(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
航空機に搭載した測定装置を用いて気流のデータを収集し、それに基づいて乱気流を予測し警報を発するシステムであって、
複数の子機から通知されるデータを蓄積する事例ベース、
上記事例ベースの上記データを所定の対象指定範囲に基づいて要素データに加工し、分類事例ベースに記録する要素データ決定部、
上記分類事例ベースの上記要素データに記載の乱流遭遇判定結果に基づいて要素データ集合を作成し、該要素データ集合のそれぞれについて分類を行って分類表を作成し、分類事例ベースに記録する要素データ分類部、
上記分類事例ベースの上記要素データが上記分類のいずれに帰属するかを決定して変遷表として上記分類事例ベースに記述し、該変遷表に基づき、航空機識別子毎に分類識別子の変遷を集計し、上記分類間の遷移確率を算出し上記分類事例ベースに状態遷移表として記述する要素データ変遷分類部、
上記要素データ、上記分類表、上記変遷表、上記状態遷移表を記憶する分類事例ベース、及び、
上記変遷表、上記状態遷移表を提示する表示部
を有する親機と、
気流のデータを収集し、該データを上記事例ベースに通知する実測部と、
実測部の収集した上記データを上記対象指定範囲に基づいて要素データに加工し子機要素データ帰属判定部に出力する子機要素データ決定部、
子機分類事例ベースの混合分布表を参照して、上記子機要素データ決定部にて加工された上記各要素データが上記混合分布表のどの要素分布に帰属すべきかを決定し、決定した要素分布識別子を子機表示部に通知し、また、上記状態遷移表を参照して、上記要素分布から全要素分布への遷移確率を獲得し、該遷移確率を子機表示部に通知し、該遷移確率および上記混合分布表における乱流遭遇の有無から、乱流遭遇の確率を算出し、子機表示部に通知する子機要素データ帰属判定部、
上記分類事例ベースに要求して分類表と状態遷移表とを獲得し、子機要素データ帰属判定部の要求に従ってこれらを提供する子機分類事例ベース、及び、
上記子機要素データ帰属判定部から得られる帰属要素分布、上記遷移確率、および乱流遭遇確率を提示し、該乱流遭遇確率が所定の条件を満たす場合には警報を発する子機表示部
を有する子機と
を備えたことを特徴とする航空機搭載乱気流警報システム。
【請求項２】
親機周辺の地域データを用いて気流のシミュレーションを行い、該シミュレーション上で模擬航空機を速度ベクトルおよび位置をランダムに発生させて模擬飛行させ、該模擬航空機に子機が搭載されていた場合に該子機の上記実測部が計測するべき模擬計測結果を生成し、該結果を上記要素データ決定部に通知するランダム大気模擬部をさらに備え、
上記要素データ決定部は、上記事例ベースと上記ランダム大気模擬部からのデータを所定の対象指定範囲に基づいて要素データに加工し、分類事例ベースに記録する
ことを特徴とする請求項１記載の航空機搭載乱気流警報システム。
【請求項３】
複数の分布の混合分布を仮定してその混合比および要素分布の混合分布パラメータを推定することをもって分類とし、
上記分類事例ベースは、上記混合分布パラメータと上記要素分布識別子との対応、および該要素分布識別子と上記要素データとの対応を蓄積し、
上記要素データ分類部は、仮定する混合数を入力し、上記要素データを該混合数の混合分布として混合分布パラメータを求め、混合分布識別子と該混合分布パラメータとの対応を上記分類事例ベースに記録し、
上記要素データ帰属判定部は、上記要素データがどの要素分布に帰属するかを判定し、該要素データと帰属する要素分布識別子との対応を上記分類事例ベースに記録する
ことを特徴とする請求項１または２記載の航空機搭載乱気流警報システム。
【請求項４】
共分散成分のない多次元正規分布を要素分布とし、所定の混合数に等しい数の要素分布の重み付き和による混合分布として、その混合分布パラメータを求め、混合分布識別子と該混合分布パラメータとの対応を上記分類事例ベースに記録し、
上記要素データ変遷分類部は、各要素データの帰属する要素分布を、要素分布における要素データの確率密度と要素分布の混合比との積が最大のものとし、
上記要素データ分類部は、
各属性について、平均、分散、値の種類数、空値でない値の総数を調査する対象範囲調査ステップと、
要素分布の初期値として、平均値については、値の種類数が所定の数以上の観測項目については互いに異なる平均値、値の種類数が所定の数未満の観測項目については値の種類の中から選んだ平均値とし、分散値については０でない適当な分散値とするような、要素分布の初期分布を分類数に等しい数生成する初期分布生成ステップと、
暫定的な各要素分布の平均、分散、混合比に基づいて、各要素データの確率密度を算出する期待値算出サブステップ、各要素データ毎に、各暫定要素分布毎の確率密度の比を計算して寄与度とし、各要素分布毎に該寄与度を各要素データの値に乗じて値とし、要素データ数を該寄与度の総和として集計し、上記値と上記総和に基づき、新たな暫定的要素分布の平均および分散とする要素分布更新サブステップ、及び、暫定分布のパラメータ組合せの変化を監視して、上記パラメータ組合せが所定の反復回数の間変化しないとき、もしくは同じパラメータ組合せが所定の回数反復して出現するとき、もしくは反復回数が所定の回数実行されたときに、反復改善を終了する終了判定サブステップを有する反復改善ステップと、
得られたパラメータ組合せを要素分布の識別子とともに分類事例ベースに記録する終了ステップと
を備えることを特徴とする請求項３記載の航空機搭載乱気流警報システム。
【請求項５】
上記反復改善ステップは、
暫定的な各要素分布の平均、分散、混合比に基づいて、各要素データの確率密度を算出し、０より大きく１以下のアニーリングパラメータを用いて、該確率密度のアニーリングパラメータ乗を記録する期待値算出サブステップ、
各要素データ毎に、上記期待値算出サブステップで記録した各暫定要素分布毎の確率密度のアニーリングパラメータ乗の比を計算して寄与度とし、各要素分布毎に該寄与度を各要素データの値に乗じて値とし、要素データ数を該寄与度の総和として集計し、上記値と上記総和に基づき、新たな暫定的要素分布の平均および分散とする要素分布更新サブステップ、
暫定分布のパラメータ組合せの変化を監視して、上記パラメータ組合せが所定の反復回数の間変化しないとき、もしくは同じパラメータ組合せが所定の回数反復して出現するとき、もしくは反復回数が所定の回数実行されたときに、そのアニーリングパラメータについて反復を終了する終了判定サブステップ、
アニーリングパラメータの値を所定の計画に従って増加させ、上記期待値算出サブステップ以後を反復し、アニーリングパラメータが１以上になった場合に外側の反復を終了するアニーリングサブステップと
を備えることを特徴とする請求項３記載の航空機搭載乱気流警報システム。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は、航空機に搭載した測定装置を用いて乱気流データを収集し、データ量を補うためにランダム大気模擬も利用して、収集したデータをもとに乱気流を予測し警報を発する航空機搭載乱気流警報システムに関するものである。
従来の技術
航空機搭載乱気流警報システムに関しては、以下のような出願が既に出されている。
特開平５ー５０８９３０号公報では、レーダで測定したシアの風速が既定範囲に入るかどうかを警報の判断基準としているレーダ装置が開示されている。
また、特表平６−５００８６０号公報では、航空機搭載のレーダで測定した風速の偏差が非乱気流または危険のない乱気流よりも大きい場合に乱気流と判断するレーダーシステムが開示されている。
さらに、特表平６−５００８６１号公報では、航空機搭載の上方レーダで測定した風速からマイクロバーストのコアを、下方レーダで測定した風速からウィンドシアを、それぞれ閾値を越えた場合をもって判定するレーダーシステムが開示されている。
図１０は従来の技術に基づいて航空機搭載乱気流警報システムを構築した場合の構成を示している。図１０において、実測部２０１では航空機の周囲における気流について、レーダを用いて計測を行う。レーダは気流と航空機との相対的な測定値を獲得する。例えば、図３に示すような航空機速度ベクトル５０１と気流速度ベクトル５０２の航空機進行方向成分５０３との差が得られる。この差を以下、計測気流速度と称する。該計測気流速度を複数地点について計測し、航空機速度ベクトルとからその対地速度を算出し、さらに該複数地点間で気流の風速風向に一様性を仮定すると、気流速度ベクトルが算出できる。
判定部２０３では、警報を発すべき危険な乱気流に該航空機が接近中か否かを判定する。これは例えば、特開平５−５０８９３０号公報ではシアの風速を規準とし、特表平６−５００８６０号公報では風速の偏差を規準とし、特表平６−５００８６１号公報では上方レーダによるマイクロバーストコアと下方レーダによるウィンドシアのそれぞれ風速を規準としている。計測気流速度と航空機速度ベクトルから気流速度ベクトルを求め、閾値情報２０２を参照して接近中か否かを判定する。
閾値情報２０２は、上記判定部２０３で用いる規準に関する値の範囲を蓄積している。表示部２０４は、判定部２０３で乱気流に接近中と判定された場合にその旨をユーザに提示する。
上述のような従来の技術として述べた方式をとる航空機搭載乱気流警報システムでは、気流のモデルを予め用意して、それに周囲の気流の計測結果をあてはめて、乱気流に接近中か否かという判定を行うようになっている。例えば、上述の特表平６−５００８６１号公報では、航空機が地表付近を飛行中、すなわち気流のつくる渦の下方を通過するという仮定および渦のモデルに基づいて、上方にマイクロバーストコア、下方にシアを仮定して計測結果をあてはめ、該当した場合に乱気流が接近中という判断を行う。
このため、気流モデルが明確でない場合、例えば高空を飛行中で気流の渦のどこに遭遇するかが事前に分からない場合などにおいて、警報を発することができないという問題があった。
本発明はこのような問題点を解決するためになされたもので、実際のデータの蓄積に基づき、データを分類することによるモデルの構築、データの帰属判定によるモデル選択、および乱気流の予測を並行して行うことにより、気流モデルが事前に明確でない場合でも乱気流の予測を可能にする航空機搭載乱気流警報システムを得ることを目的とする。
発明の開示
この発明に係る航空機搭載乱気流警報システムは、
航空機に搭載した測定装置を用いて気流のデータを収集し、それに基づいて乱気流を予測し警報を発するシステムであって、
複数の子機から通知されるデータを蓄積する事例ベース、
事例ベースのデータを所定の対象指定範囲に基づいて要素データに加工し、分類事例ベースに記録する要素データ決定部、
分類事例ベースの要素データに記載の乱流遭遇判定結果に基づいて要素データ集合を作成し、要素データ集合のそれぞれについて分類を行って分類表を作成し、分類事例ベースに記録する要素データ分類部、
分類事例ベースの要素データが分類のいずれに帰属するかを決定して変遷表として分類事例ベースに記述し、変遷表に基づき、航空機識別子毎に分類識別子の変遷を集計し、分類間の遷移確率を算出し分類事例ベースに状態遷移表として記述する要素データ変遷分類部、
要素データ、分類表、変遷表、状態遷移表を記憶する分類事例ベース、及び、
変遷表、状態遷移表を提示する表示部
を有する親機と、
気流のデータを収集し、データを事例ベースに通知する実測部、
実測部の収集したデータを対象指定範囲に基づいて要素データに加工し子機要素データ帰属判定部に出力する子機要素データ決定部、
子機分類事例ベースの混合分布表を参照して、子機要素データ決定部にて加工された各要素データが混合分布表のどの要素分布に帰属すべきかを決定し、決定した要素分布識別子を子機表示部に通知し、また、状態遷移表を参照して、要素分布から全要素分布への遷移確率を獲得し、遷移確率を子機表示部に通知し、遷移確率および混合分布表における乱流遭遇の有無から、乱流遭遇の確率を算出し、子機表示部に通知する子機要素データ帰属判定部、
分類事例ベースに要求して分類表と状態遷移表とを獲得し、子機要素データ帰属判定部の要求に従ってこれらを提供する子機分類事例ベース、及び、
子機要素データ帰属判定部から得られる帰属要素分布、遷移確率、および乱流遭遇確率を提示し、乱流遭遇確率が所定の条件を満たす場合には警報を発する子機表示部
を有する子機とを備えている。
また、親機周辺の地域データを用いて気流のシミュレーションを行い、シミュレーション上で模擬航空機を速度ベクトルおよび位置をランダムに発生させて模擬飛行させ、模擬航空機に子機が搭載されていた場合に子機の実測部が計測するべき模擬計測結果を生成し、結果を要素データ決定部に通知するランダム大気模擬部をさらに備え、
要素データ決定部は、事例ベースとランダム大気模擬部からのデータを所定の対象指定範囲に基づいて要素データに加工し、分類事例ベースに記録する。
また、複数の分布の混合分布を仮定してその混合比および要素分布の混合分布パラメータを推定することをもって分類とし、
分類事例ベースは、混合分布パラメータと要素分布識別子との対応、および要素分布識別子と要素データとの対応を蓄積し、
要素データ分類部は、仮定する混合数を入力し、要素データを混合数の混合分布として混合分布パラメータを求め、混合分布識別子と混合分布パラメータとの対応を分類事例ベースに記録し、
要素データ帰属判定部は、要素データがどの要素分布に帰属するかを判定し、要素データと帰属する要素分布識別子との対応を分類事例ベースに記録する。
また、共分散成分のない多次元正規分布を要素分布とし、所定の混合数に等しい数の要素分布の重み付き和による混合分布として、その混合分布パラメータを求め、混合分布識別子と混合分布パラメータとの対応を分類事例ベースに記録し、
要素データ変遷分類部は、各要素データの帰属する要素分布を、要素分布における要素データの確率密度と要素分布の混合比との積が最大のものとし、
要素データ分類部は、
各属性について、平均、分散、値の種類数、空値でない値の総数を調査する対象範囲調査ステップと、
要素分布の初期値として、平均値については、値の種類数が所定の数以上の観測項目については互いに異なる平均値、値の種類数が所定の数未満の観測項目については値の種類の中から選んだ平均値とし、分散値については０でない適当な分散値とするような、要素分布の初期分布を分類数に等しい数生成する初期分布生成ステップと、
暫定的な各要素分布の平均、分散、混合比に基づいて、各要素データの確率密度を算出する期待値算出サブステップ、各要素データ毎に、各暫定要素分布毎の確率密度の比を計算して寄与度とし、各要素分布毎に寄与度を各要素データの値に乗じて値とし、要素データ数を寄与度の総和として集計し、値と総和に基づき、新たな暫定的要素分布の平均および分散とする要素分布更新サブステップ、及び、暫定分布のパラメータ組合せの変化を監視して、パラメータ組合せが所定の反復回数の間変化しないとき、もしくは同じパラメータ組合せが所定の回数反復して出現するとき、もしくは反復回数が所定の回数実行されたときに、反復改善を終了する終了判定サブステップを有する反復改善ステップと、
得られたパラメータ組合せを要素分布の識別子とともに分類事例ベースに記録する終了ステップとを備える。
さらに、反復改善ステップは、
暫定的な各要素分布の平均、分散、混合比に基づいて、各要素データの確率密度を算出し、０より大きく１以下のアニーリングパラメータを用いて、確率密度のアニーリングパラメータ乗を記録する期待値算出サブステップ、
各要素データ毎に、期待値算出サブステップで記録した各暫定要素分布毎の確率密度のアニーリングパラメータ乗の比を計算して寄与度とし、各要素分布毎に寄与度を各要素データの値に乗じて値とし、要素データ数を寄与度の総和として集計し、値と総和に基づき、新たな暫定的要素分布の平均および分散とする要素分布更新サブステップ、
暫定分布のパラメータ組合せの変化を監視して、パラメータ組合せが所定の反復回数の間変化しないとき、もしくは同じパラメータ組合せが所定の回数反復して出現するとき、もしくは反復回数が所定の回数実行されたときに、そのアニーリングパラメータについて反復を終了する終了判定サブステップ、
アニーリングパラメータの値を所定の計画に従って増加させ、期待値算出サブステップ以後を反復し、アニーリングパラメータが１以上になった場合に外側の反復を終了するアニーリングサブステップとを備える。
【図面の簡単な説明】
図１はこの発明の航空機搭載乱気流警報システムの全体構成を示すブロック図、
図２は親機と子機の関係を示す説明図、
図３は実測部の測定する計測気流速度の説明図、
図４は要素データの例および要素データ加工規則の説明図、
図５は混合分布表の一例を示す表、
図６は変遷表の一例を示す表、
図７は状態遷移表一例を示す表、
図８は要素データ分類部の動作を示すフローチャート、
図９は要素データ分類部の反復改善ステップの動作をフロー示すフローチャート、
図１０は従来の航空機搭載乱気流警報システムを示すブロック図である。
発明を実施するための最良の形態
実施例１．
［全体構成］
図１はこの発明の航空機搭載乱気流警報システムの全体構成を示すブロック図である。図１において、実測部６、子機要素データ決定部３２、子機分類事例ベース４２、子機要素データ帰属判定部９、子機表示部８２からなる部分は、航空機に搭載する子機２００の構成を示している。
一方、事例ベース１、ランダム大気模擬部２、要素データ決定部３１、分類事例ベース４１、要素データ分類部５、要素データ変遷分類部７、表示部８１からなる部分は、子機２００で測定した事例を蓄積し分類する親機１００の構成を示している。
親機１００と子機２００の間は、分類事例ベース４１から子機分類事例ベース４２にその内容の一部を転送する部分、要素データ決定部３１と子機要素データ決定部３２とで要素データ決定方式を共有する部分、および実測値６から事例ベース１へ測定データを転送する部分において情報交換が行われる。
図２は親機１００と子機２００の関係を示す図である。親機Ａ（１００）および親機Ｂ（１０１）は、例えば空港など固定地域に設置され、該固定地域周辺のデータについて分類などを行う。子機は例えば最も近い親機と情報交換を行う。子機ａ（２００）と子機ｂ（２０１）は、親機Ａ（１００）と、子機ｃ（２０２）は親機Ｂ（１０１）と情報交換を行う。子機の移動に伴い、情報交換の相手は変化する。子機ｃ（２０２）は親機Ａ（１００）に接近した段階でこの親機Ａ１００との情報交換に切り替わる。
［実測部］
実測部６では、航空機の周囲、例えば前方距離５ｋｍおよび１０ｋｍにおける気流について、レーザレーダを用いて計測を行う。該計測結果は実測部６でも記録しておくことが好ましい。レーザレーダは、気流と航空機との相対的な測定値〔計測気流速度、図３参照〕を提示する。また、例えば航空機に搭載した温度計・湿度計・風速計などにより周囲の気流の気温、湿度、速度の計測を行う。以上を気流計測結果と総称する。さらに実測部６では、警報を発すべき危険な乱気流に該航空機が遭遇中か否かを判定する。これは例えば、航空機の振動あるいは加速度が基準値を越えたかどうかでも、また従来の技術に挙げた乱気流接近の判定基準を用いても判定できる。
実測部６で得られた時刻毎・場所毎の上記気流計測結果、上記乱流遭遇の有無、上記航空機速度ベクトルは、航空機毎に所定である航空機識別子を付されて子機要素データ決定部３２および事例ベース１に通知される。親機１００の事例ベース１への通知は、たとえば無線通信により随時あるいは定期的に行われる。
［事例ベース］
事例ベース１では、複数の子機２００の実測部６から通知される航空機識別子、時刻、位置、気流計測結果、航空機速度を蓄積する。例えば図４の７０１のような表形式で蓄積する。
［ランダム大気模擬部］
ランダム大気模擬部２では、上記親機１００周辺の地域データを用い、例えば三次元格子ガスオートマトン法によって気流のシミュレーションを行い、そこに模擬航空機を速度ベクトルおよび位置をランダムに設定して模擬飛行させ、該模擬航空機に子機２００が搭載されていた場合に該子機２００の実測部が計測する模擬計測結果を生成する。その結果は、例えば図４の７０１のような表形式で出力される。
［要素データ決定部］
要素データ決定部３１では、扱うデータの単位（要素データ）および対象範囲の指定（要素データ加工規則）をユーザから受け付ける。例えば「位置範囲」「時刻幅」「属性」「窓幅」「窓間隔」「窓パターン」の指定を受け、指定内容を要素データ加工規則として記録する。
位置範囲および時刻幅は、該親機１００が要素データとして考える対象範囲を指定する。
属性は要素データを構成する属性の種類を指定する。
窓幅は要素データを構成する時刻幅を指定する。
窓間隔は要素データの時刻幅の間隔を指定する。
窓パターンは０、＋、〜の３値の列からなり、順に窓幅内の時刻と対応し、複数の指定ができる。
要素データ決定部３１では、上記指定に基づいて事例ベース１のデータもしくはランダム大気模擬部２のデータを加工し、分類事例ベース４１に記録する。
図４は、位置範囲として緯度４１度〜４３度、経度１３９度〜１４１度、時刻幅１５：４０〜１５：４３と指定し、属性に「周囲の気温」「５ｋｍ前方の計測気流速度」「１０ｋｍ前方の計測気流速度」の３属性を指定し、窓幅２、窓間隔２、窓パターン「＋０」「＋−」と指定した場合の例を示している。対象範囲のデータを７０１に、指定内容を７０２に、作成された要素データは７０３に示している。
要素データ作成方法の例は以下の通りである。まず時刻１５：４０における３つの属性値そのもの（窓パターン「＋０」に対応）と、時刻１５：４０から時刻１５：４１の属性値を引いた値をもつ３つの属性値（窓パターン「＋−」に対応）の計６属性からなるものと、さらにその時刻および窓幅の範囲に乱流に遭遇したかどうかの属性（「乱流遭遇」属性）を付け、これを時刻１５：４０の要素データとする。次に、窓間隔２をとって時刻１５：４２について同様に６属性を計算し要素データとする。窓パターンにはウォルシュ係数を用いることが好ましい。窓幅４の場合のウォルシュ係数を窓パターンに直すと、順に＋＋＋＋、＋＋−−、＋−−＋、＋−＋−となり、さらに得られた数値を窓幅４で割った値を用いる。
要素データ決定部３１ではまた、分類事例ベース４１から子機分類事例ベース４２へのデータ転送の際に、併せて子機要素データ決定部に該要素データ加工規則を転送する。
［分類事例ベース］
分類事例ベース４１は、以下の機能を有する。
要素データ決定部３１で抽出された要素データを図４の７０３のような表形式で保持し、要素データ分類部５もしくは表示部８１からの要求に応じて該要素データを渡す。
要素データ分類部５で算出された、図５に示すような混合分布識別子と混合分布パラメータの対応表（以下、混合分布表）を保持し、子機分類事例ベース４２もしくは表示部８１からの要求に応じて該混合分布表を渡す。
要素データ変遷分類部７で算出された、図６に示すような混合分布識別子と要素データとの対応表（以下、変遷表）を保持し、表示部８１からの要求に応じて該変遷表を渡す。
要素データ変遷分類部７で算出された、図７に示すような混合分布識別子間の遷移確率表（以下、状態遷移表）を保持し、子機分類事例ベース４２もしくは表示部８１からの要求に応じて該状態遷移表を渡す。
表示部８１からの指定に従って要素データを削除する。
［要素データ分類部］
要素データ分類部５では、ユーザの指定もしくは所定の実行予定に従って、以下を行う。
分類事例ベース４１に要求して要素データを獲得する。
上記要素データに記載の乱流遭遇有無の属性の該２値に基づいて、２つの要素データ集合を作成する。各要素データの総数を分類事例ベース４１に記録する。
上記要素データ集合のそれぞれについて、図８に示す以下のようなステップを経て図５に示すような混合分布表を作成し、分類事例ベース４１に記録する。
［ステップＳ２１］
図８の対象範囲調査ステップＳ２１では、要素データの総数を調査して分類事例ベースに記録し、ユーザに提示し、分布の混合数をユーザから受け付ける。さらに各属性について、平均、分散、値の種類数、空値でない値の総数を調査する。
［ステップＳ２２］
初期分布生成ステップＳ２２では、要素分布の初期値として、平均値については、値の種類数が所定の数以上の属性については互いに異なる平均値、値の種類数が所定の数未満の属性については値の種類の中から選んだ平均値とし、分散値については０でない適当な分散値とするような、要素分布の初期分布を分類数に等しい数生成する。例えば５つに分類する場合、平均値μと標準偏差σとを用いて、例えばμー２σ、μーσ、μ、μ＋σ、μ＋２σの５値を初期要素分布の平均値とし、σを初期要素分布総ての標準偏差とする。また例えば値の種類数が１だった場合、その属性の初期要素分布の平均値はすべて０とする。これにより冗長な確率密度の計算および比較を省くことができる。
［ステップＳ２３］
反復改善ステップＳ２３では、要素分布の平均、分散、要素分布同士の混合比からなるパラメータ組合せを図８のＳ２３の箱の中に示すようなサブステップの反復によって改善していき、上記パラメータ組合せが所定の反復回数の間変化しないとき、もしくは同じパラメータ組合せが所定の回数反復して出現するとき、もしくは反復回数が所定の回数実行されたときに、反復改善を終了する。
［ステップＳＳ２３１］
反復改善ステップＳ２３の期待値算出サブステップＳＳ２３１では、暫定的な各要素分布の平均、分散、混合比に基づいて、各要素データの確率密度を算出する。要素分布に寄与する値の種類が１種類になり分散が０になると、平均値以外の確率密度が０になり、確率密度の比で寄与度を決定している部分に支障が出るので、要素分布の分散が０の場合には所定の微小な確率密度を平均値以外の総ての要素データに与え、平均値の要素データには所定の大きな確率密度を与える。分散が０でない場合の確率密度の算出には、平均を０、分散を１とする所定の精度の標準正規分布確率密度関数の値の表を用意しておき、毎回指数関数の計算をする代わりにこの表を検索することで高速に値を得る。例えば平均μ標準偏差σの正規分布のｘにおける確率密度は、（ｘーμ）／σの箇所の標準正規分布確率密度関数の表を検索し、その値にσを乗じて値を得る。表に値がない場合は周辺の値を選び、例えば線形補間によって値を得る。
［ステップＳ２３２］
要素分布更新サブステップＳ２３２では、各要素データ毎に、各暫定要素分布毎の確率密度の比を計算して寄与度とし、各要素分布毎に該寄与度を各要素データの値に乗じて値とし、要素データ数を該寄与度の総和として集計し、上記値と上記総和に基づき、新たな暫定的要素分布の平均および分散とする。
［ステップＳ２３３］
終了判定サブステップＳ２３３では、暫定分布のパラメータ組合せの変化を監視して、上記パラメータ組合せが所定の反復回数の間変化しないとき、もしくは同じパラメータ組合せが所定の回数反復して出現するとき、もしくは反復回数が所定の回数実行されたときに、反復改善を終了する。
［ステップＳ２４］
終了ステップＳ２４では、得られたパラメータ組合せを要素分布の識別子とともに混合分布表として分類事例ベース４１に記録する。図５は、多次元無相関による混合数４の混合分布表の例である。乱流遭遇の有無を明示した混合分布識別子毎に、混合比、各属性の平均および分散が記されている。
［要素データ変遷分類部］
要素データ変遷分類部７は、以下の機能を有する。
分類事例ベース４１に蓄えられた、乱流遭遇の有った混合分布に属する要素分布と、乱流遭遇の無かった混合分布に属する要素分布とについて、同じく分類事例ベース４１に蓄えられている要素データが、どの要素分布に帰属すべきかを決定し、それを変遷表に記述して分類事例ベース４１に蓄積する。例えば各要素分布における要素データの確率密度と要素分布の混合比との積が最大のものを帰属要素分布として選択する。同じ値が複数存在する場合には、例えば全識別子に優先順位をつけておきその優先順位の最も高いものを選択する。図６は変遷表の例である。図４の７０３の要素データの表に、混合分布識別子の列が加わったものになっている。
分類事例ベース４１に蓄えられた変遷表に基づき、航空機識別子毎に混合分布識別子の変遷を集計し、要素分布間の遷移確率を算出して状態遷移表に記述し、分類事例ベース４１に蓄積する。例えば時刻的に隣接する２つの要素データ（間隔０）について混合分布識別子の変遷を集計して状態遷移表を作成し、時刻的に１要素データを空けた２つの要素データ（間隔１）についても変遷を集計して状態遷移表を作成し、以下空ける数を１０まで増やして計１１個の状態遷移表を作成する。図７は状態遷移表の例である。表１００１は間隔０の状態遷移表、表１００２は間隔１の状態遷移表を示している。
［表示部］
表示部８１は、以下の機能を有する。
分類事例ベース４１に蓄積された混合分布表、変遷表、状態遷移表を要求に応じてユーザに提示する。
分類事例ベース４１に蓄積された要素データの削除指示をユーザから受け付け、分類事例ベース４１に削除すべき要素データの指定と上記削除指示を通知する。
［子機要素データ決定部］
子機要素データ決定部３２は、要素データ加工規則を要素データ決定部３１から獲得し、実測部６から得られるデータを該規則に従って加工して子機要素データ帰属判定部９に出力する。要素データ決定部３１から獲得する要素データ加工規則の例は図４の７０２に示している。要素データ作成方式は要素データ決定部３１における方式と同一とする。
［子機分類事例ベース］
子機分類事例ベース４２は、分類事例ベース４１に要求して図５に示すような混合分布表と、図７に示すような状態遷移表とを獲得し、子機要素データ帰属判定部９の要求に従って上記混合分布表および上記状態遷移表を提供する。
［子機要素データ帰属判定部］
子機分類事例ベース４２に記録された混合分布表を参照して、子機要素データ決定部３２にて加工された各要素データが上記混合分布表に表現された各要素分布のどれに帰属すべきかを決定し、帰属すべきと決定した要素分布識別子を子機表示部８２に通知する。例えば、各要素分布における要素データの確率密度と要素分布の混合比との積が最大のものを帰属要素分布として選択する。同じ値が複数存在する場合には、例えば全識別子に優先順位をつけておきその優先順位の最も高いものを選択する。さらに、子機分類事例ベース４２に記録された複数の時間間隔についての状態遷移表を参照して、上記要素分布から全要素分布への経過時間間隔毎の遷移確率を獲得し、上記遷移確率を子機表示部８２に通知する。さらに、上記遷移確率および上記混合分布表における乱流遭遇の有無から、経過時間間隔毎の乱流遭遇の確率を算出し、子機表示部８２に通知する。例えば、各要素分布における乱流遭遇確率と該要素分布への経過時間間隔毎の遷移確率との積の総和をもってその経過時間間隔毎の乱流遭遇確率とする。
［子機表示部］
子機要素データ帰属判定部９から得られる帰属要素分布、その要素分布から全要素分布への遷移確率、経過時間間隔毎の乱流遭遇確率をユーザに提示し、上記乱流遭遇確率が事前にユーザの設定した条件を満たす場合には警報を発する。例えば、間隔９および間隔１０において乱流遭遇確率が８０％を越えるか、間隔７および間隔８において乱流遭遇確率が９０％を越えるか、全間隔のいずれかにおいて９５％を越える場合とユーザが事前に設定した場合、その条件に従って警報を発する。
［全体動作］
データ収集シーケンス、データ判定シーケンス、データ集計シーケンス、データ配信シーケンスの４種類の動作シーケンスを有し、データ収集シーケンス、データ判定シーケンス、データ配信シーケンスは航空機毎に独立に並行して実行され、上記データ集計シーケンスは親機１００にて随時実行される。例えば親機１００はデータ集計シーケンスを毎日定期的に実施する。子機２００はデータ配信シーケンスを多くとも日に一度、少なくとも搭載される航空機の運航の前に実施し、運航中はデータ収集シーケンスおよびデータ判定シーケンスを毎時定期的に実施する。
［データ収集シーケンス］
実測部６にて計測を行い、そこで得られたデータを事例ベース１に通知する。
［データ判定シーケンス］
実測部６にて計測を行い、そこで得られたデータを子機要素データ決定部３２にて要素データに加工し、子機要素データ帰属判定部９にて子機分類事例ベース４２を参照して上記要素データの帰属する分類を決定し、子機表示部８２にて上記帰属分類、各分類への遷移確率、乱流遭遇確率を提示し、所定の条件を満たす場合は乱流の警報を発する。
［データ集計シーケンス］
事例ベース１に蓄積されたデータおよびランダム大気模擬部２で得られたデータを、要素データ決定部３１にて要素データに加工して分類事例ベース４１に記録し、要素データ分類部５にて上記要素データを分類し、要素データ変遷分類部７にて上記各要素データの各分類への帰属を判定し、分類間遷移確率を算出して上記分類事例ベース４１に記録する。分類事例ベース４１に記録される情報は表示部８１にて提示され、ユーザはそれをもとに上記要素データの一部削除の指定を上記分類事例ベース４１に、再分類の指示を上記要素データ分類部５および要素データ変遷分類部７に、それぞれ行う。
［データ配信シーケンス］
要素データ決定部３１にて記録される要素データ加工規則を子機要素データ決定部３２に、分類事例ベース４１にて記録される分類表ならびに状態遷移表を子機分類事例ベース４２に、それぞれ通知する。
［親子基本型］
上述のようにこの実施例の航空機搭載乱気流警報システムにおいては、航空機に搭載した測定装置を用いて気流のデータを収集し、それに基づいて乱気流を予測し警報を発するためのシステムであって、
複数の子機２００の実測値６から通知されるデータすなわち航空機の位置、速度ベクトル、気流計測結果、乱流遭遇判定結果とを蓄積する事例ベース１と、
事例ベース１中のデータについて、要素データの指定および対象範囲の指定をユーザから受け付け、上記指定に従って事例ベース１のデータを加工し、分類事例ベース４１に記録する要素データ決定部３１と、
分類事例ベース４１に要求して要素データを獲得し、上記要素データに記載の乱流遭遇判定結果に基づいて要素データ集合を作成し、各要素データの総数を分類事例ベースに記録し、上記要素データ集合のそれぞれについて所定の数に分類を行って分類表を作成し、分類事例ベース４１に記録する要素データ分類部５と、
分類事例ベース４１に蓄えられた分類について、要素データがどの分類に帰属すべきかを決定し、これを分類事例ベース４１に変遷表として記述し、上記変遷表に基づき、航空機識別子毎に分類識別子の変遷を集計し、分類間の遷移確率を算出し、これを分類事例ベース４１に状態遷移表として記述する要素データ変遷分類部７と
上記要素データ、分類表、変遷表、状態遷移表を保持し、子機分類事例ベース４２、表示部８１からの要求に応じてそれらを提示し、また表示部からの指定に従って要素データの削除を行う分類事例ベース４１と
混合分布表、変遷表、状態遷移表をユーザに提示し、ならびに要素データ削除の指定をユーザから受け付ける表示部８１と
から構成される親機１００と、
航空機の周囲における気流について計測を行い、警報を発すべき乱流に遭遇中か否かを判定し、上記航空機の位置および速度ベクトル、上記気流計測結果、上記乱流遭遇判定結果を事例ベース１に通知する実測部６と、
要素データおよび対象範囲の指定を要素データ決定部３１から獲得し、実測部６から得られるデータを上記指定に従って加工して子機要素データ帰属判定部３１に出力する子機要素データ決定部３２と、
子機分類事例ベース４２に記録された混合分布表を参照して、子機要素データ決定部３２にて加工された各要素データが上記混合分布表に表現された各要素分布のどれに帰属すべきかを決定し、帰属すべきと決定した要素分布識別子を子機表示部８２に通知し、子機分類事例ベース４２に記録された状態遷移表を参照して、上記要素分布から全要素分布への遷移確率を獲得し、上記遷移確率を子機表示部８２に通知し、上記遷移確率および上記混合分布表における乱流遭遇の有無から、乱流遭遇の確率を算出し、子機表示部８２に通知する子機要素データ帰属判定部９と、
分類事例ベース４１に要求して分類表と状態遷移表とを獲得し、子機要素データ帰属判定部９の要求に従って上記分類表および上記状態遷移表を提供する子機分類事例ベース４２と、
子機要素データ帰属判定部９から得られる帰属要素分布、上記要素分布から全要素分布への遷移確率、および乱流遭遇確率をユーザに提示し、上記乱流遭遇確率が事前にユーザの設定した条件を満たす場合には警報を発する子機表示部８２とから構成される子機２００とからなり、その動作は
実測部６にて計測を行い、そこで得られたデータを事例ベース１に通知するデータ収集シーケンスと、
実測部６にて計測を行い、そこで得られたデータを子機要素データ決定部３２にて要素データに加工し、子機要素データ帰属判定部９にて子機分類事例ベース４２を参照して上記要素データの帰属する分類を決定し、子機表示部８２にて上記分類を提示することにより、乱流の警報を発するデータ判定シーケンスと、
事例ベース１に蓄積されたデータを要素データ決定部３１にて要素データに加工して分類事例ベース４１に記録し、要素データ分類部５にて上記要素データを分類し、要素データ変遷分類部７にて上記各要素データの各分類への帰属を判定し、分類間遷移確率を算出して上記分類事例ベース４１に記録し、上記分類事例ベース４１に記録される情報は表示部８１にて提示され、ユーザはそれをもとに上記要素データの一部削除の指定を上記分類事例ベース４１に、再分類の指示を上記要素データ分類部５および要素データ変遷分類部７に、それぞれ行うデータ集計シーケンスと
要素データ決定部３１にて記録される要素データ加工規則を子機要素データ決定部３２に、分類事例ベース４１にて記録される分類表ならびに状態遷移表を子機分類事例ベース４２に、それぞれ通知するデータ配信シーケンスと
からなり、上記データ収集シーケンス、データ判定シーケンス、データ配信シーケンスは航空機毎に独立に並行して実行され、上記データ集計シーケンスは親機にて随時実行される。
そのため、実際のデータの蓄積に基づき、データを分類することによるモデルの構築、データの帰属判定によるモデル選択、および乱気流の予測を並行して行うことにより、従来の技術として述べた方式では予測できなかった、気流モデルが事前に明確でない場合でも乱気流の予測と警報の提示を可能にする。
［ランダムシミュレータで事例水増し］
また、親機周辺の地域データを用いて気流のシミュレーションを行い、そこに模擬航空機を速度ベクトルおよび位置をランダムに設定して模擬飛行させ、該模擬航空機に子機が搭載されていた場合に該子機の実測部が計測するべき模擬計測結果を生成し、結果を要素データ決定部に通知するランダム大気模擬部を有し、
要素データ決定部において、事例ベースだけでなく上記ランダム大気模擬部からのデータを受け付け、
データ集計シーケンスにおいて、事例ベースだけでなく上記ランダム大気模擬部からのデータを要素データ決定部にて要素データに加工する。
そのため、実際のデータの蓄積が不十分な段階でも、気流のシミュレータを用いて事例を人工的に増加させ、乱気流の予測と警報の提示を可能にする。
［分類に混合分布を用いる］
また、複数の分布の混合分布を仮定してその混合比および各分布（以下、要素分布と称する）のパラメータ（以下、混合分布パラメータと総称する）を推定することをもって分類とすることにより、
分類事例ベースにおいて、混合分布パラメータと要素分布識別子との対応、および該要素分布識別子と要素データとの対応を蓄積し、
要素データ分類部において、仮定する混合の数（混合数）をユーザから受け付け、要素データを該混合数の混合分布としてその混合分布パラメータを求め、混合分布識別子と混合分布パラメータとの対応を分類事例ベースに記録し、
要素データ帰属判定部において、要素データがどの要素分布に帰属するかを判定し、該要素データと帰属する要素分布識別子との対応を分類事例ベースに記録する。
そのため、分類方式として混合分布モデルを採用することにより、境界に柔軟性を持たせた分類を、確率という一般的な評価基準によって平易に実施できる。
［分類に多次元無相関混合分布を用いる］
さらに、共分散成分のない多次元正規分布を要素分布とし、所定の混合数に等しい数の要素分布の重み付き和による混合分布として、その混合分布パラメータを求め、混合分布識別子と混合分布パラメータとの対応を分類事例ベース４１に記録し、
また要素データ変遷分類部７において
各要素データの帰属する要素分布を、要素分布における要素データの確率密度と要素分布の混合比との積が最大のものとし、
要素データ分類部５の動作は
各属性について、平均、分散、値の種類数、空値でない値の総数を調査する対象範囲調査ステップＳ２１と、
要素分布の初期値として、平均値については、値の種類数が所定の数以上の観測項目については互いに異なる平均値、値の種類数が所定の数未満の観測項目については値の種類の中から選んだ平均値とし、分散値については０でない適当な分散値とするような、要素分布の初期分布を分類数に等しい数生成する初期分布生成ステップＳ２２と、
暫定的な各要素分布の平均、分散、混合比に基づいて、各要素データの確率密度を算出する期待値算出サブステップＳ２３１と、各要素データ毎に、各暫定要素分布毎の確率密度の比を計算して寄与度とし、各要素分布毎に該寄与度を各要素データの値に乗じて値とし、要素データ数を該寄与度の総和として集計し、上記値と上記総和に基づき、新たな暫定的要素分布の平均および分散とする要素分布更新サブステップＳ２３２と、暫定分布のパラメータ組合せの変化を監視して、上記パラメータ組合せが所定の反復回数の間変化しないとき、もしくは同じパラメータ組合せが所定の回数反復して出現するとき、もしくは反復回数が所定の回数実行されたときに、反復改善を終了する終了判定サブステップＳ２３３からなる反復改善ステップＳ２３と、
得られたパラメータ組合せを要素分布の識別子とともに分類事例ベースに記録する終了ステップＳ２４と
からなり、上記対象範囲調査ステップＳ２１、初期分布生成ステップＳ２２、反復改善ステップＳ２３、及び、終了ステップＳ２４を順に実行することで動作する。
そのため、分類方式として共分散成分のない多次元正規分布を要素分布として採用することにより、分類のための計算である確率密度算出が、単一次元の値の積で高速かつ平易に算出できる。
実施例２．
本実施例は、実施例１の図１の要素データ分類部５の動作を示す図８における反復改善ステップＳ２３の動作を改善したものである。図９にその改善点を示す。
本実施例においては、図８の反復改善ステップＳ２３で、要素分布の平均、分散、要素分布同士の混合比からなるパラメータ組合せを、図９に示すようなサブステップの反復によって改善していく。外側の反復には０より大きく１以下のアニーリングパラメータ（以下ａと表示する）を用意して参照し、ａが事前に決定した値になった時に反復改善を終了する。ａは、例えば０．５から１．０の範囲の実数値をとり、反復毎に事前に定められた値の変化をし、１．０になった時に終了とする。内側の反復は上記要素分布パラメータ組合せが所定の反復回数の間変化しないとき、もしくは同じパラメータ組合せが所定の回数反復して出現するとき、もしくは反復回数が所定の回数実行されたときに終了する。
［ステップＳ２３４］
期待値算出サブステップＳ２３４では、暫定的な各要素分布の平均、分散、混合比に基づいて、各要素データの確率密度を算出する。要素分布に寄与する値の種類が１種類になり分散が０になると、平均値以外の確率密度が０になり、確率密度の比で寄与度を決定している部分に支障が出るので、要素分布の分散が０の場合には所定の微小な確率密度を平均値以外の総ての要素データに与え、平均値の要素データには所定の大きな確率密度を与える。分散が０でない場合の確率密度の算出には、平均を０、分散を１とする所定の精度の標準正規分布確率密度関数の値の表を用意しておき、毎回指数関数の計算をする代わりにこの表を検索することで高速に値を得る。表に値がない場合は周辺の値を選び、例えば線形補間によって値を得る。この値をａ乗して記録しておく。
［ステップＳ２３５］
要素分布更新サブステップＳ２３５では、各要素データ毎に、上記期待値算出サブステップＳ１で記録しておいた、各暫定要素分布毎の確率密度のａ乗の比を計算して寄与度とし、各要素分布毎に該寄与度を各要素データの値に乗じて値とし、要素データ数を該寄与度の総和として集計し、上記値と上記総和に基づき、新たな暫定的要素分布の平均および分散とする。
［ステップＳ２３６］
終了判定サブステップＳ２３６では、暫定分布のパラメータ組合せの変化を監視して、上記パラメータ組合せが所定の反復回数の間変化しないとき、もしくは同じパラメータ組合せが所定の回数反復して出現するとき、もしくは反復回数が所定の回数実行されたときに、内側の反復を終了する。
［ステップＳ２３７］
アニーリングサブステップＳ２３７では、ａの値を例えば所定の一定幅刻みもしくは一定割合で増加させて、期待値算出サブステップＳ１以後を反復し、ａが１以上になった場合に外側の反復を終了する。
［分類に確定アニーリングＥＭ法を用いる］
上述のようにこの実施例の航空機搭載乱気流警報システムにおいては、
要素データ分類部の動作における反復改善ステップＳ２３が、
暫定的な各要素分布の平均、分散、混合比に基づいて、各要素データの確率密度を算出し、０より大きく１以下のアニーリングパラメータ（以下ａと表記）を用いて、該確率密度のａ乗を記録する期待値算出サブステップＳ２３４と、
各要素データ毎に、上記期待値算出サブステップＳ２３４で記録しておいた、各暫定要素分布毎の確率密度のａ乗の比を計算して寄与度とし、各要素分布毎に該寄与度を各要素データの値に乗じて値とし、要素データ数を該寄与度の総和として集計し、上記値と上記総和に基づき、新たな暫定的要素分布の平均および分散とする要素分布更新サブステップＳ２３５と、
暫定分布のパラメータ組合せの変化を監視して、上記パラメータ組合せが所定の反復回数の間変化しないとき、もしくは同じパラメータ組合せが所定の回数反復して出現するとき、もしくは反復回数が所定の回数実行されたときに、そのアニーリングパラメータについて反復を終了する終了判定サブステップＳ２３６と、
ａの値を所定の計画に従って増加させ、期待値算出サブステップＳ２３４以後を反復し、ａが１以上になった場合に外側の反復を終了するアニーリングサブステップＳ２３７と
からなり、期待値算出サブステップＳ２３４、要素分布更新サブステップＳ２３５、終了判定サブステップＳ２３６、及び、アニーリングサブステップＳ２３７を順に実行する。
そのため、混合分布パラメータ決定方式として確率密度分布関数のアニーリングを採用することにより、初期値に依存しない安定したパラメータ決定が実現できる。
産業上の利用の可能性
この発明に係る航空機搭載乱気流警報システムは、
航空機に搭載した測定装置を用いて気流のデータを収集し、それに基づいて乱気流を予測し警報を発するシステムであって、
複数の子機から通知されるデータを蓄積する事例ベース、
事例ベースのデータを所定の対象指定範囲に基づいて要素データに加工し、分類事例ベースに記録する要素データ決定部、
分類事例ベースの要素データに記載の乱流遭遇判定結果に基づいて要素データ集合を作成し、要素データ集合のそれぞれについて分類を行って分類表を作成し、分類事例ベースに記録する要素データ分類部、
分類事例ベースの要素データが分類のいずれに帰属するかを決定して変遷表として分類事例ベースに記述し、変遷表に基づき、航空機識別子毎に分類識別子の変遷を集計し、分類間の遷移確率を算出し分類事例ベースに状態遷移表として記述する要素データ変遷分類部、
要素データ、分類表、変遷表、状態遷移表を記憶する分類事例ベース、及び、
変遷表、状態遷移表を提示する表示部
を有する親機と、
気流のデータを収集し、データを事例ベースに通知する実測部、
実測部の収集したデータを対象指定範囲に基づいて要素データに加工し子機要素データ帰属判定部に出力する子機要素データ決定部、
子機分類事例ベースの混合分布表を参照して、子機要素データ決定部にて加工された各要素データが混合分布表のどの要素分布に帰属すべきかを決定し、決定した要素分布識別子を子機表示部に通知し、また、状態遷移表を参照して、要素分布から全要素分布への遷移確率を獲得し、遷移確率を子機表示部に通知し、遷移確率および混合分布表における乱流遭遇の有無から、乱流遭遇の確率を算出し、子機表示部に通知する子機要素データ帰属判定部、
分類事例ベースに要求して分類表と状態遷移表とを獲得し、子機要素データ帰属判定部の要求に従ってこれらを提供する子機分類事例ベース、及び、
子機要素データ帰属判定部から得られる帰属要素分布、遷移確率、および乱流遭遇確率を提示し、乱流遭遇確率が所定の条件を満たす場合には警報を発する子機表示部
を有する子機とを備えている。
そのため、実際のデータの蓄積に基づき、データを分類することによるモデルの構築、データの帰属判定によるモデル選択、および乱気流の予測を並行して行うことにより、従来の技術として述べた方式では予測できなかった、気流モデルが事前に明確でない場合でも乱気流の予測と警報の提示を可能にする。
また、親機周辺の地域データを用いて気流のシミュレーションを行い、シミュレーション上で模擬航空機を速度ベクトルおよび位置をランダムに発生させて模擬飛行させ、模擬航空機に子機が搭載されていた場合に子機の実測部が計測するべき模擬計測結果を生成し、結果を要素データ決定部に通知するランダム大気模擬部をさらに備え、
要素データ決定部は、事例ベースとランダム大気模擬部からのデータを所定の対象指定範囲に基づいて要素データに加工し、分類事例ベースに記録する。
そのため、実際のデータの蓄積が不十分な段階でも、気流のシミュレータを用いて事例を人工的に増加させ、乱気流の予測と警報の提示を可能にする。
また、複数の分布の混合分布を仮定してその混合比および要素分布の混合分布パラメータを推定することをもって分類とし、
分類事例ベースは、混合分布パラメータと要素分布識別子との対応、および要素分布識別子と要素データとの対応を蓄積し、
要素データ分類部は、仮定する混合数を入力し、要素データを混合数の混合分布として混合分布パラメータを求め、混合分布識別子と混合分布パラメータとの対応を分類事例ベースに記録し、
要素データ帰属判定部は、要素データがどの要素分布に帰属するかを判定し、要素データと帰属する要素分布識別子との対応を分類事例ベースに記録する。
そのため、分類方式として混合分布モデルを採用することにより、境界に柔軟性を持たせた分類を、確率という一般的な評価基準によって平易に実施できる。
また、共分散成分のない多次元正規分布を要素分布とし、所定の混合数に等しい数の要素分布の重み付き和による混合分布として、その混合分布パラメータを求め、混合分布識別子と混合分布パラメータとの対応を分類事例ベースに記録し、
要素データ変遷分類部は、各要素データの帰属する要素分布を、要素分布における要素データの確率密度と要素分布の混合比との積が最大のものとし、
要素データ分類部は、
各属性について、平均、分散、値の種類数、空値でない値の総数を調査する対象範囲調査ステップと、
要素分布の初期値として、平均値については、値の種類数が所定の数以上の観測項目については互いに異なる平均値、値の種類数が所定の数未満の観測項目については値の種類の中から選んだ平均値とし、分散値については０でない適当な分散値とするような、要素分布の初期分布を分類数に等しい数生成する初期分布生成ステップと、
暫定的な各要素分布の平均、分散、混合比に基づいて、各要素データの確率密度を算出する期待値算出サブステップ、各要素データ毎に、各暫定要素分布毎の確率密度の比を計算して寄与度とし、各要素分布毎に寄与度を各要素データの値に乗じて値とし、要素データ数を寄与度の総和として集計し、値と総和に基づき、新たな暫定的要素分布の平均および分散とする要素分布更新サブステップ、及び、暫定分布のパラメータ組合せの変化を監視して、パラメータ組合せが所定の反復回数の間変化しないとき、もしくは同じパラメータ組合せが所定の回数反復して出現するとき、もしくは反復回数が所定の回数実行されたときに、反復改善を終了する終了判定サブステップを有する反復改善ステップと、
得られたパラメータ組合せを要素分布の識別子とともに分類事例ベースに記録する終了ステップとを備える。
そのため、分類方式として共分散成分のない多次元正規分布を要素分布として採用することにより、分類のための計算である確率密度算出が、単一次元の値の積で高速かつ平易に算出できる。
さらに、反復改善ステップは、
暫定的な各要素分布の平均、分散、混合比に基づいて、各要素データの確率密度を算出し、０より大きく１以下のアニーリングパラメータを用いて、確率密度のアニーリングパラメータ乗を記録する期待値算出サブステップ、
各要素データ毎に、期待値算出サブステップで記録した各暫定要素分布毎の確率密度のアニーリングパラメータ乗の比を計算して寄与度とし、各要素分布毎に寄与度を各要素データの値に乗じて値とし、要素データ数を寄与度の総和として集計し、値と総和に基づき、新たな暫定的要素分布の平均および分散とする要素分布更新サブステップ、
暫定分布のパラメータ組合せの変化を監視して、パラメータ組合せが所定の反復回数の間変化しないとき、もしくは同じパラメータ組合せが所定の回数反復して出現するとき、もしくは反復回数が所定の回数実行されたときに、そのアニーリングパラメータについて反復を終了する終了判定サブステップ、
アニーリングパラメータの値を所定の計画に従って増加させ、期待値算出サブステップ以後を反復し、アニーリングパラメータが１以上になった場合に外側の反復を終了するアニーリングサブステップとを備える。
そのため、混合分布パラメータ決定方式として確率密度分布関数のアニーリングを採用することにより、初期値に依存しない安定したパラメータ決定が実現できる。
【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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