JP2022167097A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図3は実施形態の情報処理装置1の機能構成の例を示す図である。実施形態の情報処理装置1は、記憶部11と時間微分値算出部12と変動差分算出部13と非線形関数生成部14と回帰式生成部15と推定部16と出力制御部17とを備える。
図4は実施形態のモデルの生成方法の例を示すフローチャートである。はじめに、時間微分値算出部12は、時系列データに含まれる変数(従属変数又は独立変数)の時間微分値を算出する(ステップS1)。次に、変動差分算出部13は、時系列データに含まれる変数の初期値からの変動を示す差分を算出する(ステップS2)。
次に、実施形態の情報処理装置1により生成されたモデルの精度について説明する。
図12は実施形態の情報処理装置1のハードウェア構成の例を示す図である。
11 記憶部
12 時間微分値算出部
13 変動差分算出部
14 非線形関数生成部
15 回帰式生成部
16 推定部
17 出力制御部
100 パワエレ機器
101 ヒートシンク
102 電子機器
103 チップ
104 接合部材
105 部品
106 部品
107 部品
108 接合部材
109 部品
201 制御装置
202 主記憶装置
203 補助記憶装置
204 表示装置
205 入力装置
206 通信装置
Claims (10)
- 1以上の変数を含む時系列データを記憶する記憶部と、
前記変数の時間微分値を算出する時間微分値算出部と、
前記変数の初期値からの変動を示す差分を算出する変動差分算出部と、
前記時間微分値と前記差分とを学習データとして用いる機械学習によって、線形回帰式の係数を推定する推定部と、
前記線形回帰式を出力する出力制御部と、
を備える情報処理装置。 - 前記学習データに含まれる前記時間微分値の総和は、前記差分の総和よりも大きい、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記変数に基づいて、非線形関数を生成する非線形関数生成部と、
前記非線形関数を基底関数として、前記線形回帰式を生成する回帰式生成部と、
を更に備える請求項1又は2に記載の情報処理装置。 - 前記1以上の変数は、従属変数及び独立変数の少なくとも一方を含む、
請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記線形回帰式の左辺は、前記従属変数の時間微分である、
請求項4に記載の情報処理装置。 - 前記1以上の変数は、正規化されていない値を有する、
請求項1乃至5のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記変数の値は、前記変数が示す物理量毎に統一された単位により表される、
請求項1乃至6のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記記憶部は、複数の種類の前記時系列データを記憶し、
前記複数の種類の時系列データは、初期条件及び境界条件の少なくとも一方が異なる時系列データである、
請求項1乃至7のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 1以上の変数を含む時系列データを記憶するステップと、
前記変数の時間微分値を算出するステップと、
前記変数の初期値からの変動を示す差分を算出するステップと、
前記時間微分値と前記差分とを学習データとして用いる機械学習によって、線形回帰式の係数を推定するステップと、
前記線形回帰式を出力するステップと、
を含む情報処理方法。 - コンピュータを、
1以上の変数を含む時系列データを記憶する記憶部と、
前記変数の時間微分値を算出する時間微分値算出部と、
前記変数の初期値からの変動を示す差分を算出する変動差分算出部と、
前記時間微分値と前記差分とを学習データとして用いる機械学習によって、線形回帰式の係数を推定する推定部と、
前記線形回帰式を出力する出力制御部、
として機能させるためのプログラム。
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