘ2があるか否かを識別する識別装置の構成例を示す回路図である。図９において、３１、３２は入力端子（入力ノード）であり、３３は隠れ層ニューロンＨ1に係る演算回路であり、３４は隠れ層ニューロンＨ2に係る演算回路である。また、３５は出力層ニューロンＯ1に係る演算回路である。
【００５２】
隠れ層ニューロンＨ1に係る演算回路３３は、可変抵抗３６、３８、４０、５２、抵抗３７、３９、４１、４２、及び演算増幅器４３を有する。同様に、隠れ層ニューロンＨ2に係る演算回路３４は、可変抵抗４４、４６、４８、５４、抵抗４５、４７、４９、５０、及び演算増幅器５１を有する。また、出力層ニューロンＯ1に係る演算回路３５は、可変抵抗５２、５４、５６、抵抗５３、５５、５７、５８、及び演算増幅器５９を有する。各ニューロンＨ1、Ｈ2、Ｏ1に係る演算回路３３、３４、３５は、それぞれ図５に示した演算回路と同様に構成される。
【００５３】
隠れ層ニューロンＨ1に係る演算回路３３の可変抵抗３６、３８、４０は、直線Ｌ１の傾き及び切片に応じた荷重Ｈ11、Ｈ21及びしきい値Ｔｈ1となるように抵抗値が設定される。同様に、隠れ層ニューロンＨ2に係る演算回路３４の可変抵抗４４、４６、４８は、直線Ｌ２の傾き及び切片に応じた荷重Ｈ12、Ｈ22及びしきい値Ｔｈ2となるように抵抗値が設定される。また、出力層ニューロンＯ1に係る演算回路３５の可変抵抗５２、５４、５６は、直線Ｌ４の傾き及び切片に応じた荷重Ｏ11、Ｏ21及びしきい値Ｔｏ1となるように抵抗値が設定される。
【００５４】
入力端子３１、３２から入力された入力（信号）Ｘ1、Ｘ2は、並列に接続された演算回路３３、３４に入力される。具体的には、入力Ｘ1、Ｘ2は、荷重Ｈ11、Ｈ21が重畳された後に加算されて演算回路３３の演算増幅器４３に入力される。また、入力Ｘ1、Ｘ2は、荷重Ｈ12、Ｈ22が重畳された後に加算されて演算回路３４の演算増幅器５１に入力される。また、演算増幅器４３、５１には、しきい値Ｔｈ1、Ｔｈ2に応じた電圧がそれぞれ入力されている。
【００５５】
加算された荷重付き入力（Ｈ11Ｘ1＋Ｈ21Ｘ2）としきい値Ｔｈ1に応じた電圧とが演算増幅器４３によって比較され、加算された荷重付き入力（Ｈ11Ｘ1＋Ｈ21Ｘ2）がしきい値Ｔｈ1に応じた電圧より大きい場合には演算増幅器４３の出力電圧Ｖｈ1が０（Ｖ）となり、そうでない場合には出力電圧Ｖｈ1がＶｃｃ（Ｖ）となる。すなわち、隠れ層ニューロンＨ1に係る演算回路３３は、直線Ｌ１を境界線として分割したＸ1−Ｘ2平面上の２つの領域のうち、所定領域Ｓ１を含む領域に入力Ｘ1、Ｘ2がある場合には論理値“１”（０Ｖ）を出力し、そうでない場合には論理値“０”（Ｖｃｃ）を出力する。
【００５６】
同様に、加算された荷重付き入力（Ｈ12Ｘ1＋Ｈ22Ｘ2）としきい値Ｔｈ2に応じた電圧とが演算増幅器５１によって比較され、加算された荷重付き入力（Ｈ12Ｘ1＋Ｈ22Ｘ2）がしきい値Ｔｈ2に応じた電圧より大きい場合には演算増幅器５１の出力電圧Ｖｈ2が０（Ｖ）となり、そうでない場合には出力電圧Ｖｈ2がＶｃｃ（Ｖ）となる。すなわち、隠れ層ニューロンＨ2に係る演算回路３４は、直線Ｌ２を境界線として分割したＸ1−Ｘ2平面上の２つの領域のうち、所定領域Ｓ１を含む領域に入力Ｘ1、Ｘ2がある場合には論理値“１”（０Ｖ）を出力し、そうでない場合には論理値“０”（Ｖｃｃ）を出力する。
【００５７】
隠れ層ニューロンＨ1、Ｈ2に係る演算回路３３、３４の出力は、出力層ニューロンＯ1に係る演算回路３５に入力される。詳細には、演算回路３３、３４の出力は、荷重Ｏ11、Ｏ21が重畳された後に加算されて演算回路３５の演算増幅器５９に入力される。また、演算増幅器５９には、しきい値Ｔｏ1に応じた電圧が入力されている。
【００５８】
出力層ニューロンＯ1に係る演算回路３５は、隠れ層ニューロンＨ1、Ｈ2に係る演算回路３３、３４がともに論理値“１”を出力している場合、すなわち所定領域Ｓ１内に入力Ｘ1、Ｘ2がある場合には論理値“１”（０Ｖ）を出力し、そうでない場合には論理値“０”（Ｖｃｃ）を出力する。以上のようにして、図９に回路構成を示す識別装置は、入力端子３１、３２から入力された入力Ｘ1、Ｘ2が所定領域Ｓ１内にある場合には出力電圧Ｖｏ1として０（Ｖ）を出力し、入力Ｘ1、Ｘ2が所定領域Ｓ１内にない場合には出力電圧Ｖｏ1としてＶｃｃ（Ｖ）を出力する。すなわち、図９に示した識別装置は、図から明らかなように回路素子のみで識別演算を実現し、ソフトウェアを用いることなく動作信頼性が高い識別演算処理を実現することができる。
【００５９】
なお、上述した説明では、隠れ層ニューロンの数が２つの場合を一例として示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、隠れ層ニューロンの数がｎ個の場合には隠れ層ニューロンに係る演算回路をｎ個並列に接続すれば良い。
【００６０】
次に、本実施形態に係る識別装置を用いて電池に残された電力容量を推定する電池残存容量推定装置について説明する。
【００６１】
図１０に、電池の残存容量の推定に適したニューラルネットワークを示す。図２と同様のニューラルネットワーク６１、６２、６３、６４の各々は、電池の残存容量が８０％、６０％、４０％、２０％を越えるか否かを識別するものであり、ニューラルネットワーク６１、６２、６３、６４は並列接続されている。
【００６２】
Ｘ1及びＸ2は入力であり、入力Ｘ1は電池の端子電圧、入力Ｘ2は放電電流に比例した電圧である。Ｈ1〜Ｈ8は隠れ層ニューロンであり、Ｏ1〜Ｏ4は出力層ニューロンである。Ｈ11、Ｈ12、…、Ｈ18、及びＨ21、Ｈ22、…、Ｈ28は結合荷重（シナプス荷重）である。また、Ｏ11、Ｏ21、Ｏ32、Ｏ42、Ｏ53、Ｏ63、Ｏ74、Ｏ84は結合荷重（シナプス荷重）である。なお、隠れ層ニューロンＨ1〜Ｈ8のしきい値をそれぞれＴｈ1〜Ｔｈ8とし、出力層ニューロンＯ1〜Ｏ4のしきい値をそれぞれＴｏ1〜Ｔｏ4とする。
【００６３】
出力層ニューロンＯ1〜Ｏ4について、隠れ層ニューロンを２つずつ接続する。１つの隠れ層ニューロンを１本の直線に対応させるので、この例では２本の直線を用いて境界を近似している。出力層ニューロンＯ1〜Ｏ4の各々は、特定の残存容量（８０％、６０％、４０％、２０％）についての識別結果を出力する。電池の残存容量に応じた数の出力層ニューロンが論理値“１”を出力し、残存容量が減少するにつれて論理値“１”を出力する出力層ニューロンの数が減少する。
【００６４】
例えば、電池の残存容量が８０〜１００％では４つの出力層ニューロンＯ1〜Ｏ4のすべてが論理値“１”を出力する。また、例えば、電池の残存容量が２０〜４０％では出力層ニューロンＯ1〜Ｏ3が論理値“０”を出力し、出力層ニューロンＯ4が論理値“１”を出力する。すなわち、電池の残存容量が２０〜４０％では論理値“１”を出力する出力層ニューロンの数は１つとなる。このように、電池残存容量の推定結果は、論理値“１”を出力する出力層ニューロンの数で表され、本実施形態では残存容量に比例する。
【００６５】
ここで、図１１に示すような特性を示す電池について残存容量の推定を行う場合を例として説明する。図１１は、充放電可能な２次電池である容量２．３Ａｈ（２０ｈｒ）のシール型鉛蓄電池の特性を示しており、残存容量をパラメータとして、各残存容量における端子電圧と放電電流との関係を表している。この図１１に示した特性を残存容量の判別の基準として利用する。入力として任意の端子電圧と放電電流が与えられ、その入力がグラフ上のどの位置にあるかを演算し、電池の残存容量を識別して出力する。
【００６６】
以下、本実施形態に係る電池残存容量推定装置を実現する回路の設計法について各ステップに分けて説明する。
【００６７】
（ステップ１：近似直線及びその傾きと切片の決定）
図１１に示した放電特性から残存容量８０％の特性だけを抜き出したものを図１２に示す。本実施形態に係る電池残存容量推定装置においては、残存容量８０％であるときの放電特性を示す曲線を境界線として、入力（端子電圧及び放電電流）が境界線より上の領域（図１２において斜線で示す領域Ｓ２内）にあれば論理値“１”を出力させ、下の領域（領域Ｓ２外）にあれば論理値“０”を出力させるものとする。領域Ｓ２の境界線は、２本の直線Ｌ１、Ｌ２を用いて近似する。
【００６８】
ここで、直線Ｌ１は０．１Ａ、０．５Ａの２つの点を通る直線としてその傾き及び切片を決定すると、傾きは（−０．４３９）となり、切片は１２．５２となる。同様にして、０．５Ａ、１．０Ａ、１．５Ａ、２．０Ａ及び３．０Ａの５つの点で最小２乗近似により直線Ｌ２の傾き及び切片を決定すると、傾きは（−０．０７８１）となり、切片は１２．３４となる。
【００６９】
（ステップ２：隠れ層ニューロンの荷重としきい値の決定）
各隠れ層ニューロンの荷重及びしきい値を、それぞれ対応させる直線の傾き及び切片に基づいて決定する。例えば、直線Ｌ１を隠れ層ニューロンＨ1に対応させる場合、荷重Ｈ11、Ｈ21及びしきい値Ｔｈ1により、直線Ｌ１は上述した式（４）で表される。
【００７０】
荷重Ｈ11、Ｈ21及びしきい値Ｔｈ1の３つの変数のうち１つの変数の値は任意に決定できるので、Ｈ21＝１として、（−Ｈ11）を直線Ｌ１の傾き、（−Ｔｈ1）を直線Ｌ１の切片にとる。図１２に示した残存容量８０％の場合の直線Ｌ１について、ステップ１で求めた直線Ｌ１の傾き及び切片の値から、Ｈ11＝０．４３９、Ｔｈ1＝（−１２．５２）となる。また、直線Ｌ２についても同様にＨ22＝１として、ステップ１で求めた直線Ｌ２の傾き及び切片の値から、Ｈ12＝０．０７８１、Ｔｈ2＝（−１２．３４）となる。
【００７１】
残存容量８０％以外の他の残存容量についても同様に、荷重Ｈ23、Ｈ24、Ｈ25、Ｈ26、Ｈ27、Ｈ28を１として、近似曲線の傾き及び切片の値に基づき、荷重Ｈ13、Ｈ14、Ｈ15、Ｈ16、Ｈ17、Ｈ18、及びしきい値Ｔｈ3、Ｔｈ4、Ｔｈ5、Ｔｈ6、Ｔｈ7、Ｔｈ8を求める。このようにして求められた荷重及びしきい値を表１に示す。なお、荷重Ｈ2n＝１．０（ｎ＝１、２、…、８）は表１には示していない。
【００７２】
【表１】
2009238031.tif 000014
【００７３】
直線Ｌ１及びＬ２の上側の領域、すなわち直線Ｌ１及びＬ２を境界線として分割した領域のうち所定領域Ｓ２を含む領域に入力Ｘ1、Ｘ2があった場合に隠れ層ニューロンから論理値“１”を出力させるため、隠れ層ニューロンの演算では上述した式（２）が用いられる。
【００７４】
（ステップ３：出力層ニューロンの荷重としきい値の決定）
出力層ニューロンＯ1〜Ｏ4の荷重Ｏ11、Ｏ21、Ｏ32、Ｏ42、Ｏ53、Ｏ63、Ｏ74、Ｏ84はすべて１とする。また、接続している２つの隠れ層ニューロンの両方が論理値“１”を出力したときに出力層ニューロンＯ1〜Ｏ4から論理値“１”を出力するように、出力層ニューロンＯ1〜Ｏ4のしきい値Ｔｏ1、Ｔｏ2、Ｔｏ3、Ｔｏ4は、１．５（ｎ−０．５、ここで本例ではｎ＝２）とする。
【００７５】
（ステップ４：ニューラルネットワークの電子回路による実現）
上述したステップ２及びステップ３によって得られた荷重及びしきい値を使って、抵抗とオペアンプを用いた電子回路で電池残存容量推定装置を実現する。本実施形態に係る電池残存容量推定装置は、図９に示した識別装置に係る回路を、荷重及びしきい値を適宜設定して４つ並列に接続することで構成される。
【００７６】
例えば、隠れ層ニューロンＨ1に相当する回路について、荷重Ｈ11、Ｈ21及びしきい値Ｔｈ1に比例した出力電圧が得られるように可変抵抗の値を調整する。表１に示した直線Ｌ１の傾きと切片では、荷重Ｈ11に係る抵抗の抵抗値を０．４３９ｋｏｈｍ、荷重Ｈ21に係る抵抗の抵抗値を１．０００ｋｏｈｍ、しきい値Ｔｈ1に係る抵抗の抵抗値を２．５０４ｋｏｈｍ（＝Ｔｈ1／Ｖｃｃ＝１２．５２／５）に調整する。また、荷重Ｈ11、Ｈ21、及びしきい値Ｔｈ1に係る抵抗の抵抗値に対して、抵抗（図９に示した抵抗３７、３９、４１、４２に相当する）の抵抗値Ｒが非常に大きくなるように、抵抗値Ｒを１００．０ｋｏｈｍとする。他の隠れ層ニューロンＨ2〜Ｈ8に相当する回路についても同様に、荷重及びしきい値のそれぞれに係る可変抵抗の値を調整する。
【００７７】
また、出力層ニューロンについても同様に，荷重Ｏ11＝Ｏ21＝Ｏ32＝Ｏ42＝Ｏ53＝Ｏ63＝Ｏ74＝Ｏ84＝１、及びしきい値Ｔｏ1＝Ｔｏ2＝Ｔｏ3＝Ｔｏ4＝１．５に比例した値に可変抵抗を調整する。例えば、荷重Ｏ11、Ｏ21、Ｏ32、Ｏ42、Ｏ53、Ｏ63、Ｏ74、Ｏ84に係る抵抗の抵抗値を１．０００ｋｏｈｍとし、しきい値Ｔｏ1、Ｔｏ2、Ｔｏ3、Ｔｏ4に係る抵抗の抵抗値を１．５００ｋｏｈｍとする。
【００７８】
以上の各ステップに従って回路設計した電池残存容量推定装置に対して，どのような入力を与えても図１１に示した放電特性から電池の残存容量を判別して出力できる。蓄電池の端子電圧と放電電流に比例した電圧とを入力Ｘ1、Ｘ2として与えると、隠れ層ニューロンＨ1に相当する回路部分では、入力された端子電圧と放電電流に比例した電圧が近似直線Ｌ１の上側に位置しているか、下側に位置しているかを識別して出力する。同様に隠れ層ニューロンＨ2に相当する回路部分では、入力された端子電圧と放電電流に比例した電圧が近似直線Ｌ２の上側であるか、下側であるかを識別して出力する。
【００７９】
それらの判別結果をもとに、隠れ層ニューロンＨ1、Ｈ2が両方とも論理値“１”（ただし、出力電圧は０Ｖの負論理出力である。以下も同様とする。）を出力している場合だけ、出力層ニューロンＯ1は論理値“１”を出力する。したがって、図１２に斜線部分で示した領域Ｓ２内に入力がある場合のみ出力層ニューロンＯ1から論理値“１”が出力され、それ以外は出力層ニューロンＯ1から論理値“０”（実際の出力電圧はＶｃｃである。以下も同様とする。）が出力される。
【００８０】
以上の回路動作により、電池残存容量推定装置における隠れ層ニューロンＨ1、Ｈ2及び出力層ニューロンＯ1に相当する回路部分により、蓄電池の残存容量が８０％以上あるかどうかを識別して出力することができる。
【００８１】
残存容量が８０％以上あるか否かを識別する場合と同様にして、残存容量が６０％、４０％、２０％以上あるか否かをそれぞれ識別する回路を並列に接続して動作させる。各残存容量について識別する回路の回路構成は同一である。ただし、各回路において、表１に示した荷重及びしきい値等に応じて可変抵抗の抵抗値が設定される。
【００８２】
電池の残存容量の推定結果は、論理値“１”を出力する出力層ニューロンの個数に比例することとなる。具体的には、図１０に示した構造をもつニューラルネットワークにおいて、電池の残存容量が１００％−８０％の場合に４個、８０％−６０％の場合に３個、６０％−４０％の場合に２個、４０％−２０％の場合に１個、２０％−０％の場合に０個の出力層ニューロンが論理値“１”を出力する。論理値“１”を出力するときにＬＥＤが点灯し、論理値“０”を出力するときにＬＥＤが消灯するように、各出力層ニューロンに相当する回路内の増幅器の出力部にＬＥＤと抵抗とを接続すれば、ＬＥＤの点灯状態で電池の残存容量の推定結果を示すことができる。
【００８３】
なお、電池の残存容量に係る推定の精度を上げるには、境界線とする放電特性を示す曲線を折れ線近似する近似直線の数を増やす、すなわち１つの出力層ニューロンに接続する隠れ層ニューロンの数を増やせば良い。
【００８４】
容量２．３Ａｈ（２０ｈｒ）のシール型鉛蓄電池を用い、電子負荷装置を利用して０．０５Ａ〜３．０Ａの範囲の定電流で放電させて回路実験を行って得られた残存容量の推定特性を計測した結果を図１３に示す。図１３（ａ）には、放電電流を０．５Ａ〜３．０Ａとした場合の結果を示しており、図１３（ｂ）には、放電電流を０．０５Ａ〜０．１１５Ａとした場合の結果を示している。実験に要した時間は、最短で放電電流３．０Ａのとき２６分、また最長で放電電流０．０５Ａのとき約３８時間であった。
【００８５】
図１３に示すように、定電流で放電しているので放電開始時の容量を１００％、放電終了時の容量を０％とし、この２点を結んだ直線を実際の残存容量の理論値とした。電池残存容量推定装置の出力は、残存容量８０％、６０％、４０％、２０％、０％の５段階で示している。図１３においては、すべての出力層ニューロンＯ1〜Ｏ4が論理値“１”を出力しているとき（推定残存容量１００％−８０％）、残存容量８０％の出力と表示しており、出力層ニューロンＯ1が論理値“０”を出力し且つ出力層ニューロンＯ2〜Ｏ4が論理値“１”を出力しているとき（推定残存容量８０％−６０％）、残存容量６０％の出力として表している。例えば、残存容量の理論値が８０％を下回ったときに、推定残存容量の出力については８０％を表す出力層ニューロンＯ1の出力が論理値“１”から論理値“０”に変化して、残存容量の出力が６０％を示すように動作すれば良い。
【００８６】
図１３（ａ）及び図１３（ｂ）に示すように、推定残存容量の出力が実際の残存容量の変化に良く追従して変化しており、電池残存容量推定装置の動作が良好であることがわかる。ある出力層ニューロンの出力が論理値“１”から論理値“０”に変化する時間と、実際の残存容量と一致するまでの時間差を求めて誤差を計算した。推定誤差は最低０．１２％、最高−６．７２％であり、２乗平均誤差は４．４２％であった。放電電流を３．０Ａとする場合と０．０５Ａとする場合では、放電電流が６０倍異なるが、すべての電流において同一の回路を用いて正しく残存容量を推定できており、良好な結果が得られた。
【００８７】
次に、本実施形態に係る識別装置を用いて製品の良否判別を行う識別装置について説明する。以下に説明する識別装置は、製品検査時に計測した値が許容範囲内に収まっているかどうかを識別することで製品が良品であるか、不良品であるかを識別するものであり、２つの測定値を得る場合に一方の測定値に依存して他方の測定値の許容範囲が変化するような識別でも可能である。２つの測定値が独立して許容範囲を持つ場合とは異なり、一方の項目の測定値に依存して他方の項目の許容範囲が変化するような複雑な識別への応用が期待できる。
【００８８】
例えば、図１４に示すように、Ｘ1及びＸ2の２つの項目について測定したとき、斜線の領域Ｓ３で示されるような誤差が許容されているとする。項目Ｘ1の計測値の値がｍ1のとき及び値がｍ2のときの各々の項目Ｘ2の測定値の許容範囲を比較すると、値ｍ2の場合には項目Ｘ2の測定値は小さな誤差しか許容されないが、値ｍ1の場合には項目Ｘ2の測定値は誤差が大きくても許容誤差の領域内に入る。
【００８９】
以上のような２つの項目Ｘ1、Ｘ2についての測定値が図１４に示したような領域Ｓ３内にあるか否かの識別を行う識別装置を実現する回路の設計法について各ステップに分けて説明する。
【００９０】
（ステップ１：近似直線及びその傾きと切片の決定）
本実施形態における識別装置では、項目Ｘ1、Ｘ2についての測定値が図１４に示される領域Ｓ３内にあるか否かを識別するために、３本の直線Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３を用いて領域Ｓ３の境界線を近似する。そして、直線Ｌ１〜Ｌ３の傾き及びＸ2軸との交点である切片をそれぞれ求める。
【００９１】
（ステップ２：隠れ層ニューロンの荷重としきい値の決定）
各隠れ層ニューロンの荷重及びしきい値を、それぞれ対応させる直線Ｌ１〜Ｌ３の傾き及び切片に基づいて決定する。例えば、直線Ｌ１を隠れ層ニューロンＨ1に対応させる場合、ステップ１で得られた直線Ｌ１の傾きと切片、及び式（４）に基づき、荷重Ｈ11、Ｈ21及びしきい値Ｔｈ1をそれぞれ求める。同様に、直線Ｌ２、Ｌ３を隠れ層ニューロンＨ2、Ｈ3にそれぞれ対応させる場合、ステップ１で得られた直線Ｌ２の傾きと切片、及び式（４）に基づいて荷重Ｈ12、Ｈ22及びしきい値Ｔｈ2を求め、直線Ｌ３の傾きと切片、及び式（４）に基づいて荷重Ｈ13、Ｈ23及びしきい値Ｔｈ3を求める。
【００９２】
直線Ｌ１の上側の領域、すなわち直線Ｌ１を境界線として分割した領域のうち領域Ｓ３を含む領域に測定値があった場合に隠れ層ニューロンＨ1から論理値“１”を出力させるため、隠れ層ニューロンＨ1の演算では上述した式（２）を用いる。また、直線Ｌ２、Ｌ３の下側の領域、すなわち直線Ｌ２、Ｌ３を境界線として分割した領域のうち領域Ｓ３を含む領域に測定値があった場合に隠れ層ニューロンＨ2、Ｈ3から論理値“１”を出力させるため、隠れ層ニューロンＨ2、Ｈ3の演算では上述した式（５）を用いる。
【００９３】
（ステップ３：出力層ニューロンの荷重としきい値の決定）
出力層ニューロンＯ1の荷重Ｏ11、Ｏ21、Ｏ31はすべて１とする。また、３つの隠れ層ニューロンのすべてが論理値“１”を出力したときに出力層ニューロンＯ1から論理値“１”を出力するように、出力層ニューロンＯ1のしきい値Ｔｏ1は、Ｔｏ1＝ｎ−０．５＝２．５（ｎ＝３）とする。
【００９４】
（ステップ４：ニューラルネットワークの電子回路による実現）
上述したステップ２及びステップ３によって得られた荷重及びしきい値を使い、例えば図１５に示すように抵抗とオペアンプを用いた電子回路で識別装置を実現する。図１５は、本実施形態における製品の良否判別を行う識別装置の構成例を示す回路図である。図１５に示す識別装置は、図９に示した識別装置と同様にして構成されるが、隠れ層ニューロンの個数が１つ増加するため、隠れ層ニューロンに係る演算回路を３つ有する。また、上述した式（２）に替えて上述した式（５）を用いて演算を行う隠れ層ニューロン、すなわち隠れ層ニューロンＨ2、Ｈ3に係る演算回路では、式（２）を用いて演算を行う図９に示した演算回路とは、演算増幅器の入力端子の極性が異なる。すなわち、上述した式（５）を用いて演算を行う隠れ層ニューロンＨ2、Ｈ3に係る演算回路では、反転入力端子及び非反転入力端子に対する入力を入れ替えている。
【００９５】
図１５において、７１、７２は、項目Ｘ1、Ｘ2についての測定値に応じた電圧を入力する入力端子（入力ノード）である。７３は隠れ層ニューロンＨ1に係る演算回路であり、７４は隠れ層ニューロンＨ2に係る演算回路であり、７５は隠れ層ニューロンＨ3に係る演算回路である。また、７６は出力層ニューロンＯ1に係る演算回路である。
【００９６】
隠れ層ニューロンＨ1に係る演算回路７３は、可変抵抗７７、７９、８１、１０１、抵抗７８、８０、８２、８３、及び演算増幅器８４を有する。隠れ層ニューロンＨ2に係る演算回路７４は、可変抵抗８５、８７、８９、１０３、抵抗８６、８８、９０、９１、及び演算増幅器９２を有する。隠れ層ニューロンＨ3に係る演算回路７５は、可変抵抗９３、９５、９７、１０５、抵抗９４、９６、９８、９９、及び演算増幅器１００を有する。また、出力層ニューロンＯ1に係る演算回路７６は、可変抵抗１０１、１０３、１０５、１０７、抵抗１０２、１０４、１０６、１０８、１０９、及び演算増幅器１１０を有する。各ニューロンＨ1、Ｈ2、Ｈ3、Ｏ1に係る演算回路７３、７４、７５、７６は、それぞれ図５に示した演算回路と同様に構成される。
【００９７】
隠れ層ニューロンＨ1に係る演算回路７３は、直線Ｌ１の傾き及び切片に応じた荷重Ｈ11、Ｈ21及びしきい値Ｔｈ1に比例した出力電圧が得られるように可変抵抗７７、７９、８１の値が調整される。同様に、隠れ層ニューロンＨ2に係る演算回路７４は、直線Ｌ２の傾き及び切片に応じた荷重Ｈ12、Ｈ22及びしきい値Ｔｈ2に比例した出力電圧が得られるように可変抵抗８５、８７、８９の値が調整され、隠れ層ニューロンＨ3に係る演算回路７５は、直線Ｌ３の傾き及び切片に応じた荷重Ｈ13、Ｈ23及びしきい値Ｔｈ3に比例した出力電圧が得られるように可変抵抗９３、９５、９７の値が調整される。また、出力層ニューロンＯ1についても同様に，荷重Ｏ11＝Ｏ21＝Ｏ31＝１、及びしきい値Ｔｏ1＝２．５に比例した値に可変抵抗が調整される。
【００９８】
以上のようにして、設計、製作、及び調整を施した電子回路で構成された識別装置に、測定値に比例した電圧の入力Ｘ1及びＸ2を与え、入力Ｘ1及びＸ2が直線近似した領域Ｓ３内にあるかどうかを識別して識別結果を出力する。図１５に示した例では、許容範囲内にある場合にはすべての隠れ層ニューロンに係る演算回路７３、７４、７５が論理値“１”を出力するが、範囲外の場合には隠れ層ニューロンに係る演算回路７３、７４、７５のうち少なくとも１つが論理値“０”を出力する。すべての隠れ層ニューロンに係る演算回路７３、７４、７５が論理値“１”を出力しているときだけ、出力層ニューロンに係る演算回路７６は論理値“１”を出力し、それ以外の場合には論理値“０”を出力する。したがって、図１５に示した識別装置は、製品検査結果として、識別する範囲内に入力がある場合には論理値“１”を出力し、識別する範囲外の場合には論理値“０”を出力するように動作する。
【００９９】
以上、本実施形態に係る識別装置を用いた２つの適用例について説明し、特に蓄電池の残存容量推定においては良好な実験結果が得られることも示した。上述した２つのいずれの例でも回路は基本的な素子を使用して構成され、本実施形態に係る識別装置は、既存の電子機器への組み込みが容易である。また、マイクロプロセッサ、ソフトウェア、Ａ／Ｄ変換器などはすべて不要で、回路化が容易であり、回路規模や演算負荷を増大させることはない。なお、本実施形態に係る識別装置の適用例として、２入力の系に適用した場合を一例として示したが、入力や出力の次元が増えてもニューロン数（ニューロンに係る演算回路の数）を増やして、同様の方法でシナプス荷重等を求めれば識別演算が可能である。また、識別領域が複数あるような、さらに複雑な識別においても、本実施形態によれば層数を増やして演算することで識別可能である。
【０１００】
なお、前記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化のほんの一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】本発明の一実施形態に係る識別装置の構成例を示す図である。
【図２】本実施形態におけるニューラルネットワーク回路の構成例を示す図である。
【図３】単一のニューロンにおける荷重及び入出力を説明するための図である。
【図４】本実施形態における隠れ層ニューロンの動作を説明するための図である。
【図５】本実施形態におけるニューロンの動作を実現する演算回路の回路構成例を示す図である。
【図６】本実施形態における識別領域と近似直線の一例を示す図である。
【図７】図６に対応するニューラルネットワークの構成を示す図である。
【図８】本実施形態における出力層ニューロンの動作を説明するための図である。
【図９】本実施形態における識別装置の回路構成例を示す図である。
【図１０】電池の残存容量の推定に適したニューラルネットワークの構成例を示す図である。
【図１１】充放電可能な２次電池の放電特性の一例を示す図である。
【図１２】充放電可能な２次電池の放電特性（残存容量８０％）の一例を示す図である。
【図１３】本実施形態における電池の残存容量推定に係る実験結果を示す図である。
【図１４】製品の良否判別に係る２項目の測定値の許容範囲の一例を示す図である。
【図１５】本実施形態における製品の良否判別を行う識別装置の回路構成例を示す図である。
【符号の説明】
【０１０２】
１１  第１の識別演算回路
１２  第２の識別演算回路
ＩＮ  入力端子
ＯＵＴ  出力端子
３１、３２  入力端子（入力ノード）
３３、３４  演算回路（隠れ層ニューロン）
３５  演算回路（出力層ニューロン）
【図１】
2009238031.tif 000015
【図２】
2009238031.tif 000016
【図３】
2009238031.tif 000017
【図４】
2009238031.tif 000018
【図５】
2009238031.tif 000019
【図６】
2009238031.tif 000020
【図７】
2009238031.tif 000021
【図８】
2009238031.tif 000022
【図９】
2009238031.tif 000023
【図１０】
2009238031.tif 000024
【図１１】
2009238031.tif 000025
【図１２】
2009238031.tif 000026
【図１３】
2009238031.tif 000027
【図１４】
2009238031.tif 000028
【図１５】
2009238031.tif 000029