(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ニューラルネットワークによって算出された空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）に基づいて空調制御を行う空調装置において、前記ニューラルネットワークを初期設定するためのニューラルネットワーク学習方法であって、
前記空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）の可変領域内のうち前記空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）の変化をユーザーが感じやすい領域における学習誤差が、他の領域における学習誤差に比べて優先的に小さくなるように、前記ニューラルネットワークを学習させるニューラルネットワーク学習方法であり、前記ユーザーが感じやすい領域は、低風量領域、吹出温度２５℃付近の領域、および上からの吹出割合の多い吹出口モードの領域のうちの少なくとも１つであることを特徴とするニューラルネットワーク学習方法。
【請求項２】
前記優先的に学習誤差を小さくする度合を設定可能としたことを特徴とする請求項１に記載のニューラルネットワーク学習方法。
【請求項３】
前記優先的に学習誤差を小さくする領域における学習誤差の許容範囲を設定可能にするとともに、
この学習誤差が前記許容範囲外である場合には、前記学習誤差を優先的に小さくする度合を自動的に大きくした上で前記ニューラルネットワークを再度学習させることを特徴とする請求項１または２に記載のニューラルネットワーク学習方法。
【請求項４】
前記ニューラルネットワークを学習させるにあたり、前記ニューラルネットワークの結合係数の初期値を所定パターン変えた学習を第１所定回数行い、
その後、前記優先的に学習誤差を小さくする領域における学習誤差を、前記所定パターン毎に確認し、
前記所定パターンの初期値のうち最も学習誤差の小さい初期値を用いて、更に第２所定回数の学習を行うことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１つに記載のニューラルネットワーク学習方法。
【請求項５】
ニューラルネットワークによって算出された空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）に基づいて空調制御を行う空調装置において、前記ニューラルネットワークを教師データにより学習させて初期設定するためのニューラルネットワーク学習方法であって、
前記教師データのうち、前記空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）の可変領域内のうち前記空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）の変化をユーザーが感じやすい領域に関する教師データを、他の領域に関する教師データに比べて増加させるニューラルネットワーク学習方法であり、前記ユーザーが感じやすい領域は、低風量領域、吹出温度２５℃付近の領域、および上からの吹出割合の多い吹出口モードの領域のうちの少なくとも１つであることを特徴とするニューラルネットワーク学習方法。
【請求項６】
前記教師データを増加させる領域における学習誤差の許容範囲を設定可能にするとともに、
前記学習誤差が前記許容範囲外である場合には、前記教師データを増加させる度合を自動的に大きくした上で前記ニューラルネットワークを再度学習させることを特徴とする請求項５に記載のニューラルネットワーク学習方法。
【請求項７】
前記ニューラルネットワークを学習させるにあたり、前記ニューラルネットワークの結合係数の初期値を所定パターン変えた学習を第１所定回数行い、
その後、前記教師データを増加させる領域における学習誤差を、前記所定パターン毎に確認し、
前記所定パターンの初期値のうち最も学習誤差の小さい初期値を用いて、更に第２所定回数の学習を行うことを特徴とする請求項５または６に記載のニューラルネットワーク学習方法。
【請求項８】
ニューラルネットワークによって算出された空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）に基づいて空調制御を行う空調装置において、前記ニューラルネットワークを初期設定するために前記ニューラルネットワークを学習させる機能を、コンピュータに実現させるためのプログラムであって、
前記空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）の可変領域内のうち前記空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）の変化をユーザーが感じやすい領域における学習誤差が、他の領域における学習誤差に比べて優先的に小さくなるように前記ニューラルネットワークを学習させる機能を、前記コンピュータに実現させるプログラムであり、前記ユーザーが感じやすい領域は、低風量領域、吹出温度２５℃付近の領域、および上からの吹出割合の多い吹出口モードの領域のうちの少なくとも１つであることを特徴とするプログラム。
【請求項９】
ニューラルネットワークによって算出された空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）に基づいて空調制御を行う空調装置において、前記ニューラルネットワークを教師データにより学習させて初期設定するために前記ニューラルネットワークを学習させる機能を、コンピュータに実現させるためのプログラムであって、
前記教師データのうち、前記空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）の可変領域内のうち前記空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）の変化をユーザーが感じやすい領域に関する教師データを、他の領域に関する教師データに比べて増加させる機能を、前記コンピュータに実現させるプログラムであり、前記ユーザーが感じやすい領域は、低風量領域、吹出温度２５℃付近の領域、および上からの吹出割合の多い吹出口モードの領域のうちの少なくとも１つであることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ニューラルネットワークにより空調制御を行う空調装置において、ニューラルネットワークを初期設定するための学習方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
特開平１１−３０１２３９号公報では、上記空調装置を車両用の空調装置に適用したものが記載されている。この空調装置は、乗員の設定温度操作等に基づいて学習するニューラルネットワークを備えており、このニューラルネットワークにより算出された空調制御量に基づいて空調制御を行うものである。
【０００３】
このような空調装置では、空調装置を市場に出荷する前段階において、数万点〜数十万点からなる教師データによりニューラルネットワークを学習させて、ニューラルネットワークの結合係数を予め初期設定しておく必要がある。なお、本明細書では、ニューラルネットワーク演算結果と教師データとの差を学習誤差と呼び、一般的なニューラルネットワークの学習では、この学習誤差の２乗和を最小化するように結合係数が変化する。そして、この変化が学習に他ならない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ここで、上記学習誤差は、ニューラルネットワークを用いる以上避けられないものであるが、この学習誤差が大きいほどユーザーの空調に対する温感、音感等の不満が大きくなってしまう。これに対しては、教師データのデータ数を増加させれば学習誤差を小さくでき、ユーザーの不満を低減できる。しかしながら、単純にデータ数を増加させるだけでは、その背反として学習時間が非常に長くなるため、初期設定の作業日数が長くなってしまい、ひいては、空調装置の設計費のコストアップを招いてしまう。
【０００５】
本発明は、上記点に鑑み、ニューラルネットワークにより空調制御を行う空調装置において、ニューラルネットワークを初期設定するにあたり、学習誤差の低減と学習時間の短縮との両立を図ることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明では、ニューラルネットワークによって算出された空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）に基づいて空調制御を行う空調装置において、ニューラルネットワークを初期設定するためのニューラルネットワーク学習方法であって、空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）の可変領域内のうち空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）の変化をユーザーが感じやすい領域における学習誤差が、他の領域における学習誤差に比べて優先的に小さくなるように、ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする。
【０００７】
これにより、空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）の変化をユーザーが感じやすい領域における学習誤差が、他の領域における学習誤差に比べて優先的に小さくなるので、学習誤差の低減と学習時間の短縮との両立を図ることができる。
【０００８】
また、ユーザーが感じやすい領域は、低風量領域、吹出温度２５℃付近の領域、上からの吹出割合の多い吹出口モードの領域のうちの少なくとも１つである。
【００１１】
また、請求項２に記載の発明では、学習誤差を優先的に小さくする度合を設定可能としたことを特徴としているので、優先的に小さくした学習誤差がうまく縮まらない場合に前記度合をより大きく設定することにより、学習しやすさを向上できる。
【００１２】
また、請求項３に記載の発明では、優先的に小さくする領域における学習誤差の許容範囲を設定可能にするとともに、この学習誤差が許容範囲外である場合には、学習誤差を優先的に小さくする度合を自動的に大きくした上でニューラルネットワークを再度学習させることを特徴としているので、学習しやすさを向上できる。
【００１３】
また、請求項４に記載の発明では、ニューラルネットワークを学習させるにあたり、ニューラルネットワークの結合係数の初期値を所定パターン変えた学習を第１所定回数行い、その後、優先的に学習誤差を小さくする領域における学習誤差を、所定パターン毎に確認し、所定パターンの初期値のうち最も学習誤差の小さい初期値を用いて、更に第２所定回数の学習を行うことを特徴とする。
【００１４】
これにより、優先的に学習誤差を小さくする領域の学習誤差が小さくなりやすい結合係数の初期値を見出し、その初期値を使って集中的に学習することにより、短時間で最良の結合係数が得られる。
【００１５】
また、請求項５に記載の発明では、教師データのうち、空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）の可変領域内のうち空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）の変化をユーザーが感じやすい領域に関する教師データを、他の領域に関する教師データに比べて増加させることを特徴とする。
【００１６】
これにより、空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）の変化をユーザーが感じやすい領域における学習誤差が、他の領域における学習誤差に比べて優先的に小さくなるので、学習誤差の低減と学習時間の短縮との両立を図ることができる。
【００１９】
また、請求項６に記載の発明では、教師データを増加させる領域における学習誤差の許容範囲を設定可能にするとともに、学習誤差が許容範囲外である場合には、教師データを増加させる度合を自動的に大きくした上でニューラルネットワークを再度学習させることを特徴としているので、学習しやすさを向上できる。
【００２０】
また、請求項７に記載の発明では、ニューラルネットワークを学習させるにあたり、ニューラルネットワークの結合係数の初期値を所定パターン変えた学習を第１所定回数行い、その後、教師データを増加させる領域における学習誤差を、所定パターン毎に確認し、所定パターンの初期値のうち最も学習誤差の小さい初期値を用いて、更に第２所定回数の学習を行うことを特徴としている。
【００２１】
これにより、教師データを増加させる領域の学習誤差が小さくなりやすい結合係数の初期値を見出し、その初期値を使って集中的に学習することにより、短時間で最良の結合係数が得られる。
【００２２】
また、請求項８に記載の発明では、ニューラルネットワークを初期設定するためにニューラルネットワークを学習させる機能を、コンピュータに実現させるためのプログラムであって、空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）の可変領域内のうち空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）の変化をユーザーが感じやすい領域における学習誤差が、他の領域における学習誤差に比べて優先的に小さくなるようにニューラルネットワークを学習させる機能を、コンピュータに実現させることを特徴とする。これにより、請求項１に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００２４】
また、請求項９に記載の発明では、ニューラルネットワークによって算出された空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）に基づいて空調制御を行う空調装置において、ニューラルネットワークを教師データにより学習させて初期設定するためにニューラルネットワークを学習させる機能を、コンピュータに実現させるためのプログラムであって、教師データのうち、空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）の可変領域内のうち空調制御量（ＶＭ、ｔａｏ、ｓ）の変化をユーザーが感じやすい領域に関する教師データを、他の領域に関する教師データに比べて増加させる機能を、コンピュータに実現させることを特徴とする。これにより、請求項５に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００２６】
なお、上記各手段の括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示す一例である。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を図に示す実施形態について説明する。
【００２８】
（第１実施形態）
本実施形態は、ニューラルネットワークによって学習制御される空調装置のうち車両用空調装置に、本発明のニューラルネットワーク学習方法を適用したものである。なお、本実施形態における車両用空調装置は、特開平１１−３０１２３９号公報に記載の車両用空調装置と同様のものであり、空調装置に搭載された電子制御装置（以下、エアコンＥＣＵという）により上記学習制御を行うようになっている。
【００２９】
ここで、上記公報にも記載されているが、ニューラルネットワークの概要について簡単に説明すると、ニューラルネットワークは、ある入力信号を与えたときに、その出力信号が、予め設定された所望の値である教師データの出力値データとなるように、ニューラルネットワークのシナプス荷重である結合係数を修正するという誤差逆伝播学習機能（バックプロパーゲーション機能）を備えた階層構造のネットワークである。
【００３０】
なお、上記入力信号の具体例としては、設定温度ｔｓｅｔ、外気温度ｔａｍ、室内温度ｔｒ等が挙げられる。また、上記出力信号の具体例としては、ブロワ風量レベルＶＭ、目標吹出温度ｔａｏ、吹出口モード算出値ｓが挙げられる。そして、これらの出力信号ＶＭ、ｔａｏ、ｓが、空調装置の作動を制御する空調制御量となる。
【００３１】
そして、教師データのうち、前述の入力信号に対応する入力値データは設定温度ｔｓｅｔ、外気温度ｔａｍ、室内温度ｔｒであり、出力値信号に対応する出力値データはブロワ風量レベルＶＭ、目標吹出温度ｔａｏ、吹出口モード算出値ｓである。そして、本実施形態では、これらの入力値データの１つずつと、それらの入力値に対応する出力値データ１つとからなる一群の教師データを、Ｎ個用いてニューラルネットワークを学習させる。
【００３２】
そして、教師データを変更した場合は、再び、ある入力信号に対する出力値が変更後の教師データの出力データとなるように、繰り返し学習させることにより、結合係数を修正する。つまり、多量の教師データにより結合係数からなる相関関数を自動生成する特徴を持っている。
【００３３】
なお、本実施形態のニューラルネットワークの学習では、学習誤差の２乗和を最小化するように結合係数が変化して学習する最小２乗法を用いている。ここで、上記学習誤差（ｔp−ｏp）および学習誤差の２乗和Ｅは以下に示す数１および数２の式で定義されており、この２乗和Ｅを最小化するように学習している。
【００３４】
【数１】
ｅp＝ｗp（ｔp−ｏp）
ここで、Ｎ個の一群の教師データｔｓｅｔ、ｔａｍ、ｔｒ、ｔａｏのうちｐ番目の一群の教師データｔｓｅｔp、ｔａｍp、ｔｒp、ｔａｏpの出力値データｔａｏpを、ｔpとして数１の式では表している。なお、出力値データは、ｔａｏpの他に、後述するブロワ風量レベルＶＭp、吹出口モード算出値ｓp等が挙げられる。また、ｐ番目の一群の教師データｔｓｅｔp、ｔａｍp、ｔｒp、ｔａｏpの入力値データｔｓｅｔp、ｔａｍp、ｔｒpを入力値としたときのニューラルネットワークによる出力値を、ｏpとして数１の式では表している。
【００３５】
また、数１の式におけるｗpは、ｐ番目の一群の教師データｔｓｅｔp、ｔａｍp、ｔｒp、ｔａｏpに対する重み係数であり、この重み係数ｗpは０以上の実数である。従って、ニューラルネットワークの学習誤差のうち、ｐ番目の一群の教師データｔｓｅｔp、ｔａｍp、ｔｒp、ｔａｏpに対する誤差を小さくしたい場合には、ｐ番目の重み係数ｗpを大きくするように設定すればよい。この設定方法に関しては後に詳述する。
【００３６】
【数２】
Ｅ＝Σｅp2＝Σｗp2（ｔp−ｏp）2
また、この数２の式の右辺は、ｅp2においてｐ＝１からｐ＝Ｎまでを加算した数値を示すものである。
【００３７】
以下に、このような車両用空調装置を市場に出荷する前段階において、上記Ｎ個を数万点〜数十万点とし、このＮ個からなる教師データによりニューラルネットワークを学習させて、ニューラルネットワークの結合係数を予め初期設定する手順を、図１のフローチャートに基づいて説明する。
【００３８】
初めに、ステップＳ１０にて、所定の教師データに基づいて学習したニューラルネットワークを用いて空調装置を実際に作動させる。そして、この作動に対する温感、音感等の評価を、環境条件や乗員操作の設定毎に行うことにより、空調評価を行う。なお、上記音感の一例として、送風機の騒音に対する音感が挙げられる。また、上記環境条件の一例としては外気温度ｔａｍ、室内温度ｔｒ、日射量ｔｓ等が挙げられ、上記乗員操作の一例としては設定温度ｔｓｅｔ等が挙げられる。
【００３９】
その後、空調評価結果検討を行うステップＳ２０にて、上記評価に基づき、温感、音感等の評価に不満があったポイントを抽出し、教師データをどのように変更したら不満が解消されるかを検討する。そして、ステップＳ３０にて、上記検討に基づき、ステップＳ１０で用いた所定の教師データを修正して、新たな教師データを作成する。
【００４０】
なお、この教師データのうち、前述の入力信号に対応する入力値データは設定温度ｔｓｅｔ、外気温度ｔａｍ、室内温度ｔｒであり、出力値信号に対応する出力値データはブロワ風量レベルＶＭ、目標吹出温度ｔａｏ、吹出口モード算出値ｓである。そして、これらの入力値データおよび出力値データからなる一群の教師データをＮ個用いてニューラルネットワークを学習させる。
【００４１】
次に、ステップＳ４０にて、ブロワ風量レベルＶＭ、目標吹出温度ｔａｏ、吹出口モード算出値ｓのそれぞれの可変領域の範囲内で、空調風の温度、風量、吹出口モード等の空調制御量の変化をユーザーが感じやすい領域を設定する。そして、設定された領域における学習誤差を、他の領域における学習誤差に比べてどの程度優先的に小さくさせるかの優先度合を設定する。
【００４２】
この設定の具体的数値の一例を以下に説明する。
【００４３】
図２は、ニューラルネットワークによる出力値である吹出口モード算出値ｓと、吹出口モードとの関係を示す特性図である。そして、この算出値ｓが最小値であれば周知のフェイスモードとなり、最大値であれば周知のフットモードとなり、最大値と最小値との間の値であれば周知のバイレベルモードとなる。
【００４４】
そして、このバイレベルモードは、フェイス吹出口とフット吹出口との風量割合により３段階に設定されるようになっており、算出値ｓが大きい値であるほどフェイス吹出口からの風量が多くなるように設定されている。因みに、周知のデフロスタモードはマニュアルにより設定されるようになっている。
【００４５】
ここで、ユーザーは、足元にあたる空調風に比べて上半身にあたる空調風に対して、その空調風の温度、風量、吹出口モード等の空調制御量の変化に敏感である。そこで、上からの吹出割合の多い吹出口モードを、空調制御量の変化をユーザーが感じやすい領域として設定して好適である。
【００４６】
本実施形態では、吹出口モード算出値ｓの可変領域は図２に示すように０以上の実数であり、この可変領域のうち算出値ｓが０．３より小さい範囲を、空調制御量の変化をユーザーが感じやすい領域として設定している。そして、算出値ｓ＜０．３となる領域の重み係数ｗを２とし、算出値ｓ≧０．３となる領域の重み係数ｗを１としている。
【００４７】
また、図３は、設定温度ｔｓｅｔおよび室内温度ｔｒの関数であるＴＤと、ブロワ風量レベルＶＭとの関係を示す特性図である。ここで、ユーザーは、低風量の空調風に対して、その空調風の温度、風量、吹出口モード等の空調制御量の変化に敏感である。そこで、低風量域を、空調制御量の変化をユーザーが感じやすい領域として設定して好適である。
【００４８】
本実施形態では、ブロワ風量レベルＶＭの可変領域は図３に示すように１以上３１以下の実数であり、この可変領域のうちブロワ風量レベルＶＭが１５より小さい範囲を、空調制御量の変化をユーザーが感じやすい領域として設定している。そして、ＶＭ＜１５となる領域の重み係数ｗを２とし、ＶＭ≧１５となる領域の重み係数ｗを１としている。
【００４９】
また、ユーザーは、目標吹出温度ｔａｏが２５℃付近の領域の空調風に対して、その空調風の温度、風量、吹出口モード等の空調制御量の変化に敏感である。そこで、目標吹出温度ｔａｏが２５℃付近である領域を、空調制御量の変化をユーザーが感じやすい領域として設定して好適である。本実施形態では、空調制御量の変化をユーザーが感じやすい領域として、１５＜ｔａｏ＜３５の領域の重み係数ｗを２とし、ｔａｏ≦１５およびｔａｏ≧３５の領域の重み係数ｗを１としている。
【００５０】
次に、ステップＳ５０にて、ステップＳ４０で設定された重み係数を数１の式に代入し、数２の式にて定義される学習誤差の２乗和Ｅを最小化するように、ニューラルネットワークを学習させる。
【００５１】
そして、ステップＳ６０にて、ステップＳ５０で学習されたニューラルネットワークの学習誤差が、予め設定された許容誤差範囲内にあるか否かを検証する。そして、重み係数ｗが大きく設定されている領域においては、許容誤差範囲を小さく設定している。
【００５２】
具体的には、算出値ｓ＜０．３となる領域の許容誤差範囲を０．００３以下とし、算出値ｓ≧０．３となる領域の許容誤差範囲を０．００６以下とする。また、ＶＭ＜１５となる領域の許容誤差範囲を１レベル以下とし、ＶＭ≧１５となる領域の許容誤差範囲を２レベル以下とする。また、１５＜ｔａｏ＜３５となる領域の許容誤差範囲を１℃以下とし、ｔａｏ≦１５およびｔａｏ≧３５となる領域の許容誤差範囲を２℃以下とする。
【００５３】
そして、ステップＳ６０にて学習誤差が許容誤差範囲内にない場合には、ステップＳ７０に進み、教師データの追加、変更を行う。または、ステップＳ１０における所定の教師データの変更を行う。または、ステップＳ４０で設定した優先度合としての重み係数ｗを変更する。または、優先的に小さくする領域の範囲を変更する。
【００５４】
そして、再度、ステップＳ５０にてニューラルネットワークを学習させ、ステップＳ６０にて学習誤差が許容誤差範囲内にあるか否かを検証する。
【００５５】
一方、ステップＳ６０にて学習誤差が許容誤差範囲内にあると判定された場合には、ステップＳ８０に進み、ステップＳ５０で学習したニューラルネットワークを用いて空調装置を実際に作動させる。そして、ステップＳ１０にて行った空調評価と同様に、この作動に対する温感、音感等の評価を、環境条件や乗員操作の設定毎に行うことにより、空調の再評価を行い、ステップＳ２０での不満が軽減されているかを確認する。
【００５６】
以上により、本実施形態によれば、空調風の温度、風量、吹出口モード等の空調制御量の変化をユーザーが感じやすい領域を設定し、この領域における教師データの重み係数ｗが大きくなるように設定するので、空調制御量の変化をユーザーが感じやすい領域における学習誤差が、他の領域における学習誤差に比べて優先的に小さくなるので、学習誤差の低減と学習時間の短縮との両立を図ることができる。
【００５７】
また、本実施形態によれば、上記設定された領域における学習誤差を、他の領域における学習誤差に比べてどの程度優先的に小さくさせるかの優先度合を設定できるので、優先的に小さくした学習誤差がうまく縮まらない場合に前記度合をより大きく設定することにより、学習しやすさを向上できる。
【００５８】
また、本実施形態によれば、ステップＳ６０にて学習誤差が許容誤差範囲内にない場合には、ステップＳ７０にて、優先的に小さくする領域の範囲、教師データ、重み係数ｗの変更を自動的に行うので、学習しやすさを向上できる。
【００５９】
なお、本発明の実施にあたり、図３に示すようにブロワ風量レベルＶＭが１５以下か否かにより重み係数ｗを変化させる代わりに、図４に示すようにブロワ風量レベルＶＭと重み係数ｗとを関数で対応させて変化させるようにしてもよい。
【００６０】
（第２実施形態）
図５は、本実施形態に係る、ニューラルネットワークを学習させる手順を説明するフローチャートであり、第１実施形態におけるステップＳ４０を、図５に示すステップＳ４１に変更したものである。そして、ステップＳ４１では、重点的に追加教師データを作成する領域を設定する。そして、この設定にあたり、教師データのうち、空調制御量ＶＭ、ｔａｏ、ｓの可変領域内のうち空調制御量ＶＭ、ｔａｏ、ｓの変化をユーザーが感じやすい領域に関する教師データを、他の領域に関する教師データに比べて増加させる。
【００６１】
この設定の具体的数値の一例を以下に説明する。
【００６２】
図６は、吹出口モードがフェイスモードである場合における、設定温度ｔｓｅｔおよび室内温度ｔｒの関数であるＴＤと、ブロワ風量レベルＶＭとの関係を示す特性図である。そして、図７（ａ）は、ステップＳ３０にて作成された教師データ（以下、基本教師データという）を示しており、図７（ｂ）は、ステップＳ４１にて、基本教師データに追加教師データを加えてなる教師データ（以下、追加済み教師データという）を示している。なお、追加教師データは、図７（ｂ）にて下線が付されたデータである。
【００６３】
そして、ステップＳ４１にて、算出値ｓ＜０．３となる領域と、ＶＭ＜１５となる領域と、１５＜ｔａｏ＜３５となる領域とを、重点的に追加教師データを作成する領域として設定する。そして、このように設定された領域に関する基本教師データの間には、図７（ｂ）に示すように２個の追加教師データを追加する。一方、上記設定された領域の他の領域に関する基本教師データの間には、１個の追加教師データを追加する。
【００６４】
そして、ステップＳ５０にて、ステップＳ４１で作成された追加済み教師データを用いて、数２の式にて定義される学習誤差の２乗和Ｅを最小化するように、ニューラルネットワークを学習させる。なお、本実施形態では重み係数ｗを全て１に設定している。
【００６５】
以上により、本実施形態によれば、空調風の温度、風量、吹出口モード等の空調制御量の変化をユーザーが感じやすい領域を設定し、この領域における追加教師データの数を多くして追加済み教師データを作成するので、空調制御量の変化をユーザーが感じやすい領域における学習誤差が、他の領域における学習誤差に比べて優先的に小さくなるので、学習誤差の低減と学習時間の短縮との両立を図ることができる。
【００６６】
（第３実施形態）
図８は、本実施形態に係る、ニューラルネットワークを学習させる手順を説明するフローチャートであり、第１実施形態におけるステップＳ４０およびステップＳ６０を、図８に示すステップＳ４２およびステップＳ６１に変更したものである。
【００６７】
そして、ステップＳ４２では、空調制御量ＶＭ、ｔａｏ、ｓの可変領域内のうち空調制御量ＶＭ、ｔａｏ、ｓの経時変化が小さい領域を設定する。そして、この設定された領域における学習誤差をどの程度優先的に小さくさせるかの優先度合を設定する。
【００６８】
この設定の具体的数値の一例を以下に説明すると、図９〜図１２は、関数ｆ１（ｔａｍ）〜ｆ４（ｔａｍ）のそれぞれと外気温度ｔａｍとの関係を示す特性図である。そして、ステップＳ４２にて、ＶＭ＜ｆ１（ｔａｍ）となる領域と、ｆ２（ｔａｍ）＜ｔａｏ＜ｆ３（ｔａｍ）となる領域と、算出値ｓ＜ｆ４（ｔａｍ）となる領域とを、空調制御量ＶＭ、ｔａｏ、ｓの経時変化が小さい領域として設定する。そして、このように設定された領域における重み係数ｗを２に設定し、その他の領域における重み係数ｗを１に設定している。
【００６９】
また、ステップＳ６１では、ステップＳ５０で学習されたニューラルネットワークの学習誤差が、予め設定された許容誤差範囲内にあるか否かを検証する。そして、重み係数ｗが大きく設定されている領域においては、許容誤差範囲を小さく設定している。
【００７０】
具体的には、ＶＭ＜ｆ１（ｔａｍ）となる領域の許容誤差範囲を１レベル以下とし、ＶＭ≧ｆ１（ｔａｍ）となる領域の許容誤差範囲を２レベル以下とする。また、ｆ２（ｔａｍ）＜ｔａｏ＜ｆ３（ｔａｍ）となる領域の許容誤差範囲を１℃以下とし、ｔａｏ≦ｆ２（ｔａｍ）およびｔａｏ≧ｆ３（ｔａｍ）となる領域の許容誤差範囲を２℃以下とする。また、算出値ｓ＜ｆ４（ｔａｍ）となる領域の許容誤差範囲を０．００３以下とし、算出値ｓ≧ｆ４（ｔａｍ）となる領域の許容誤差範囲を０．００６以下とする。
【００７１】
（第４実施形態）
図１３は、本実施形態に係る、ニューラルネットワークを学習させる手順を説明するフローチャートであり、第３実施形態におけるステップＳ４２を、図１３に示すステップＳ４３に変更したものである。
【００７２】
そして、ステップＳ４３では、重点的に追加教師データを作成する領域を設定する。そして、この設定にあたり、教師データのうち、空調制御量ＶＭ、ｔａｏ、ｓの可変領域内のうち空調制御量ＶＭ、ｔａｏ、ｓの経時変化が小さい領域に関する教師データを、他の領域に関する教師データに比べて増加させる。
【００７３】
具体的には、ＶＭ＜ｆ１（ｔａｍ）となる領域と、ｆ２（ｔａｍ）＜ｔａｏ＜ｆ３（ｔａｍ）となる領域と、算出値ｓ＜ｆ４（ｔａｍ）となる領域とを、重点的に追加教師データを作成する領域として設定する。そして、このように設定された領域に関する基本教師データの間には、第２実施形態と同様に、２個の追加教師データを追加する。一方、上記設定された領域の他の領域に関する基本教師データの間には、１個の追加教師データを追加する。
【００７４】
そして、ステップＳ５０にて、ステップＳ４３で作成された追加済み教師データを用いて、数２の式にて定義される学習誤差の２乗和Ｅを最小化するように、ニューラルネットワークを学習させる。なお、本実施形態では重み係数ｗを全て１に設定している。
【００７５】
（第５実施形態）
図１４は、本実施形態に係る、ニューラルネットワークを学習させる手順を説明するフローチャートであり、第４実施形態におけるステップＳ４３、ステップＳ６１およびステップＳ７０を、図１４に示すステップＳ４４、ステップＳ６２およびステップＳ７１に変更したものである。
【００７６】
そして、ステップＳ４４では、第１実施形態のステップＳ４０と同様に、空調制御量の変化をユーザーが感じやすい領域として、算出値ｓ＜０．３となる領域の重み係数ｗを２とし、算出値ｓ≧０．３となる領域の重み係数ｗを１としている。また、ＶＭ＜１５となる領域の重み係数ｗを２とし、ＶＭ≧１５となる領域の重み係数ｗを１としている。また、１５＜ｔａｏ＜３５の領域の重み係数ｗを２とし、ｔａｏ≦１５およびｔａｏ≧３５の領域の重み係数ｗを１としている。
【００７７】
さらに、ステップＳ４４では、後述のステップＳ６２における許容誤差範囲を設定可能になっており、本実施形態では、算出値ｓ＜０．３となる領域の許容誤差範囲を０．００３以下とし、ＶＭ＜１５となる領域の許容誤差範囲を１レベル以下とし、１５＜ｔａｏ＜３５となる領域の許容誤差範囲を１℃以下とする。
【００７８】
次に、ステップＳ５０にて、ステップＳ４０で設定された重み係数を数１の式に代入し、数２の式にて定義される学習誤差の２乗和Ｅを最小化するように、ニューラルネットワークを学習させる。
【００７９】
そして、ステップＳ６２にて、ステップＳ５０で学習されたニューラルネットワークの学習誤差が、予め設定された許容誤差範囲内にあるか否かを検証する。そして、ステップＳ６２にて学習誤差が許容誤差範囲内にない場合には、ステップＳ７１に進み、ステップＳ４４で設定した優先度合としての重み係数ｗを変更する。または、優先的に小さくする領域の範囲を変更する。
【００８０】
この変更の一例として本実施形態では、算出値ｓ＜０．３となる領域の重み係数ｗ、算出値ｓ≧０．３となる領域の重み係数ｗ、ＶＭ＜１５となる領域の重み係数ｗのそれぞれに１を加算する。
【００８１】
そして、再度、ステップＳ５０にてニューラルネットワークを学習させ、ステップＳ６２にて学習誤差が許容誤差範囲内にあるか否かを検証し、ステップＳ６２にて学習誤差が許容誤差範囲内にあると判定された場合には、ステップＳ８０に進み、空調の再評価を行う。
【００８２】
（第６実施形態）
図１５は、本実施形態に係る、ニューラルネットワークを学習させる手順を説明するフローチャートであり、第５実施形態におけるステップＳ５０を、図１５に示すステップＳ５１、ステップＳ５２、ステップＳ５３、ステップＳ５４およびステップＳ５５に変更したものである。
【００８３】
ステップＳ５１では、ニューラルネットワークを学習させるにあたり、ニューラルネットワークの結合係数の初期値を所定パターン変えた学習を第１所定回数行う。なお、本実施形態では第１所定回数を５００回に設定している。
【００８４】
続いて、ステップＳ５２にて、第１所定回数の学習を所定パターンだけ行ったか否かを判定する。なお、本実施形態では所定パターンを５回に設定している。そして、５パターン未満であればステップＳ５３に進み、結合係数初期値を変更してステップＳ５１にて第１所定回数の学習を再度行う。そして、ステップＳ５２にて５パターンだけ学習したと判定された段階では、５種類のパターンの結合係数初期値に基づいてニューラルネットワークを学習させたことになる。
【００８５】
そして、ステップＳ５４にて、優先的に学習誤差を小さくする領域における学習誤差を、５種類のパターン毎に確認し、所定パターンの初期値のうち最も学習誤差の小さい初期値を用いて、更に第２所定回数の学習をステップＳ５５にて行う。なお、本実施形態では第２所定回数を２０００回に設定している。
【００８６】
このように本実施形態によれば、優先的に学習誤差を小さくする領域の学習誤差が小さくなりやすい結合係数の初期値を見出し、その初期値を使って集中的に学習することにより、短時間で最良の結合係数が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態に係る、ニューラルネットワークを学習させる手順を説明するフローチャートである。
【図２】第１実施形態に係る、吹出口モード算出値ｓと吹出口モードとの関係を示す特性図である。
【図３】第１実施形態に係る、関数ＴＤとブロワ風量レベルＶＭとの関係を示す特性図である。
【図４】第１実施形態に係る、ブロワ風量レベルＶＭと重み係数ｗとの関係を示す特性図である。
【図５】本発明の第２実施形態に係る、ニューラルネットワークを学習させる手順を説明するフローチャートである。
【図６】第２実施形態に係る、関数ＴＤとブロワ風量レベルＶＭとの関係を示す特性図である。
【図７】（ａ）は、第２実施形態に係る基本教師データを示す図であり、（ｂ）は、追加済み教師データを示す図である。
【図８】本発明の第３実施形態に係る、ニューラルネットワークを学習させる手順を説明するフローチャートである。
【図９】第３実施形態に係る関数ｆ１（ｔａｍ）と外気温度ｔａｍとの関係を示す特性図である。
【図１０】第３実施形態に係る関数ｆ２（ｔａｍ）と外気温度ｔａｍとの関係を示す特性図である。
【図１１】第３実施形態に係る関数ｆ３（ｔａｍ）と外気温度ｔａｍとの関係を示す特性図である。
【図１２】第３実施形態に係る関数ｆ４（ｔａｍ）と外気温度ｔａｍとの関係を示す特性図である。
【図１３】本発明の第４実施形態に係る、ニューラルネットワークを学習させる手順を説明するフローチャートである。
【図１４】本発明の第５実施形態に係る、ニューラルネットワークを学習させる手順を説明するフローチャートである。
【図１５】本発明の第６実施形態に係る、ニューラルネットワークを学習させる手順を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
ｓ…吹出口モード算出値、ｔａｏ…目標吹出温度、ＶＭ…ブロワ風量レベル。
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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