(57)【要約】【課題】精度を低下させることなく、学習用データセットの設定に必要な処理時間を短縮する。【解決手段】信号処理部６の確度演算部６０は、特徴量抽出部２で作成された各選択データセットごとに乱雑度の総和を算出し、データ作成部６１は、遺伝的アルゴリズムを用いて、乱雑度の総和が算出された選択データセットから２つの選択データセットを選択し、選択した選択データセットに対して交差処理を行ったり、予め設定された確率で突然変異処理を行ったりすることによって、新たな選択データセットを生成する。その後、確度演算部６０は、新たな選択データセットごとに乱雑度の総和を算出する。全世代が終了したとき、学習用データセット設定部６２は、乱雑度の総和が小さい順つまり適応度の高い順に選択データセットを並び替えて、適応度が最大の選択データセットを学習用データセットに設定する。【選択図】図１
2009146149.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用データセットを競合学習型ニューラルネットワークに入力して、検査対象物の各状態を表す複数のカテゴリが設定されたクラスタリングマップを作成した後に、前記検査対象物の状態に基づく検査データを前記クラスタリングマップに入力し、前記検査データを前記複数のカテゴリの何れかに分類する信号識別方法であって、
前記検査対象物の各状態の電気信号のそれぞれから複数の特徴量データを、異なる条件ごとに抽出し、当該異なる条件ごとに当該抽出した複数の特徴量データの集合を選択データセットとする第１ステップを行い、第１のステップの後に、前記選択データセットが複数入力されると、当該入力された複数の選択データセットのそれぞれに対して、前記複数の特徴量データの各要素を前記要素番号ごとに分け、各要素番号ごとに前記要素を昇順又は降順に並び換えた状態で、並び換えた各要素に対応する前記検査対象物の状態に応じて領域に区分けした後、各要素番号ごとの前記領域の区分け結果を用いて前記学習用データセットへの適応度を計算する第２ステップを行い、遺伝的アルゴリズムを用いて、複数の前記選択データセットから新たな複数の選択データセットを作成し、当該作成した複数の選択データセットを用いて前記第２ステップを行い、前記複数の選択データセットの作成を所定の世代だけ行った後、適応度が計算された選択データセットの中から、適応度の最も高い選択データセットを選択し、選択した選択データセットを前記学習用データセットに設定する第３ステップを行うことを特徴とする信号識別方法。
【請求項２】
前記遺伝的アルゴリズムにおいて前記適応度計算を行う前に、前記入力された複数の選択データセットの中から、予め設定された数の選択データセットを抽出し、当該抽出した選択データセットに対して前記適応度計算を行うことを特徴とする請求項１記載の信号識別方法。
【請求項３】
学習用データセットを競合学習型ニューラルネットワークに入力して、検査対象物の各状態を表す複数のカテゴリが設定されたクラスタリングマップを作成するマップ作成手段と、前記検査対象物の状態に基づく検査データを前記クラスタリングマップに入力し、前記検査データを前記複数のカテゴリの何れかに分類する分類手段とを備える信号識別装置であって、
前記検査対象物の各状態の電気信号のそれぞれから複数の特徴量データを、異なる条件ごとに抽出し、当該異なる条件ごとに当該抽出した複数の特徴量データの集合を選択データセットとする特徴量抽出手段と、
前記選択データセットが複数入力されると、当該入力された複数の選択データセットのそれぞれに対して、前記複数の特徴量データの各要素を前記要素番号ごとに分け、各要素番号ごとに前記要素を昇順又は降順に並び換え、並び換えた各要素に対応する前記検査対象物の状態に応じて領域に区分けし、各要素番号ごとの前記領域の区分け結果を用いて前記学習用データセットへの適応度を計算する適応度計算を行う適応度計算手段と、
前記適応度計算手段とともに遺伝的アルゴリズムを用いて、前記特徴量抽出手段からの複数の前記選択データセットから新たな複数の選択データセットを作成し、当該作成した複数の選択データセットを前記適応度計算手段に出力するデータ作成手段と、
前記データ作成手段で前記複数の選択データセットの作成が所定の世代だけ行われた後、前記適応度計算手段で適応度が計算された選択データセットの中から、適応度の最も高い選択データセットを選択し、選択した選択データセットを前記学習用データセットに設定する学習用データセット設定手段と
を備えることを特徴とする信号識別装置。
【請求項４】
前記適応度計算手段は、前記遺伝的アルゴリズムにおいて前記適応度計算を行う前に、前記入力された複数の選択データセットの中から、予め設定された数の選択データセットを抽出し、当該抽出した選択データセットに対して前記適応度計算を行うことを特徴とする請求項３記載の信号識別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査対象物の状態を識別する信号識別方法及び信号識別装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
検査対象物の状態を識別する従来の信号識別装置として、特許文献１には、確度演算手段が、前置処理手段での処理内容ごとに複数の特徴量データ（学習用データセット）を競合学習型ニューラルネットワークに入力して対象信号のカテゴリ分類結果の確度を求め、求めた対象信号のカテゴリ分類の確度が最大になる処理内容を自動的に選択するものが開示されている。
【０００３】
また、従来の信号識別装置の他の例として、特許文献２には、特徴量データの種類（処理内容）だけでなく特徴量データの各要素の範囲も選択し、異なる特徴量の種類及び各要素の範囲の組み合わせごとに、特徴量データから成る分類対象データ（学習用データセット）を競合学習型ニューラルネットワークに入力して対象信号のカテゴリ分類結果の確度を求め、求めた対象信号のカテゴリ分類結果の確度が最大になる組み合わせを選択するものが開示されている。
【特許文献１】特開２００５−１１５５６９号公報（段落００２４〜００４０及び図１）
【特許文献２】特開２００６−７２６５９号公報（段落００１８〜００３３及び図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の信号識別装置では、対象信号のカテゴリ分類結果の確度を求める際に競合学習型ニューラルネットワークに学習用データセットを入力することから、特徴量データの種類や各要素の範囲を選択するための処理時間が長くなってしまうという問題があった。
【０００５】
上記問題を解決するものとして、競合学習型ニューラルネットワークを用いずに確度を求める信号識別装置が考えられている。
【０００６】
ところが、このような競合学習型ニューラルネットワークを用いずに確度を求める信号識別装置では、検査対象物の状態を識別する精度を高めるためには、より確度の高い特徴量データの集合を学習用データセットに設定する必要がある。このため、上記信号識別装置では、特徴量データの種類や各要素の抽出範囲の全ての組み合わせについて探索し、各条件での確度を算出しなければならず、その結果、学習用データセットの設定に必要な処理時間が長くなるという新たな問題があった。
【０００７】
本発明は上記の点に鑑みて為されたものであり、その目的は、検査対象物の状態を識別する精度を低下させることなく学習用データセットの設定に必要な処理時間を短縮することができる信号識別方法及び信号識別装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に係る信号識別方法の発明は、学習用データセットを競合学習型ニューラルネットワークに入力して、検査対象物の各状態を表す複数のカテゴリが設定されたクラスタリングマップを作成した後に、前記検査対象物の状態に基づく検査データを前記クラスタリングマップに入力し、前記検査データを前記複数のカテゴリの何れかに分類する信号識別方法であって、前記検査対象物の各状態の電気信号のそれぞれから複数の特徴量データを、異なる条件ごとに抽出し、当該異なる条件ごとに当該抽出した複数の特徴量データの集合を選択データセットとする第１ステップを行い、第１のステップの後に、前記選択データセットが複数入力されると、当該入力された複数の選択データセットのそれぞれに対して、前記複数の特徴量データの各要素を前記要素番号ごとに分け、各要素番号ごとに前記要素を昇順又は降順に並び換えた状態で、並び換えた各要素に対応する前記検査対象物の状態に応じて領域に区分けした後、各要素番号ごとの前記領域の区分け結果を用いて前記学習用データセットへの適応度を計算する第２ステップを行い、遺伝的アルゴリズムを用いて、複数の前記選択データセットから新たな複数の選択データセットを作成し、当該作成した複数の選択データセットを用いて前記第２ステップを行い、前記複数の選択データセットの作成を所定の世代だけ行った後、適応度が計算された選択データセットの中から、適応度の最も高い選択データセットを選択し、選択した選択データセットを前記学習用データセットに設定する第３ステップを行うことを特徴とする。
【０００９】
請求項２に係る信号識別方法の発明は、請求項１の発明において、前記遺伝的アルゴリズムにおいて前記適応度計算を行う前に、前記入力された複数の選択データセットの中から、予め設定された数の選択データセットを抽出し、当該抽出した選択データセットに対して前記適応度計算を行うことを特徴とする。
【００１０】
請求項３に係る信号識別装置の発明は、学習用データセットを競合学習型ニューラルネットワークに入力して、検査対象物の各状態を表す複数のカテゴリが設定されたクラスタリングマップを作成するマップ作成手段と、前記検査対象物の状態に基づく検査データを前記クラスタリングマップに入力し、前記検査データを前記複数のカテゴリの何れかに分類する分類手段とを備える信号識別装置であって、前記検査対象物の各状態の電気信号のそれぞれから複数の特徴量データを、異なる条件ごとに抽出し、当該異なる条件ごとに当該抽出した複数の特徴量データの集合を選択データセットとする特徴量抽出手段と、前記選択データセットが複数入力されると、当該入力された複数の選択データセットのそれぞれに対して、前記複数の特徴量データの各要素を前記要素番号ごとに分け、各要素番号ごとに前記要素を昇順又は降順に並び換え、並び換えた各要素に対応する前記検査対象物の状態に応じて領域に区分けし、各要素番号ごとの前記領域の区分け結果を用いて前記学習用データセットへの適応度を計算する適応度計算を行う適応度計算手段と、前記適応度計算手段とともに遺伝的アルゴリズムを用いて、前記特徴量抽出手段からの複数の前記選択データセットから新たな複数の選択データセットを作成し、当該作成した複数の選択データセットを前記適応度計算手段に出力するデータ作成手段と、前記データ作成手段で前記複数の選択データセットの作成が所定の世代だけ行われた後、前記適応度計算手段で適応度が計算された選択データセットの中から、適応度の最も高い選択データセットを選択し、選択した選択データセットを前記学習用データセットに設定する学習用データセット設定手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
請求項４に係る信号識別装置の発明は、請求項３の発明において、前記適応度計算手段は、前記遺伝的アルゴリズムにおいて前記適応度計算を行う前に、前記入力された複数の選択データセットの中から、予め設定された数の選択データセットを抽出し、当該抽出した選択データセットに対して前記適応度計算を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
請求項１，３の発明によれば、学習用データセットの設定に遺伝的アルゴリズムを用いることで、全ての組み合わせの選択データセットから学習用データセットを設定する場合に比べて、検査対象物の状態を識別する精度を低下させることなく、学習用データセットの設定に必要な処理時間を短縮することができる（全探索の２分の１の処理時間）。
【００１３】
請求項２，４の発明によれば、世代ごとにランダムで抽出された選択データセットのみを用いて適応度計算を行うことで、学習用データセットの設定に必要な処理時間及びメモリ容量をさらに削減することができる（抽出した選択データセット数／全選択データセット数に削減）。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
（実施形態１）
まず、実施形態１の信号識別装置の構成について図１〜５を用いて説明する。この信号識別装置は、検査対象物の正常状態及び異常状態を識別するものであり、図１に示すように、信号入力部１と、特徴量抽出部２と、特徴量データ種類選択部３と、抽出範囲選択部４と、学習データ記憶部５と、信号処理部６と、ニューラルネットワーク演算部７と、出力部８とを備えている。なお、検査対象物（図示せず）は例えば回転機器を含む装置や設備などであるが、上記に限定されるものではない。
【００１５】
信号入力部１は、振動センサ１０と、マイクロホン１１とを備えている。振動センサ１０は検査対象物（図示せず）の振動を検出し、検出した振動をアナログの電気信号に変換する。一方、マイクロホン１１は検査対象物の音を検出し、検出した音をアナログの電気信号に変換する。
【００１６】
特徴量抽出部２は、振動センサ１０、マイクロホン１１、特徴量データ種類選択部３、抽出範囲選択部４、学習データ記憶部５及びニューラルネットワーク演算部７と接続している。この特徴量抽出部２は、学習時に振動センサ１０又はマイクロホン１１から、検査対象物（図示せず）の正常状態及び異常状態における電気信号を学習信号として入力する。
【００１７】
学習信号を入力した後、特徴量抽出部２は、入力した学習信号に対してノイズを除去する前処理を行い、特徴量データ種類選択部３で選択された特徴量データの種類と抽出範囲選択部４で選択された特徴量データの各要素の抽出範囲とを組み合わせた条件ごとに、前処理を行った複数の学習信号（正常状態の場合と異常状態の場合の両方を含む。）のそれぞれから複数の特徴量データを抽出し、上記条件ごとに抽出した複数の特徴量データの集合を選択データセットとする。各特徴量データは、複数の要素をそれぞれ異なる要素番号に対応付けて含んでいる。
【００１８】
特徴量データの種類としては、例えば、高速フーリエ変換によってフーリエ係数を求める「ＦＦＴ」や、高速フーリエ変換によって求めた周波数分布パターンについてウェーブレット変換を行う「ＦＦＴ＋ウェーブレット」、時間軸方向に設定した窓内の振幅を積算する「投影波形」、確率密度関数を求める「確率密度関数」、実効値を求める「実効値」などがある。「ＦＦＴ」については、複数種類のパラメータを選択可能としている。実施形態１では、入力した学習信号にフーリエ変換を施すことによって、後述で設定された複数の抽出範囲の周波数成分のそれぞれを要素とする特徴量データを学習信号ごとに抽出し、抽出した複数の特徴量データの集合を１つの選択データセットとする。
【００１９】
選択データセットを作成した後、特徴量抽出部２は選択データセットを学習データ記憶部５に出力する。
【００２０】
一方、検査時においては、特徴量抽出部２は振動センサ１０又はマイクロホン１１から検査対象物（図示せず）の状態に基づく電気信号を検査信号として入力する。検査信号を入力した後、特徴量抽出部２は、学習時に選択した特徴量データの種類と同様のものを採用して、入力した検査信号から特徴量データを抽出する。実施形態１では、学習時と同様に、入力した検査信号にフーリエ変換を施すことによって、学習時と同様の周波数成分を要素とする特徴量データを抽出し、抽出した特徴量データからなる検査データを作成する。検査データを作成した後、特徴量抽出部２は、作成した検査データをニューラルネットワーク演算部７に出力する。
【００２１】
特徴量データ種類選択部３は、特徴量抽出部２、抽出範囲選択部４及び信号処理部６と接続し、特徴量抽出部２において、検査対象物（図示せず）の各状態（正常状態、異常状態）の学習信号から抽出可能な特徴量データの種類を選択可能とする。特徴量データの種類は、例えば「ＦＦＴ」や「ＦＦＴ＋ウェーブレット」、「投影波形」、「確率密度関数」、「実効値」などがある。実施形態１では「ＦＦＴ」を選択した場合について説明している。
【００２２】
抽出範囲選択部４は、特徴量抽出部２、特徴量データ種類選択部３及び信号処理部６と接続し、特徴量データ種類選択部３で選択された特徴量データの種類に応じて特徴量データの各要素の抽出範囲を選択可能とする。実施形態１では、特徴量データ種類選択部３で「ＦＦＴ」が選択されているので、抽出範囲選択部４は、特徴量データの各要素の抽出周波数範囲（下限値及び上限値）を調節する。調節時の周波数の刻み幅（単位）はＦＦＴの分解能とする。
【００２３】
ここで、特徴量データの各要素における抽出範囲の下限値及び上限値の調節方法について図２を用いて説明する。図２の横軸は周波数を示し、縦軸は信号レベルを示す。まず、学習信号として想定している周波数の最大値と０Ｈｚとの間を特徴量データの要素数で等分割して周波数領域Ｄ１〜Ｄ３を形成する。各抽出範囲の下限値の調節可能範囲は、等分割した各周波数領域Ｄ１〜Ｄ３の中心周波数と低周波側に隣接する周波数領域Ｄ１，Ｄ２の中心周波数との間とする。一方、各抽出範囲の上限値の調節可能範囲は、等分割した各周波数領域Ｄ１〜Ｄ３の中心周波数と高周波側に隣接する周波数領域Ｄ２，Ｄ３の中心周波数との間とする。図２では、周波数領域Ｄ２の下限値を調節する範囲をＣＬで示し、上限値を調節する範囲をＣＨで示している。
【００２４】
なお、着目する周波数領域Ｄ１の低周波側に隣接する周波数領域が存在しない場合には下限値を０Ｈｚとし、着目する周波数領域Ｄ３の高周波側に隣接する周波数領域が存在しない場合には上限値を学習信号として想定している周波数の最大値とする。
【００２５】
また、検査データのカテゴリ分類結果の確度が大きくなる抽出範囲を使用者が経験的に認識しており、上記抽出範囲の下限値及び上限値が存在する範囲を使用者が推定することができる場合には、その範囲に絞り込んで下限値及び上限値を求めるようにすれば、抽出範囲の調節に要する時間を短縮することができる。
【００２６】
学習データ記憶部５は、図１に示すように、例えば半導体メモリなどを備え、特徴量抽出部２、信号処理部６及びニューラルネットワーク演算部７と接続している。この学習データ記憶部５は、学習時に特徴量抽出部２で作成された複数の選択データセットを記憶するとともに、記憶している複数の選択データセットのうち学習用データセットとなるものをニューラルネットワーク演算部７に出力する。また、学習データ記憶部５は後述の乱雑度の総和を信号処理部６から入力して記憶する。
【００２７】
信号処理部６は、確度演算部（適応度計算手段）６０と、データ作成部６１と、学習用データセット設定部６２とを備え、特徴量データ種類選択部３、抽出範囲選択部４及び学習データ記憶部５と接続している。
【００２８】
確度演算部６０は選択データセットが複数入力されると、入力された複数の選択データセットのそれぞれに対して、複数の特徴量データの各要素を要素番号ごとに分け、各要素番号ごとに要素を昇順に並び換え、並び換えた各要素に対応する検査対象物の状態に応じて領域に区分けし、各要素番号ごとの領域の区分け結果を用いて学習用データセットへの適応度を計算する適応度計算を行う。
【００２９】
確度演算部６０は選択データセットのそれぞれに対して、複数の特徴量データの各要素を要素番号ごとに昇順に並び換え、並び換えた各要素を含む特徴量データに応じて複数領域に区分けする。また、確度演算部６０は選択データセットのそれぞれに対して、要素番号ごとに複数領域の区分けの乱雑度（エントロピー）Ｅｎｔ（ｉ）を次式で求め、さらに、乱雑度の総和を求め、求めた乱雑度の総和を学習データ記憶部５に出力する。
【００３０】
【数１】
2009146149.tif 000003
【００３１】
（ただし、ｐｉ（ｊ）＝（第ｉ要素におけるｊ番目の領域の長さ）／（特徴量データの数）、Ｍ：要素番号ｉにおける領域の数）
上記の確度演算部６０について図３を用いて具体的に説明する。図３（ａ）には、１つの選択データセットに含まれている正常状態の第１，２の特徴量データ及び異常状態の第３，４の特徴量データを示している。なお、第１〜４の特徴量データの要素数は説明を容易に行うために４つとしているが、４つに限定されるものではなく用途などに応じて適宜設定される。確度演算部６０は、第１〜４の特徴量データの各要素を要素番号ごとに図３（ｂ）に示すように昇順に並び換えて、図３（ｃ）に示すような判定画像６３を作成する。判定画像６３は、正常状態の領域（図３（ｃ）の白色領域）である正常領域６３０と異常状態の領域（図３（ｃ）の黒色領域）である異常領域６３１とに区分けされている。図３（ｃ）の第１要素では、１番目の領域（左側の正常領域６３０）の長さが１、２番目の領域（異常領域６３１）の長さが２、３番目の領域（右側の正常領域６３０）の長さが１である。同様に、第２要素では、１番目の領域（左側の異常領域６３１）の長さが１、２番目の領域（左側の正常領域６３０）の長さが１、３番目の領域（右側の異常領域６３１）の長さが１、４番目の領域（右側の正常領域６３０）であり、第３，４要素では、１番目の領域（正常領域６３０）の長さが２、２番目の領域（異常領域６３１）の長さが２である。第１〜４要素のそれぞれにおいて乱雑度を求め、さらに、これらの乱雑度の総和を求める。
【００３２】
ここで、確度演算部６０で用いた判定画像６３と後述のマップ作成部７１で作成されるクラスタリングマップ７３ａ〜７３ｃとの相関について図４を用いて説明する。図４（ａ）の判定画像６３ａは正常領域（図４（ａ）の白色領域）と異常領域（図４（ａ）の黒色領域）とが全体に入り乱れて乱雑度が大きいものであり、これにより、乱雑度の総和は大きくなる。このとき、クラスタリングマップ７３ａは判定不能カテゴリ７３２の大きいものになる。図４（ｂ）の判定画像６３ｂは判定画像６３ａより乱雑度が小さいものの半分の領域において乱雑度が大きいままであり、クラスタリングマップ７３ｂも判定不能カテゴリ７３２を含むものになる。これに対して、図４（ｃ）の判定画像６３ｃは乱雑度が小さいものであり、これにより、乱雑度の総和は小さくなる。このとき、クラスタリングマップ７３ｃは判定不能カテゴリを含まず、正常カテゴリ７３０及び異常カテゴリ７３１に明確に区分けされたものになる。つまり、乱雑度の総和が小さくなると、クラスタリングマップ７３ａ〜７３ｃに含まれる判定不能カテゴリ７３２も小さくなり、判定の確度が高くなる。したがって、乱雑度の総和から検査データのカテゴリ分類結果の確度を推定することができる。
【００３３】
データ作成部６１は、確度演算部６０とともに遺伝的アルゴリズムを用いて、特徴量抽出部２からの複数の選択データセットから新たな複数の選択データセットを作成し、作成した複数の選択データセットを確度演算部６０に出力する。
【００３４】
ここで、遺伝アルゴリズムには、適応度計算処理や選択処理、交差処理、突然変異処理などの処理が含まれている。選択処理では、適応度の高い選択データセットほど高い確率を与え、その確率に基づいて親個体となる２つの選択データセットが選択される。交差処理では、選択された２つの選択データセットのそれぞれから情報を受け取って子個体の選択データセットが生成される。突然変異処理では、子個体の選択データセットの内容の一部が所定の確率で書き換えられる。
【００３５】
学習用データセット設定部６２は、データ作成部６１で複数の選択データセットの作成が所定の世代だけ行われた後、学習データ記憶部５から、確度演算部６０で適応度が計算された全ての選択データセットに対する適応度（乱雑度の総和）が入力され、これらの選択データセットの中から、乱雑度の総和が最小となる選択データセットを適応度（推定確度）の最も高い選択データセットとして自動的に選択し、選択した選択データセットを学習用データセットに設定する。
【００３６】
ところで、信号処理部６において遺伝的アルゴリズムを用いる際、各選択データセットは、各要素番号ごとに、図５に示すようなデータ形式に変換されている。つまり、同じ検査範囲の要素を集めたものであり、抽出範囲始点（検査範囲始点）、抽出範囲終点（検査範囲終点）、各特徴量データの要素（パラメータ）で構成されている。
【００３７】
ニューラルネットワーク演算部７は、図１に示すように、例えばマイクロコンピュータなどであり、教師なし競合学習型ニューラルネットワーク７０と、マップ作成部７１と、クラスタ判定部７２とを備え、特徴量抽出部２、学習データ記憶部５、出力部８、マップ記憶部７４及び判定結果記憶部７５と接続している。
【００３８】
マップ作成部７１は、学習時に学習データ記憶部５から学習用データセットを入力し、この学習用データセットを教師なし競合学習型ニューラルネットワーク７０に入力する。
【００３９】
教師なし競合学習型ニューラルネットワーク７０は、複数の入力層ニューロンと複数の出力層ニューロンとの２層で構成されている。複数の出力層ニューロンはクラスタリングマップ７３ａ〜７３ｃを構成する。このクラスタリングマップ７３ａ〜７３ｃは、複数の特徴量データを用いた学習によって出力層ニューロンごとに重み係数データが決定される。これまでに特徴量データが教師なし競合学習型ニューラルネットワーク７０に入力されていなかった場合、マップ作成部７１は、学習開始時に、入力した特徴量データの要素ごとの平均値に乱数による一定範囲内のバラツキを与えた異なる値を各出力層ニューロンに初期値として与える。
【００４０】
マップ作成部７１は、出力層ニューロンごとに各特徴量データと重み係数データとのユークリッド距離を算出し、ユークリッド距離が最小となる特徴量データのカテゴリを設定してクラスタリングマップ７３ａ〜７３ｃを作成する。
【００４１】
また、マップ作成部７１はクラスタリングマップ７３ａ〜７３ｃを作成した後に、全ての特徴量データを教師なし競合学習型ニューラルネットワーク７０に再入力し、正常状態の特徴量データと異常状態の特徴量データとが同じ出力層ニューロンに属していないかを確認する。
【００４２】
上記より、マップ作成部７１は、検査対象物（図示せず）の状態を表す複数のカテゴリが設定されたクラスタリングマップ７３ａ〜７３ｃを作成する。マップ作成部７１で作成されたクラスタリングマップ７３ａ〜７３ｃはマップ記憶部７４に記憶される。
【００４３】
クラスタ判定部７２は、検査時に特徴量抽出部２から検査データを入力し、この検査データをクラスタリングマップ７３ａ〜７３ｃに入力する。このクラスタ判定部７２はクラスタリングマップ７３ａ〜７３ｃ上の出力層ニューロンごとに、出力層ニューロンの重み係数データと検査データとのユークリッド距離を算出し、これらのユークリッド距離の中から最小値を抽出し、ユークリッド距離が最小値となる出力層ニューロンのカテゴリに検査データを分類する分類手段である。検査データの分類によって検査対象物の状態が判定され、この判定結果が判定結果記憶部７５に記憶される。
【００４４】
出力部８はニューラルネットワーク演算部７から判定結果を入力し、入力した判定結果に基づいて警告音を鳴らしたり、警告画面を表示したりする。
【００４５】
次に、実施形態１の信号識別装置を用いた信号識別方法のうち学習方法について図６を用いて説明する。まず、特徴量抽出部２（図１参照）が、検査対象物（図示せず）の各状態（正常状態、異常状態）の学習信号を特徴量抽出部２に入力する（Ｓ１１）。その後、特徴量抽出部２が前処理を行ってノイズを除去した後（Ｓ１２）、特徴量データ種類選択部３（図１参照）が特徴量データの種類を１乃至複数選択し、複数の特徴量データを抽出し、選択データセットとする（Ｓ１３）。これを選択した全ての種類で行った後（Ｓ１４）、信号処理部６において、選択データセットごとに乱雑度の総和を算出し、算出した乱雑度の総和が最小となる選択データセットを自動的に選択して学習用データセットに設定する（Ｓ１５）。マップ作成部７１（図１参照）が学習用データセットを教師なし競合学習型ニューラルネットワーク７０（図１参照）に入力してＳＯＭでの学習を行い（Ｓ１６）、検査対象物の状態を表す複数のカテゴリが設定されたクラスタリングマップ７３ａ〜７３ｃを作成する（Ｓ１７）。
【００４６】
続いて、ステップＳ１５の学習用データセットの設定方法について図７を用いて説明する。まず、図７（ａ）に示すように、複数の選択データセットを初期集団とし（Ｓ２１）、確度演算部６０は、各選択データセットごとに乱雑度の総和を算出する（Ｓ２２）。その後、予め設定された世代まで終了していなければ（Ｓ２３）、データ作成部６１は、乱雑度の総和が算出された選択データセット（親個体）の選択確率を計算する（Ｓ２４）。その後、選択確率に基づいて、２つの選択データセットが選択される（Ｓ２５）。データ作成部６１は、選択された選択データセットに対して交差処理を行い、新たな選択データセット（子個体）を生成する（Ｓ２６）。また、予め設定された確率で突然変異処理を行う（Ｓ２７）。データ作成部６１は、上記ステップＳ２５〜Ｓ２７を繰り返して、予め設定された数の新たな選択データセットを生成する（Ｓ２８）。その後、確度演算部６０は、新たな選択データセットごとに乱雑度の総和を算出する（Ｓ２２）。その後、予め設定された世代まで上記ステップＳ２２〜Ｓ２８を行う。全世代が終了したとき（Ｓ２３）、学習用データセット設定部６２は、この時点において、乱雑度の総和が小さい順つまり適応度の高い順に選択データセットを並び替えて、適応度が最大の選択データセットを学習用データセットに設定する（Ｓ２９）。
【００４７】
上記ステップＳ２２において、確度演算部６０は、図７（ｂ）に示すように、入力された選択データセットごとに判定画像６３を作成し（Ｓ３１）、作成した判定画像６３を用いて乱雑度（エントロピー）つまり適応度を計算する（Ｓ３２）。
【００４８】
ここで、上記の技術を用いて良品と不良品とにカテゴリを分類する例について図８，９を用いて説明する。図８，９の横軸は周波数、縦軸は信号レベルを示し、符号ＧＤは良品に対応する成分、符号ＮＧは不良品に対応する成分であることを意味する。図８（ａ），（ｂ）は良品の周波数分布、図８（ｃ），（ｄ）は不良品の周波数分布を示している。図９（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ異なる抽出範囲の選択例であり、図９（ａ）は確度が最も高くなる場合、図９（ｃ）は確度が最も低くなる場合を示している。また、抽出範囲は２区間を採用している。図９（ａ）〜（ｃ）では図８（ａ）〜（ｄ）の周波数分布を重ね合わせて示してあり、良品と不良品との周波数成分が混在している。図９（ａ）のように確度が最大になる抽出範囲を選択したときには、抽出範囲Ｆ１が良品の特徴を表し、抽出範囲Ｆ２が不良品の特徴を表す。これに対して、図９（ｂ）では抽出範囲Ｆ２に不良品以外の良品に対応する周波数成分が存在しているからカテゴリの分類が曖昧になり、図９（ｃ）では抽出範囲Ｆ１，Ｆ２の両方において、良品の周波数成分と不良品の周波数成分とが混在しているからカテゴリの分類がさらに曖昧になる。
【００４９】
次に、実施形態１の信号識別装置を用いた信号識別方法のうち検査方法について図１０を用いて説明する。まず、信号入力部１の振動センサ１０又はマイクロホン１１（図１参照）が検査対象物（図示せず）の状態を検出して電気信号に変換し、特徴量抽出部２（図１参照）が振動センサ１０又はマイクロホン１１から電気信号を検査信号として入力する（Ｓ４１）。続いて、特徴量抽出部２が前処理を行ってノイズを除去した後（Ｓ４２）、検査信号から学習時に設定された範囲の周波数成分を要素とする特徴量データを抽出し、検査データを作成する（Ｓ４３）。その後、クラスタ判定部７２（図１参照）が検査データをクラスタリングマップ７３ａ〜７３ｃに入力し（Ｓ４４）、今回の検査データを何れかのカテゴリに分類し、検査対象物（検査データ）の状態（正常状態又は異常状態）を判定する（Ｓ４５）。
【００５０】
以上、本実施形態によれば、学習用データセットの設定に遺伝的アルゴリズムを用いることで、特徴量データの種類や各要素の抽出範囲の全ての組み合わせの選択データセットから学習用データセットを設定する場合に比べて、検査対象物の状態を識別する精度を低下させることなく、学習用データセットの設定に必要な処理時間を短縮することができる（全探索の２分の１の処理時間）。
【００５１】
（実施形態２）
実施形態２の信号識別装置は、確度演算部６０が、遺伝的アルゴリズムにおいて適応度計算を行う前に、入力した複数の選択データセットの中から、予め設定された数の選択データセットを抽出し、抽出した選択データセットに対して適応度計算を行う点で、実施形態１の信号識別装置と相違している。なお、実施形態１と同様の構成要素については、同一の符号を付して説明を省略する。
【００５２】
次に、実施形態２の信号識別装置を用いた信号識別方法のうち適応度計算について図１１を用いて説明する。なお、その他の動作については、実施形態１と同様である。実施形態２では、確度演算部６０が、世代ごとに入力された複数の選択データセットから、予め設定された数の選択データセットをランダムに抽出する（Ｓ５１）。その後、抽出した選択データセットごとに判定画像６３を作成し（Ｓ５２）、作成した判定画像６３を用いて乱雑度（エントロピー）つまり適応度を計算する（Ｓ５３）。
【００５３】
以上、本実施形態によれば、世代ごとにランダムで抽出された選択データセットのみを用いて適応度計算を行うことで、学習用データセットの設定に必要な処理時間及びメモリ容量をさらに削減することができる（抽出した選択データセット数／全選択データセット数に削減）。
【００５４】
なお、実施形態１，２の変形例として、特徴量データ種類選択部３が、特徴量データの種類として「ＦＦＴ」に代えて「投影波形」を選択してもよい。この選択の場合、抽出範囲選択部４は、特徴量データの抽出時間範囲（下限値及び上限値）を調節する。これにしたがって、特徴量抽出部２は、入力した学習信号ごとに抽出時間範囲を設定して特徴量データを複数抽出し、抽出した複数の特徴量データを選択データセットとする。
【００５５】
また、実施形態１，２の他の変形例として、抽出範囲選択部４が、特徴量データに含まれる時間軸方向の配列に着目するのではなく、振幅に着目し振幅成分の分解能によって特徴量データを規定するものであってもよい。分解能を選択する際には、特徴量データの振幅が±１の範囲となるように正規化し、分解能を１０〜１０００までの範囲で刻み幅を１０として探索する。この刻み幅は学習信号を量子化する際の分解能とする。ただし、分解能の選択範囲及び刻み幅は利用者が任意に設定してもよい。
【００５６】
さらに、実施形態１，２の他の変形例として、確度演算部６０が、選択データセットに対して、複数の特徴量データの各要素を要素番号ごとに昇順ではなく降順に並び換えてもよい。
【００５７】
実施形態１，２の他の変形例として、特徴量データ種類選択部３が複数種類の特徴量データを選択してもよい。このような場合であっても、確度演算部６０がそれぞれの選択データセットに対して乱雑度の総和を求め、乱雑度の総和が最も小さい選択データセットを学習用データセットにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】実施形態１，２の信号識別装置の構成を示すブロック図である。
【図２】同上の信号識別装置による特徴量データの要素の範囲設定を説明するための図である。
【図３】同上の信号識別装置による乱雑度の算出方法を説明するための図である。
【図４】同上の信号識別装置による判定画像を示す図である。
【図５】同上の信号識別装置に用いられるデータ形式を示す図である。
【図６】同上の信号識別方法のうち学習方法を示すフローチャートである。
【図７】実施形態１の信号識別方法のうち学習用データセットの設定方法を示すフローチャートである。
【図８】実施形態１，２の信号識別方法における特徴量データの要素の範囲設定方法を示す図である。
【図９】同上の信号識別方法における特徴量データの要素の範囲設定方法を示す図である。
【図１０】同上の信号識別方法のうち検査方法を示すフローチャートである。
【図１１】実施形態２の信号識別方法のうち学習用データセットの設定方法を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５９】
２  特徴量抽出部
６  信号処理部
６０  確度演算部
６１  データ作成部
６２  学習用データセット設定部
７  ニューラルネットワーク演算部
７０  教師なし競合学習型ニューラルネットワーク
７１  マップ作成部
７２  クラスタ判定部
【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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