【手続補正書】
【提出日】平成29年10月25日(2017.10.25)
【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】
同一のグループに属する機器に適用可能な診断モデルを複数生成する診断モデル生成部と、
複数生成された前記診断モデルのうち、診断性能が最もよい前記診断モデルを検出する検出部と、
検出された前記診断モデルに対して、前記機器それぞれに対応する条件である個別条件を適用することによって、前記機器毎の診断ジョブを生成する診断ジョブ生成部と、
を有することを特徴とする診断ジョブ生成システム。
【請求項２】
前記診断モデルは、複数の処理部を有しており、
前記診断モデル生成部は、
前記複数の処理部の組み合わせを変えることによって、複数の前記診断モデルを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の診断ジョブ生成システム。
【請求項３】
前記診断モデルは、前記機器の診断を行う診断処理部と、前記診断処理部に適用される動作条件である共通条件と、を有しており、
前記診断処理部は、入力されたデータを基に学習処理を行う学習部と、前記学習部の結果である学習結果を用いて、前記機器の診断を行う診断部と、を有しており、
前記共通条件は、前記学習部の動作条件である学習条件と、前記機器の診断を行う際の動作条件である診断条件と、を有しており、
前記診断モデル生成部は、異なる前記学習部と、前記診断部と、の組み合わせを生成することで、前記診断処理部を複数生成するとともに、異なる前記学習条件と、前記診断条件と、の組み合わせを生成することで、前記共通条件を複数生成し、
前記検出部は、生成した前記診断処理部と、前記共通条件とをそれぞれ組み合わせた後、前記個別条件を適用して、前記診断処理部を実行させ、該実行の結果、最も診断性能がよい前記診断処理部と、前記共通条件との組み合わせを、前記診断性能が最もよい前記診断モデルとして検出し、
前記診断ジョブ生成部は、前記検出部で検出された前記診断モデルから、該診断モデルに含まれる学習部及び前記学習条件を削除し、前記学習部を削除された診断処理部に、個々の前記機器に対応する個別条件を適用することによって、前記機器毎の診断ジョブを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の診断ジョブ生成システム。
【請求項４】
前記個別条件は、個々の前記機器に応じた前記学習条件で前記学習部を行った結果である
ことを特徴とする請求項３に記載の診断ジョブ生成システム。
【請求項５】
前記診断モデルは、
前記学習部の前段に前処理を行う前処理部及び前記診断部の後段に後処理を行う後処理部のうち、少なくとも一方を
有することを特徴とする請求項３に記載の診断ジョブ生成システム。
【請求項６】
機器を診断するための診断ジョブを生成する診断ジョブ生成システムが、
同一のグループに属する機器に適用可能な診断モデルを複数生成し、
複数生成された前記診断モデルのうち、診断性能が最もよい前記診断モデルを検出し、
検出された前記診断モデルに対して、前記機器それぞれに対応する条件である個別条件を適用することによって、前記機器毎の診断ジョブを生成する
ことを特徴とする診断ジョブ生成方法。
【請求項７】
前記診断モデルは、複数の処理部を有しており、
前記診断ジョブ生成システムは、
前記複数の処理部の組み合わせを変えることによって、複数の前記診断モデルを生成する
ことを特徴とする請求項６に記載の診断ジョブ生成方法。
【請求項８】
前記診断モデルは、前記機器の診断を行う診断処理部と、前記診断処理部に適用される動作条件である共通条件と、を有しており、
前記診断処理部は、入力されたデータを基に学習処理を行う学習部と、前記学習部の結果である学習結果を用いて、前記機器の診断を行う診断部と、を有しており、
前記共通条件は、前記学習部の動作条件である学習条件と、前記機器の診断を行う際の動作条件である診断条件と、を有しており、
前記診断ジョブ生成システムは、
異なる前記学習部と、前記診断部と、の組み合わせを生成することで、前記診断処理部を複数生成するとともに、異なる前記学習条件と、前記診断条件と、の組み合わせを生成することで、前記共通条件を複数生成し、
生成した前記診断処理部と、前記共通条件とをそれぞれ組み合わせた後、前記個別条件を適用して、前記診断処理部を実行させ、該実行の結果、最も診断性能がよい前記診断処理部と、前記共通条件との組み合わせを、前記診断性能が最もよい前記診断モデルとして検出し、
検出された前記診断モデルから、該診断モデルに含まれる学習部及び前記学習条件を削除し、前記学習部を削除された診断処理部に、個々の前記機器に対応する個別条件を適用することによって、前記機器毎の診断ジョブを生成する
ことを特徴とする請求項６に記載の診断ジョブ生成方法。
【請求項９】
前記個別条件は、個々の前記機器に応じた前記学習条件で前記学習部を行った結果である
ことを特徴とする請求項８に記載の診断ジョブ生成方法。
【請求項１０】
前記診断モデルは、
前記学習部の前段に前処理を行う前処理部及び前記診断部の後段に後処理を行う後処理部のうち、少なくとも一方を
有することを特徴とする請求項８に記載の診断ジョブ生成方法。
【請求項１１】
機器を診断するための診断ジョブを生成する診断ジョブ生成システムが、
同一のグループに属する機器に適用可能な診断モデルを複数生成し、
複数生成された前記診断モデルのうち、診断性能が最もよい前記診断モデルを検出し、
検出された前記診断モデルに対して、前記機器それぞれに対応する条件である個別条件を適用することによって、前記機器毎の診断ジョブを生成し、
前記診断モデルと、前記機器の型式との関係を表示部に表示する
ことを特徴とする診断ジョブ生成表示方法。
【請求項１２】
前記診断ジョブ生成システムは、
生成した前記診断ジョブを機器に対して適用させた場合における実行診断性能を、前記診断ジョブの生成元となった診断モデルの情報と対応付けて前記表示部に表示する
ことを特徴とする請求項１１に記載の診断ジョブ生成表示方法。
【請求項１３】
前記診断ジョブ生成システムは、
前記診断ジョブと前記機器との関係を前記表示部に表示する
ことを特徴とする請求項１１に記載の診断ジョブ生成表示方法。
【請求項１４】
前記診断モデルは、複数の処理部を有しており、
前記診断ジョブ生成システムは、
前記複数の処理部の組み合わせを変えることによって、複数の前記診断モデルを生成する
ことを特徴とする請求項１１に記載の診断ジョブ生成表示方法。
【請求項１５】
前記診断モデルは、前記機器の診断を行う診断処理部と、前記診断処理部に適用される動作条件である共通条件と、を有しており、
前記診断処理部は、入力されたデータを基に学習処理を行う学習部と、前記学習部の結果である学習結果を用いて、前記機器の診断を行う診断部と、を有しており、
前記共通条件は、前記学習部の動作条件である学習条件と、前記機器の診断を行う際の動作条件である診断条件と、を有しており、
前記診断ジョブ生成システムは、
異なる前記学習部と、前記診断部と、の組み合わせを生成することで、前記診断処理部を複数生成するとともに、異なる前記学習条件と、前記診断条件と、の組み合わせを生成することで、前記共通条件を複数生成し、
生成した前記診断処理部と、前記共通条件とをそれぞれ組み合わせた後、前記個別条件を適用して、前記診断処理部を実行させ、該実行の結果、最も診断性能がよい前記診断処理部と、前記共通条件との組み合わせを、前記診断性能が最もよい前記診断モデルとして検出し、
検出された前記診断モデルから、該診断モデルに含まれる学習部及び前記学習条件を削除し、前記学習部を削除された診断処理部に、個々の前記機器に対応する個別条件を適用することによって、前記機器毎の診断ジョブを生成する
ことを特徴とする請求項１１に記載の診断ジョブ生成表示方法。
【請求項１６】
前記個別条件は、個々の前記機器に応じた前記学習条件で前記学習部を行った結果である
ことを特徴とする請求項１５に記載の診断ジョブ生成表示方法。
【請求項１７】
前記診断モデルは、
前記学習部の前段に前処理を行う前処理部及び前記診断部の後段に後処理を行う後処理部のうち、少なくとも一方を
有することを特徴とする請求項１５に記載の診断ジョブ生成表示方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
前記した課題を解決するため、本発明は、同一のグループに属する機器に適用可能な診断モデルを複数生成する診断モデル生成部と、複数生成された前記診断モデルのうち、診断性能が最もよい前記診断モデルを検出する検出部と、検出された前記診断モデルに対して、前記機器それぞれに対応する条件である個別条件を適用することによって、前記機器毎の診断ジョブを生成する診断ジョブ生成部と、を有することを特徴とする。