JP2005530271A - 貨幣評価装置 - Google Patents
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Abstract
Description
X={x 1 ,x 2 ,・・・,x M }
φ:X→F
x→φ(x)
S={x s,1,x s2,・・・,x s,L}
φ i=φ(x i)
φ s,i=φ(x s,i)
ΦS=|φ s,1,φ s,2,・・・,φ s,L|(FにおけるSの画像から形成される行列)。
k(x p,x q)=φ t p・φ q
まず、最良の全体適合結果を与えるXの要素を選択する。換言すれば、本例において、式(8)を用いて、最大の全体適合値JSを有する要素を選択する。あるいは、第1の要素を無作為、または測定によって選択して、Sの第1の要素xS,1を形成することができる。
(9)zi=ΦS tφi
ziは線形変換によって得られることに留意されたい。他の変換、特に、より多くの計算を必要とし、変換データに適用される多くのアルゴリズムに不必要な直角投影zi=(ΦS tΦS)−1ΦS tΦiも考えられる。
(10) g(x)=wTx+b
クラスタ#1に属するサンプルはレベル+1を有するが、クラスタ#2ではレベルは−1である。
(12)di(wTxi+b)≧+1 i=1、2、3、...、Nの場合
第1または第2の関係式(11)が等式である特別なサンプルを支持ベクトル(SV)と呼ぶ。
(20)αi[i(w0 Txi+b)−]0 i=1,2,3,...,Nの場合
単に式11を満たすラグランジェ関数は、非ゼロ値をとることができる。ここで、双対定理を用いて、それらの係数を求めることができる。式(18)および(19)により、式(17)を書き換えることができる。
SVMの上記例は、線形分類を示す。
先述の例は、良好な一般化性能を示し、それは、それらが本来のデータ集合Xに存在しなかった新しいベクトルに十分対処することを意味している。
Claims (23)
- 貨幣のアイテムを分類するための関数を導く方法であって、複数の貨幣アイテムの特徴に対応するトレーニング・データ・ベクトルを処理し、複数の支持ベクトルを含む支持ベクトル機構分類関数を導くことを含む方法。
- トレーニング・データ・ベクトルの部分集合によって支持ベクトル機構分類関数を表すことを含み、部分集合は支持ベクトルと異なるか、または前記部分集合のサイズは支持ベクトルの集合のサイズより小さい方法。
- 支持ベクトル機構分類関数は、入力データの空間に対応する第1の空間の第2の空間への写像に対応し、その第2の空間における画像が第2の空間におけるトレーニング・データの画像を表すトレーニング・データ・ベクトルの部分集合を決定するカーネル関数を含み、支持ベクトル機構分類関数は、前記部分集合によって表される請求項1乃至3のいずれかに記載の方法。
- 部分集合は、トレーニング・データ集合の各要素の画像を、部分集合の要素の画像の直線的組合せとして概算的に表すことができるものである請求項4に記載の方法。
- 部分集合は、概算の測定値が所定の条件を満たすものである請求項5に記載の方法。
- 部分集合を選択する工程は、
(a)一時的部分集合を導くこと、
(b)一時的部分集合の画像によって、データ集合の残りの要素の画像の概算値の正確さを表す適合関数の値を計算すること、
(c)他の一時的部分集合を導き、工程(b)を繰り返すこと、および
(d)一時的部分集合毎に適合関数の値を比較し、適合関数の値が最も正確な概算値を示す一時的部分集合を選択することを含む請求項4乃至6のいずれか1項に記載の方法。 - 工程(a)から(d)を繰り返して、サイズの大きさの順に並んだ一時的部分集合の列を形成する請求項7に記載の方法。
- 適合関数が、所定の条件、例えば、適合関数の値が所定の値以下である、または所定の値以上である、かつ/または部分集合が所定のサイズを表すという条件を満たすまで、かつ/または先述のKS,Sが数字的に反転不可能になるまでといったような所定の条件が満たされるまで、工程(a)から(d)を繰り返す請求項7または8に記載の方法。
- 適合関数は、カーネル関数を用いる請求項8乃至12のいずれか1項に記載の方法。
- 少なくとも1つの貨幣センサおよび複数の貨幣アイテムから複数の測定値を導き、測定値からトレーニング・データ集合を形成することを含む請求項1乃至11のいずれかに記載の方法。
- データ集合の個々の要素は、感知項目の複数の特性に対応する複数の測定値を含む請求項1乃至12のいずれか1項に記載の方法。
- 貨幣センサは書類センサである請求項12または13に記載の方法。
- 書類センサは銀行券センサである請求項14に記載の方法。
- 貨幣センサは硬貨センサである請求項12または13に記載の方法。
- カーネル関数は、ガウス、多項式、S字形、双曲線タンジェントまたはスプライン・カーネルである請求項4乃至16のいずれか1項に記載の方法。
- 請求項1乃至17のいずれかに記載の方法によって導かれる分類関数。
- 少なくともカーネル関数を表す定数、重み、および支持ベクトルの集合、またはカーネル関数に対応する写像の画像によるデータを表す支持ベクトルの部分集合を含む支持ベクトル機構の形の分類関数。
- 請求項18乃至20のいずれか1項に記載の分類関数を記憶することを含む、貨幣評価装置を適応させる方法。
- 請求項18乃至20のいずれか1項に記載の分類関数を用いて、貨幣アイテムを分類する少なくとも1つの貨幣センサから貨幣アイテムの少なくとも1つの測定値を導くことを含む、貨幣選別器で貨幣アイテムを分類する方法。
- 貨幣アイテムを感知して、貨幣アイテムの特性を表す測定値を生成する手段と、
請求項18乃至20のいずれか1項に記載の関数を記憶する手段と、
測定値および関数を用いて貨幣アイテムを評価する手段とを備えた貨幣評価装置。
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