JP4815887B2 - 情報処理装置及び情報処理用表示装置 - Google Patents
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Description
まず、「システム」という言葉を定義する。システムとは、ある特定の入力があるときに、ある特定の結果をもたらす入力結果間に存在する処理系あるいは秩序である。ある固有のシステムを、ある値に規定することによって、特定の事象(現象)が実現される(複数の制限要素によって規定されるシステムに相当)。そして、固有のシステムは、あらゆるものの処理、或いは、あらゆるものに秩序を与えるものではなく、数、範囲、性質といった限定された中で機能する。従って、事象の種類が同じものであっても、これら限定が互いに異なる様々なものが存在する場合、それぞれに対応したシステムが存在する。さらに、事象の種類に応じて、これらを統一的に取り扱う上位システムが存在する。
実施例1は、複雑な現象を規定する共通概念の抽出を行った後、共通概念を用いて特定の現象を規定する要因項の抽出を行う。共通概念の抽出には、現象(以下、特性)とそれを実現するあるシステムのとるパラメータ(以下、制限要素)の組合せ(以下、サンプリング)をいくつか準備しておく必要がある。そして、これらの特性をいくつかに分類し、制限要素を比較することによって、全ての現象を最もよく説明できる共通概念を抽出する。この共通概念を、ある特定の特性に適用した場合、この特性特有な現象を実現する要因項は、共通概念以外の制限要素のとる状態となる。従って、実施例1では、図3に示すように、
ステップ〔1〕 サンプリングを準備する部位
ステップ〔2〕 特性を分類する部位
ステップ〔3〕 制限要素を比較し共通概念を抽出する部位
ステップ〔4〕 特定の特性あるいは分類された特定のグループの制限要素と共通概念を比較し要因項を抽出する部位
の4つのステップで構成されている。システム階層を横断するような場合、これらの構成を繰り返し利用する。
ステップ〔1〕のサンプリングの準備の段階では、現在までに把握している対象とする現象のサンプリングを用意すればよい。しかしながら、比較の対象となるサンプリングに偏りがある場合、その結果抽出される共通概念は、ある特性に偏ったものとなるため、全ての現象を説明できるとは言えない場合が多い。従って、特性に偏りが生じていないサンプリングを準備する必要がある。これからサンプリングを準備しようとする場合、サンプリングに偏りが生じないように、全通りの制限要素の組合せについて、あるいは直行表などを用いた制限要素の組合せを準備し、これに対する特性の応答を調査すればよい。
ステップ〔2〕の特性を分類する部位では、階層的クラスタリングを利用する。クラスタリングとは、異なる性質のもの同士が混ざり合っている集団の中から、効率的に意味のある体系に組織立てるために、互いに似たものを集めて集落(以下、クラスター)を作るという、対象を分類する方法の総称である。このうち、階層的クラスタリングは、グループが入れ子を構成するように階層を生成していく方法である。本実施例1では、「似たもの」として、「特性の傾向の類似度」を基準にクラスタリングした。
(3.4)
(3.7)
(3.8)
(3.9)
(3.10)
ここで、G'=Gq∈Grのとき
(3.11)
以上のように,AHCの(III)の再計算は、個体間の類似度を参照することなく、クラスター間の類似度のみを用いて再計算がなされる。図5に以上のアルゴリズムに基づくクラスターの生成方法を、図6に階層的クラスタリングの例を示す。
(A)サンプリングをクラスター化し、クラスターp,q.r・・・を生成する。図5中、小さな円に相当するものである。
(B)各クラスタの重心を計算する。
(C)類似度の小さい(距離の近い)クラスターを結合する。図5中、クラスターpとクラスターqを結合し、新たなクラスターtを生成する。
(D)結合したクラスターtの重心を計算する。
(E)類似度の小さい(距離の近い)クラスターを結合する。
(F)上記(C)〜(E)をクラスターが1つになるまで繰り返す。
尚、上記(A)のステップでは、クラスターでなくとも、クラスタリングする前の点情報でもよく特に限定しない。
ステップ〔3〕に示す、制限要素を比較し共通概念を抽出する部位(比較手段に相当)では、分類された階層ごとに存在する制限要素間の関係と特性との因果関係を抽出した後、全ての階層に共通する因果関係を見つける。ここで見つかった共通する因果関係を共通概念と呼んでいる。
分類された現象階層ごとに存在する制限要素と現象の物理的因果関係を抽出する。現象が示す特徴は、様々な制限要素が関係し合いながら実現されるという獏全とした言い方しかできない。しかしながら、このことは、言い換えると、現象は制限要素同士の関係を変えながら、さまざまな関係形態を経て実現されている。これを、現象の実現に至る制限要素のネットワークとするならば、このネットワークこそが因果関係であると考えることができる。ここで、このネットワークを「因果ネットワーク」と呼ぶことにする。
(5.2)
複雑な現象は、物理的特徴を基準としながら徐々に単純な現象に分割されていくという階層構造を成している。従って、これに伴い因果ネットワークも階層を追って変化していくと考えられる。ある階層における単体の現象を決定付ける要因と、その複雑さを決定付ける要因とは、階層をたどることによって、それぞれ全ての階層の単体の現象に共通する因果ネットワークと、対象の現象とその上下階層の現象との間に存在する異質な因果ネットワークであると定義できる。
(5.3)
ステップ〔4〕に示す、特定の特性あるいは分類された特定のグループの制限要素と制限要素を比較し、要因項を抽出する。要因項とは、特定の現象を決定付ける、共通概念をベースとした特有の制限要素の形態である。従って、上記(共通概念の抽出)で抽出された共通概念と特有の形態の因果関係を比較し、共通概念に該当しない部分が要因項となる。図10に要因項の抽出の表示例を示す。
以下、上記実施例1に基づいて、具体的な態様に適用した例を示す。ここでは、自動車のサスペンションの一形式であるマルチリンクサスペンションを取り上げる。図11にマルチリンクサスペンションの構造を示す。ここで、取り扱う特性とは、タイヤがストロークしたときのキャンバー角度の変化であり、制限要素とは、マルチリンクサスペンションの各リンクの取り付け点(以下、ジオメトリ)である(図5のM1〜M5参照)。
図11に示したマルチリンクサスペンションのジオメトリを、図13のジオメトリ範囲内で直行表L81に従って振り、振られた各ジオメトリ値に従って機構計算を行い、キャンバー角度を算出し、サンプリングを用意する。
上記(サンプリングの準備)において用意したサンプリングを特性すなわちキャンバー角度で分類する。図14に、分類の結果得られる特性の樹形図を示す。また、図15に、分類されたある階層におけるグループ(以下、クラスター)の特性を示す。
上記(特性の分類)で得られた分類結果から、上述の共通概念の抽出の方法に従い、共通概念を抽出する階層を特定する。特定された階層に存在するそれぞれのクラスターの制限要素同士の因果ネットワークを上述の共通概念の抽出の方法に従い抽出する。この結果得られた制限要素同士の因果ネットワークを、制限要素表記手段を用い表記する。
特定のクラスターの制限要素の表記から共通概念を除く。これにより、あるキャンバー角度の変化は、実現するための共通概念の制限要素の傾向に、その他の制限要素の特有な傾向を加えることで実現できていることがわかる。図22に要因項の制限要素の因果ネットワークを示す。
次に、他の実施例について説明する。上記実施例では、因果ネットワークを表記する際、制限要素を多角形上に配置した構成としたが、例えば、平行に配置された属性軸上に配置してもよい。図23は他の実施例を表す概略図である。あるシステムに対して制限要素A,B,C,Dが存在する場合を想定する。このとき、システムに対する入力と出力の関係を表す特性をクラスターAとクラスターBに分類する。次に、2次元平面上に平行に配置された属性軸を設定し、この属性軸上に各クラスターAとクラスターBの制限要素存在領域(分散)を重ね合わせて表記する。図23中、実線で囲まれる範囲がクラスターAの制限要素の存在範囲、点線で囲まれる範囲がクラスターBの制限要素の存在範囲である。このとき、クラスターAとクラスターBとが重なる斜線領域が相関の強い因果ネットワークを表すようにしてもよい。
t クラスター(クラスターp+クラスターq)
M1,M2,M3,M4,M5 ジトメトリ
Claims (34)
- 複数のパラメータである制限要素によって規定されるシステムに対し、前記制限要素の組み合わせを準備し、前記制限要素の組み合わせによって規定されるシステムの入力と出力の特性をサンプリングするサンプリング手段と、
前記サンプリングされたデータの入力と出力の特性をその類似度に基づいて複数のグループに分類する分類手段と、
前記各グループ内で前記制限要素を比較すると共に、前記各グループ内で特性を比較する比較手段と、
前記制限要素の変動と特性の変動との相関関係が高い制限要素を共通概念として抽出する抽出手段と、
前記抽出された共通概念を表示する表示手段と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1に記載の情報処理装置において、
前記分類手段を、類似度に基づいて階層的にクラスタリングする階層的クラスタリング手法としたことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項2に記載の情報処理装置において、
前記比較手段は、各階層の間で共通する制限要素に基づいて共通概念を抽出することを特徴とする情報処理装置。 - 請求項2または3に記載の情報処理装置において、
前記比較手段は、ある階層のみに共通する制限要素に基づいて共通概念を抽出することを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1ないし4いずれか1つに記載の情報処理装置において、
前記比較手段は、特定の特性、或いは、特定の分類の制限要素と前記共通概念を比較し、要因項を抽出することを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1ないし5いずれか1つに記載の情報処理装置において、
前記サンプリング手段は、前記制限要素の組み合わせに偏り無くサンプリングすることを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1ないし6いずれか1つに記載の情報処理装置において、
前記サンプリング手段は、直交表を用いることを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1ないし7いずれか1つに記載の情報処理装置において、
前記分類手段は、前記特性をユークリッド空間の距離による類似度に基づいて分類することを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1ないし8いずれか1つに記載の情報処理装置において、
前記表示手段は、前記制限要素を2次元平面上に配置することを特徴とする情報処理装置。 - 請求項9に記載の情報処理装置において、
前記表示手段は、各制限要素を多角形上に配置することを特徴とする情報処理装置。 - 請求項9に記載の情報処理装置において、
前記表示手段は、各制限要素を平面上に平行に配置された属性軸上に配置することを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1ないし11いずれか1つに記載の情報処理装置において、
前記表示手段は、全ての前記制限要素を表記することを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1ないし12いずれか1つに記載の情報処理装置において、
前記表示手段は、前記制限要素と前記特性とを同次元に配置し、前記制限要素と前記特性とのつながりを表す因果ネットワークを構成したことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項13に記載の情報処理装置において、
前記因果ネットワーク上の前記制限要素及び前記特性を支点と定義したとき、
各支点間のつながりの強さを表す相関係数を算出する相関係数算出手段を設け、
前記比較手段は、前記相関係数算出手段により全ての支点間での相関係数を算出し、この相関係数の大きな因果ネットワークを抽出することを特徴とする情報処理装置。 - 請求項14に記載の情報処理装置において、
前記因果ネットワークの分散領域の大きさを算出する誤差分散算出手段を設け、
前記比較手段は、前記相関係数が大きく、かつ、前記誤差分散が小さい階層において共通概念を抽出することを特徴とする情報処理装置。 - 請求項14または15に記載の情報処理装置において、
前記支点間を、相関係数の大きさに応じて異なる色で結びつけることを特徴とする情報処理装置。 - 請求項14ないし16いずれか1つに記載の情報処理装置において、
前記支点間を、相関関係の大きさに応じて異なる線種で結びつけることを特徴とする情報処理装置。 - 複数のパラメータである制限要素によって規定されるシステムに対し、前記制限要素の組み合わせを準備し、前記制限要素の組み合わせによって規定されるシステムの入力と出力の特性をサンプリングし、該サンプリングされたデータの入力と出力の特性をその類似度に基づいて複数のグループに分類し、分類した結果を表示する分類表示手段と、
前記各グループ内で前記制限要素を比較すると共に、前記各グループ内で特性を比較した結果を表示する比較表示手段と、
前記制限要素の変動と前記特性の変動との相関関係が高い制限要素を共通概念として抽出し、該抽出された共通概念を表示する表示手段と、
を備えたことを特徴とする情報処理用表示装置。 - 請求項18に記載の情報処理用表示装置において、
前記分類表示手段を、傾向に基づいて階層的にクラスタリングする階層的クラスタリングの結果を表示することを特徴とする情報処理用表示装置。 - 請求項19に記載の情報処理用表示装置において、
前記表示手段は、各階層の間で共通する制限要素に基づいて共通概念を抽出可能に表示することを特徴とする情報処理用表示装置。 - 請求項18または19に記載の情報処理用表示装置において、
前記表示手段は、ある階層のみに共通する制限要素に基づいて共通概念を抽出可能に表示することを特徴とする情報処理用表示装置。 - 請求項18ないし21いずれか1つに記載の情報処理用表示装置において、
前記表示手段は、特定の特性、或いは、特定の分類の制限要素と前記共通概念を比較可能に表示し、要因項を抽出可能に表示することを特徴とする情報処理用表示装置。 - 請求項18ないし22いずれか1つに記載の情報処理用表示装置において、
前記制限要素の組み合わせに偏り無くサンプリングを行う際に必要なデータを入力可能な入力表示手段を備えたことを特徴とする情報処理用表示装置。 - 請求項23に記載の情報処理用表示装置において、
前記入力表示手段は、直交表に必要なデータを入力することを特徴とする情報処理用表示装置。 - 請求項18ないし24いずれか1つに記載の情報処理用表示装置において、
前記分類表示手段は、前記特性をユークリッド空間の距離による類似度に基づいて分類した結果を表示することを特徴とする情報処理用表示装置。 - 請求項18ないし25いずれか1つに記載の情報処理用表示装置において、
前記表示手段は、前記制限要素を2次元平面上に配置した結果を表示することを特徴とする情報処理用表示装置。 - 請求項26に記載の情報処理用表示装置において、
前記表示手段は、各制限要素を多角形上に配置した結果を表示することを特徴とする情報処理用表示装置。 - 請求項26に記載の情報処理用表示装置において、
前記表示手段は、各制限要素を平面上に平行に配置された属性軸上に配置した結果を表示することを特徴とする情報処理用表示装置。 - 請求項18ないし28いずれか1つに記載の情報処理用表示装置において、
前記表示手段は、全ての前記制限要素を表記した結果を表示することを特徴とする情報処理用表示装置。 - 請求項18ないし29いずれか1つに記載の情報処理用表示装置において、
前記表示手段は、前記制限要素と前記特性とを同次元に配置した結果を表示し、或いは、前記制限要素と前記特性とのつながりを表す因果ネットワークを表示することを特徴とする情報処理用表示装置。 - 請求項30に記載の情報処理用表示装置において、
前記因果ネットワーク上の前記制限要素及び前記特性を支点と定義したとき、
各支点間のつながりの強さを表す相関係数を算出した結果を表示する相関係数算出結果表示手段を設け、
前記比較表示手段は、前記相関係数算出結果表示手段により全ての支点間での相関係数を算出し、この相関係数の大きな因果ネットワークを抽出可能に表示することを特徴とする情報処理用表示装置。 - 請求項31に記載の情報処理用表示装置において、
前記因果ネットワークの分散領域の大きさを算出した結果を表示する誤差分散算出結果表示手段を設け、
前記比較表示手段は、前記相関係数が大きく、かつ、前記誤差分散が小さい階層において共通概念を抽出可能に表示することを特徴とする情報処理用表示装置。 - 請求項31または32に記載の情報処理用表示装置において、
前記支点間を、相関係数の大きさに応じて異なる色で結びつけた結果を表示することを特徴とする情報処理用表示装置。 - 請求項31ないし33いずれか1つに記載の情報処理用表示装置において、
前記支点間を、相関関係の大きさに応じて異なる線種で結びつけた結果を表示することを特徴とする情報処理用表示装置。
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