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METHOD AND DEVICE FOR RECOGNIZING TIME-SERIES DATA, AND PROGRAM

Patent code P09A014762
Posted date Oct 30, 2009
Application number P2006-043009
Publication number P2007-220032A
Patent number P4710014
Date of filing Feb 20, 2006
Date of publication of application Aug 30, 2007
Date of registration Apr 1, 2011
Inventor
  • (In Japanese)山川 烈
  • (In Japanese)堀尾 恵一
  • (In Japanese)高取 純一
Applicant
  • (In Japanese)国立大学法人九州工業大学
Title METHOD AND DEVICE FOR RECOGNIZING TIME-SERIES DATA, AND PROGRAM
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a time-series data recognizing method for improving recognition precision by reflecting the transition of the time-series data on data recognition, and to provide a time-series data recognizing device and a program.
SOLUTION: A winner unit is selected based on similarity between each input vector x(t) constituting the time-series data and a connection weight vector Wj and similarity between a winner afterglow vector Y(t) and an experience weight vector Uj. Then, the winner afterglow vector Y(t) is updated according to the selected winner unit. Besides, the time-series data for recognition is recognized by a part or the whole of the selected winner unit.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)


ニューラルネットワークの一種である自己組織化マップ(Self-Organizing Map;SOM)は、T.Kohonenによって提案された教師なし競合学習モデルである。自己組織化とは、外部からの信号に自己を変化させ、適応することであり、自己組織化過程を簡略化したモデルが自己組織化マップである。かかる自己組織化マップによれば、外部から与えられたデータを、その内容に従って分類することが可能であり、データ認識技術への適用が広く検討されている。

Field of industrial application (In Japanese)


本発明は時系列データ認識方法、時系列データ認識装置及びプログラムに関し、特に時間経過に従って内容が変化する時系列データの認識に関する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
複数のユニットが配置された競合層を備えるとともに、前記各ユニットに第1及び第2の重みベクトルが関連づけられた自己組織化マップの学習を学習用の時系列データを用いて行う学習ステップと、
前記自己組織化マップを用いて認識用の時系列データを認識する認識ステップと、を含み、
前記学習ステップは、
前記学習用の時系列データに対応する学習入力ベクトルを順次受け付けるステップと、
順次受け付けられた前記学習入力ベクトルと、前記各ユニットに関連づけられた前記第1の重みベクトルと、の類似度に基づいて、前記複数のユニットの中から一部を選出するステップと、
選出された前記ユニットに関連づけられた前記第1の重みベクトルを、受け付けられた前記学習入力ベクトルに近づけるステップと、
前記学習用の時系列データに対応する学習入力ベクトルを時間順に受け付けるステップと、
順次受け付けられた前記学習入力ベクトルと、前記各ユニットに関連づけられた前記第1の重みベクトルと、の類似度に基づいて、前記複数のユニットの中から一部を選出するとともに、選出された前記ユニットに関連づけられた前記第2の重みベクトルと、以前に受け付けられた前記学習入力ベクトルに対する勝者ユニットの履歴を示す勝者余韻ベクトルと、の類似度に基づいて、選出された前記一部のユニットの中から1の勝者ユニットを選出するステップと、
選出された前記勝者ユニットに関連づけられた前記第2の重みベクトルを前記勝者余韻ベクトルに近づけるステップと、
選出された前記勝者ユニットに従って前記勝者余韻ベクトルを更新するステップと、を含み、
前記認識ステップは、
前記認識用の時系列データに対応する認識入力ベクトルを時間順に受け付けるステップと、
順次受け付けられた前記認識入力ベクトルと、前記各ユニットに関連づけられた前記第1の重みベクトルと、の類似度に基づいて、前記複数のユニットの中から一部を選出するとともに、選出された前記一部のユニットに関連づけられた前記第2の重みベクトルと、以前に受け付けられた前記認識入力ベクトルに対する勝者ユニットの履歴を示す勝者余韻ベクトルと、の類似度に基づいて、選出された前記一部のユニットの中から1の勝者ユニットを選出するステップと、
選出された前記勝者ユニットに従って前記勝者余韻ベクトルを更新するステップと、
選出された勝者ユニットのうち一部又は全部により、前記認識用の時系列データを認識するステップと、を含む、
ことを特徴とする時系列データ認識方法。

【請求項2】
 
請求項1に記載の時系列データ認識方法において、
前記勝者余韻ベクトルは、前記各ユニットに関連づけられた、該ユニットが勝者ユニットとして選出されるのに応じて更新される勝者余韻値を含む、
ことを特徴とする時系列データ認識方法。

【請求項3】
 
請求項2に記載の時系列データ認識方法において、
前記勝者余韻値は、前記学習入力ベクトル又は前記認識入力ベクトルが受け付けられるのに従って減少する、
ことを特徴とする時系列データ認識方法。

【請求項4】
 
複数のユニットが配置された競合層を備える自己組織化マップを用いて、時系列データを認識する時系列データ認識装置であって、
前記各ユニットに関連づけて、第1及び第2の重みベクトルを記憶する重みベクトル記憶手段と、
認識用の時系列データに対応する認識入力ベクトルを時間順に受け付ける認識入力ベクトル受付手段と、
順次受け付けられた前記認識入力ベクトルと前記第1の重みベクトルとの類似度、及び前記第2の重みベクトルと以前に前記認識入力ベクトル受付手段により受け付けられた前記認識入力ベクトルに対する勝者ユニットの履歴を示す勝者余韻ベクトルとの類似度に基づいて、前記複数のユニットの中から1の勝者ユニットを選出する勝者ユニット選出手段と、
選出された前記勝者ユニットに従って前記勝者余韻ベクトルを更新する勝者余韻ベクトル更新手段と、
選出された勝者ユニットのうち一部又は全部により、前記認識用の時系列データを認識する認識手段と、
を含むことを特徴とする時系列データ認識装置。

【請求項5】
 
複数のユニットが配置された競合層を備える自己組織化マップを用いて、時系列データを認識するプログラムであって、
前記各ユニットに関連づけて、第1及び第2の重みベクトルを記憶する重みベクトル記憶手段、
認識用の時系列データに対応する認識入力ベクトルを時間順に受け付ける認識入力ベクトル受付手段、
順次受け付けられた前記認識入力ベクトルと前記第1の重みベクトルとの類似度、及び前記第2の重みベクトルと以前に前記認識入力ベクトル受付手段により受け付けられた前記認識入力ベクトルに対する勝者ユニットの履歴を示す勝者余韻ベクトルとの類似度に基づいて、前記複数のユニットの中から1の勝者ユニットを選出する勝者ユニット選出手段、
選出された前記勝者ユニットに従って前記勝者余韻ベクトルを更新する勝者余韻ベクトル更新手段、及び
選出された勝者ユニットのうち一部又は全部により、前記認識用の時系列データを認識する認識手段
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

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JP2006043009thum.jpg
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