(57)【要約】  本発明の情報処理装置１００は、学習データである時系列データを周波数領域データに変換する変換部１１０と、異なるクラスにそれぞれ属する学習データに対応する周波数領域データ同士を比較する比較部１２０と、周波数領域データ同士の比較結果に基づいて、学習データである時系列データを機械学習する際に設定する当該時系列データの時間幅を決定する決定部１３０と、を備える。
2020059498.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習データである時系列データを周波数領域データに変換する変換部と、
異なるクラスにそれぞれ属する前記学習データに対応する前記周波数領域データ同士を比較する比較部と、
前記周波数領域データ同士の比較結果に基づいて、前記学習データである前記時系列データを機械学習する際に設定する当該時系列データの時間幅を決定する決定部と、
を備えた情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記比較部は、前記周波数領域データ同士の周波数ピーク箇所の周波数差分を算出し、
前記決定部は、前記周波数領域データ同士の周波数ピーク箇所の周波数差分に基づいて前記時間幅を決定する、
情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記決定部は、前記周波数差分の値が小さいほど前記時間幅が大きくなるよう当該時間幅を決定する、
情報処理装置。
【請求項４】
請求項２又は３に記載の情報処理装置であって、
前記決定部は、前記周波数領域データの周波数ピークが予め設定された基準により高い箇所における前記周波数領域データ同士の前記周波数差分に基づいて前記時間幅を決定する、
情報処理装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記決定部は、前記周波数領域データ同士の周波数ピーク箇所の周波数のうち最小値に基づいて前記時間幅を決定する、
情報処理装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記変換部は、前記学習データの説明変数毎に、それぞれ前記時系列データを前記周波数領域データに変換し、
前記比較部は、前記学習データの説明変数毎に、異なるクラスにそれぞれ属する前記学習データに対応する前記周波数領域データ同士を比較し、
前記決定部は、前記学習データの説明変数毎に、前記周波数領域データ同士の差異に基づいて前記時間幅を算出し、算出した説明変数毎の前記時間幅に基づいて当該時間幅を決定する、
情報処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の情報処理装置であって、
決定した前記時間幅に設定された前記学習データである前記時系列データを用いて、所定の学習モデルにて機械学習を行う学習部と、
機械学習の結果に基づいて、前記学習データの説明変数毎に当該説明変数の重要度を算出する重要度算出部と、を備え、
前記決定部は、各説明変数の重要度と説明変数毎に算出した前記時間幅とに基づいて当該時間幅を決定する、
情報処理装置。
【請求項８】
請求項７に記載の情報処理装置であって、
前記重要度算出部は、前記学習モデルにて説明変数が出力に寄与する割合に基づいて当該説明変数の重要度を算出し、
前記決定部は、説明変数の重要度が予め設定された基準により高い値の当該説明変数の前記時間幅に基づいて当該時間幅を決定する、
情報処理装置。
【請求項９】
情報処理装置に、
学習データである時系列データを周波数領域データに変換する変換部と、
異なるクラスにそれぞれ属する前記学習データに対応する前記周波数領域データ同士を比較する比較部と、
前記周波数領域データ同士の比較結果に基づいて、前記学習データである前記時系列データを機械学習する際に設定する当該時系列データの時間幅を決定する決定部と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項１０】
学習データである時系列データを周波数領域データに変換し、
異なるクラスにそれぞれ属する前記学習データに対応する前記周波数領域データ同士を比較し、
前記周波数領域データ同士の比較結果に基づいて、前記学習データである前記時系列データを機械学習する際に設定する当該時系列データの時間幅を決定する、
情報処理方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の情報処理方法であって、
前記周波数領域データ同士の比較の際に、前記周波数領域データ同士の周波数ピーク箇所の周波数差分を算出し、
前記周波数領域データ同士の周波数ピーク箇所の周波数差分に基づいて前記時間幅を決定する、
情報処理方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の情報処理方法であって、
前記周波数差分の値が小さいほど前記時間幅が大きくなるよう当該時間幅を決定する、
情報処理方法。
【請求項１３】
請求項１１又は１２に記載の情報処理方法であって、
前記周波数領域データの周波数ピークが予め設定された基準により高い箇所における前記周波数領域データ同士の前記周波数差分に基づいて前記時間幅を決定する、
情報処理装置。
【請求項１４】
請求項１０乃至１３のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記周波数領域データ同士の周波数ピーク箇所の周波数のうち最小値に基づいて前記時間幅を決定する、
情報処理方法。
【請求項１５】
請求項１０乃至１４のいずれかに記載の情報処理方法であって、
前記学習データの説明変数毎に、それぞれ前記時系列データを前記周波数領域データに変換し、
前記学習データの説明変数毎に、異なるクラスにそれぞれ属する前記学習データに対応する前記周波数領域データ同士を比較し、
前記学習データの説明変数毎に、前記周波数領域データ同士の差異に基づいて前記時間幅を算出し、算出した説明変数毎の前記時間幅に基づいて当該時間幅を決定する、
情報処理方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の情報処理方法であって、
前記時間幅を決定した後に、決定した前記時間幅に設定された前記学習データである前記時系列データを用いて、所定の学習モデルにて機械学習を行い、
機械学習の結果に基づいて、前記学習データの説明変数毎に当該説明変数の重要度を算出し、
さらに、各説明変数の重要度と説明変数毎に算出した前記時間幅とに基づいて当該時間幅を決定する、
情報処理方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の情報処理方法であって、
前記学習モデルにて説明変数が出力に寄与する割合に基づいて当該説明変数の重要度を算出し、
説明変数の重要度が予め設定された基準により高い値の当該説明変数の前記時間幅に基づいて当該時間幅を決定する、
情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時系列データ分析におけるパラメータを調整する情報処理装置、情報処理方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
機械学習とは、人工知能の一種であり、コンピュータに「学習」を可能にするアルゴリズムである。機械学習は、人間が作ったお手本データを分析し、予測モデルを作成する。予測モデルを用いることにより、将来の値に対する予測（回帰問題及びクラス識別問題を含む）をすることができる。【０００３】
多次元時系列における予測問題とは、複数種類の説明変数時系列から、目的変数時系列の値やクラスを予測する問題である。例えば、経済指標から株価を予測するものや気象データから天候を予測するもの、センサデータから機械システムの故障を予測するものなどが挙げられる。このような多次元時系列予測問題を解く際、機械学習、なかでもディープラーニングを用いた解析が多く用いられる。【０００４】
このとき、予測モデルに入力する時系列長（以下「窓幅」）が予測速度・予測精度に大きく影響を与える。ところが、窓幅に関しては、精度面・速度面でトレードオフの関係が存在する。速度面で、工場検品、故障予測などリアルタイムで予測を行いたい場合には、入力長（窓幅）をなるべく小さくすることで高速に推論を行うことが求められる一方で、精度面では、入力長（窓幅）を大きくすることで、なるべく情報量を多くして高精度に推論を行うことが求められる。そのため時系列予測においては、窓幅に関するパラメータ調整が重要である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５９９８８１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した時系列データの窓幅に関するパラメータ調整手法として、特許文献１に記載のような手法が公開されている。この方法では、あらかじめ想定される周波数ピークに基づいてそのピークが検出できる窓幅を設定する。【０００７】
しかしながら、かかる手法では、データに関する事前知識やドメイン知識を持っている必要がある。すると、そのような事前知識が得られない場合には、膨大にある窓幅候補から総当たりで結果を比較しなければならず、多大なパラメータ調整工数がかかるという問題が生じる。【０００８】
このため、本発明の目的は、時系列データにおける窓幅の設定に多大な工数がかかる、という問題を解決することができる情報処理装置、情報処理方法、プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一形態である情報処理装置は、
学習データである時系列データを周波数領域データに変換する変換部と、
異なるクラスにそれぞれ属する前記学習データに対応する前記周波数領域データ同士を比較する比較部と、
前記周波数領域データ同士の比較結果に基づいて、前記学習データである前記時系列データを機械学習する際に設定する当該時系列データの時間幅を決定する決定部と、
を備えた、
という構成をとる。【００１０】
また、本発明の一形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
学習データである時系列データを周波数領域データに変換する変換部と、
異なるクラスにそれぞれ属する前記学習データに対応する前記周波数領域データ同士を比較する比較部と、
前記周波数領域データ同士の比較結果に基づいて、前記学習データである前記時系列データを機械学習する際に設定する当該時系列データの時間幅を決定する決定部と、
を実現させる、
という構成をとる。【００１１】
また、本発明の一形態である情報処理方法は、
学習データである時系列データを周波数領域データに変換し、
異なるクラスにそれぞれ属する前記学習データに対応する前記周波数領域データ同士を比較し、
前記周波数領域データ同士の比較結果に基づいて、前記学習データである前記時系列データを機械学習する際に設定する当該時系列データの時間幅を決定する、
という構成をとる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、以上のように構成されることにより、時系列データにおける窓幅の設定にかかる工数を減少させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態１における情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に開示した情報処理装置による処理の一例を示す図である。
【図３】図１に開示した情報処理装置による処理の一例を示す図である。
【図４】図１に開示した情報処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】図１に開示した情報処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態２における情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図７】図６に開示した情報処理装置による処理の一例を示す図である。
【図８】図６に開示した情報処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態３における情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
＜実施形態１＞
本発明の第１の実施形態を、図１乃至図５を参照して説明する。図１乃至図３は、情報処理装置の構成を説明するための図であり、図４乃至図５は、情報処理装置の動作を説明するための図である。
【００１５】
［構成］
本発明は、演算装置と記憶装置とを備えた１台又は複数台の情報処理装置で構成される。そして、本発明における情報処理装置は、時系列データを用いて機械学習を行う機能を有している。特に、情報処理装置は、以下に説明するように、時系列データ間の周波数差分特徴を計算することによって、多次元時系列データの特徴から予測（回帰問題及びクラス識別問題を含む）に最適な窓幅を自動で決定する機能を有する。なお、本実施形態では、ディープラーニングを用いてクラス識別問題を解く場合を説明するが、本発明の情報処理装置は、いかなる問題を解く場合にも適用可能である。
【００１６】
具体的に、本実施形態における情報処理装置は、図１に示すように、演算装置がプログラムを実行することで構築された、時系列読込部２、窓幅自動調整部４、時系列切り出し部６、学習部７、を備える。そして、窓幅自動調整部４は、時間周波数変換部１１、周波数特徴比較部１２、窓幅決定部１３、を備える。また、情報処理装置は、補助記憶装置などの記憶装置に形成された時系列記憶部１、学習モデル記憶部８を備えており、主記憶装置などの記憶装置に形成された時系列データ記憶部３、窓幅記憶部５、を備えている。以下、各構成について詳述する。
【００１７】
上記時系列記憶部１は、学習に用いる全ての時系列データ（及び対応する正解ラベル）を格納する。上記時系列読込部２は、時系列記憶部１から学習に使用する時系列データを読み込んで、時系列データ記憶部３に読み込んだ時系列データを格納する。上記時系列データ記憶部３は、時系列読込部２から渡された時系列データと対応する正解ラベルを格納する。これにより、情報処理装置では、番地を指定することにより、時系列データ記憶部３に格納されている時系列データにアクセスすることが可能である。そして、かかる時系列データを用いて、窓幅自動調整部４が有する各部１１，１２，１３により窓幅を決定する。
【００１８】
上記時間周波数変換部１１（変換部）は、時系列データ記憶部３から時系列データを受け取り、時間−周波数変換をかける。このとき、時間周波数変換部１１は、時系列データの説明変数毎に、さらに正解ラベルにて対応付けられたクラス毎で、それぞれ時系列データを周波数領域データに変換する。ここで、学習データの時間−周波数変換の一例を図２に示す。この図において、上段は、所定の説明変数のクラス１に属する時系列データ（左側）を周波数領域データ（右側）に変換した様子を示し、下段は、同じ説明変数のクラス２に属する時系列データ（左側）を、周波数領域データ（右側）に変換した様子を示している。
【００１９】
上記周波数特徴比較部１２（比較部、決定部）は、説明変数毎に、異なるクラスにそれぞれ属する周波数領域データ同士を比較する。具体的には、周波数特徴比較部１２は、図２に示す同じ説明変数の異なるクラス１，２に属する周波数領域データＣ１，Ｃ２同士の差異を計算する。例えば、図３に示すように、周波数領域データＣ１，Ｃ２の周波数ピーク箇所における周波数差分を求める。
【００２０】
そして、周波数特徴比較部１２は、説明変数ごとの異なるクラスの周波数領域データ同士の比較結果に基づいて、説明変数ごとに、異なるクラス１，２間の差異を検出できる十分な窓幅を計算して、窓幅候補として窓幅記憶部５に記憶する。このとき、周波数特徴比較部１２は、クラス間の周波数領域データの差異が小さいほど、その差異を捉えるために窓幅を大きくし、差異が大きいほど窓幅を小さく設定する。
【００２１】
ここで、周波数特徴比較部１２による周波数領域データから窓幅を計算する方法について、２つの例を挙げて説明する。
【００２２】
例１：まず、周波数特徴比較部１２は、図３に示すように、説明変数ごとに、各クラスＣ１，Ｃ２の周波数領域データの周波数ピーク箇所上位N個を計算し、周波数順にソートする。例えば、クラス１の周波数ピーク=(f1、f2、f3)、クラス２の周波数ピーク=(f1’、f2’、f3’)を求め、各クラスＣ１，Ｃ２の周波数ピーク間の周波数差分を算出する。そして、周波数ピーク箇所における周波数差分の最小値から、予測に必要な周波数分解能Δfを求める。その後、説明変数ごとに必要な窓幅T=1/Δfを算出し、その窓幅候補を窓幅記憶部５に保存する。なお、この例では、各クラスにおける周波数ピーク上位３個を用いているが、クラス毎に最も高い周波数ピーク箇所のみの値を用いてもよく、他の条件を満たすピーク箇所の値を用いてもよい。
【００２３】
例２：まず、周波数特徴比較部１２は、図３に示すように、説明変数ごとに、各クラスＣ１，Ｃ２の周波数領域データの周波数ピーク上位N個を計算し、周波数順にソートする。例えば、クラス１の周波数ピーク=(f1、f2、f3)、クラス２の周波数ピーク=(f1’、f2’、f3’)を求める。そして、かかる周波数ピークのうち、最小の周波数fminを求める。その後、説明変数ごとに必要な窓幅T=1/fminを求め、その窓幅候補を窓幅記憶部５に保存する。
【００２４】
上記窓幅決定部１３（決定部）は、周波数特徴比較部１２において説明変数ごとに算出した窓幅候補をもとに、適切な窓幅を決定し、窓幅記憶部５に格納する。例えば、窓幅決定部１３は、説明変数ごとに算出された窓幅候補から最大長の窓幅を最終的な窓幅として決定したり、説明変数ごとに算出された窓幅候補から最小長の窓幅を最終的な窓幅として決定する。
【００２５】
上記窓幅記憶部５は、初期は適当な値を窓幅の初期値として格納しており、上述した窓幅自動調整部４による計算後は、算出された窓幅候補を格納する。そして、最終的には、窓幅候補から決定された窓幅を格納し、時系列切り出し部６に窓幅を出力する。
【００２６】
上記時系列切り出し部６は、時系列データ記憶部３から学習データである時系列データを受け取り、かかる時系列データを、窓幅記憶部５から出力された窓幅つまり時間幅で切り出して、学習部７にデータを渡す。
【００２７】
上記学習部７は、時系列切り出し部６から決定された窓幅で切り出した時系列データを受け取り、かかる時系列データを用いて学習を実施する。そして、学習部７は、学習によって生成されたニューラルネットモデルといった学習モデルを、学習モデル記憶部８に保存する。
【００２８】
［動作］
次に、上述した情報処理装置の動作を、図４乃至図５のフローチャートを参照して説明する。図４は、図１に示す情報処理装置全体の動作を示し、図５は、図２に示す窓幅自動調整部４の動作を示す。
【００２９】
まず、時系列読込部２が、時系列記憶部１に記憶されている時系列データを読み出して、主記憶部（メモリ）上の時系列データ記憶部３に格納する（ステップＳ１）。そして、窓幅自動調整部４は、時系列データ記憶部３に格納された時系列データを用いて、窓幅を決定する（ステップＳ２）。以下、窓幅自動調整部４の処理を図５を参照して説明する。
【００３０】
まず、時間周波数変換部１１が、時系列データ記憶部３から時系列データを受け取り（ステップＳ１１）、時間−周波数変換を行う（ステップＳ１２でＮｏ，Ｓ１３）。このとき、受け取ったデータがはじめから周波数領域のデータであった場合には、変換処理を省略することができる（ステップＳ１２でＹｅｓ）。
【００３１】
続いて、周波数特徴比較部１２が、周波数領域データを用いて、説明変数ごとに各クラス間の周波数差分を計算し、その差分を捉えるために十分な窓幅を計算する（ステップＳ１４）。このとき、クラス間の差異が小さいほどその差異を捉えるために窓幅を大きくし、差異が大きいほど窓幅を小さく設定する。なお、窓幅の算出方法の一例としては、上述したように、説明変数ごとに各クラスの周波数領域データの周波数ピーク箇所を求め、かかる周波数ピーク箇所の周波数差分や最小の周波数に基づく窓幅を計算する。そして、説明変数ごとに算出した窓幅を、窓幅候補として窓幅記憶部５に保存する（ステップＳ１５）。
【００３２】
続いて、窓幅決定部１３が、説明変数ごとに算出した窓幅候補をもとに、適切な窓幅を決定する（ステップＳ２）。例えば、説明変数ごとに算出された窓幅候補から最大長の窓幅や、最小長の窓幅を、最終的な窓幅として決定する。これにより、決定された窓幅は、時系列データを切り出す際に用いる時間幅を表す窓幅情報として、窓幅記憶部５に格納されて設定される（ステップＳ３）。
【００３３】
その後は、時系列切り出し部６が、時系列データ記憶部３から学習データである時系列データを受け取り、かかる時系列データを、窓幅記憶部５から出力された窓幅つまり時間幅で切り出して、学習部７にデータを渡す（ステップＳ４）。そして、学習部７が、時系列切り出し部６から決定された窓幅で切り出した時系列データを受け取り、かかる時系列データを用いて学習を実施する（ステップＳ５）。学習部７は、学習によって生成されたニューラルネットモデルといった学習モデルを、学習モデル記憶部８に保存する（ステップＳ６）。
【００３４】
以上のように、本発明では、時系列データを周波数領域データに変換し、かかる周波数領域データ間の周波数差分特徴を用いて、時系列データを切り分ける時間幅である窓幅を自動調整している。これにより、データに関する事前知識やドメイン知識が得られない場合であっても、適切な窓幅であるパラメータを設定でき、かかるパラメータの調整工数を削減することができる。
【００３５】
＜実施形態２＞
次に、本発明の第２の実施形態を、図６乃至図８を参照して説明する。図６乃至図７は、情報処理装置の構成を説明するための図であり、図８は、情報処理装置の動作を説明するための図である。
【００３６】
ここで、上述した実施形態１では、クラス識別問題を対象としているが、本実施形態では、回帰問題においても適用できる。例えば、回帰ラベルをクラスタリングして複数のクラスとしてみなすことで、窓幅自動調整機能を適用することができる。
【００３７】
［構成］
本実施形態における情報処理装置は、図６に示すように、上述した実施形態１と同様の構成に加え、演算装置がプログラムを実行することで構築された、変数重要度反映部１４を備える。以下、主に実施形態１と異なる構成について説明する。
【００３８】
まず、上述したように学習部７は、説明変数ごとに求めた窓幅候補から適当な窓幅を選択し、初期窓幅として学習モデルを学習する。そして、上記変数重要度反映部１４（重要度算出部）は、K回の学習の後、学習結果を用いて、各説明変数が学習モデルの出力に寄与する割合を元に、各説明変数の重要度を計算する。
【００３９】
ここで、変数重要度反映部１４による説明変数の重要度算出の一例を説明する。ここでは、CNN（Convolutional Neural Network）を学習モデルとして用いた場合を一例に挙げ、図８を参照して説明する。CNNの第１畳み込み層において各説明変数入力に対する重みのL1ノルムを説明変数の重要度とする。第１畳み込み層の出力チャネル数が9個のとき、説明変数kの重要度は下式で計算される。
説明変数kの重要度＝
|wk1|+|wk2|+|wk3|+|wk4|+|wk5|+|wk6|+|wk7|+|wk8|+|wk9|
【００４０】
そして、本実施形態における窓幅決定部１３は、重要度の高い上位M個の説明変数に対応する窓幅候補をもとに、最終的な窓幅を計算して決定する。なお、K，Mは任意の整数である。一例として、窓幅決定部１３は、変数重要度が他の値と比較して高い上位L個の変数に対する窓幅候補から、システム要件を満たす最長のものを窓幅として決定する（Lは任意の整数）。但し、窓幅決定部１３は、いかなる方法で窓幅を決定してもよい。
【００４１】
［動作］
次に、本実施形態における情報処理装置の動作を、図８のフローチャートを参照して説明する。なお、図８は、主に本実施形態における窓幅自動調整部４及び学習部７の動作を示しており、実施形態１で図５を参照して説明したステップＳ１１からステップＳ１５のフローに追加されるフローを示している。
【００４２】
まず、上述したように、ステップＳ１５で周波数特徴比較部１２にて窓幅候補が算出されると、当該窓幅候補から適当な値を窓幅として選択し、学習部７にて学習を適当な回数繰り返す（ステップＳ１６）。その後、複数回の学習が行われると（ステップＳ１７でＹｅｓ）、変数重要度反映部１４が、作成された学習モデルに関する情報を学習モデル記憶部８から読み取り、各説明変数がモデルの出力に寄与する割合を元に説明変数の重要度を計算する（ステップＳ１８）。
【００４３】
説明変数の重要度を計算した後は、窓幅決定部１３が、説明変数ごとの窓幅候補に対して変数重要度とシステム要件を反映して、窓幅を決定する（ステップＳ１９）。その後、決定した窓幅を窓幅記憶部５に格納する。
【００４４】
以上のように、本実施形態では、説明変数が複数ある場合に、学習モデルを用いて説明変数の重要度を算出し、かかる重要度を用いて説明変数の数だけ求まった窓幅候補の中から窓幅を決定している。このため、より最適な窓幅を選択することができる。
【００４５】
＜実施形態３＞
次に、本発明の第３の実施形態を、図９を参照して説明する。図９は、実施形態３における情報処理装置の構成を示すブロック図である。なお、本実施形態では、実施形態１で説明した情報処理装置の構成の概略を示している。
【００４６】
図９に示すように、本実施形態における情報処理装置１００は、
学習データである時系列データを周波数領域データに変換する変換部１１０と、
異なるクラスにそれぞれ属する前記学習データに対応する前記周波数領域データ同士を比較する比較部１２０と、
前記周波数領域データ同士の比較結果に基づいて、前記学習データである前記時系列データを機械学習する際に設定する当該時系列データの時間幅を決定する決定部１３０と、
を備える。
【００４７】
なお、上記変換部１１０と比較部１２０と決定部１３０は、情報処理装置がプログラムを実行することで実現されるものである。
【００４８】
そして、上記構成の情報処理装置１００は、
学習データである時系列データを周波数領域データに変換し、
異なるクラスにそれぞれ属する前記学習データに対応する前記周波数領域データ同士を比較し、
前記周波数領域データ同士の比較結果に基づいて、前記学習データである前記時系列データを機械学習する際に設定する当該時系列データの時間幅を決定する、
という処理を実行するよう作動する。
【００４９】
上記発明によると、時系列データを周波数領域データに変換し、かかる周波数領域データのクラス間の比較結果に応じて、時系列データを切り分ける時間幅を自動調整している。これにより、データに関する事前知識やドメイン知識が得られない場合であっても、適切な窓幅であるパラメータを設定でき、かかるパラメータの調整工数を削減することができる。
【００５０】
＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における情報処理装置、情報処理方法、プログラムの構成の概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。
【００５１】
（付記１）
学習データである時系列データを周波数領域データに変換する変換部と、
異なるクラスにそれぞれ属する前記学習データに対応する前記周波数領域データ同士を比較する比較部と、
前記周波数領域データ同士の比較結果に基づいて、前記学習データである前記時系列データを機械学習する際に設定する当該時系列データの時間幅を決定する決定部と、
を備えた情報処理装置。
【００５２】
（付記２）
付記１に記載の情報処理装置であって、
前記比較部は、前記周波数領域データ同士の周波数ピーク箇所の周波数差分を算出し、
前記決定部は、前記周波数領域データ同士の周波数ピーク箇所の周波数差分に基づいて前記時間幅を決定する、
情報処理装置。
【００５３】
（付記３）
付記２に記載の情報処理装置であって、
前記決定部は、前記周波数差分の値が小さいほど前記時間幅が大きくなるよう当該時間幅を決定する、
情報処理装置。
【００５４】
（付記４）
付記２又は３に記載の情報処理装置であって、
前記決定部は、前記周波数領域データの周波数ピークが予め設定された基準により高い箇所における前記周波数領域データ同士の前記周波数差分に基づいて前記時間幅を決定する、
情報処理装置。
【００５５】
（付記５）
付記１乃至４のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記決定部は、前記周波数領域データ同士の周波数ピーク箇所の周波数のうち最小値に基づいて前記時間幅を決定する、
情報処理装置。
【００５６】
（付記６）
付記１乃至５のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記変換部は、前記学習データの説明変数毎に、それぞれ前記時系列データを前記周波数領域データに変換し、
前記比較部は、前記学習データの説明変数毎に、異なるクラスにそれぞれ属する前記学習データに対応する前記周波数領域データ同士を比較し、
前記決定部は、前記学習データの説明変数毎に、前記周波数領域データ同士の差異に基づいて前記時間幅を算出し、算出した説明変数毎の前記時間幅に基づいて当該時間幅を決定する、
情報処理装置。
【００５７】
（付記７）
付記６に記載の情報処理装置であって、
決定した前記時間幅に設定された前記学習データである前記時系列データを用いて、所定の学習モデルにて機械学習を行う学習部と、
機械学習の結果に基づいて、前記学習データの説明変数毎に当該説明変数の重要度を算出する重要度算出部と、を備え、
前記決定部は、各説明変数の重要度と説明変数毎に算出した前記時間幅とに基づいて当該時間幅を決定する、
情報処理装置。
【００５８】
（付記８）
付記７に記載の情報処理装置であって、
前記重要度算出部は、前記学習モデルにて説明変数が出力に寄与する割合に基づいて当該説明変数の重要度を算出し、
前記決定部は、説明変数の重要度が予め設定された基準により高い値の当該説明変数の前記時間幅に基づいて当該時間幅を決定する、
情報処理装置。
【００５９】
（付記９）
情報処理装置に、
学習データである時系列データを周波数領域データに変換する変換部と、
異なるクラスにそれぞれ属する前記学習データに対応する前記周波数領域データ同士を比較する比較部と、
前記周波数領域データ同士の比較結果に基づいて、前記学習データである前記時系列データを機械学習する際に設定する当該時系列データの時間幅を決定する決定部と、
を実現させるためのプログラム。
【００６０】
（付記１０）
学習データである時系列データを周波数領域データに変換し、
異なるクラスにそれぞれ属する前記学習データに対応する前記周波数領域データ同士を比較し、
前記周波数領域データ同士の比較結果に基づいて、前記学習データである前記時系列データを機械学習する際に設定する当該時系列データの時間幅を決定する、
情報処理方法。
【００６１】
（付記１１）
付記１０に記載の情報処理方法であって、
前記周波数領域データ同士の比較の際に、前記周波数領域データ同士の周波数ピーク箇所の周波数差分を算出し、
前記周波数領域データ同士の周波数ピーク箇所の周波数差分に基づいて前記時間幅を決定する、
情報処理方法。
【００６２】
（付記１２）
付記１１に記載の情報処理方法であって、
前記周波数差分の値が小さいほど前記時間幅が大きくなるよう当該時間幅を決定する、
情報処理方法。
【００６３】
（付記１３）
付記１１又は１２に記載の情報処理方法であって、
前記周波数領域データの周波数ピークが予め設定された基準により高い箇所における前記周波数領域データ同士の前記周波数差分に基づいて前記時間幅を決定する、
情報処理装置。
【００６４】
（付記１４）
付記１０乃至１３のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記周波数領域データ同士の周波数ピーク箇所の周波数のうち最小値に基づいて前記時間幅を決定する、
情報処理方法。
【００６５】
（付記１５）
付記１０乃至１４のいずれかに記載の情報処理方法であって、
前記学習データの説明変数毎に、それぞれ前記時系列データを前記周波数領域データに変換し、
前記学習データの説明変数毎に、異なるクラスにそれぞれ属する前記学習データに対応する前記周波数領域データ同士を比較し、
前記学習データの説明変数毎に、前記周波数領域データ同士の差異に基づいて前記時間幅を算出し、算出した説明変数毎の前記時間幅に基づいて当該時間幅を決定する、
情報処理方法。
【００６６】
（付記１６）
付記１５に記載の情報処理方法であって、
前記時間幅を決定した後に、決定した前記時間幅に設定された前記学習データである前記時系列データを用いて、所定の学習モデルにて機械学習を行い、
機械学習の結果に基づいて、前記学習データの説明変数毎に当該説明変数の重要度を算出し、
さらに、各説明変数の重要度と説明変数毎に算出した前記時間幅とに基づいて当該時間幅を決定する、
情報処理方法。
【００６７】
（付記１７）
付記１６に記載の情報処理方法であって、
前記学習モデルにて説明変数が出力に寄与する割合に基づいて当該説明変数の重要度を算出し、
説明変数の重要度が予め設定された基準により高い値の当該説明変数の前記時間幅に基づいて当該時間幅を決定する、
情報処理方法。
【００６８】
なお、上記プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００６９】
以上、上記実施形態等を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
【００７０】
なお、本発明は、日本国にて２０１８年９月２１日に特許出願された特願２０１８−１７７６３１の特許出願に基づく優先権主張の利益を享受するものであり、当該特許出願に記載された内容は、全て本明細書に含まれるものとする。
【符号の説明】
【００７１】
１  時系列記憶部
２  時系列読込部
３  時系列データ記憶部
４  窓幅自動調整部
５  窓幅記憶部
６  時系列切り出し部
７  学習部
８  学習モデル記憶部
１１  時間周波数変換部
１２  周波数特徴比較部
１３  窓幅決定部
１４  変数重要度反映部
１００  情報処理装置
１１０  変換部
１２０  比較部
１３０  決定部
【図１】
2020059498.tif 000003
【図２】
2020059498.tif 000004
【図３】
2020059498.tif 000005
【図４】
2020059498.tif 000006
【図５】
2020059498.tif 000007
【図６】
2020059498.tif 000008
【図７】
2020059498.tif 000009
【図８】
2020059498.tif 000010
【図９】
2020059498.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】令和3年1月20日(2021.1.20)
【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】
学習データである時系列データを周波数領域データに変換する変換部と、
異なるクラスにそれぞれ属する前記学習データに対応する前記周波数領域データ同士を比較する比較部と、
前記周波数領域データ同士の比較結果に基づいて、前記学習データである前記時系列データを機械学習する際に設定する当該時系列データの時間幅を決定する決定部と、
を備えた情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記比較部は、前記周波数領域データ同士の周波数ピーク箇所の周波数差分を算出し、
前記決定部は、前記周波数領域データ同士の周波数ピーク箇所の周波数差分に基づいて前記時間幅を決定する、
情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記決定部は、前記周波数差分の値が小さいほど前記時間幅が大きくなるよう当該時間幅を決定する、
情報処理装置。
【請求項４】
請求項２又は３に記載の情報処理装置であって、
前記決定部は、前記周波数領域データの周波数ピークが予め設定された基準により高い箇所における前記周波数領域データ同士の前記周波数差分に基づいて前記時間幅を決定する、
情報処理装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記決定部は、前記周波数領域データ同士の周波数ピーク箇所の周波数のうち最小値に基づいて前記時間幅を決定する、
情報処理装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記変換部は、前記学習データの説明変数毎に、それぞれ前記時系列データを前記周波数領域データに変換し、
前記比較部は、前記学習データの説明変数毎に、異なるクラスにそれぞれ属する前記学習データに対応する前記周波数領域データ同士を比較し、
前記決定部は、前記学習データの説明変数毎に、前記周波数領域データ同士の差異に基づいて前記時間幅を算出し、算出した説明変数毎の前記時間幅に基づいて当該時間幅を決定する、
情報処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の情報処理装置であって、
決定した前記時間幅に設定された前記学習データである前記時系列データを用いて、所定の学習モデルにて機械学習を行う学習部と、
機械学習の結果に基づいて、前記学習データの説明変数毎に当該説明変数の重要度を算出する重要度算出部と、を備え、
前記決定部は、各説明変数の重要度と説明変数毎に算出した前記時間幅とに基づいて当該時間幅を決定する、
情報処理装置。
【請求項８】
請求項７に記載の情報処理装置であって、
前記重要度算出部は、前記学習モデルにて説明変数が出力に寄与する割合に基づいて当該説明変数の重要度を算出し、
前記決定部は、説明変数の重要度が予め設定された基準により高い値の当該説明変数の前記時間幅に基づいて当該時間幅を決定する、
情報処理装置。
【請求項９】
情報処理装置に、
学習データである時系列データを周波数領域データに変換する変換部と、
異なるクラスにそれぞれ属する前記学習データに対応する前記周波数領域データ同士を比較する比較部と、
前記周波数領域データ同士の比較結果に基づいて、前記学習データである前記時系列データを機械学習する際に設定する当該時系列データの時間幅を決定する決定部と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項１０】
学習データである時系列データを周波数領域データに変換し、
異なるクラスにそれぞれ属する前記学習データに対応する前記周波数領域データ同士を比較し、
前記周波数領域データ同士の比較結果に基づいて、前記学習データである前記時系列データを機械学習する際に設定する当該時系列データの時間幅を決定する、
情報処理方法。
【国際調査報告】
2020059498.tif 000012
2020059498.tif 000013