(57)【要約】  情報処理装置（２０）は、モデル生成部（２１０）および伝達関数生成部（２２０）を備える。モデル生成部（２１０）は、入出力を有する物理システムにおいて線形性を示す区分毎の入力および出力の時系列データを用いて、当該物理システムのＡＲＸ（Auto-Regressive with eXogenous input）モデルを、その区分毎に生成する。伝達関数生成部（２２０）は、モデル生成部（２１０）によって区分毎に生成されたＡＲＸモデルを用いて、物理システムの入出力関係を表す伝達関数を、その区分毎に生成する。
2020065889.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入出力を有する物理システムにおいて線形性を示す区分毎の入出力時系列データを用いて、前記物理システムのＡＲＸ（Auto-Regressive with eXogenous input）モデルを前記区分毎に生成するモデル生成手段と、
前記区分毎に生成されたＡＲＸモデルを用いて、前記物理システムの入出力関係を表す伝達関数を前記区分毎に生成する伝達関数生成手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記伝達関数生成手段は、前記区分毎に生成されたＡＲＸモデルをｚ変換した結果を用いて、前記物理システムの伝達関数を前記区分毎に生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記物理システムはセンサである、
請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記センサは、におい成分を検知するにおいセンサである、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記区分は、前記センサの測定環境に基づいて決定される、
請求項３または４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記センサがにおいセンサである場合において、前記センサの測定環境は、温度、湿度、気圧、夾雑ガスの種類、パージガスの種類、前記におい成分のサンプリング周期、対象物と前記センサとの距離、前記センサの周囲に存在する物体のうち少なくともいずれかを含む、
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
コンピュータが、
入出力を有する物理システムにおいて線形性を示す区分毎の入出力時系列データを用いて、前記物理システムのＡＲＸ（Auto-Regressive with eXogenous input）モデルを前記区分毎に生成し、
前記区分毎に生成されたＡＲＸモデルを用いて、前記物理システムの入出力関係を表す伝達関数を前記区分毎に生成する、
ことを含む伝達関数生成方法。
【請求項８】
前記コンピュータが、
前記区分毎に生成されたＡＲＸモデルをｚ変換した結果を用いて、前記物理システムの伝達関数を前記区分毎に生成する、
ことを含む請求項７に記載の伝達関数生成方法。
【請求項９】
前記物理システムはセンサである、
請求項７または８に記載の伝達関数生成方法。
【請求項１０】
前記センサは、におい成分を検知するにおいセンサである、
請求項９に記載の伝達関数生成方法。
【請求項１１】
前記区分は、前記センサの測定環境に基づいて決定される、
請求項９または１０に記載の伝達関数生成方法。
【請求項１２】
前記センサがにおいセンサである場合において、前記センサの測定環境は、温度、湿度、気圧、夾雑ガスの種類、パージガスの種類、前記におい成分のサンプリング周期、対象物と前記センサとの距離、前記センサの周囲に存在する物体のうち少なくともいずれかを含む、
請求項１１に記載の伝達関数生成方法。
【請求項１３】
コンピュータに、請求項７から１２のいずれか１項に記載の伝達関数生成方法を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、伝達関数生成方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
何らかの入力に対して応答（出力）を行う物理システムについて、その特性は入出力関係で記述される。物理システムの入出力関係として利用されるものの例として、伝達関数表現がある。伝達関数は、入出力それぞれのフーリエ変換の比（各周波数に対するゲイン）を表す。【０００３】
物理システム（モデル）の特性を推定する技術の一例として、下記特許文献１に開示される技術がある。下記特許文献１には、多変量データに対する階層隠れ変数モデルを推定する階層隠れ変数モデル推定装置、階層隠れ変数モデル推定方法および多変量データに対する階層隠れ変数モデルの推定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が開示されている。具体的には、特許文献１には、１）隠れ変数が木構造で表わされ、その木構造の最下層のノードに確率モデルを表わすコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造を設定し、２）階層隠れ構造において根ノードから対象ノードまでを結んだ経路に含まれる隠れ変数である経路隠れ変数の変分確率を計算し、３）算出された変分確率に対してコンポーネントを最適化し、４）階層隠れ構造のノードにおいて多変量データに応じた分岐方向を決定するモデルである門関数モデルを、そのノードにおける隠れ変数の変分確率に基づいて最適化する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許第８９０９５８２号明細書
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Riki Eto, Ryohei Fujimaki, Satoshi Morinaga, Hiroshi Tamano, “Fully-Automatic Bayesian Piecewise Sparse Linear Models”, Proceedings of the Seventeenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, PMLR 33:238-246, 2014.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した伝達関数は線形性を仮定しているため、非線形な特性を持つ物理システムを伝達関数で表現することは難しい。本発明は、物理システムの特性を、当該物理システムの特性が非線形である場合も含めて、伝達関数により表現することを課題の一つとする。【０００７】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものである。本発明の目的の一つは、物理システムの特性を、当該物理システムの特性が非線形である場合も含めて、伝達関数により表現する技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の情報処理装置は、
入出力を有する物理システムにおいて線形性を示す区分毎の入出力時系列データを用いて、前記物理システムのＡＲＸ（Auto-Regressive with eXogenous input）モデルを前記区分毎に生成するモデル生成手段と、
前記区分毎に生成されたＡＲＸモデルを用いて、前記物理システムの入出力関係を表す伝達関数を前記区分毎に生成する伝達関数生成手段と、
を備える。【０００９】
本発明の伝達関数生成方法は、
コンピュータが、
入出力を有する物理システムにおいて線形性を示す区分毎の入出力時系列データを用いて、前記物理システムのＡＲＸ（Auto-Regressive with eXogenous input）モデルを前記区分毎に生成し、
前記区分毎に生成されたＡＲＸモデルを用いて、前記物理システムの入出力関係を表す伝達関数を前記区分毎に生成する、
ことを含む。【００１０】
本発明のプログラムは、コンピュータに、上述の伝達関数生成方法を実行させる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、物理システムの特性を、当該物理システムの特性が非線形である場合も含めて、伝達関数により表現することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。【００１３】
【図１】情報処理装置２０の機能構成例を示す図である。
【図２】物理システムの一例として挙げたセンサの入出力時系列データについて説明するための図である。
【図３】情報処理装置２０を実現するための計算機１０００を例示する図である。
【図４】情報処理装置２０により実行される処理の流れを例示するフローチャートである。
【図５】伝達関数生成部２２０により生成されるモデルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００１５】
なお、以下に示す説明において、特に説明する場合を除き、各装置の各構成要素は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。各装置の各構成要素は、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、メモリにロードされた本図の構成要素を実現するプログラム、そのプログラムを格納するハードディスクなどの記憶メディア、ネットワーク接続用インタフェースを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置には様々な変形例がある。
【００１６】
［実施形態］
＜機能構成例＞
図１は、情報処理装置２０の機能構成例を示す図である。図１に示されるように、情報処理装置２０は、モデル生成部２１０および伝達関数生成部２２０を備える。
【００１７】
モデル生成部２１０は、入出力を有する物理システムの入力および出力の時系列データ（以下、「入出力時系列データ」とも表記）を用いて、当該物理システムのＡＲＸ（Auto-Regressive with eXogenous input）モデルを生成する。ここで、モデル生成部２１０は、所定の区分毎の入出力時系列データを用いて、ＡＲＸモデルをその区分毎に生成する。なお「区分」は、対象とする物理システムの入出力関係が線形となる条件または環境により定められる。一例として、対象とする物理システムの入出力関係が、如何なる条件（環境）下であっても、完全に線形となる場合を考える。この場合、入出力時系列データの区分の数は１つとなる。そして、この場合、モデル生成部２１０は、当該１つの区分の入出力時系列データを用いて、１つのＡＲＸモデルを生成する。他の一例として、対象とする物理システムの入出力関係が特定の条件（環境）に応じて変動し、その物理システムが全体として非線形な特性を有している場合を考える。この場合、その物理システムは、特定の条件（環境）に限定して見れば、局所的な線形性を有していると言える。つまり、入出力時系列データの区分の数は、局所的な線形性を示す特定の条件（環境）の数に応じて複数となる。そして、この場合、モデル生成部２１０は、当該物理システムにおいて局所的な線形性を示す区分（部分的に線形性を示す区分）毎の時系列データを用いて、区分毎にＡＲＸモデルを生成する。伝達関数生成部２２０は、このように区分毎に生成されたＡＲＸモデルを用いて、対象の物理システムの入出力関係を表す伝達関数を、その区分毎に生成する。
【００１８】
＜物理システムについて＞
入出力を有する物理システムの一例としては、センサが挙げられる。センサは、検出対象となる物体の状態や性質、あるいは物理量などの情報を入力として、その入力を電気的な信号に変換して出力する装置である。なお、センサの種類は特に限定されない。例えば、以下において、においセンサの例を説明するが、センサは、機械量、光、熱、放射線、電気、磁気などを検知するセンサであってもよい。
【００１９】
図２は、物理システムの一例として挙げたセンサの入出力時系列データについて説明するための図である。図２において、センサ１０は、ガスに含まれる分子（におい成分）が付着する受容体を有し、その受容体における分子の付着と離脱に応じて検出値が変化するセンサ（におい成分を検知するにおいセンサ）である。なお、センサ１０によってセンシングされているガスを、対象ガスと呼ぶ。ここで、センサ１０に対する入力は、当該センサ１０が対象ガスをセンシングしている期間に存在する。別の観点で言えば、対象ガスのサンプリングおよびパージを制御する信号の周期（サンプリング周期）が、センサ１０に対する入力である。なお、「サンプリング」とはセンサ１０を対象ガスに曝すことを、「パージ」とは対象ガスをセンサ１０から取り除くことをそれぞれ意味する。このサンプリング周期（信号入力値）の時系列データを、入力時系列データ１２と呼ぶ。また、入力時系列データ１２で示される入力に応じてセンサ１０から出力される検出値の時系列データを、出力時系列データ１４と呼ぶ。以下の説明において、必要に応じ、入力時系列データ１２および出力時系列データ１４を、それぞれ、ＵおよびＹとも表記する。また、入力時系列データ１２の時刻ｔの信号入力値および出力時系列データ１４の時刻ｔの検出値を、それぞれ、ｕ（ｔ）およびｙ（ｔ）とも表記する。Ｕは、ｕ（ｔ）が列挙されたベクトルとなる。Ｙは、ｙ（ｔ）が列挙されたベクトルとなる。
【００２０】
例えばセンサ１０は、膜型表面応力（Membrane-type Surface stress Sensor；ＭＳＳ)である。ＭＳＳは、受容体として、分子が付着する官能膜を有しており、その官能膜に対する分子の付着と離脱によってその官能膜の支持部材に生じる応力が変化する。ＭＳＳは、この応力の変化に基づく検出値を出力する。なお、センサ１０は、ＭＳＳには限定されず、受容体に対する分子の付着と離脱に応じて生じる、センサ１０の部材の粘弾性や動力学特性（質量や慣性モーメントなど）に関連する物理量の変化に基づいて検出値を出力するものであればよく、カンチレバー式、膜型、光学式、ピエゾ、振動応答などの様々なタイプのセンサを採用することができる。
【００２１】
＜区分の決定方法について＞
物理システムの線形性は、その物理システムの使用環境（使用条件）に影響を受ける場合がある。例えばセンサなどの場合、入力を出力に変換するための機構の特性がセンサの測定環境（測定条件）に応じて変わり、その結果、センサの特性が全体として非線形となる場合がある。具体的な例として、センサの一構成要素としてばねが存在する場合に、ばね係数が気温や湿度などによって変動することで、そのセンサの特性が非線形となり得る。しかしながら、気温や湿度といった測定環境（測定条件）を細かく分類していくことで、局所的に線形性を有する区分を見つけ出すことができる。ここから、入出力時系列データの区分は、例えば、そのセンサの測定環境に基づいて決定することができる。
【００２２】
具体的な例として、センサがにおいセンサである場合を考える。この場合において、線形性に影響を与え得る要因としては、例えば、気温、湿度、気圧、夾雑ガスの種類、パージガスの種類、におい成分のサンプリング周期、センシング対象物とセンサとの距離、センサの周囲に存在する物体などが挙げられる。なお、夾雑ガスの種類は、センサ１０を対象ガスに曝す操作（サンプリング）において、対象のにおい成分と共にセンサ１０に供給されるガスの種類である。具体的には、夾雑ガスの種類としては、窒素等の不活性ガス、および空気等が挙げられる。パージガスの種類はセンサ１０から測定対象のガスを取り除く操作（パージ）においてセンサ１０に供給されるガスである。具体的にはパージガスとしては、窒素等の不活性ガス、および空気等が挙げられる。におい成分のサンプリング周期は、センサ１０を測定対象のガスに曝す操作と、センサ１０から測定対象のガスを取り除く操作を繰り返し行う場合の繰り返し周期である。対象物とセンサ１０との距離は、特定の対象物の周囲にセンサ１０を配置して検出を行う場合の、対象物とセンサ１０との距離である。センサ１０の周囲に存在する物体は、特定の対象物の周囲に１０を配置して検出を行う場合の、対象物の種類である。
【００２３】
また、気温、湿度、および気圧といった測定環境（測定条件）に基づく区分について、その境界（閾値）は、例えば、異種混合学習を利用して自動的に決定することができる。異種混合学習とは、「入力データを決定木形式のルールによって場合分けし、各場合で異なる説明変数を組み合わせた線形モデルで予測する予測モデル（異種混合予測モデル）」を、データから自動的に学習する技術である。異種混合学習は、（１）予測式の数を決める問題、（２）各予測式に利用される説明変数の数と種類（組合せ）を決める問題、（３）データを分割するルール構造（＝区分）を決める問題、という３つの「モデル選択問題」を同時に解くことができる。なお、異種混合学習の詳細については、例えば、上述の非特許文献１に開示されている。また、異種混合学習以外にも、上述したモデル選択問題の（３）を少なくとも解決可能な別の手法が利用されてもよい。また、情報処理装置２０を操作する人物が、入力時系列データ１２および出力時系列データ１４の各組み合わせを確認し、線形性を示す区分の境界を手動で決定してもよい。
【００２４】
＜ハードウエア構成例＞
情報処理装置２０の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。以下、情報処理装置２０の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。
【００２５】
図３は、情報処理装置２０を実現するための計算機１０００を例示する図である。計算機１０００は任意の計算機である。例えば計算機１０００は、ＰＣ（Personal Computer）やサーバマシンなどの据え置き型の計算機である。その他にも例えば、計算機１０００は、スマートフォンやタブレット端末などの可搬型の計算機である。計算機１０００は、情報処理装置２０を実現するために設計された専用の計算機であってもよいし、汎用の計算機であってもよい。
【００２６】
計算機１０００は、バス１０２０、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、ストレージデバイス１０８０、入出力インタフェース１１００、及びネットワークインタフェース１１２０を有する。バス１０２０は、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、ストレージデバイス１０８０、入出力インタフェース１１００、及びネットワークインタフェース１１２０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０４０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。
【００２７】
プロセッサ１０４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field−Programmable Gate Array）などの種々のプロセッサである。メモリ１０６０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などを用いて実現される主記憶装置である。ストレージデバイス１０８０は、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）、メモリカード、又はＲＯＭ（Read Only Memory）などを用いて実現される補助記憶装置である。
【００２８】
入出力インタフェース１１００は、計算機１０００と入出力デバイスとを接続するためのインタフェースである。例えば入出力インタフェース１１００には、キーボードなどの入力装置や、ディスプレイ装置などの出力装置が接続される。その他にも例えば、入出力インタフェース１１００には、センサ１０が接続される。ただし、センサ１０は必ずしも計算機１０００と直接接続されている必要はない。例えばセンサ１０は、計算機１０００と共有している記憶装置に入力時系列データ１２や出力時系列データ１４を記憶させてもよい。
【００２９】
ネットワークインタフェース１１２０は、計算機１０００を通信網に接続するためのインタフェースである。この通信網は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）である。ネットワークインタフェース１１２０が通信網に接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。
【００３０】
ストレージデバイス１０８０は、情報処理装置２０の各機能構成部（モデル生成部２１０、伝達関数生成部２２０など）を実現するプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０４０は、これら各プログラムモジュールをメモリ１０６０に読み出して実行することで、各プログラムモジュールに対応する機能を実現する。
【００３１】
＜処理の流れ＞
以下、図を用いて、情報処理装置２０により実行される処理の流れを説明する。図４は、情報処理装置２０により実行される処理の流れを例示するフローチャートである。
【００３２】
モデル生成部２１０は、対象とする物理システムの特性を示す伝達関数を導出するための入力データとして、区分毎に用意された入力時系列データ１２および出力時系列データ１４のペア（入出力時系列データ）を取得する（Ｓ１０２）。区分毎の入力時系列データ１２および出力時系列データ１４は、例えば、メモリ１０６０やストレージデバイス１０８０などに記憶されている。また、入力時系列データ１２および出力時系列データ１４の区分は、上述したように、異種混合学習などを用いて決定される。
【００３３】
モデル生成部２１０は、Ｓ１０２の処理で取得した、区分毎の入力時系列データ１２および出力時系列データ１４のペアを用いて、区分毎のＡＲＸモデルを生成する（Ｓ１０４）。モデル生成部２１０は、既知の手法を用いて、区分毎の入力時系列データ１２および出力時系列データ１４のペアからＡＲＸモデルのパラメータを推定（ＡＲＸモデルを生成）することができる。
【００３４】
そして、伝達関数生成部２２０は、Ｓ１０４で生成された区分毎のＡＲＸモデルを用いて、物理システムの伝達関数を区分毎に生成する（Ｓ１０６）。伝達関数生成部２２０は、例えば以下で説明する手順により、区分毎のＡＲＸモデルから、区分毎の伝達関数を生成することができる。
【００３５】
ここで、物理システムのＡＲＸモデルは、以下の式（１）で表される。式（１）において、ｙ（ｔ）は物理システムの出力（出力時系列データ１４）、ｕ（ｔ）は物理システムに対する入力（入力時系列データ１２）、ａｉは自己回帰係数、ｂｉは外生入力計数である。モデル生成部２１０は、区分毎に分類された入力時系列データ１２および出力時系列データ１４の組み合わせを用いて、下記式（１）で示されるＡＲＸモデルを区分毎に生成することができる。
【数１】
2020065889.tif 000003
【００３６】
伝達関数生成部２２０は、まず、上記式（１）で示される区分毎のＡＲＸモデルをｚ変換した結果を用いて、ｚ領域における伝達関数を区分毎に得ることができる。具体的には、伝達関数生成部２２０は、上記式（１）をｚ変換した結果を用いて、以下の式（２）を得ることができる。下記式（２）において、Ｙ（ｚ）／Ｕ（ｚ）は、物理システムの入力Ｕに対する出力Ｙのｚ変換の比（すなわち、ｚ領域における伝達関数）である。
【００３７】
【数２】
2020065889.tif 000004
【００３８】
さらに、伝達関数生成部２２０は、上記式（２）において、「ｚ＝ｅｉωΔｔ」とすることにより、上記式（２）で示されるｚ領域における伝達関数を、フーリエ変換に基づく伝達関数に変換する。ここで、ｉは虚数、ωはフーリエ変換における周波数、Δｔは測定データを記録する時間間隔である。
【００３９】
Ｓ１０６の処理の結果、対象の物理システムの特性を伝達関数により表現するモデル（例：図５）が生成される。伝達関数生成部２２０は、図５に例示されるようなモデルを、例えばメモリ１０６０やストレージデバイス１０８０といった、所定の記憶領域に記憶する（Ｓ１０８）。
【００４０】
図５は、伝達関数生成部２２０により生成されるモデルの一例を示す図である。図５に示される例において、伝達関数生成部２２０により生成されるモデルは、複数のノードを含んだ階層構造を有する。そして一以上の中間ノードには分岐の条件として分岐式が位置し、最下層のノードには伝達関数が位置する。本図において条件Ａ、条件Ｂ１および条件Ｂ２は、分岐の条件である。また、伝達関数１から伝達関数４は、区分毎のＡＲＸモデルをｚ変換した結果を用いて生成された伝達関数である。
【００４１】
最下層に位置する各伝達関数に辿りつくまでに経由する中間ノードの分岐条件の組み合わせが、上述の区分に該当する。中間ノードの構造は、例えば、異種混合学習の結果として自動的に生成される。伝達関数生成部２２０は、ＡＲＸモデルの区分（そのＡＲＸモデルの生成に用いた入出力時系列データの区分）に基づいて、そのＡＲＸモデルから導出した伝達関数を紐付けるべき位置を決定することができる。具体的な例として、伝達関数生成部２２０が、「条件Ａ＝ＦＡＬＳＥ、かつ、条件Ｂ２＝ＴＲＵＥ」という区分に属する入出力時系列データを基に生成されたＡＲＸモデルから、ある伝達関数を生成したとする。この場合、伝達関数生成部２２０は、「条件Ａ＝ＦＡＬＳＥ、かつ、条件Ｂ２＝ＴＲＵＥ」という区分から、その伝達関数を、図５の「伝達関数３」の位置に紐付けることができる。
【００４２】
＜作用・効果＞
上述したように本発明では、まず、対象とする物理システムについて、線形性を有する区分毎の入出力時系列データ（入力時系列データ１２および出力時系列データ１４）を用いて、当該物理システムの特性を時間領域で表す、ＡＲＸモデルがその区分毎に生成される。そして、区分毎に生成されたＡＲＸモデルを用いて、その区分毎に伝達関数が生成される。ここで、対象とする物理システムが非線形な特性を有する場合には、局所的に線形性を有する区分毎にＡＲＸモデルが生成され、その区分毎のＡＲＸモデルを基に、区分毎の伝達関数が生成される。そして、区分毎に生成される伝達関数を、図５に例示されるように、区分毎に紐付けてモデル化することにより、対象とする物理システムが非線形な特性を、伝達関数で表現することが可能となる。つまり、本発明によれば、対象の物理システムの特性が線形か非線形化を問わず、その特性を伝達関数によって表現することが可能となる。
【００４３】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
【００４４】
また、上述の説明で用いたフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、その工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。上述の実施形態において、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。
【図１】
2020065889.tif 000005
【図２】
2020065889.tif 000006
【図３】
2020065889.tif 000007
【図４】
2020065889.tif 000008
【図５】
2020065889.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】令和3年3月18日(2021.3.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入出力を有する物理システムにおいて線形性を示す区分毎の入出力時系列データを用いて、前記物理システムのＡＲＸ（Auto-Regressive with eXogenous input）モデルを前記区分毎に生成するモデル生成手段と、
前記区分毎に生成されたＡＲＸモデルを用いて、前記物理システムの入出力関係を表す伝達関数を前記区分毎に生成する伝達関数生成手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記伝達関数生成手段は、前記区分毎に生成されたＡＲＸモデルをｚ変換した結果を用いて、前記物理システムの伝達関数を前記区分毎に生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記物理システムはセンサである、
請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記センサは、におい成分を検知するにおいセンサである、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記区分は、前記センサの測定環境に基づいて決定される、
請求項３または４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記センサがにおいセンサである場合において、前記センサの測定環境は、温度、湿度、気圧、夾雑ガスの種類、パージガスの種類、前記におい成分のサンプリング周期、対象物と前記センサとの距離、前記センサの周囲に存在する物体のうち少なくともいずれかを含む、
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
コンピュータが、
入出力を有する物理システムにおいて線形性を示す区分毎の入出力時系列データを用いて、前記物理システムのＡＲＸ（Auto-Regressive with eXogenous input）モデルを前記区分毎に生成し、
前記区分毎に生成されたＡＲＸモデルを用いて、前記物理システムの入出力関係を表す伝達関数を前記区分毎に生成する、
ことを含む伝達関数生成方法。
【請求項８】
コンピュータを、
入出力を有する物理システムにおいて線形性を示す区分毎の入出力時系列データを用いて、前記物理システムのＡＲＸ（Auto-Regressive with eXogenous input）モデルを前記区分毎に生成するモデル生成手段、
前記区分毎に生成されたＡＲＸモデルを用いて、前記物理システムの入出力関係を表す伝達関数を前記区分毎に生成する伝達関数生成手段、
として機能させるためのプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４４】
また、上述の説明で用いたフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、その工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。上述の実施形態において、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下に限られない。
１．
入出力を有する物理システムにおいて線形性を示す区分毎の入出力時系列データを用いて、前記物理システムのＡＲＸ（Auto-Regressive with eXogenous input）モデルを前記区分毎に生成するモデル生成手段と、
前記区分毎に生成されたＡＲＸモデルを用いて、前記物理システムの入出力関係を表す伝達関数を前記区分毎に生成する伝達関数生成手段と、
を備える情報処理装置。
２．
前記伝達関数生成手段は、前記区分毎に生成されたＡＲＸモデルをｚ変換した結果を用いて、前記物理システムの伝達関数を前記区分毎に生成する、
１．に記載の情報処理装置。
３．
前記物理システムはセンサである、
１．または２．に記載の情報処理装置。
４．
前記センサは、におい成分を検知するにおいセンサである、
３．に記載の情報処理装置。
５．
前記区分は、前記センサの測定環境に基づいて決定される、
３．または４．に記載の情報処理装置。
６．
前記センサがにおいセンサである場合において、前記センサの測定環境は、温度、湿度、気圧、夾雑ガスの種類、パージガスの種類、前記におい成分のサンプリング周期、対象物と前記センサとの距離、前記センサの周囲に存在する物体のうち少なくともいずれかを含む、
５．に記載の情報処理装置。
７．
コンピュータが、
入出力を有する物理システムにおいて線形性を示す区分毎の入出力時系列データを用いて、前記物理システムのＡＲＸ（Auto-Regressive with eXogenous input）モデルを前記区分毎に生成し、
前記区分毎に生成されたＡＲＸモデルを用いて、前記物理システムの入出力関係を表す伝達関数を前記区分毎に生成する、
ことを含む伝達関数生成方法。
８．
前記コンピュータが、
前記区分毎に生成されたＡＲＸモデルをｚ変換した結果を用いて、前記物理システムの伝達関数を前記区分毎に生成する、
ことを含む７．に記載の伝達関数生成方法。
９．
前記物理システムはセンサである、
７．または８．に記載の伝達関数生成方法。
１０．
前記センサは、におい成分を検知するにおいセンサである、
９．に記載の伝達関数生成方法。
１１．
前記区分は、前記センサの測定環境に基づいて決定される、
９．または１０．に記載の伝達関数生成方法。
１２．
前記センサがにおいセンサである場合において、前記センサの測定環境は、温度、湿度、気圧、夾雑ガスの種類、パージガスの種類、前記におい成分のサンプリング周期、対象物と前記センサとの距離、前記センサの周囲に存在する物体のうち少なくともいずれかを含む、
１１．に記載の伝達関数生成方法。
１３．
コンピュータに、７．から１２．のいずれか１つに記載の伝達関数生成方法を実行させるプログラム。
【国際調査報告】
2020065889.tif 000010
2020065889.tif 000011
2020065889.tif 000012