JP2008197912A - 推測結果評価方法、推測結果評価プログラム、及び推測結果評価装置 - Google Patents

推測結果評価方法、推測結果評価プログラム、及び推測結果評価装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2008197912A
JP2008197912A JP2007032476A JP2007032476A JP2008197912A JP 2008197912 A JP2008197912 A JP 2008197912A JP 2007032476 A JP2007032476 A JP 2007032476A JP 2007032476 A JP2007032476 A JP 2007032476A JP 2008197912 A JP2008197912 A JP 2008197912A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
estimation
value
estimation result
similarity
information acquisition
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2007032476A
Other languages
English (en)
Other versions
JP5050551B2 (ja
Inventor
Eiichi Ebihara
栄一 海老原
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP2007032476A priority Critical patent/JP5050551B2/ja
Publication of JP2008197912A publication Critical patent/JP2008197912A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5050551B2 publication Critical patent/JP5050551B2/ja
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

【課題】複数の推測方法による推測結果を適切に評価させることのできる推測結果評価方法、推測結果評価プログラム、及び推測結果評価装置の提供を目的とする。
【解決手段】事象が発生した対象における前記事象の発生原因について複数の推測方法によって推測された推測結果の評価をコンピュータが実行する推測結果評価方法であって、前記事象が発生したときの前記対象の状態を示す変数の値を取得する状態情報取得手順と、既知の事例における前記発生原因と前記対象の状態を示す前記変数の値との対応付けを含む対応情報を記憶装置より取得する既知情報取得手順と、前記推測結果ごとに、前記状態情報取得手順において取得された前記変数の値と、前記対応情報において当該推測結果に対応する前記変数の値との類似度を算出する類似度算出手順と、前記推測結果ごとに算出された前記類似度に基づく比較結果を出力する出力手順とを有することにより上記課題を解決する。
【選択図】図3

Description

本発明は、推測結果評価方法、推測結果評価プログラム、及び推測結果評価装置に関し、特に複数の推測方法による推測結果の推測結果評価方法、推測結果評価プログラム、及び推測結果評価装置に関する。
従来、車両の故障診断方法として、故障事象と原因及び対応策とが対応付けられた事例DBを利用して、発生した故障事象Aに類似した既知の故障事象Bを検索し、故障事象Bに関するデータに基づいて故障事象Aの原因を推測する技術がある(例えば、特許文献1)。
特開平10−275086号公報
しかしながら、故障の原因は一つであるとは限らない。したがって、単一の推測方法を用いた診断では、原因の推測が不十分である場合がある。原因の推測を十分に行うために複数種類の推測方法により原因を推測すると、複数の推測結果が得られるため、原因推測の漏れの減少が期待できる。しかし、利用者(診断者)にとっては、いずれの推測結果から先に対応すべきか(修理すべきか)、又はいずれの推測結果がより真実に近いか判断が困難になるという新たな問題が発生する。
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、複数の推測方法による推測結果を適切に評価させることのできる推測結果評価方法、推測結果評価プログラム、及び推測結果評価装置の提供を目的とする。
そこで上記課題を解決するため、本発明は、事象が発生した対象における前記事象の発生原因について複数の推測方法によって推測された推測結果の評価をコンピュータが実行する推測結果評価方法であって、前記事象が発生したときの前記対象の状態を示す変数の値を取得する状態情報取得手順と、既知の事例における前記発生原因と前記対象の状態を示す前記変数の値との対応付けを含む対応情報を記憶装置より取得する既知情報取得手順と、前記推測結果ごとに、前記状態情報取得手順において取得された前記変数の値と、前記対応情報において当該推測結果に対応する前記変数の値との類似度を算出する類似度算出手順と、前記推測結果ごとに算出された前記類似度に基づく比較結果を出力する出力手順とを有することを特徴とする。
このような推測結果評価方法では、複数の推測方法による推測結果を適切に評価させることができる。
本発明によれば、複数の推測方法による推測結果を適切に評価させることのできる推測結果評価方法、推測結果評価プログラム、及び推測結果評価装置を提供することができる。
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図1は、本発明の実施の形態における推測結果評価装置のハードウェア構成例を示す図である。図1の推測結果評価装置10は、それぞれバスBで相互に接続されているドライブ装置100と、補助記憶装置102と、メモリ装置103と、CPU104と、インタフェース装置105と、表示装置106と、入力装置107とを有するように構成される。
推測結果評価装置10での処理を実現するプログラムは、CD−ROM等の記録媒体101によって提供される。プログラムを記録した記録媒体101がドライブ装置100にセットされると、プログラムが記録媒体101からドライブ装置100を介して補助記憶装置102にインストールされる。補助記憶装置102は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
メモリ装置103は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置102からプログラムを読み出して格納する。CPU104は、メモリ装置103に格納されたプログラムに従って推測結果評価装置10に係る機能を実現する。インタフェース装置105は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置106はプログラムによるGUI(Graphical User Interface)等を表示する。入力装置107はキーボード及びマウス等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。
なお、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体101より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。
図2は、本発明の実施の形態における推測結果評価装置のソフトウェア構成例を示す図である。本実施の形態では、車(自動車)の故障の発生原因の推測結果に対する評価について説明する。すなわち、本実施の形態において、事象は故障に相当する。事象(故障)が発生した対象(観察対象)は車に相当する。
図2において、推測結果評価装置10は、症状データ取得部11、複数の推測部12(A推測部12a及びB推測部12b等)、推測結果評価部13、比較部14、出力部15、及び既知事例DB16等より構成される。これら各部は、推測結果評価装置10にインストールされたプログラムがCPU104によって処理されることによって機能する。
症状データ取得部11は、故障が発生した車(故障車)より症状データ50を取得する。症状データ50は、故障が発生したときの車の症状(状態)を示す変数の値である。症状データ50は、例えば、当該車における各種センサによって検知された値や、当該車に対する検査によって採取された値によって構成される。症状データ取得部11は、例えば、故障車のOBD2(On Board Diagnostics Phase 2)のコネクタに接続された専用端末より症状データ50を取得する。但し、症状データ50は、入力装置107を介してユーザによって入力されてもよい。
推測部12は、症状データ50に基づいて故障車の故障の原因を推測する。複数の推測部12は、それぞれ異なる方式(公知の方式でよい。)によって故障の原因を推測する。例えば、A推測部12aは決定木を用いて推測し、B推測部12bは判別式を用いて推測するといった具合である。また、MBR(Memory Based Reasoning)を用いて推測する推測部12があってもよい。
推測結果評価部13は、各推測部12の推測結果を評価するための指標を、補助記憶装置102に記録された既知事例DB16を用いて算出する。具体的には、既知事例DB16には、既知の(例えば、過去の)事例における車の故障原因と、当該故障が発生したときの車の症状を示す変数の値(すなわち、症状データ50に相当する情報)との対応付けが管理されている。推測結果評価部13は、複数の推測結果のそれぞれについて、既知事例DB16において当該推測結果が示す故障原因に対応付けられている症状と、症状データ50によって示される症状との類似度を算出する。また、推測結果評価部13は、算出された類似度の精度又は確信度を示す指標(以下、「精度指標」という。)を算出する。類似度及び精度指標は、評価データとして比較部14に出力される。
比較部14は、評価データに基づいて各推測結果を比較する。出力部15は、比較部14による比較結果を人間が視認できる状態にする。例えば、出力部15は、当該比較結果を表示装置106に表示させる。
以下、図1の推測結果評価装置10の処理手順について説明する。図3は、推測結果評価装置の処理手順を説明するためのフローチャートである。
まず、症状データ取得部11は、故障車の現在の症状を示す症状データ50を取得する(S101)。
図4は、症状データの例を示す図である。図4において症状データ50は、エンジン回転数及びエンジン負荷の二つの変数(パラメータ)によって構成されている。図4の例では、エンジン回転数の値は、「2500」であり、エンジン負荷の値は「50」である。なお、実際には、数十種類又は百種類以上のパラメータの値が取得されるが、本実施の形態においては、説明の便宜上、当該二つのパラメータによって、すなわち2次元空間において故障車の症状が示されることとする。
続いて、各推測部12は、症状データ50に基づいて、それぞれの推測方法によって故障原因を推測する(S102)。ここでは、4つの推測部12によって、それぞれ異なる故障原因(IGT1断線、NE瞬断、NE断線、エアフロ断線)が推測されたこととする。続いて、推測結果評価部13は、それぞれの推測結果について、既知事例DB16より既知事例の症状を抽出する(S103)。
図5は、既知事例DBの構成例を示す図である。図5に示されるように、既知事例DB16には、既知の事例ごとに、その症状を示す変数(本実施の形態では、エンジン回転数及びエンジン負荷)の値と故障原因との対応付けが管理されている。例えば、一行目のレコードでは、エンジン回転数の値が「632」で、エンジン負荷の値が「43.5」であった故障の原因は、IGT1断線であったことが示されている。ステップS103では、斯かる既知事例DB16より、各推測部12による推測結果に対応する(推測結果が示す故障原因に一致する)レコードが抽出される。したがって、故障原因が、IGT1断線、NE瞬断、NE断線、エアフロ断線に係る症状が既知事例の症状として抽出される。なお、既知事例DB16には、同一原因について複数の症状が対応付けられている。したがって、各推測結果について複数の既知事例の症状が抽出され得る。
続いて、推測結果評価部13は、抽出された既知事例のそれぞれの症状と、症状データ50によって示される故障車の症状との類似度を算出する(S104)。
類似度の具体例としては、例えば、既知の事例における症状と故障車の症状(症状データ50によって示される症状)との距離(ユークリッド距離)が挙げられる。一つの既知事例における症状と故障車の症状とのユークリッド距離は、以下の式で算出される。
Figure 2008197912
ここで、dは、ユークリッド距離である。aは、故障車の症状におけるi番目の変数の値である。bは、過去の事例における症状のi番目の変数の値である。nは、変数の数(次元数)である。本実施の形態では、nは2である。また、aは故障車のエンジン回転数の値であり、aは故障車のエンジン負荷の値である。また、bは、一つの既知事例のエンジン回転数の値であり、bは一つの既知事例のエンジン負荷の値である。
例えば、図6は、本実施の形態における症状データ50の症状と既知事例の症状とのユークリッド距離の算出結果を示す図である。図6に示される表において、一番右の列が算出されたユークリッド距離を示す。図6に示されるように、同一原因であっても既知事例の症状ごとにユークリッド距離が算出される。
続いて、推測結果評価部13は、推測結果ごと(故障原因ごと)に、類似度(ユークリッド距離)の最小値(最小距離)及び最大値(最大距離)を求める(S105)。すなわち、IGT1断線、NE瞬断、NE断線、エアフロ断線のそれぞれについて、最小距離と最大距離とを求める。なお、最小距離がそれぞれの推測結果を比較するための評価値とされる。
続いて、推測結果評価部13は、推測結果ごとに、最小距離を最大距離で除算し、算出された値を当該推測結果の評価値に対する精度指標とする(S106)。すなわち、既知事例DB16において、同じ故障原因の症状が隣接して集合している場合において算出されたユークリッド距離は、精度が高いものとする。なお、精度指標は公知の他の方法によって算出してもよい。
続いて、比較部14は、推測結果ごとの最小距離と精度指標とに基づいて、各推測結果を比較する(S107)。例えば、比較部14は、最小距離及び精度指標の少なくともいずれか一方に基づいて、その値の昇順又は降順に各推測結果を整列する。なお、各推測結果の最小距離の値が極端に異なる場合(例えば、予め設定された閾値以上の差がある場合)、ユークリッド距離の値の大きい推測結果を提示対象から除外するようにしてもよい。
続いて、出力部15は、比較結果(整列された結果)を例えば表示装置106に表示させる。ここで、各推測結果に最小距離や精度指標を表示するようにするとよい。診断者は、推測結果の表示順や、最小距離及び精度指標等に基づいて各推測結果を評価し、例えば、優先的に対処すべき故障原因を判断する。
上述したように、本発明の実施の形態における推測結果評価装置10によれば、複数の推測方法によって推測された故障原因が、既知の事例に基づいて評価され、その結果が提示される。すなわち、既知の事例との類似度に基づいて、推測結果に対して順位付けがされ、その類似度に対する精度指標が提示される。したがって、診断者は、提示された情報を利用して、推測結果を適切に比較し、より真実に近い故障原因を判断したり、優先的に対処すべき推測結果を判断したりすることができる。
なお、ユークリッド距離以外に、故障車の症状(a)と、既知事例(b)との内積やコサイン相関値等を類似度として用いても良い。内積は、次の式によって算出すればよい。
Figure 2008197912
また、コサイン相関値は、次の式によって算出すればよい。
Figure 2008197912
各変数の意味は、ユークリッド距離の式において説明した通りである。
また、既知事例DB16において、原因ごとにその対処方法や対処にかかるコスト等を格納しておき、当該対処方法やコスト等も一緒に提示(表示)するようにしてもよい。かかる情報も、故障に対する対処を決定する上で有効な判断材料となる。
また、本発明は車以外の他の装置の故障に対しても有効に適用され得る。また、故障以外の事象に対する原因の推測結果の評価についても有効に適用され得る。
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
(付記1) 事象が発生した対象における前記事象の発生原因について複数の推測方法によって推測された推測結果の評価をコンピュータが実行する推測結果評価方法であって、
前記事象が発生したときの前記対象の状態を示す変数の値を取得する状態情報取得手順と、
既知の事例における前記発生原因と前記対象の状態を示す前記変数の値との対応付けを含む対応情報を記憶装置より取得する既知情報取得手順と、
前記推測結果ごとに、前記状態情報取得手順において取得された前記変数の値と、前記対応情報において当該推測結果に対応する前記変数の値との類似度を算出する類似度算出手順と、
前記推測結果ごとに算出された前記類似度に基づく比較結果を出力する出力手順とを有することを特徴とする推測結果評価方法。
(付記2)
前記類似度算出手順は、前記推測結果ごとに、前記状態情報取得手順において取得された前記変数の値と、前記対応情報において当該推測結果に対応する前記変数の値とのユークリッド距離を前記類似度として算出することを特徴とする付記1記載の推測結果評価方法。
(付記3)
前記対応情報は、同一原因について前記対象の状態を示す変数との対応付けを複数含み、
前記類似度算出手順は、前記推測結果ごとに、前記状態情報取得手順において取得された前記変数の値と、前記対応情報において当該推測結果に対応する複数の前記変数の値とのユークリッド距離を算出し、算出された複数のユークリッド距離の最小値を類似度とすることを特徴とする付記2記載の推測結果評価方法。
(付記4)
前記推測結果ごとに算出された複数のユークリッド距離の最小値と最大値とに基づいて、前記類似度の精度を示す指標を算出する精度指標算出手順を有し、
前記出力手順は、前記推測結果ごとに算出された前記類似度と前記指標とに基づく比較結果を出力することを特徴とする付記3記載の推測結果評価方法。
(付記5) 事象が発生した対象における前記事象の発生原因について複数の推測方法によって推測された推測結果の評価をコンピュータに実行させる推測結果評価プログラムであって、
前記事象が発生したときの前記対象の状態を示す変数の値を取得する状態情報取得手順と、
既知の事例における前記発生原因と前記対象の状態を示す前記変数の値との対応付けを含む対応情報を記憶装置より取得する既知情報取得手順と、
前記推測結果ごとに、前記状態情報取得手順において取得された前記変数の値と、前記対応情報において当該推測結果に対応する前記変数の値との類似度を算出する類似度算出手順と、
前記推測結果ごとに算出された前記類似度に基づく比較結果を出力する出力手順とを有することを特徴とする推測結果評価プログラム。
(付記6)
前記類似度算出手順は、前記推測結果ごとに、前記状態情報取得手順において取得された前記変数の値と、前記対応情報において当該推測結果に対応する前記変数の値とのユークリッド距離を前記類似度として算出することを特徴とする付記5記載の推測結果評価プログラム。
(付記7)
前記対応情報は、同一原因について前記対象の状態を示す変数との対応付けを複数含み、
前記類似度算出手順は、前記推測結果ごとに、前記状態情報取得手順において取得された前記変数の値と、前記対応情報において当該推測結果に対応する複数の前記変数の値とのユークリッド距離を算出し、算出された複数のユークリッド距離の最小値を類似度とすることを特徴とする付記6記載の推測結果評価プログラム。
(付記8)
前記推測結果ごとに算出された複数のユークリッド距離の最小値と最大値とに基づいて、前記類似度の精度を示す指標を算出する精度指標算出手順を有し、
前記出力手順は、前記推測結果ごとに算出された前記類似度と前記指標とに基づく比較結果を出力することを特徴とする付記7記載の推測結果評価プログラム。
(付記9) 事象が発生した対象における前記事象の発生原因について複数の推測方法によって推測された推測結果を評価する推測結果装置であって、
前記事象が発生したときの前記対象の状態を示す変数の値を取得する状態情報取得手段と、
既知の事例における前記発生原因と前記対象の状態を示す前記変数の値との対応付けを含む対応情報を記憶装置より取得する既知情報取得手段と、
前記推測結果ごとに、前記状態情報取得手段によって取得された前記変数の値と、前記対応情報において当該推測結果に対応する前記変数の値との類似度を算出する類似度算出手段と、
前記推測結果ごとに算出された前記類似度に基づく比較結果を出力する出力手段とを有することを特徴とする推測結果評価装置。
(付記10)
前記類似度算出手段は、前記推測結果ごとに、前記状態情報取得手段において取得された前記変数の値と、前記対応情報において当該推測結果に対応する前記変数の値とのユークリッド距離を前記類似度として算出することを特徴とする付記9記載の推測結果評価装置。
(付記11)
前記対応情報は、同一原因について前記対象の状態を示す変数との対応付けを複数含み、
前記類似度算出手段は、前記推測結果ごとに、前記状態情報取得手段において取得された前記変数の値と、前記対応情報において当該推測結果に対応する複数の前記変数の値とのユークリッド距離を算出し、算出された複数のユークリッド距離の最小値を類似度とすることを特徴とする付記10記載の推測結果評価装置。
(付記12)
前記推測結果ごとに算出された複数のユークリッド距離の最小値と最大値とに基づいて、前記類似度の精度を示す指標を算出する精度指標算出手段を有し、
前記出力手段は、前記推測結果ごとに算出された前記類似度と前記指標とに基づく比較結果を出力することを特徴とする付記11記載の推測結果評価装置。
本発明の実施の形態における推測結果評価装置のハードウェア構成例を示す図である。 本発明の実施の形態における推測結果評価装置のソフトウェア構成例を示す図である。 推測結果評価装置の処理手順を説明するためのフローチャートである。 症状データの例を示す図である。 既知事例DBの構成例を示す図である。 症状データと既知事例とのユークリッド距離の算出結果を示す図である。
符号の説明
10 推測結果評価装置
11 症状データ取得部
12 推測部
13 推測結果評価部
14 比較部
15 出力部
16 既知事例DB
100 ドライブ装置
101 記録媒体
102 補助記憶装置
103 メモリ装置
104 CPU
105 インタフェース装置
106 表示装置
107 入力装置
B バス

Claims (6)

  1. 事象が発生した対象における前記事象の発生原因について複数の推測方法によって推測された推測結果の評価をコンピュータが実行する推測結果評価方法であって、
    前記事象が発生したときの前記対象の状態を示す変数の値を取得する状態情報取得手順と、
    既知の事例における前記発生原因と前記対象の状態を示す前記変数の値との対応付けを含む対応情報を記憶装置より取得する既知情報取得手順と、
    前記推測結果ごとに、前記状態情報取得手順において取得された前記変数の値と、前記対応情報において当該推測結果に対応する前記変数の値との類似度を算出する類似度算出手順と、
    前記推測結果ごとに算出された前記類似度に基づく比較結果を出力する出力手順とを有することを特徴とする推測結果評価方法。
  2. 前記類似度算出手順は、前記推測結果ごとに、前記状態情報取得手順において取得された前記変数の値と、前記対応情報において当該推測結果に対応する前記変数の値とのユークリッド距離を前記類似度として算出することを特徴とする請求項1記載の推測結果評価方法。
  3. 前記対応情報は、同一原因について前記対象の状態を示す変数との対応付けを複数含み、
    前記類似度算出手順は、前記推測結果ごとに、前記状態情報取得手順において取得された前記変数の値と、前記対応情報において当該推測結果に対応する複数の前記変数の値とのユークリッド距離を算出し、算出された複数のユークリッド距離の最小値を類似度とすることを特徴とする請求項2記載の推測結果評価方法。
  4. 前記推測結果ごとに算出された複数のユークリッド距離の最小値と最大値とに基づいて、前記類似度の精度を示す指標を算出する精度指標算出手順を有し、
    前記出力手順は、前記推測結果ごとに算出された前記類似度と前記指標とに基づく比較結果を出力することを特徴とする請求項3記載の推測結果評価方法。
  5. 事象が発生した対象における前記事象の発生原因について複数の推測方法によって推測された推測結果の評価をコンピュータに実行させる推測結果評価プログラムであって、
    前記事象が発生したときの前記対象の状態を示す変数の値を取得する状態情報取得手順と、
    既知の事例における前記発生原因と前記対象の状態を示す前記変数の値との対応付けを含む対応情報を記憶装置より取得する既知情報取得手順と、
    前記推測結果ごとに、前記状態情報取得手順において取得された前記変数の値と、前記対応情報において当該推測結果に対応する前記変数の値との類似度を算出する類似度算出手順と、
    前記推測結果ごとに算出された前記類似度に基づく比較結果を出力する出力手順とを有することを特徴とする推測結果評価プログラム。
  6. 事象が発生した対象における前記事象の発生原因について複数の推測方法によって推測された推測結果を評価する推測結果装置であって、
    前記事象が発生したときの前記対象の状態を示す変数の値を取得する状態情報取得手段と、
    既知の事例における前記発生原因と前記対象の状態を示す前記変数の値との対応付けを含む対応情報を記憶装置より取得する既知情報取得手段と、
    前記推測結果ごとに、前記状態情報取得手段によって取得された前記変数の値と、前記対応情報において当該推測結果に対応する前記変数の値との類似度を算出する類似度算出手段と、
    前記推測結果ごとに算出された前記類似度に基づく比較結果を出力する出力手段とを有することを特徴とする推測結果評価装置。
JP2007032476A 2007-02-13 2007-02-13 推測結果評価方法、推測結果評価プログラム、及び推測結果評価装置 Expired - Fee Related JP5050551B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007032476A JP5050551B2 (ja) 2007-02-13 2007-02-13 推測結果評価方法、推測結果評価プログラム、及び推測結果評価装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007032476A JP5050551B2 (ja) 2007-02-13 2007-02-13 推測結果評価方法、推測結果評価プログラム、及び推測結果評価装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2008197912A true JP2008197912A (ja) 2008-08-28
JP5050551B2 JP5050551B2 (ja) 2012-10-17

Family

ID=39756794

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007032476A Expired - Fee Related JP5050551B2 (ja) 2007-02-13 2007-02-13 推測結果評価方法、推測結果評価プログラム、及び推測結果評価装置

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5050551B2 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010128661A (ja) * 2008-11-26 2010-06-10 Fujitsu Ltd 故障原因推測方法、故障原因推測装置、及びプログラム

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS624663A (ja) * 1985-07-01 1987-01-10 Nissan Motor Co Ltd 車両用故障診断装置
JPH0535481A (ja) * 1991-07-26 1993-02-12 Ricoh Co Ltd 問題解決方法
JPH05189236A (ja) * 1992-01-16 1993-07-30 Matsushita Electric Ind Co Ltd マルチパラダイム知識ベースシステム
JPH07281898A (ja) * 1994-04-08 1995-10-27 Omron Corp 情報処理装置および方法,ならびに制御システムおよび方法
JP2003303332A (ja) * 2002-04-10 2003-10-24 Mitsubishi Electric Corp 知識処理システム
JP2003323601A (ja) * 2002-05-01 2003-11-14 Fujitsu Ltd 信頼性尺度付き予測装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS624663A (ja) * 1985-07-01 1987-01-10 Nissan Motor Co Ltd 車両用故障診断装置
JPH0535481A (ja) * 1991-07-26 1993-02-12 Ricoh Co Ltd 問題解決方法
JPH05189236A (ja) * 1992-01-16 1993-07-30 Matsushita Electric Ind Co Ltd マルチパラダイム知識ベースシステム
JPH07281898A (ja) * 1994-04-08 1995-10-27 Omron Corp 情報処理装置および方法,ならびに制御システムおよび方法
JP2003303332A (ja) * 2002-04-10 2003-10-24 Mitsubishi Electric Corp 知識処理システム
JP2003323601A (ja) * 2002-05-01 2003-11-14 Fujitsu Ltd 信頼性尺度付き予測装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010128661A (ja) * 2008-11-26 2010-06-10 Fujitsu Ltd 故障原因推測方法、故障原因推測装置、及びプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JP5050551B2 (ja) 2012-10-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6405320B2 (ja) 物的資産の改良された自動外観検査のための方法およびシステム
JP7340265B2 (ja) 異常検出装置、異常検出方法、およびプログラム
JP5858839B2 (ja) 作業機械の異常診断装置
US11782430B2 (en) Abnormality diagnosis method, abnormality diagnosis device and non-transitory computer readable storage medium
JP7040851B2 (ja) 異常検知装置、異常検知方法及び異常検知プログラム
JP6003689B2 (ja) 診断装置
JP4730451B2 (ja) 検出データ処理装置及びプログラム
JP5293115B2 (ja) 故障原因推測方法、故障原因推測装置、及びプログラム
WO2019087803A1 (ja) 画像処理装置、画像処理方法及び記録媒体
WO2011138911A1 (ja) 障害分析装置、障害分析方法および記録媒体
JP6521096B2 (ja) 表示方法、表示装置、および、プログラム
WO2019026134A1 (ja) 情報処理装置および情報処理方法
WO2020090767A1 (ja) 異常診断装置、異常診断方法、及びプログラム
EP3910437B1 (en) Monitoring apparatus, monitoring method, and computer-readable medium
CN109964182A (zh) 用于车辆分析的方法和系统
JP6714498B2 (ja) 設備診断装置及び設備診断方法
JP6398383B2 (ja) 異常診断装置
JP6917805B2 (ja) データフィルタリング装置および方法
JP5771317B1 (ja) 異常診断装置及び異常診断方法
US7921350B2 (en) System and method for fault detection and localization in time series and spatial data
EP2266033B1 (en) Assisting failure diagnosis in a system using bayesian network
JP5050551B2 (ja) 推測結果評価方法、推測結果評価プログラム、及び推測結果評価装置
US20170276567A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and program
KR20180126311A (ko) 대상 시스템의 상태 진단 및 원인 분석 시스템 및 방법
JP6247777B2 (ja) 異常診断装置および異常診断方法

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20091016

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20120424

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20120601

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20120626

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20120709

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5050551

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150803

Year of fee payment: 3

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees