カテゴリー:日本 - 物理学 ( 世界での技術分布を見る )

世界でのこの技術分類の技術分布

技術 マハラノビスの距離の遺伝的アルゴリズムの方法及びシステム

出願人 発明者
出願日 2006年3月13日 (8年4ヶ月経過) 出願番号 2008-505320
公開日 2008年12月18日 (5年7ヶ月経過) 公開番号 2008-546046
登録日 - 登録番号 -
特許期限 2026年3月13日 (残11年7ヶ月) 状態 未査定
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以下の情報は公開日時点(2008年12月18日)のものです。

課題・解決手段

所望変数部分集合を提供するためのコンピュータ処理方法。この方法は、複数変数に対応する1組のデータレコードを得ることと、所定の基準に基づいて、そのデータレコードを普通データ又は異常データとして定義することとを含むことがある。この方法はまた、複数の変数からの1つの部分集合の変数を用いて遺伝的アルゴリズム初期設定することと、その部分集合の変数に基づいて、普通データ及び異常データのマハラノビス距離計算することとを含むことがある。さらに、この方法は、マハラノビスの距離に基づいて遺伝的アルゴリズムを遂行することにより、複数の変数の所望の部分集合を識別することを含むことがある。

この項目の情報は公開日時点(2008年12月18日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

背景

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実験シミュレーション、又は物理測定又は他の技術を通じて収集されたデータレコードを使用して変数間の関係を構築するのに、数学的モデリングの技術がしばしば使用されている。数学的モデル作成するためには、データレコードが得られた後に、潜在変数識別する必要があることがある。次いで、データレコードは、識別された変数間の関係を構築するよう分析されることがある。ある状況においては、データレコードの数は、そのデータレコードを生成するのに使用され得るシステムの数によって制限されることがある。このような状況においては、変数の数が利用可能なデータレコードの数を超えることがあり、これにより、いわゆるスパースデータシナリオ(sparse data scenarios)が作成される。

実験計画法DOE)などの従来の解決方法が、変数及びそれらの相互作用を識別するために開発されてきた。実験計画法はまた、Genichiらによる(非特許文献1)に記述されているような、マハラノビス距離概念を使用することがある。Genichiらは、データ分析的であり、かつ測定されるシステムの特性分布に依存しない、手段及び手順を使用する多寸法測定尺度(multidimensional measurement scales)を開発する方法であるマハラノビス田口法について例示している。しかし、このような従来の解決方法は、しばしば、スパースデータシナリオに関連する課題に効果的に対処していない。

「マハラノビス田口法、パターン技術方式」(ジョン・ワイリー&サンズ社(John Wiley & Sons、Inc.)、2002年)

概要

所望変数部分集合を提供するためのコンピュータ処理方法。この方法は、複数の変数に対応する1組のデータレコードを得ることと、所定の基準に基づいて、そのデータレコードを普通データ又は異常データとして定義することとを含むことがある。この方法はまた、複数の変数からの1つの部分集合の変数を用いて遺伝的アルゴリズム初期設定することと、その部分集合の変数に基づいて、普通データ及び異常データのマハラノビスの距離を計算することとを含むことがある。さらに、この方法は、マハラノビスの距離に基づいて遺伝的アルゴリズムを遂行することにより、複数の変数の所望の部分集合を識別することを含むことがある。

目的

開示されているシステムのある機能合致している方法及びシステムの目的は、上記に記載した課題の1つ以上を解決することである。

効果

実績

技術文献被引用数
1件
牽制数
0件

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請求項

以下の情報は公開日時点(2008年12月18日)のものです。

請求項1

所望変数部分集合識別するためのコンピュータ処理方法であって、複数変数に対応する1組のデータレコードを得ることと、所定の基準に基づいて、データレコードを普通データ又は異常データとして定義することと、複数の変数からの1つの部分集合の変数を用いて遺伝的アルゴリズム初期設定することと、部分集合の変数に基づいて、普通データ及び異常データのマハラノビス距離計算することと、マハラノビスの距離に基づいて遺伝的アルゴリズムを遂行することにより、複数の変数の所望の部分集合を識別することとを含むコンピュータ処理方法。

請求項2

データレコードの総数が、複数の変数の総数未満である請求項1に記載のコンピュータ処理方法。

請求項3

定義することが、データレコードに対して遂行されるクラスタ化アルゴリズムからの1つ以上の結果に基づいて、データレコードを普通データ又は異常データとして定義することを含む請求項1に記載のコンピュータ処理方法。

請求項4

マハラノビスの距離を計算することが、部分集合の変数に基づいて、普通データの第1のマハラノビスの距離を計算することと、部分集合の変数に基づいて、異常データの第2のマハラノビスの距離を計算することと、第1のマハラノビスの距離と第2のマハラノビスの距離との間のマハラノビスの距離偏差判断することとを含む請求項1に記載のコンピュータ処理方法。

請求項5

識別することが、マハラノビスの距離偏差を最大限にするために、遺伝的アルゴリズムの目標関数設定することと、遺伝的アルゴリズムを開始することと、遺伝的アルゴリズムが収束するかどうかを判断することと、遺伝的アルゴリズムが収束する場合、部分集合の変数を複数の変数の所望の部分集合変数として識別することとを含む請求項4に記載のコンピュータ処理方法。

請求項6

識別することが、遺伝的アルゴリズムが収束しない場合、部分集合の変数に基づいて及び遺伝的アルゴリズムに従って、異なる部分集合の変数を選ぶことと、異なる部分集合の変数に基づいて、異なるマハラノビスの距離偏差を計算することと、異なる部分集合の変数に基づいて所望の部分集合の変数を識別するよう、遺伝的アルゴリズムを遂行することとをさらに含む請求項5に記載のコンピュータ処理方法。

請求項7

コンソール(208)と、少なくとも1つの入力デバイス(210)と、中央演算処理装置(CPU)(202)とを備えコンピュータシステム(200)であって、中央演算処理装置(CPU)が、複数の変数に対応する1組のデータレコードを得るよう構成され、ここでデータレコードの総数が、複数の変数の総数未満であり、さらに、所定の基準に基づいて、データレコードを普通データ又は異常データとして定義するよう、複数の変数からの1つの部分集合の変数を用いて遺伝的アルゴリズムを初期設定するよう、部分集合の変数に基づいて、普通データ及び異常データのマハラノビスの距離を計算するよう、マハラノビスの距離に基づいて遺伝的アルゴリズムを遂行することにより、複数の変数の所望の部分集合を識別するよう構成されたコンピュータシステム(200)。

請求項8

マハラノビスの距離を計算するために、CPU(202)が、部分集合の変数に基づいて、普通データの第1のマハラノビスの距離を計算するよう、部分集合の変数に基づいて、異常データの第2のマハラノビスの距離を計算するよう、第1のマハラノビスの距離と第2のマハラノビスの距離との間のマハラノビスの距離偏差を判断するよう構成された請求項7に記載のコンピュータシステム(200)。

請求項9

所望の部分集合を識別するために、CPU(202)が、マハラノビスの距離偏差を最大限にするために、遺伝的アルゴリズムの目標関数を設定するよう、遺伝的アルゴリズムを開始するよう、遺伝的アルゴリズムが収束するかどうかを判断するよう、遺伝的アルゴリズムが収束した場合、部分集合の変数を複数の変数の所望の部分集合変数として識別するよう構成された請求項8に記載のコンピュータシステム(200)。

請求項10

1つ以上のデータベース(214−1、214−2)と、1つ以上のネットワークインターフェース(212)とをさらに含む請求項に7記載のコンピュータシステム(200)。

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