JP2009230169A - Parameter determination support device - Google Patents

Parameter determination support device Download PDF

Info

Publication number
JP2009230169A
JP2009230169A JP2008070886A JP2008070886A JP2009230169A JP 2009230169 A JP2009230169 A JP 2009230169A JP 2008070886 A JP2008070886 A JP 2008070886A JP 2008070886 A JP2008070886 A JP 2008070886A JP 2009230169 A JP2009230169 A JP 2009230169A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
precondition
case
space
recommended
records
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.)
Pending
Application number
JP2008070886A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Hidetoshi Tanaka
秀俊 田中
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.)
Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
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 Mitsubishi Electric Corp filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Priority to JP2008070886A priority Critical patent/JP2009230169A/en
Publication of JP2009230169A publication Critical patent/JP2009230169A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To determine a proper operation parameter set by executing dimension reduction in a short time even when there are a large number of attributes of a precondition. <P>SOLUTION: This parameter determination support device includes: a precondition space construction part 2 constructing a precondition space that is a base group of a space of the precondition; and a precondition space part 3 converting coordinates of a recommendation precondition into coordinates on the precondition space. A recommendation parameter presentation part 4 calculates similarity between a plurality of case records and the recommendation precondition by use of the coordinates on the precondition space in the plurality of case records recorded in a case accumulation part 1 and the coordinates of the recommendation precondition converted into the coordinates on the precondition space, and determines the recommended operation parameter set by use of the similarity. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

この発明は、提示された前提条件の下で、最適な操作パラメータセットを決定するパラメータ決定支援装置に関するものである。   The present invention relates to a parameter determination support apparatus that determines an optimal operation parameter set under the presented preconditions.

例えば、以下の特許文献1には、前提条件の属性群について、主成分分析によって次元削減を行った上で、類似検索により推奨の操作パラメータを決定しているパラメータ決定支援装置が開示されている。
前提条件の次元削減方法として、データベースに格納されたベクトルをランダムに選択し、直交化された基底ベクトルによって次元を削減する技術が存在する(例えば、特許文献2を参照)。
For example, Patent Document 1 below discloses a parameter determination support apparatus that determines a recommended operation parameter by similarity search after performing dimension reduction by principal component analysis for a precondition attribute group. .
As a prerequisite dimension reduction method, there is a technique in which a vector stored in a database is selected at random, and a dimension is reduced by an orthogonalized base vector (see, for example, Patent Document 2).

特開平5−40852号公報(段落番号[0055]から[0071]、図3)Japanese Patent Laid-Open No. 5-40852 (paragraph numbers [0055] to [0071], FIG. 3) 特開2005−50197号公報(段落番号[0011]から[0014])Japanese Patent Laying-Open No. 2005-50197 (paragraph numbers [0011] to [0014])

従来のパラメータ決定支援装置は以上のように構成されているので、主成分分析によって、前提条件の属性群の次元削減を行っているが、主成分分析では、属性数をサイズとする行列の固有値の求解過程を実施する必要がある。そのため、属性数が大量の場合には、多くの時間を要する課題があった。
また、主成分方向が多数の属性の重み付き和で表現されるため、その意味の解釈が困難である課題もあった。
Since the conventional parameter determination support device is configured as described above, the principal component analysis reduces the dimension of the prerequisite attribute group, but in the principal component analysis, the eigenvalues of the matrix whose size is the number of attributes It is necessary to carry out the solution process. Therefore, when the number of attributes is large, there is a problem that requires a lot of time.
In addition, since the principal component direction is expressed by a weighted sum of a large number of attributes, there is a problem that it is difficult to interpret the meaning.

この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、前提条件の属性数が大量の場合でも、短時間で次元削減を実施して、適正な操作パラメータセットを決定することができるパラメータ決定支援装置を得ることを目的とする。   The present invention has been made to solve the above-described problems. Even when the number of prerequisite attributes is large, dimension reduction can be performed in a short time to determine an appropriate operation parameter set. An object is to obtain a parameter determination support device.

この発明に係るパラメータ決定支援装置は、事例レコード記録手段に記録されている複数の事例レコード内の前提条件及び結果評価を用いて、その前提条件の空間の基底群である前提条件空間を構築する前提条件空間構築手段と、推奨対象の前提条件である推奨前提条件の座標を前提条件空間構築手段により構築された前提条件空間上の座標に変換する座標変換手段とを設け、推奨操作パラメータ決定手段が事例レコード記録手段に記録されている複数の事例レコードにおける前提条件空間上の座標と座標変換手段により変換された推奨前提条件の座標とを用いて、複数の事例レコードと推奨前提条件の類似度を算出し、その類似度を用いて、複数の事例レコード内の操作パラメータセットの中から、推奨の操作パラメータセットを決定するようにしたものである。   The parameter determination support apparatus according to the present invention uses the preconditions and result evaluations in a plurality of case records recorded in the case record recording means to construct a precondition space that is a base group of the precondition space. A precondition space constructing means and a coordinate conversion means for transforming the coordinates of the recommended precondition that is the precondition to be recommended into coordinates on the precondition space constructed by the precondition space constructing means, and a recommended operation parameter determining means Using the coordinates in the precondition space in the plurality of case records recorded in the case record recording means and the coordinates of the recommended preconditions converted by the coordinate conversion means, the similarity between the plurality of case records and the recommended preconditions And the recommended operation parameter set is determined from the operation parameter sets in multiple case records using the similarity. Those were Unishi.

この発明によれば、事例レコード記録手段に記録されている複数の事例レコード内の前提条件及び結果評価を用いて、その前提条件の空間の基底群である前提条件空間を構築する前提条件空間構築手段と、推奨対象の前提条件である推奨前提条件の座標を前提条件空間構築手段により構築された前提条件空間上の座標に変換する座標変換手段とを設け、推奨操作パラメータ決定手段が事例レコード記録手段に記録されている複数の事例レコードにおける前提条件空間上の座標と座標変換手段により変換された推奨前提条件の座標とを用いて、複数の事例レコードと推奨前提条件の類似度を算出し、その類似度を用いて、複数の事例レコード内の操作パラメータセットの中から、推奨の操作パラメータセットを決定するように構成したので、前提条件の属性数が大量の場合でも、短時間で次元削減を実施して、適正な操作パラメータセットを決定することができる効果がある。   According to this invention, using the preconditions and result evaluation in a plurality of case records recorded in the case record recording means, a precondition space construction that builds a premise space that is a base group of the precondition space And a coordinate conversion means for converting the coordinates of the recommended precondition, which is the precondition for the recommended object, into coordinates on the precondition space constructed by the precondition space construction means, and the recommended operation parameter determination means records the case record Using the coordinates on the precondition space in the plurality of case records recorded in the means and the coordinates of the recommended preconditions converted by the coordinate conversion means, the similarity between the plurality of case records and the recommended preconditions is calculated, Since it was configured to determine the recommended operating parameter set from among the operating parameter sets in multiple case records using the similarity, Even when the condition number of attributes of mass in a short time by carrying out the dimensionality reduction, there is an effect that it is possible to determine the proper operating parameters set.

実施の形態1.
図1はこの発明の実施の形態1によるパラメータ決定支援装置を示す構成図であり、図において、事例蓄積部1は動作を開始する前の対象装置の周囲の状態が表現されている前提条件、対象装置の動作内容を設定する複数の操作パラメータからなる操作パラメータセット及び動作を開始した後の対象装置の周囲の状態が表現されている結果評価を含む複数の事例レコードを記録している。なお、事例蓄積部1は事例レコード記録手段を構成している。
前提条件空間構築部2は事例蓄積部1に記録されている複数の事例レコード内の前提条件及び結果評価を用いて、前提条件の空間の基底群である前提条件空間を構築する処理を実施する。なお、前提条件空間構築部2は前提条件空間構築手段を構成している。
Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a block diagram showing a parameter determination support apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. In the figure, the case accumulation unit 1 is a precondition that the state of the surroundings of the target apparatus before the operation is expressed, A plurality of case records including an operation parameter set including a plurality of operation parameters for setting the operation content of the target device and a result evaluation expressing the surrounding state of the target device after the start of the operation are recorded. The case storage unit 1 constitutes case record recording means.
The precondition space construction unit 2 uses the preconditions and result evaluations in the plurality of case records recorded in the case storage unit 1 to perform a process of constructing a precondition space that is a base group of the precondition space. . The precondition space construction unit 2 constitutes a precondition space construction means.

前提条件空間変換部3はユーザにより指定された推奨対象の前提条件である推奨前提条件の座標を前提条件空間構築部2により構築された前提条件空間上の座標に変換する処理を実施する。なお、前提条件空間変換部3は座標変換手段を構成している。
推奨パラメータ提示部4は事例蓄積部1に記録されている複数の事例レコードにおける前提条件空間上の座標と前提条件空間変換部3により変換された推奨前提条件の座標とを用いて、複数の事例レコードと推奨前提条件の類似度を算出し、その類似度を用いて、複数の事例レコード内の操作パラメータセットの中から、推奨の操作パラメータセットを決定してユーザに提示する処理を実施する。なお、推奨パラメータ提示部4は推奨操作パラメータ決定手段を構成している。
The precondition space conversion unit 3 performs a process of converting the coordinates of the recommended preconditions, which are recommended preconditions designated by the user, into coordinates on the precondition space constructed by the precondition space construction unit 2. The precondition space conversion unit 3 constitutes coordinate conversion means.
The recommended parameter presentation unit 4 uses the coordinates on the precondition space in the plurality of case records recorded in the case storage unit 1 and the coordinates of the recommended preconditions converted by the precondition space conversion unit 3 to generate a plurality of cases. The similarity between the record and the recommended precondition is calculated, and using the similarity, a recommended operation parameter set is determined from among the operation parameter sets in the plurality of case records, and a process of presenting it to the user is performed. The recommended parameter presentation unit 4 constitutes recommended operation parameter determination means.

次に動作について説明する。
事例蓄積部1は、前提条件、操作パラメータセット及び結果評価を含む複数の事例レコードを記録しており、前提条件空間構築部2及び推奨パラメータ提示部4からの要求に応じて、該当する事例レコードを前提条件空間構築部2及び推奨パラメータ提示部4に提供する。
Next, the operation will be described.
The case storage unit 1 records a plurality of case records including a precondition, an operation parameter set, and a result evaluation. In response to requests from the precondition space construction unit 2 and the recommended parameter presentation unit 4, the corresponding case record Is provided to the precondition space construction unit 2 and the recommended parameter presentation unit 4.

ここで、図2は事例蓄積部1に記録されている事例レコードの種類を例示している説明図である。
図2(a)の模擬事例レコードは、対象装置の模擬器が入手可能な場合に得られる事例レコードであり、模擬器と連携を図ることで、事例レコードの蓄積の容易化を図るものである。
模擬事例レコードの属性は、図2(a)に示すように、前提条件、操作パラメータセット及び結果評価の3種類から構成されている。
Here, FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating the types of case records recorded in the case storage unit 1.
The simulated case record in FIG. 2A is a case record obtained when a simulator of the target device is available, and facilitates the accumulation of the case records by cooperating with the simulator. .
As shown in FIG. 2A, the attribute of the simulated case record is composed of three types: a precondition, an operation parameter set, and a result evaluation.

前提条件の属性としては、コントロール可能属性とコントロール不能属性がある。
コントロール可能属性は、例えば、移動可能なセンサを有する模擬器の場合には、センサの位置や、センサを向けたときに検知可能な距離や範囲などがある。
コントロール不能属性は、例えば、外気の気温、湿度や風速などがある。
操作パラメータセットの属性は、コントロール可能属性であって、推奨対象の属性である。例えば、センサシステムであれば、数多く見つけるモードと、見つけたものを見失わないようにするモードとの切換などがある。
結果評価の属性は、動作開始後の模擬器の状態を示す情報や、その状態をある時間内で集計した情報などがある。例えば、単位時間当りの見つけた数や、対象当りの見続けられた平均時間などがある。
The prerequisite attributes include controllable attributes and non-controllable attributes.
For example, in the case of a simulator having a movable sensor, the controllable attribute includes the position of the sensor and the distance and range that can be detected when the sensor is pointed.
The uncontrollable attributes include, for example, the outside air temperature, humidity, and wind speed.
The attribute of the operation parameter set is a controllable attribute and is a recommended attribute. For example, in the case of a sensor system, there are switching between a mode in which many are found and a mode in which the found items are not lost.
The attribute of the result evaluation includes information indicating the state of the simulator after the operation is started and information obtained by counting the state within a certain time. For example, the number found per unit time or the average time kept per object.

図3は対象装置の模擬器から結果評価を収集して事例レコードを生成する場合のパラメータ決定支援装置の部分構成例を示す説明図である。
図において、環境設定部11は対象装置の模擬器である模擬部13に対して、任意の前提条件として、環境情報属性(模擬部13が動作する前の周囲の状況や、模擬部13自身の状況を記述している情報であり、実際に計測が可能な情報が該当する)を設定する処理を実施する。
操作パラメータ設定部12は対象装置の模擬器である模擬部13に対して、任意の操作パラメータセットを設定して、模擬部13の動作開始を指示する処理を実施する。
なお、環境設定部11及び操作パラメータ設定部12から模擬器起動手段が構成されている。
FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating a partial configuration example of the parameter determination support device when the result evaluation is collected from the simulator of the target device and the case record is generated.
In the figure, the environment setting unit 11 gives an optional precondition to the simulation unit 13 which is a simulator of the target device, as an environmental information attribute (a situation before the simulation unit 13 operates, Information that describes the situation, and information that can actually be measured is applicable).
The operation parameter setting unit 12 sets an arbitrary operation parameter set to the simulation unit 13 that is a simulator of the target device, and performs processing for instructing the operation start of the simulation unit 13.
The environment setting unit 11 and the operation parameter setting unit 12 constitute a simulator activation unit.

模擬部13は環境設定部11により設定された前提条件の下で、操作パラメータ設定部12により設定された操作パラメータセットに対応する動作を開始する対象装置の模擬器である。
結果評価部14は模擬部13が動作を開始した後の模擬部13の周囲の状態、あるいは、その状態を時間内で集計したものを評価し、その結果評価と、環境設定部11により設定された前提条件と、操作パラメータ設定部12により設定された操作パラメータセットとを含む事例レコード(図2(a)を参照)を生成して、その事例レコードを図1の事例蓄積部1に出力する処理を実施する。なお、結果評価部14は事例レコード生成手段を構成している。
The simulation unit 13 is a simulator of the target device that starts an operation corresponding to the operation parameter set set by the operation parameter setting unit 12 under the preconditions set by the environment setting unit 11.
The result evaluation unit 14 evaluates the state around the simulation unit 13 after the simulation unit 13 starts its operation, or the total of the state in time, and the result evaluation and set by the environment setting unit 11 A case record (see FIG. 2A) including the set preconditions and the operation parameter set set by the operation parameter setting unit 12 is generated, and the case record is output to the case storage unit 1 in FIG. Perform the process. The result evaluation unit 14 constitutes a case record generation unit.

次に、図2(b)の実地事例レコードは、対象装置における動作状態を計測することが可能な場合に得られる事例レコードであり、実器と連携を図ることで、事例レコードの蓄積の容易化を図るものである。
実地事例レコードの属性は、図2(b)に示すように、環境情報(前提条件)、操作パラメータセット及び結果情報(結果評価)の3種類から構成されている。
環境情報の属性は、対象装置が動作する前の周囲の状況や、対象装置自身の状況を記述している情報であり、前提条件として、計測可能な情報が該当する。
結果情報の属性は、対象装置が動作を開始した後の対象装置の周囲の状態、あるいは、その状態を時間内で集計したものであり、計測可能な情報が該当する。
Next, the actual case record in FIG. 2B is a case record obtained when the operation state of the target device can be measured, and it is easy to accumulate the case records by cooperating with the actual device. It aims to make it easier.
As shown in FIG. 2B, the attribute of the actual case record is composed of three types of environment information (prerequisite), operation parameter set, and result information (result evaluation).
The attribute of the environment information is information describing the surrounding situation before the target device operates and the status of the target device itself, and information that can be measured corresponds to the precondition.
The attribute of the result information is a state around the target device after the target device starts operating, or the state is totaled within the time, and corresponds to measurable information.

図4は対象装置(実器)から結果評価を収集して事例レコードを生成する場合のパラメータ決定支援装置の部分構成例を示す説明図である。
図において、環境計測部21は対象装置である機能部23が動作を開始する前の機能部23の周囲の状況を示す環境情報を計測する処理を実施する。
操作パラメータ設定部22は機能部23に対して、任意の操作パラメータセットを設定するとともに、環境計測部21により計測された環境情報を前提条件として設定し、機能部23の動作開始を指示する処理を実施する。
なお、環境計測部21及び操作パラメータ設定部22から対象装置起動手段が構成されている。
FIG. 4 is an explanatory diagram showing a partial configuration example of the parameter determination support device when collecting the result evaluation from the target device (actual device) and generating a case record.
In the figure, the environment measuring unit 21 performs a process of measuring environment information indicating a situation around the function unit 23 before the function unit 23 as a target device starts operation.
The operation parameter setting unit 22 sets an arbitrary operation parameter set for the function unit 23, sets environment information measured by the environment measurement unit 21 as a precondition, and instructs the function unit 23 to start operation. To implement.
The environment measuring unit 21 and the operation parameter setting unit 22 constitute a target device activation unit.

機能部23は操作パラメータ設定部22により設定された前提条件の下で、操作パラメータ設定部22により設定された操作パラメータセットに対応する動作を開始する対象装置である。
結果計測部24は機能部23が動作を開始した後の機能部23の周囲の状態、あるいは、その状態を時間内で集計したものを計測する処理を実施する。
結果評価部25は結果計測部24の計測結果を評価し、その結果評価と、操作パラメータ設定部22により設定された前提条件及び操作パラメータセットとを含む事例レコード(図2(b)を参照)を生成して、その事例レコードを図1の事例蓄積部1に出力する処理を実施する。
結果計測部24及び結果評価部25から事例レコード生成手段が構成されている。
The function unit 23 is a target device that starts an operation corresponding to the operation parameter set set by the operation parameter setting unit 22 under the preconditions set by the operation parameter setting unit 22.
The result measurement unit 24 performs a process of measuring the state around the functional unit 23 after the functional unit 23 starts operation, or the total of the state in time.
The result evaluation unit 25 evaluates the measurement result of the result measurement unit 24, and the case record including the result evaluation and the precondition and the operation parameter set set by the operation parameter setting unit 22 (see FIG. 2B) Is generated, and the case record is output to the case storage unit 1 of FIG.
The result measuring unit 24 and the result evaluating unit 25 constitute case record generating means.

次に、図2(c)の事例集計レコードは、図2(a)の模擬事例レコード、あるいは、図2(b)の実地事例レコードの部分集合を集計して作られるものであり、その模擬事例レコード又は実地事例レコードの部分集合を図1の事例蓄積部1に記録されている事例レコードに加えることで、コントロール不能属性を考慮から外すことが容易になる。
事例集計レコードの属性は、前提条件集計、操作パラメータセット、結果評価集計から構成されている。
例えば、模擬事例レコードの前提条件のうち、コントロール可能属性についてのみ集計すれば、前提条件集計の属性をコントロール可能属性のみとする事例集計レコードを作ることができる。
具体的には、例えば、前提条件の中に外乱を模擬した乱数がある場合、あるいは、天候の属性が含まれている場合、乱数あるいは天候だけが異なるが、他の前提条件や操作パラメータセットの属性の値が等しい事例レコード同士を部分集合とみなし、その部分集合内で結果評価の属性の値の平均と分散を算出して、結果評価集計の属性とするようにする。
Next, the case totalization record in FIG. 2 (c) is created by totaling a simulated case record in FIG. 2 (a) or a subset of the actual case record in FIG. 2 (b). By adding a case record or a subset of actual case records to the case record recorded in the case storage unit 1 of FIG. 1, it becomes easy to remove the uncontrollable attribute from consideration.
The attributes of the case summary record are composed of a precondition summary, an operation parameter set, and a result evaluation summary.
For example, if only the controllable attributes are counted among the preconditions of the simulated case record, it is possible to create a case count record having only the controllable attributes as the precondition aggregation attributes.
Specifically, for example, if there is a random number that simulates a disturbance in the precondition, or if the weather attribute is included, only the random number or the weather is different, but other preconditions and operation parameter sets Case records having the same attribute value are regarded as subsets, and the average and variance of the attribute values of the result evaluation are calculated in the subsets to be the attributes of the result evaluation aggregation.

前提条件空間構築部2は、事例蓄積部1に記録されている複数の事例レコードを収集し、複数の事例レコードに含まれている前提条件及び結果評価を用いて、前提条件の空間の基底群である前提条件空間を構築する。
以下、前提条件空間構築部2の処理内容を具体的に説明する。図5は前提条件空間構築部2の処理内容を示すフロー図である。
The precondition space construction unit 2 collects a plurality of case records recorded in the case storage unit 1, and uses the preconditions and the result evaluations included in the plurality of case records, and the basis group of the precondition space Construct a precondition space that is
Hereinafter, the processing content of the precondition space construction unit 2 will be specifically described. FIG. 5 is a flowchart showing the processing contents of the precondition space construction unit 2.

前提条件空間構築部2は、ユーザから前提条件の選択指示や、前提条件の属性に対する数値化の指示を受けると、事例蓄積部1に記録されている複数の事例レコードの中から、選択対象の前提条件を収集(選択対象の前提条件のうち、属性が数値化可能な前提条件を収集)し、その前提条件の属性を数値化する(ステップST1)。
ただし、ユーザの指示を受け付けないように設定することが可能であり、ユーザの指示を受け付けない場合、あるいは、ユーザの指示がない場合には、事例蓄積部1から属性が既に数値化されている前提条件を収集するようにする。
このとき、属性が既に数値化されている全ての前提条件を収集するようにしてもよいし、既に数値化されている前提条件をランダムに選択して収集するようにしてもよい。
When the precondition space construction unit 2 receives an instruction to select a precondition or an instruction to quantify the precondition attribute from the user, the precondition space construction unit 2 selects a selection target from among a plurality of case records recorded in the case storage unit 1. The preconditions are collected (from the preconditions to be selected, the preconditions whose attributes can be quantified are collected), and the attributes of the preconditions are quantified (step ST1).
However, it is possible to set so as not to accept the user's instruction, and when the user's instruction is not accepted or when there is no user's instruction, the attribute has already been quantified from the case storage unit 1 Try to collect prerequisites.
At this time, all the preconditions whose attributes have already been digitized may be collected, or the preconditions whose attributes have already been digitized may be selected at random and collected.

前提条件空間構築部2は、ユーザから結果評価の選択指示や、閾値の指示を受け付けると、事例蓄積部1に記録されている複数の事例レコードの中から、選択対象の結果評価を収集する(ステップST2)。
ただし、ユーザの指示を受け付けないように設定することが可能であり、ユーザの指示を受け付けない場合、あるいは、ユーザの指示がない場合には、事例蓄積部1から全ての結果評価を収集するようにする。
このような場合、閾値については、収集した結果評価の属性の統計量から決定するようにする。例えば、全結果評価の属性の平均値や中央値を閾値に決定する。
なお、結果評価の属性が有限個の値からなる場合には、全体で一つの閾値ではなく、個々の結果評価毎に、一つの閾値を決定するようにしてもよい。
When the precondition space construction unit 2 receives a result evaluation selection instruction or a threshold instruction from the user, the precondition space construction unit 2 collects a result evaluation of a selection target from among a plurality of case records recorded in the case storage unit 1 ( Step ST2).
However, it is possible to set so as not to accept the user's instruction, and when the user's instruction is not accepted or when there is no user's instruction, all result evaluations are collected from the case storage unit 1. To.
In such a case, the threshold value is determined from the statistics of the attribute of the collected result evaluation. For example, the average value or median value of the attributes of all results evaluation is determined as the threshold value.
When the result evaluation attribute is composed of a finite number of values, one threshold value may be determined for each individual result evaluation instead of a single threshold value as a whole.

前提条件空間構築部2は、上記のようにして、事例蓄積部1から前提条件及び結果評価を収集すると、複数の前提条件の中から、一つの前提条件を選択し、また、複数の結果評価の中から、一つの結果評価を選択する。
前提条件空間構築部2は、一つの前提条件と一つの結果評価を選択すると、その前提条件と結果評価をSVM適用モジュール(判別法線ベクトルを出力するモジュール)に与えることにより、そのSVM適用モジュールから判別法線ベクトルを取得する(ステップST3)。
この処理を収集した結果評価の数だけ繰り返して、収集した結果評価の数だけ判別法線ベクトルを取得する。
When the precondition space construction unit 2 collects the preconditions and the result evaluation from the case storage unit 1 as described above, the precondition space construction unit 2 selects one precondition from a plurality of preconditions and also evaluates the plurality of results. One result evaluation is selected from the list.
When the precondition space construction unit 2 selects one precondition and one result evaluation, the precondition space construction unit 2 gives the precondition and the result evaluation to the SVM application module (module that outputs the discriminant normal vector), thereby the SVM application module. A discriminant normal vector is acquired from (step ST3).
This process is repeated for the number of collected result evaluations, and discriminant normal vectors are acquired for the number of collected result evaluations.

ここで、SVM適用モジュールは、前提条件の属性群が張る空間を結果評価の指標に従って2分割する判別超平面を算出するものである。
判別超平面の算出は、公知技術であるサポートベクターマシン(SVM)の仕組みを用いることができる。
この仕組みによって得られる判別超平面は、判別法線ベクトルで表現され、判別法線ベクトルの方向は判別超平面の法線方向を表し、判別法線ベクトルの長さは2分割間のマージンの幅を表するものである。
Here, the SVM application module calculates a discrimination hyperplane that divides the space spanned by the attribute group of the precondition into two according to the result evaluation index.
For calculation of the discrimination hyperplane, a mechanism of a support vector machine (SVM), which is a known technique, can be used.
The discriminant hyperplane obtained by this mechanism is represented by the discriminant normal vector, the direction of the discriminant normal vector represents the normal direction of the discriminant hyperplane, and the length of the discriminant normal vector is the width of the margin between the two divisions. It represents.

前提条件空間構築部2は、判別法線ベクトルを取得すると、ユーザから規定性能の指示を受け付けるようにする。
ただし、ユーザの指示を受け付けないように設定することが可能であり、ユーザの指示を受け付けない場合、あるいは、ユーザの指示がない場合には、システムデフォルト値として、例えば、5割を越える値を規定性能として設定するようにする。
When the precondition space construction unit 2 acquires the discriminant normal vector, the precondition space construction unit 2 accepts an instruction for specified performance from the user.
However, it is possible to set so as not to accept the user's instruction. When the user's instruction is not accepted or when there is no user's instruction, for example, a value exceeding 50% is set as the system default value. Set as specified performance.

前提条件空間構築部2は、複数の判別法線ベクトルの判別性能を測定し、その判別性能が規定性能以上であれば、判別法線ベクトルを前提条件の空間の基底群に加えることで、前提条件空間を構築する(ステップST4)。
ここで、ユーザから規定基底数の指示を受け付けられるようにしておき、前提条件の空間の基底群の基底数が、その規定基底数に達しない場合には、ステップST1の前提条件選択処理に戻って、基底の追加を試みるようにしてもよい。
The precondition space construction unit 2 measures the discrimination performance of a plurality of discriminant normal vectors, and if the discriminative performance is equal to or higher than the prescribed performance, the precondition space construction unit 2 adds the discriminant normal vector to the base group of the precondition space. A condition space is constructed (step ST4).
Here, the instruction of the specified basis number is accepted from the user, and when the basis number of the basis group in the space of the precondition does not reach the specified base number, the process returns to the precondition selection process of step ST1. You may try to add a base.

図6は前提条件空間の基底生成の仕組みを示す説明図である。
図6の例では、3つの事例レコードx1,x2,x3を想定しており、2次元の前提条件空間内に存在しているものとしている。
また、結果評価の指標はf,gの2つを想定しており、3つの事例レコードx1,x2,x3における結果評価の属性値はf(x1),f(x2),f(x3),g(x1),g(x2),g(x3)で表現している。
FIG. 6 is an explanatory diagram showing a mechanism of base generation of the precondition space.
In the example of FIG. 6, three example records x1, x2, and x3 are assumed, and are assumed to exist in a two-dimensional precondition space.
Further, the result evaluation indexes are assumed to be two, f and g, and the attribute values of the result evaluation in the three case records x1, x2, and x3 are f (x1), f (x2), f (x3), It is expressed by g (x1), g (x2), and g (x3).

結果評価の属性のそれぞれの閾値(あるいは、それぞれの閾値の集合)は、上述したように、ユーザの指示等によって決定され、図6(a)(b)に示すように、3つの事例レコードx1,x2,x3の結果評価の指標f,gは、その閾値を境界として2分割される。
即ち、結果評価の指標fでは、図6(a)に示すように、その属性値がf(x1),f(x2)とf(x3)に分割され、結果評価の指標gでは、図6(b)に示すように、その属性値がg(x1),g(x3)とg(x2)に分割されているものとする。
As described above, each threshold value of the attribute of the result evaluation (or each set of threshold values) is determined by a user instruction or the like, and as shown in FIGS. 6A and 6B, three case records x1 , X2, x3 result evaluation indexes f, g are divided into two with the threshold as a boundary.
That is, in the result evaluation index f, as shown in FIG. 6A, the attribute value is divided into f (x1), f (x2), and f (x3). As shown in (b), it is assumed that the attribute value is divided into g (x1), g (x3), and g (x2).

結果評価の指標fの分割に対してSVMを適用すると、図6(a)上の直線で示される判別直線と、矢印で示される当該判別直線の単位長の法線ベクトルFが得られる。
同様に、結果評価の指標gの分割に対してSVMを適用すると、図6(b)上の直線で示される判別直線と、矢印で示される当該判別直線の単位長の法線ベクトルGが得られる。
この2つの法線ベクトルF,Gが前提条件空間の新たな基底ベクトルF,Gとなり、その座標は、各基底ベクトルF,Gと各事例レコードx1,x2,x3との内積によって得られる。
図6(c)では、結果評価の指標fの基底ベクトルFと各事例レコードx1,x2,x3との内積が、F・x1=−1,F・x2=−1,F・x3=+1となり、結果評価の指標gの基底ベクトルGと各事例レコードx1,x2,x3との内積が、G・x1=−1,G・x2=+1,G・x3=−1となる例を示している。
なお、図6(c)において、事例レコードx4は、新たにユーザにより指定された推奨対象の事例レコードであり、その事例レコードに含まれている前提条件が推奨前提条件(推奨対象の前提条件)であるものとする。
When SVM is applied to the division of the result evaluation index f, a discrimination line indicated by a straight line in FIG. 6A and a normal vector F having a unit length of the discrimination line indicated by an arrow are obtained.
Similarly, when SVM is applied to the division of the index g of the result evaluation, a discrimination line indicated by a straight line in FIG. 6B and a normal vector G having a unit length of the discrimination line indicated by an arrow are obtained. It is done.
These two normal vectors F and G become new base vectors F and G in the precondition space, and the coordinates thereof are obtained by inner products of the base vectors F and G and the case records x1, x2, and x3.
In FIG. 6C, the inner product of the basis vector F of the index f of the result evaluation and each of the case records x1, x2, and x3 is F · x1 = −1, F · x2 = −1, and F · x3 = + 1. In this example, the inner product of the basis vector G of the result evaluation index g and each of the case records x1, x2, and x3 is G · x1 = −1, G · x2 = + 1, and G · x3 = −1. .
In FIG. 6C, a case record x4 is a recommended case record newly designated by the user, and the precondition included in the case record is a recommended precondition (recommended precondition). Suppose that

前提条件空間変換部3は、前提条件空間構築部2が前提条件空間を構築すると、ユーザにより指定された事例レコードx4に含まれている推奨前提条件の座標を前提条件空間上の座標に変換する。
図6(c)では、基底ベクトルFと事例レコードx4との内積がF・x4=−2、基底ベクトルGと事例レコードx4との内積がG・x4=−1と変換されている例を示している。
When the precondition space construction unit 2 constructs the precondition space, the precondition space conversion unit 3 converts the coordinates of the recommended preconditions included in the case record x4 designated by the user into coordinates on the precondition space. .
FIG. 6C shows an example in which the inner product of the base vector F and the case record x4 is converted to F · x4 = −2, and the inner product of the base vector G and the case record x4 is converted to G · x4 = −1. ing.

推奨パラメータ提示部4は、前提条件空間変換部3が事例レコードx4に含まれている推奨前提条件の座標を前提条件空間上の座標に変換すると、事例蓄積部1に記録されている事例レコードx1,x2,x3における前提条件空間上の座標と、前提条件空間変換部3により変換された事例レコードx4に含まれている推奨前提条件の座標とを用いて、事例レコードx1,x2,x3と推奨前提条件の類似度を算出し、その類似度を用いて、事例レコードx1,x2,x3に含まれている操作パラメータセットの中から、推奨の操作パラメータセットを決定してユーザに提示する。
以下、推奨パラメータ提示部4の処理内容を具体的に説明する。図7は推奨パラメータ提示部4の処理内容を示すフロー図である。
When the precondition space conversion unit 3 converts the coordinates of the recommended preconditions included in the case record x4 into coordinates on the precondition space, the recommended parameter presentation unit 4 converts the case record x1 recorded in the case storage unit 1 , X2, x3, and the recommended record of the case record x1, x2, x3 using the precondition space coordinates included in the case record x4 converted by the precondition space conversion unit 3 The similarity of the precondition is calculated, and using the similarity, a recommended operation parameter set is determined from the operation parameter sets included in the case records x1, x2, and x3 and presented to the user.
Hereinafter, the processing content of the recommended parameter presentation part 4 is demonstrated concretely. FIG. 7 is a flowchart showing the processing contents of the recommended parameter presentation unit 4.

推奨パラメータ提示部4は、例えば、事例レコードx1,x2,x3に含まれている前提条件と事例レコードx4に含まれている推奨前提条件との類似度として、ユークリッド距離を算出する。
推奨パラメータ提示部4は、ユーザから類似基準値の指示を受け付けると、事例レコードx1,x2,x3の中で、類似度(ユークリッド距離)が類似基準値以上の事例コードを選択する(ステップST11)。
あるいは、ユーザから類似数N(例えば、N=2)の指示を受け付けている場合には、事例レコードx1,x2,x3の中から、類似度が上位N個の事例コードを選択する。
For example, the recommended parameter presentation unit 4 calculates the Euclidean distance as the similarity between the preconditions included in the case records x1, x2, and x3 and the recommended preconditions included in the case record x4.
When the recommended parameter presenting unit 4 receives an instruction of the similarity reference value from the user, the recommendation parameter presentation unit 4 selects a case code having a similarity (Euclidean distance) equal to or greater than the similarity reference value from the case records x1, x2, and x3 (step ST11). .
Alternatively, when an instruction of the number of similarities N (for example, N = 2) is received from the user, the top N case codes with the highest degree of similarity are selected from the case records x1, x2, and x3.

図6(c)の例では、最も類似度(ユークリッド距離)が高い前提条件は、事例レコードx2に含まれている前提条件であり、次に類似度(ユークリッド距離)が高い前提条件は、事例レコードx1に含まれている前提条件であり、最も類似度(ユークリッド距離)が低い前提条件は、事例レコードx3に含まれている前提条件であると判断される。
したがって、類似数として、例えば、N=2を指示された場合には、事例レコードx2,x1が選択され、事例レコードx3が除外される。
なお、類似基準値等の指示をユーザから受け付けないように設定することが可能であり、ユーザの指示を受け付けない場合、あるいは、ユーザの指示がない場合には、事例蓄積部1に記録されている全ての事例レコードx1,x2,x3を選択するようにしてもよい。
あるいは、デフォルトの類似基準値を予め設定して、その類似基準値以上の事例レコードを選択するようにしてもよい。また、デフォルトの類似数を予め設定して、その類似数だけ、類似度が高い順に事例レコードを選択するようにしてもよい。
In the example of FIG. 6C, the precondition with the highest similarity (Euclidean distance) is the precondition included in the case record x2, and the precondition with the next highest similarity (Euclidean distance) is the case. The precondition included in the record x1 and the precondition having the lowest similarity (Euclidean distance) is determined to be the precondition included in the case record x3.
Therefore, for example, when N = 2 is designated as the number of similarities, the case records x2 and x1 are selected, and the case record x3 is excluded.
It is possible to set not to accept an instruction such as a similar reference value from the user. When the user's instruction is not accepted or when there is no user's instruction, it is recorded in the case storage unit 1. All the case records x1, x2, and x3 may be selected.
Alternatively, a default similarity criterion value may be set in advance, and case records that are equal to or higher than the similarity criterion value may be selected. Alternatively, a default number of similarities may be set in advance, and case records may be selected in descending order of similarity by the number of similarities.

推奨パラメータ提示部4は、上記のようにして、事例コードを選択すると、ユーザから結果評価の属性群に対する重み付けベクトルの指示を受け付けるようにする。
推奨パラメータ提示部4は、選択した各事例コードに含まれている結果評価の属性と重み付けベクトルとの内積を一元化結果評価値として算出し、その一元化結果評価値を当該事例レコードに付加する(ステップST12)。
ただし、重み付けベクトルの指示をユーザから受け付けないように設定することが可能であり、ユーザの指示を受け付けない場合、あるいは、ユーザの指示がない場合には、デフォルト値を予め設定して、例えば、全ての重みを“1”として、一元化結果評価値を算出するようにしてもよい。
When the recommended parameter presenting unit 4 selects a case code as described above, the recommended parameter presenting unit 4 accepts an instruction of a weighting vector for a result evaluation attribute group from the user.
The recommended parameter presentation unit 4 calculates the inner product of the result evaluation attribute and the weighting vector included in each selected case code as a unified result evaluation value, and adds the unified result evaluation value to the case record (step) ST12).
However, it is possible to set so that the instruction of the weighting vector is not accepted from the user. When the instruction of the user is not accepted or when there is no instruction of the user, a default value is set in advance, for example, The unification result evaluation value may be calculated with all the weights set to “1”.

図6(c)の例では、全ての重みを“1”とすると、事例レコードx2と事例レコードx3は一元化結果評価値が共に“0”、事例レコードx1は一元化結果評価値が“−2”と計算される。
ステップST11の処理で、事例レコードx3が除外されているので、事例レコードx1,x2の一元化結果評価値が計算されて、その一元化結果評価値が事例レコードx1,x2に付加される。
In the example of FIG. 6C, if all the weights are set to “1”, the case record x2 and the case record x3 both have a unified result evaluation value “0”, and the case record x1 has a unified result evaluation value “−2”. Is calculated.
Since the case record x3 is excluded in the process of step ST11, the unification result evaluation value of the case records x1 and x2 is calculated, and the unification result evaluation value is added to the case records x1 and x2.

推奨パラメータ提示部4は、ユーザから選択数の指示を受け付けると、一元化結果評価値が高い順に、その選択数分の事例レコードを選択し、その事例レコードに含まれている操作パラメータセットを推奨操作パラメータセットとしてユーザに提示する(ステップST13)。
例えば、選択数が“1”であれば、一元化結果評価値が最も高い事例レコードx2が選択され、選択数が“2”であれば、一元化結果評価値が最も高い事例レコードx2と、事例レコードx1が選択される。
なお、選択数の指示をユーザから受け付けないように設定することが可能であり、ユーザの指示を受け付けない場合、あるいは、ユーザの指示がない場合には、デフォルトの選択数(例えば、記録されている事例レコードの半数)を予め設定するようにしてもよい。
When the recommended parameter presenting unit 4 receives an instruction on the number of selections from the user, the recommended parameter presenting unit 4 selects case records corresponding to the number of selections in descending order of the unification result evaluation value, and recommends an operation parameter set included in the case records. The parameter set is presented to the user (step ST13).
For example, if the selection number is “1”, the case record x2 having the highest unification result evaluation value is selected. If the selection number is “2”, the case record x2 having the highest unification result evaluation value and the case record are selected. x1 is selected.
It is possible to set so that the instruction of the number of selections is not accepted from the user. When the user's instructions are not accepted or when there is no instruction of the user, the default selection number (for example, recorded Half of the case records) may be set in advance.

ここでは、推奨パラメータ提示部4の処理内容が図7で示されているものについて示したが、図8で示されているものであってもよい。
即ち、推奨パラメータ提示部4は、図7のステップST11の処理と同様に、類似度(ユークリッド距離)が類似基準値以上の事例コード、あるいは、類似度が上位N個の事例コードを選択する(ステップST21)。
推奨パラメータ提示部4は、ユーザから選択数の指示を受け付けると、類似度が高い順に、その選択数分の事例レコードを選択する(ステップST22)。
Here, the processing content of the recommended parameter presentation unit 4 is shown for what is shown in FIG. 7, but it may be that shown in FIG.
That is, the recommended parameter presenting unit 4 selects a case code having a similarity (Euclidean distance) equal to or greater than a similarity reference value or a top N case codes having the highest similarity (step S11 in FIG. 7) ( Step ST21).
When the recommended parameter presenting unit 4 receives an instruction for the number of selections from the user, the recommended parameter presentation unit 4 selects case records for the number of selections in descending order of similarity (step ST22).

推奨パラメータ提示部4は、ユーザから操作パラメータセットに対する重み付けベクトルの指示を受け付けると、選択した各事例コードに含まれている操作パラメータセットに対して、その重み付けベクトル内の該当する重みを加算する。
推奨パラメータ提示部4は、この重みが最大となる操作パラメータセットを推奨操作パラメータセットに決定し、その推奨操作パラメータセットをユーザに提示する(ステップST23)。
When the recommended parameter presenting unit 4 receives a weight vector instruction for the operation parameter set from the user, the recommended parameter presentation unit 4 adds the corresponding weight in the weight vector to the operation parameter set included in each selected case code.
The recommended parameter presentation unit 4 determines the operation parameter set having the maximum weight as the recommended operation parameter set, and presents the recommended operation parameter set to the user (step ST23).

ここでは、推奨パラメータ提示部4の処理内容が図7〜8で示されているものについて示したが、図9で示されているものであってもよい。
即ち、推奨パラメータ提示部4は、ユーザから結果評価の属性群及び類似度に対する重み付けベクトルの指示を受け付けると、事例蓄積部1に記録されている事例レコードx1,x2,x3毎に、当該事例レコードに含まれている結果評価の属性と、上記類似度と、上記重み付けベクトルとの内積を一元化結果評価値として算出し、その一元化結果評価値を当該事例レコードに付加する(ステップST31)。
推奨パラメータ提示部4は、ユーザから選択数の指示を受け付けると、図7のステップST13の処理と同様に、一元化結果評価値が高い順に、その選択数分の事例レコードを選択し、その事例レコードに含まれている操作パラメータセットを推奨操作パラメータセットとしてユーザに提示する(ステップST32)。
Here, the processing content of the recommended parameter presentation unit 4 is shown in FIGS. 7 to 8, but it may be that shown in FIG. 9.
That is, when the recommended parameter presentation unit 4 receives an instruction of a weighting vector for the attribute group and the degree of similarity of the result evaluation from the user, for each of the case records x1, x2, and x3 recorded in the case storage unit 1, the recommended parameter presentation unit 4 Is calculated as a unified result evaluation value, and the unified result evaluation value is added to the case record (step ST31).
When the recommended parameter presenting unit 4 accepts an instruction of the number of selections from the user, as in the process of step ST13 in FIG. 7, the recommended parameter presentation unit 4 selects case records corresponding to the number of selections in descending order of the unification result evaluation value. Is presented to the user as a recommended operation parameter set (step ST32).

ここでは、推奨パラメータ提示部4の処理内容が図7〜図9で示されているものについて示したが、図10で示されているものであってもよい。
即ち、推奨パラメータ提示部4は、ユーザから選択数の指示を受け付けると、結果評価値及び類似度が高い順に、その選択数分の事例レコードを選択する(ステップST41)。
推奨パラメータ提示部4は、ユーザから操作パラメータセットに対する重み付けベクトルの指示を受け付けると、選択した各事例コードに含まれている操作パラメータセットに対して、その重み付けベクトル内の該当する重みを加算し、この重みが最大となる操作パラメータセットを推奨操作パラメータセットに決定し、その推奨操作パラメータセットをユーザに提示する(ステップST42)。
Here, the processing content of the recommended parameter presentation unit 4 is shown in FIGS. 7 to 9, but may be that shown in FIG. 10.
That is, when the recommended parameter presenting unit 4 receives an instruction for the number of selections from the user, the recommended parameter presentation unit 4 selects as many case records as the number of selections in descending order of the result evaluation value and the similarity (step ST41).
When the recommended parameter presentation unit 4 receives an instruction of the weighting vector for the operation parameter set from the user, the recommended parameter presentation unit 4 adds the corresponding weight in the weighting vector to the operation parameter set included in each selected case code, The operation parameter set having the maximum weight is determined as a recommended operation parameter set, and the recommended operation parameter set is presented to the user (step ST42).

以上で明らかなように、この実施の形態1によれば、事例蓄積部1に記録されている複数の事例レコード内の前提条件及び結果評価を用いて、その前提条件の空間の基底群である前提条件空間を構築する前提条件空間構築部2と、推奨対象の前提条件である推奨前提条件の座標を前提条件空間構築部2により構築された前提条件空間上の座標に変換する前提条件空間部3とを設け、推奨パラメータ提示部4が事例蓄積部1に記録されている複数の事例レコードにおける前提条件空間上の座標と前提条件空間部3により変換された推奨前提条件の座標とを用いて、複数の事例レコードと推奨前提条件の類似度を算出し、その類似度を用いて、複数の事例レコード内の操作パラメータセットの中から、推奨の操作パラメータセットを決定するように構成したので、前提条件の属性数が大量の場合でも、短時間で次元削減を実施して、適正な操作パラメータセットを決定することができる効果を奏する。
また、この実施の形態1によれば、前提条件の属性群と結果評価の属性群を用いて、前提条件空間を定めるようにしているので、前提条件空間の構築が高速化し、前提条件空間の基底が結果評価の属性と関連するため、基底変換後の座標の説明能力が向上する効果が得られる。
As is apparent from the above, according to the first embodiment, the precondition space base group is obtained by using the preconditions and result evaluations in the plurality of case records recorded in the case storage unit 1. Precondition space construction section 2 for constructing a precondition space, and a precondition space section for converting recommended precondition coordinates, which are recommended preconditions, into coordinates on the precondition space constructed by the precondition space construction section 2 3, and the recommended parameter presentation unit 4 uses the coordinates on the precondition space in the plurality of case records recorded in the case storage unit 1 and the coordinates of the recommended preconditions converted by the precondition space unit 3. , Calculate the similarity between multiple case records and recommended prerequisites, and use that similarity to determine the recommended operational parameter set from the operational parameter sets in multiple case records Since it is configured, an effect that even when the number of attributes prerequisite of mass, to implement the dimensionality reduction in a short time, it is possible to determine the proper operating parameters set.
Also, according to the first embodiment, the precondition space is determined using the precondition attribute group and the result evaluation attribute group, so that the precondition space can be constructed at high speed, and the precondition space Since the base is related to the attribute of the result evaluation, an effect of improving the ability to explain the coordinates after the base conversion can be obtained.

この実施の形態1によれば、任意の前提条件を模擬部13に設定する環境設定部11と、操作パラメータセットを模擬部13に設定して、模擬部13の動作開始を指示する操作パラメータ設定部12と、模擬部13が動作を開始した後の模擬部13の周囲の状態が表現されている結果評価と環境設定部11により設定された前提条件と操作パラメータ設定部12により設定された操作パラメータセットとを含む事例レコードを生成して、その事例レコードを図1の事例蓄積部1に出力する結果評価部14とを設けるように構成したので、模擬器との連携が図られて、事例レコードの蓄積の容易化を図ることができる効果を奏する。   According to the first embodiment, the environment setting unit 11 that sets arbitrary preconditions in the simulation unit 13 and the operation parameter setting that sets the operation parameter set in the simulation unit 13 and instructs the simulation unit 13 to start operation. The result of expressing the surrounding state of the simulation unit 13 after the simulation unit 13 and the simulation unit 13 are started to operate, the preconditions set by the environment setting unit 11, and the operation set by the operation parameter setting unit 12 A case record including a parameter set is generated and a result evaluation unit 14 that outputs the case record to the case storage unit 1 in FIG. 1 is provided. There is an effect that it is possible to facilitate the accumulation of records.

また、この実施の形態1によれば、機能部23が動作を開始する前の機能部23の周囲の状況を示す環境情報を計測する環境計測部21と、操作パラメータセットを機能部23に設定するとともに、環境計測部21により計測された環境情報を前提条件として機能部23に設定し、機能部23の動作開始を指示する操作パラメータ設定部22と、機能部23が動作を開始した後の機能部23の周囲の状態等を計測する結果計測部24と、結果計測部24の計測結果を評価し、その結果評価と、操作パラメータ設定部22により設定された前提条件及び操作パラメータセットとを含む事例レコードを生成して、その事例レコードを事例蓄積部1に出力する結果評価部25とを設けるように構成したので、実器と連携が図られて、現実を反映した事例レコードを用いることが容易になる効果を奏する。   In addition, according to the first embodiment, the environment measurement unit 21 that measures environment information indicating the situation around the function unit 23 before the function unit 23 starts operation, and the operation parameter set are set in the function unit 23. In addition, the environment information measured by the environment measurement unit 21 is set in the function unit 23 as a precondition, the operation parameter setting unit 22 instructing the operation start of the function unit 23, and the function unit 23 after the operation starts. The result measurement unit 24 that measures the surroundings of the function unit 23, the measurement result of the result measurement unit 24 is evaluated, the result evaluation, and the preconditions and the operation parameter set set by the operation parameter setting unit 22 A case record is generated, and the result evaluation unit 25 that outputs the case record to the case storage unit 1 is provided, so that the actual device is linked to reflect the reality. An effect which is easy to use an example record.

この実施の形態1によれば、図2(a)の模擬事例レコード、あるいは、図2(b)の実地事例レコードの部分集合を集計して、図2(c)の事例集計レコードを生成するようにしたので、例えば、気象等の外乱の影響を考慮から外して、安定した結果を与えることができるようになる効果が得られる。   According to the first embodiment, a subset of the simulated case record shown in FIG. 2A or the actual case record shown in FIG. 2B is totaled to generate the case total record shown in FIG. Since it did in this way, the effect of being able to give the stable result by removing from the influence of disturbances, such as a weather, is considered, for example.

この実施の形態1によれば、事例蓄積部1に記録されている複数の事例レコード内の結果評価を所定の閾値を用いて2値の属性とみなし、その事例レコード内の前提条件において、その2値を判別する判別超平面及び判別超平面のマージンを算出して、その判別超平面の法線方向とマージンからなる判別法線ベクトルを算出し、その判別法線ベクトルの性能が規定性能以上であれば、その判別法線ベクトルを前提条件の空間の基底群に加えることで、前提条件空間を構築するように構成したので、前提条件空間の構築が高速化される効果を奏する。また、前提条件空間の基底の方向及び単位が結果評価の属性と関連するため、基底変換後の座標の説明能力が向上する効果を奏する。   According to the first embodiment, the result evaluation in a plurality of case records recorded in the case storage unit 1 is regarded as a binary attribute using a predetermined threshold, and the precondition in the case record The discriminant hyperplane that discriminates binary values and the margin of the discriminant hyperplane are calculated, and the discriminant normal vector consisting of the normal direction and the margin of the discriminant hyperplane is calculated, and the performance of the discriminant normal vector exceeds the specified performance. If so, since the precondition space is constructed by adding the discriminant normal vector to the base group of the precondition space, there is an effect of speeding up the construction of the precondition space. In addition, since the direction and unit of the base of the precondition space are related to the attribute of the result evaluation, there is an effect that the ability to explain the coordinates after the base conversion is improved.

この発明の実施の形態1によるパラメータ決定支援装置を示す構成図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is a block diagram which shows the parameter determination assistance apparatus by Embodiment 1 of this invention. 事例蓄積部1に記録されている事例レコードの種類を例示している説明図である。It is explanatory drawing which illustrates the kind of case record currently recorded on the case storage part 1. FIG. 対象装置の模擬器から結果評価を収集して事例レコードを生成する場合のパラメータ決定支援装置の部分構成例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of a partial structure of the parameter determination assistance apparatus in the case of collecting result evaluation from the simulator of an object apparatus, and producing | generating a case record. 対象装置(実器)から結果評価を収集して事例レコードを生成する場合のパラメータ決定支援装置の部分構成例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of a partial structure of the parameter determination assistance apparatus in the case of collecting result evaluation from a target apparatus (real apparatus) and producing | generating a case record. 前提条件空間構築部2の処理内容を示すフロー図である。It is a flowchart which shows the processing content of the precondition space construction part. 前提条件空間の基底生成の仕組みを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the mechanism of the base generation of precondition space. 推奨パラメータ提示部4の処理内容を示すフロー図である。It is a flowchart which shows the processing content of the recommendation parameter presentation part. 推奨パラメータ提示部4の処理内容を示すフロー図である。It is a flowchart which shows the processing content of the recommendation parameter presentation part. 推奨パラメータ提示部4の処理内容を示すフロー図である。It is a flowchart which shows the processing content of the recommendation parameter presentation part. 推奨パラメータ提示部4の処理内容を示すフロー図である。It is a flowchart which shows the processing content of the recommendation parameter presentation part.

符号の説明Explanation of symbols

1 事例蓄積部(事例レコード記録手段)、2 前提条件空間構築部(前提条件空間構築手段)、3 前提条件空間変換部(座標変換手段)、4 推奨パラメータ提示部(推奨操作パラメータ決定手段)、11 環境設定部(模擬器起動手段)、12 操作パラメータ設定部(模擬器起動手段)、13 模擬部、14,25 結果評価部(事例レコード生成手段)、21 環境計測部(対象装置起動手段)、22 操作パラメータ設定部(対象装置起動手段)、23 機能部、24 結果計測部(事例レコード生成手段)。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Case storage part (Case record recording means), 2 Prerequisite space construction part (Precondition space construction means), 3 Precondition space conversion part (Coordinate transformation means), 4 Recommended parameter presentation part (Recommended operation parameter determination means), DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 Environment setting part (simulator starting means), 12 Operation parameter setting part (simulator starting means), 13 Simulating part, 14, 25 Result evaluation part (case record generating means), 21 Environment measuring part (target apparatus starting means) , 22 Operation parameter setting unit (target device activation unit), 23 function unit, 24 result measurement unit (case record generation unit).

Claims (5)

動作を開始する前の対象装置の周囲の状態が表現されている前提条件、上記対象装置の動作内容を設定する複数の操作パラメータからなる操作パラメータセット及び動作を開始した後の上記対象装置の周囲の状態が表現されている結果評価を含む複数の事例レコードを記録している事例レコード記録手段と、上記事例レコード記録手段に記録されている複数の事例レコード内の前提条件及び結果評価を用いて、上記前提条件の空間の基底群である前提条件空間を構築する前提条件空間構築手段と、推奨対象の前提条件である推奨前提条件の座標を上記前提条件空間構築手段により構築された前提条件空間上の座標に変換する座標変換手段と、上記事例レコード記録手段に記録されている複数の事例レコードにおける前提条件空間上の座標と上記座標変換手段により変換された推奨前提条件の座標とを用いて、上記複数の事例レコードと上記推奨前提条件の類似度を算出し、上記類似度を用いて、上記複数の事例レコード内の操作パラメータセットの中から、推奨の操作パラメータセットを決定する推奨操作パラメータ決定手段とを備えたパラメータ決定支援装置。   Preconditions in which surrounding conditions of the target device before starting the operation are expressed, an operation parameter set including a plurality of operation parameters for setting the operation content of the target device, and the surroundings of the target device after starting the operation A case record recording means for recording a plurality of case records including a result evaluation in which the state of the condition is expressed, and a precondition and a result evaluation in the plurality of case records recorded in the case record recording means. , A precondition space construction means for constructing a precondition space that is a base group of the above precondition space, and a precondition space constructed by the above precondition space construction means with the coordinates of the recommended precondition that is a precondition to be recommended Coordinate conversion means for converting to upper coordinates, and coordinates in the precondition space in the plurality of case records recorded in the case record recording means Using the coordinates of the recommended preconditions converted by the coordinate conversion means, the similarity between the plurality of case records and the recommended preconditions is calculated, and the operation parameters in the plurality of case records are calculated using the similarities. A parameter determination support device comprising recommended operation parameter determination means for determining a recommended operation parameter set from the set. 任意の前提条件及び操作パラメータセットを対象装置の模擬器に設定して、上記模擬器を動作させる模擬器起動手段と、上記模擬器が動作を開始した後の上記模擬器の周囲の状態が表現されている結果評価を収集するとともに、上記前提条件及び操作パラメータセットを収集して、その前提条件、操作パラメータセット及び結果評価を含む事例レコードを生成する事例レコード生成手段とを設け、事例レコード記録手段が上記事例レコード生成手段により生成された事例レコードを記録することを特徴とする請求項1記載のパラメータ決定支援装置。   An arbitrary precondition and an operation parameter set are set in the simulator of the target device, and a simulator starting means for operating the simulator and a state around the simulator after the simulator starts operating are expressed. And a case record generating means for collecting the above-mentioned preconditions and operation parameter sets and generating a case record including the preconditions, operation parameter sets and result evaluations, and collecting case records 2. The parameter determination support apparatus according to claim 1, wherein the means records the case record generated by the case record generation means. 任意の操作パラメータセットを対象装置に設定して、上記対象装置を動作させる対象装置起動手段と、上記対象装置における動作開始前後の状態を示す情報及び上記操作パラメータセットを収集して、その動作開始前後の状態を示す情報と上記操作パラメータセットから事例レコードを生成する事例レコード生成手段とを設け、事例レコード記録手段が上記事例レコード生成手段により生成された事例レコードを記録することを特徴とする請求項1記載のパラメータ決定支援装置。   Arbitrary operation parameter set is set in the target device, target device starting means for operating the target device, information indicating the state before and after the start of operation in the target device and the operation parameter set are collected, and the operation start Claim information is provided with information indicating the state before and after and a case record generating means for generating a case record from the operation parameter set, and the case record recording means records the case record generated by the case record generating means Item 1. The parameter determination assisting device according to Item 1. 事例レコード記録手段は、事例レコード生成手段により生成された事例レコードの部分集合を記録することを特徴とする請求項2または請求項3記載のパラメータ決定支援装置。   4. The parameter determination assisting apparatus according to claim 2, wherein the case record recording means records a subset of the case records generated by the case record generating means. 前提条件空間構築手段は、事例レコード記録手段に記録されている複数の事例レコード内の結果評価を所定の閾値を用いて2値の属性とみなし、上記事例レコード内の前提条件毎に、上記2値を判別する判別超平面及び上記判別超平面のマージンを算出して、上記判別超平面の法線方向と上記マージンからなる判別法線ベクトルを算出し、上記判別法線ベクトルの性能が規定性能以上であれば、上記判別法線ベクトルを上記前提条件の空間の基底群に加えることで、前提条件空間を構築することを特徴とする請求項1記載のパラメータ決定支援装置。   The precondition space construction means regards the result evaluation in the plurality of case records recorded in the case record recording means as a binary attribute using a predetermined threshold, and for each precondition in the case record, the 2 The discriminant hyperplane for discriminating the value and the margin of the discriminant hyperplane are calculated, the discriminant normal vector composed of the normal direction of the discriminant hyperplane and the margin is calculated, and the performance of the discriminant normal vector is the specified performance. The parameter determination support apparatus according to claim 1, wherein the precondition space is constructed by adding the discriminant normal vector to the base group of the precondition space.
JP2008070886A 2008-03-19 2008-03-19 Parameter determination support device Pending JP2009230169A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008070886A JP2009230169A (en) 2008-03-19 2008-03-19 Parameter determination support device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008070886A JP2009230169A (en) 2008-03-19 2008-03-19 Parameter determination support device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2009230169A true JP2009230169A (en) 2009-10-08

Family

ID=41245539

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2008070886A Pending JP2009230169A (en) 2008-03-19 2008-03-19 Parameter determination support device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2009230169A (en)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012094093A (en) * 2010-10-22 2012-05-17 Takashi Matsukubo Skill acquisition apparatus
JP2012194608A (en) * 2011-03-14 2012-10-11 Omron Corp Server device, data providing method, program, and recording medium
JP2015057691A (en) * 2013-08-02 2015-03-26 ノキア コーポレイション Method, apparatus and computer program for activity recognition
US10783152B2 (en) 2016-02-05 2020-09-22 Fujitsu Limited Information processing apparatus and data comparison method

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0540852A (en) * 1991-08-05 1993-02-19 Science & Tech Agency Pattern recognizing device
JP2000090274A (en) * 1998-09-16 2000-03-31 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Pattern identifying method and record medium recording pattern identification program
JP2002190025A (en) * 2000-12-22 2002-07-05 Fuji Xerox Co Ltd Method and device for pattern identification
JP2003208621A (en) * 2002-01-15 2003-07-25 Fujitsu Ltd Information recognition device
JP2005050197A (en) * 2003-07-30 2005-02-24 Internatl Business Mach Corp <Ibm> Computer executable method for reducing dimension, program for executing the method, dimension reduction device, and search engine using the device
JP2006163465A (en) * 2004-12-02 2006-06-22 Fujitsu Ltd Medical treatment information analysis apparatus, method, and program

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0540852A (en) * 1991-08-05 1993-02-19 Science & Tech Agency Pattern recognizing device
JP2000090274A (en) * 1998-09-16 2000-03-31 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Pattern identifying method and record medium recording pattern identification program
JP2002190025A (en) * 2000-12-22 2002-07-05 Fuji Xerox Co Ltd Method and device for pattern identification
JP2003208621A (en) * 2002-01-15 2003-07-25 Fujitsu Ltd Information recognition device
JP2005050197A (en) * 2003-07-30 2005-02-24 Internatl Business Mach Corp <Ibm> Computer executable method for reducing dimension, program for executing the method, dimension reduction device, and search engine using the device
JP2006163465A (en) * 2004-12-02 2006-06-22 Fujitsu Ltd Medical treatment information analysis apparatus, method, and program

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CSNG200700933025; 田中 秀俊: '正負パレート解の分類による多目的最適化問題の実用上妥当解の予測' 情報処理学会研究報告 第2007巻,第86号, 20070903, p.115-118., 社団法人情報処理学会 Information Processing Socie *
JPN6012060421; 田中 秀俊: '正負パレート解の分類による多目的最適化問題の実用上妥当解の予測' 情報処理学会研究報告 第2007巻,第86号, 20070903, p.115-118., 社団法人情報処理学会 Information Processing Socie *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012094093A (en) * 2010-10-22 2012-05-17 Takashi Matsukubo Skill acquisition apparatus
JP2012194608A (en) * 2011-03-14 2012-10-11 Omron Corp Server device, data providing method, program, and recording medium
JP2015057691A (en) * 2013-08-02 2015-03-26 ノキア コーポレイション Method, apparatus and computer program for activity recognition
US11103162B2 (en) 2013-08-02 2021-08-31 Nokia Technologies Oy Method, apparatus and computer program product for activity recognition
US10783152B2 (en) 2016-02-05 2020-09-22 Fujitsu Limited Information processing apparatus and data comparison method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Deng et al. A time series forest for classification and feature extraction
US8595155B2 (en) Kernel regression system, method, and program
JP7145059B2 (en) Model Prediction Basis Presentation System and Model Prediction Basis Presentation Method
US10936971B2 (en) Optimization apparatus and optimization method for hyper parameter
CN110069129A (en) It determines system and determines method
EP2930653B1 (en) Identifying movements using a motion sensing device coupled with an associative memory
JP2009230169A (en) Parameter determination support device
US11164094B2 (en) Device, method, and non-transitory computer readable storage medium for labelling motion data
JP2019036186A (en) Abnormality detection model construction apparatus, abnormality detection model construction method and program
JP4469908B2 (en) Approximate tactile material recommendation system
JP7023210B2 (en) Multidimensional data visualization equipment, methods and programs
KR102649947B1 (en) System and method of understanding deep context using image and text deep learning
JP5360143B2 (en) Driving scene recognition model generation device, driving support device, and program
CN110171426A (en) A kind of recognition methods of driver&#39;s dangerous driving behavior and system based on smart machine
JP5846165B2 (en) Feature amount extraction apparatus, method, and program
KR101181326B1 (en) System and Method for distinguishing chaff echoes
JP4228031B1 (en) Image analysis device, image registration device, and image search device
WO2020189132A1 (en) Learning device, learning method, computer program, and recording medium
JP2019086473A (en) Learning program, detection program, learning method, detection method, learning device, and detection device
JP2009075937A (en) Equipment operation setting device
KR101656604B1 (en) Method and apparatus for selecting feature used to classify multi-label
JP2022129136A (en) Processing device, processing method and program
JP4278022B2 (en) Data management system and search system
Robnik-Sikonja et al. Package ‘CORElearn’
Yang et al. Shape-based object retrieval and classification with supervised optimisation

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20101216

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20121127

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20130409