JP5483506B2 - 情報分類システム - Google Patents

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Description

本発明は、情報を分類する情報分類システムに関する。
情報を分類する情報分類システムが知られている。例えば、非特許文献１に記載の情報分類システムは、エントロピー（情報量）に基づいて情報を分類する。
また、非特許文献２に記載の情報分類システムは、あるグループに分類された既分類情報と、当該グループを特定するためのグループ特定情報と、を対応付けて記憶する。情報分類システムは、記憶されているグループ特定情報のうちの互いに異なるグループ特定情報のそれぞれに対して、当該グループ特定情報と対応付けて記憶されている既分類情報の１つを基準情報として選択する。なお、情報分類システムが基準情報を選択する工程は、オフラインフェイズとも呼ばれる。
情報分類システムは、分類の対象となる未分類情報を取得する。情報分類システムは、取得された未分類情報と、選択された基準情報と、に基づいて、当該未分類情報が分類されるべきグループを特定する。なお、情報分類システムが未分類情報を分類する工程は、オンラインフェイズとも呼ばれる。
Shane Robert Cloude、Eric Pottier、「An Entropy Based Classification Scheme for Land Applications of Polarimetric SAR」、IEEE、IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING、1997年1月、第35巻、第1号、p.68-78 Ali Taheri、Arvinder Singh、Emmanuel Agu、「Location Fingerprinting on Infrastructure 802.11 Wireless Local Area Networks Location Fingerprinting on Infrastructure 802.11 Wireless Local Area Networks」、IEEE、29th Annual IEEE International Conference on Local Computer Networks (LCN'04)、2004年、p.676-683
ところで、上記情報分類システムにおいては、未分類情報が分類されるべきグループとして特定されたグループが真の（正しい）グループである確率に応じた値を取得することができない。従って、上記情報分類システムは、当該確率に応じて異なる処理を行うことができないという問題があった。
このため、本発明の目的は、上述した課題である「未分類情報が分類されるべきグループとして特定されたグループが真のグループである確率に応じて異なる処理を行うことができないこと」を解決することが可能な情報分類システムを提供することにある。
かかる目的を達成するため本発明の一形態である情報分類システムは、
あるグループに分類された既分類情報と、当該グループを特定するためのグループ特定情報と、を対応付けて記憶する既分類情報記憶手段と、
分類の対象となる未分類情報と、上記記憶されている既分類情報のうちの基準情報として選択された既分類情報と、に基づいて特定される、当該未分類情報が分類されるべきグループが真のグループである確率に応じた値を有する信頼度を算出する信頼度算出手段と、
を備える。
また、本発明の他の形態である情報分類方法は、
あるグループに分類された既分類情報と、当該グループを特定するためのグループ特定情報と、を対応付けて記憶する記憶装置に記憶されている既分類情報のうちの基準情報として選択された既分類情報と、分類の対象となる未分類情報と、に基づいて特定される、当該未分類情報が分類されるべきグループが真のグループである確率に応じた値を有する信頼度を算出する。
また、本発明の他の形態である情報分類装置は、
あるグループに分類された既分類情報と、当該グループを特定するためのグループ特定情報と、を対応付けて記憶する既分類情報記憶手段と、
分類の対象となる未分類情報と、上記記憶されている既分類情報のうちの基準情報として選択された既分類情報と、に基づいて特定される、当該未分類情報が分類されるべきグループが真のグループである確率に応じた値を有する信頼度を算出する信頼度算出手段と、
を備える。
また、本発明の他の形態である情報分類プログラムは、
情報処理装置に、
あるグループに分類された既分類情報と、当該グループを特定するためのグループ特定情報と、を対応付けて記憶する記憶装置に記憶されている既分類情報のうちの基準情報として選択された既分類情報と、分類の対象となる未分類情報と、に基づいて特定される、当該未分類情報が分類されるべきグループが真のグループである確率に応じた値を有する信頼度を算出する信頼度算出手段を実現させるためのプログラムである。
本発明は、以上のように構成されることにより、未分類情報が分類されるべきグループとして特定されたグループが真のグループである確率に応じて異なる処理を行うことができる。
本発明の第１実施形態に係る無線通信システムの概略構成を表す図である。 本発明の第１実施形態に係る無線通信システムの機能の概略を表すブロック図である。 複数の異なる調整用パラメータαのそれぞれに対する、動的信頼度ｄｃと、数式７により定義される値ａと、の関係を示したグラフである。 動的信頼度の算出例を示したテーブルである。 本発明の第１実施形態に係るサーバ装置が静的信頼度を算出するために実行する静的信頼度算出プログラムを示したフローチャートである。 本発明の第１実施形態に係る移動局装置が動的信頼度を算出するために実行する動的信頼度算出プログラムを示したフローチャートである。 動的信頼度ｄｃの時間に対する変化を示したグラフである。 本発明の第２実施形態に係る無線通信システムの機能の概略を表すブロック図である。 本発明の第３実施形態に係る情報分類システムの機能の概略を表すブロック図である。
以下、本発明に係る、情報分類システム、情報分類方法、情報分類装置、及び、情報分類プログラム、の各実施形態について図１〜図９を参照しながら説明する。
＜第１実施形態＞
（構成）
図１に示したように、第１実施形態に係る無線通信システム（情報分類システム）１は、サーバ装置１０と、複数の基地局装置２０ａ，２０ｂ，…と、複数の移動局装置（通信端末）３０ａ，３０ｂ，…と、を含む。サーバ装置１０は、複数の基地局装置２０ａ，２０ｂ，…のそれぞれと通信可能に接続されている。
サーバ装置１０は、図示しない中央処理装置（ＣＰＵ；Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、及び、記憶装置（メモリ及びハードディスク駆動装置（ＨＤＤ；Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ））を備える。サーバ装置１０は、記憶装置に記憶されているプログラムをＣＰＵが実行することにより、後述する機能を実現するように構成されている。
各基地局装置２０ａ，２０ｂ，…は、アクセス・ポイント、親機、又は、ステーションとも呼ばれる装置である。各基地局装置２０ａ，２０ｂ，…は、当該基地局装置２０ａ，２０ｂ，…を含む所定の領域内に配置された移動局装置３０ａ，３０ｂ，…と無線通信可能に構成されている。例えば、無線通信の方式は、コグニティブ無線方式、セルラー方式、ＩＥＥＥ８０２．１１に従った方式、又は、メッシュ方式等である。
各移動局装置３０ａ，３０ｂ，…は、携帯電話端末である。なお、各移動局装置３０ａ，３０ｂ，…は、パーソナル・コンピュータ、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄａｔａ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ、Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、カーナビゲーション端末、又は、ゲーム端末等であってもよい。
各移動局装置３０ａ，３０ｂ，…は、図示しない中央処理装置（ＣＰＵ）、記憶装置（メモリ）、入力装置（本例では、複数のボタン及びマイクロフォン等）及び出力装置（本例では、ディスプレイ及びスピーカ等）を備える。各移動局装置３０ａ，３０ｂ，…は、記憶装置に記憶されているプログラムをＣＰＵが実行することにより、後述する機能を実現するように構成されている。
（機能）
図２は、上記のように構成された無線通信システム１の機能のうちの、サーバ装置１０の機能と移動局装置３０ａの機能とを表すブロック図である。なお、他の移動局装置３０ｂ，…も、移動局装置３０ａの機能と同様の機能を有する。
サーバ装置１０の機能は、既分類情報記憶部（既分類情報記憶手段）１１と、静的信頼度算出部（信頼度算出手段の一部）１２と、基準情報送信部１３と、を含む。
既分類情報記憶部１１は、あるグループに分類された既分類情報と、当該グループを特定するためのグループ特定情報と、を対応付けて記憶する。本例では、既分類情報は、移動局装置３０ａ，３０ｂ，…が行った無線通信の状況を表す通信状況情報である。
本例では、通信状況情報は、受信信号の強度（Ｒｅｃｅｉｖｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ Ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ、Ｒｅｃｅｉｖｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）の測定値を表す情報の時系列データである。受信信号は、移動局装置３０ａが基地局装置２０ａ，２０ｂ，…から受信した無線信号である。
なお、通信状況情報は、スループット、遅延、ジッタ（遅延のばらつき）、及び、受信信号の信号対雑音比（Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ）の少なくとも１つの測定値を表す情報の時系列データを含んでいてもよい。また、通信状況情報は、測定値を表す情報であってもよいが、測定値を確率変数とする確率分布を特定するための情報であってもよい。
また、グループ特定情報は、移動局装置３０ａ，３０ｂ，…の位置を特定するための位置特定情報である。即ち、グループ特定情報により特定されるグループは、同一の位置に配置されている移動局装置３０ａ，３０ｂ，…により構成されるグループ（集合）である。
静的信頼度算出部１２は、既分類情報記憶部１１に記憶されているグループ特定情報のうちの互いに異なるグループ特定情報のそれぞれに対する基準情報候補からなる基準情報候補の組（基準情報候補組）のすべてを抽出する。あるグループ特定情報に対する基準情報候補は、当該グループ特定情報と対応付けて既分類情報記憶部１１に記憶されている既分類情報の１つである。
静的信頼度算出部１２は、抽出された基準情報候補組のそれぞれに対して、下記の静的信頼度算出処理を実行する。
静的信頼度算出処理は、既分類情報記憶部１１に記憶されている、すべての既分類情報のそれぞれに対して実行される、第１の部分処理及び第２の部分処理を含む。更に、静的信頼度算出処理は、既分類情報記憶部１１に記憶されている、すべての既分類情報のそれぞれに対して第１の部分処理及び第２の部分処理が実行された後に実行される、第３の部分処理及び第４の部分処理を含む。
第１の部分処理は、当該第１の部分処理の対象となる既分類情報（判定対象情報）と、静的信頼度算出処理の対象となる基準情報候補組と、に基づいて、当該判定対象情報が分類されるべきグループ（第１のグループ）を特定する処理である。この処理は、後述するグループ特定部３３が行う処理と同様の処理である。
第２の部分処理は、第１の部分処理にて特定された第１のグループと、当該第２の部分処理の対象となる判定対象情報と対応付けて既分類情報記憶部１１に記憶されているグループ特定情報により特定されるグループ（第２のグループ）と、が一致しているか否かを判定する処理である。
第３の部分処理は、数式１に基づいて基準情報を選択する処理である。
Figure 0005483506
ここで、ＲＤｉは、ｉ番目の基準情報候補組である。また、ＲＤｂｅｓｔＦｉｔは、基準情報候補組の１つである基準情報組である。Ｔｌは、ｌ番目の判定対象情報に対して、第１のグループと第２のグループとが一致している場合に「１」であり、一方、一致していない場合に「０」である値である。
即ち、静的信頼度算出部１２は、基準情報候補組の中から、一致数が最大である基準情報候補組を基準情報組として選択する。ここで、一致数は、第１のグループと第２のグループとが一致する、判定対象情報と基準情報候補との組み合わせの数である。
このように、静的信頼度算出部１２は、同一のグループ特定情報と対応付けて記憶されている複数の既分類情報のそれぞれに対して、当該既分類情報を基準情報候補として選択することにより、一致数を取得している、と言うことができる。更に、静的信頼度算出部１２は、同一のグループ特定情報と対応付けて記憶されている複数の既分類情報の中から、取得された一致数が最大である既分類情報を、当該グループ特定情報に対する基準情報として選択している、と言うことができる。
なお、第３の部分処理は、数式２に基づいて基準情報を選択する処理であってもよい。
Figure 0005483506
ここで、Ｆｌは、ｌ番目の判定対象情報に対して、第１のグループと第２のグループとが一致している場合に「０」であり、一方、一致していない場合に「１」である値である。
第４の部分処理は、数式３に基づいて、選択された基準情報組に対する静的信頼度（Ｓｔａｔｉｃ Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ）を算出する処理である。
Figure 0005483506
ここで、ＳＣは、信頼度の１つである静的信頼度である。また、信頼度は、後述する未分類情報と、既分類情報記憶部１１に記憶されている既分類情報のうちの基準情報として選択された既分類情報と、に基づいて特定される、当該未分類情報が分類されるべきグループが真のグループである確率に応じた値を有するパラメータである。ここで、未分類情報は、分類の対象となる情報である。本例では、未分類情報は、移動局装置３０ａ，３０ｂ，…が実際に行っている無線通信の状況を表す通信状況情報である。
即ち、静的信頼度算出部１２は、選択された基準情報組に対して算出された一致数に基づいて静的信頼度を算出している、と言うことができる。更に、静的信頼度算出部１２は、既分類情報記憶部１１に記憶されている既分類情報の数に対する、一致数の割合が高くなるほど大きくなる値を有する静的信頼度を算出している、と言うことができる。
なお、静的信頼度算出部１２は、算出された静的信頼度が予め設定された閾値よりも低い場合、基準情報組として選択された基準情報候補組と異なる基準情報候補組を、基準情報組として選択し直すように構成されていてもよい。
基準情報送信部１３は、静的信頼度算出部１２により選択された基準情報組と、当該基準情報組に含まれる基準情報のそれぞれと対応付けられたグループ特定情報と、を各移動局装置３０ａ，３０ｂ，…へ送信する。
移動局装置３０ａの機能は、基準情報記憶部３１と、未分類情報取得部（未分類情報取得手段）３２と、グループ特定部（グループ特定手段）３３と、動的信頼度算出部（信頼度算出手段の一部）３４と、制御部３５と、を含む。
基準情報記憶部３１は、移動局装置３０ａがサーバ装置１０から受信した、基準情報組及びグループ特定情報を記憶する。
未分類情報取得部３２は、未分類情報としての通信状況情報を取得する。本例では、未分類情報取得部３２は、受信信号の強度を、予め設定された測定周期が経過する毎に測定し、測定された受信信号の強度に基づいて通信状況情報を生成し、生成した通信状況情報を未分類情報として取得する。
グループ特定部３３は、未分類情報取得部３２により取得された未分類情報と、基準情報記憶部３１に記憶されている、基準情報組及びグループ特定情報と、に基づいて、当該未分類情報が分類されるべきグループを特定する。上述したように、本例では、グループ特定情報は、移動局装置３０ａ，３０ｂ，…の位置を特定するための位置特定情報である。従って、グループ特定部３３は、移動局装置３０ａの位置を特定している、と言うこともできる。
具体的には、グループ特定部３３は、基準情報組に含まれる基準情報のそれぞれに対して、当該基準情報と未分類情報とが相違する程度を表す相違度を算出する。本例では、グループ特定部３３は、相違度としてＪｅｆｆｒｅｙダイバージェンス（Ｊｅｆｆｒｅｙ Ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ）を用いる。
ＪｅｆｆｒｅｙダイバージェンスＪＤ（ｐ，ｑ）は、数式４及び数式５により定義される。ここで、ｐｉは、基準情報ｐに含まれるｉ番目のデータであり、ｑｉは、未分類情報に含まれるｉ番目のデータである。
Figure 0005483506
Figure 0005483506
なお、グループ特定部３３は、相違度として、ＫＬダイバージェンス（Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ Ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ）、又は、Ｊｅｎｓｅｎ−Ｓｈａｎｎｏｎダイバージェンス（Ｊｅｎｓｅｎ−Ｓｈａｎｎｏｎ Ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ）を用いてもよい。
グループ特定部３３は、算出された相違度が最小である基準情報を、最適基準情報として特定する。グループ特定部３３は、特定された最適基準情報と対応付けて記憶されているグループ特定情報により特定されるグループを、未分類情報が分類されるべきグループとして特定する。
動的信頼度算出部３４は、グループ特定部３３と同様に、基準情報組に含まれる基準情報のそれぞれに対して相違度ＪＤｉを算出する。ここで、ＪＤｉは、ｉ番目の基準情報に対して算出された相違度である。動的信頼度算出部３４は、算出された相違度ＪＤｉと、数式６及び数式７と、に基づいて動的信頼度ｄｃを算出する。
Figure 0005483506
Figure 0005483506
ここで、ＪＤｍｉｎは、最適基準情報に対して算出された相違度（即ち、算出された相違度ＪＤｉの最小値である最小相違度）である。また、αは、予め設定された調整用パラメータである。また、ｎは、基準情報組に含まれる基準情報の数である。
このように、動的信頼度算出部３４は、算出された相違度ＪＤｉの最小値である最小相違度ＪＤｍｉｎと、算出された相違度ＪＤｉの、当該最小相違度ＪＤｍｉｎの次に小さな値である近接相違度と、の差が小さくなるほど、小さくなる値を有する動的信頼度（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ）を算出している、と言うことができる。
ところで、図３は、複数の異なる調整用パラメータαのそれぞれに対する、動的信頼度ｄｃと、数式７により定義される値ａと、の関係を示したグラフである。調整用パラメータαの値が大きくなるほど、動的信頼度ｄｃが高くなることが分かる。このように、調整用パラメータαを用いることにより、動的信頼度ｄｃをスケーラブルに変化させる（調整する）ことができる。
また、図４は、動的信頼度の算出例を示したテーブルである。このテーブルには、１０個の動的信頼度の算出例が含まれている。更に、このテーブルには、各動的信頼度に対する、最適基準情報に対して算出された最小相違度ＪＤｍｉｎと、他の基準情報に対して算出された相違度ＪＤ１〜ＪＤ４と、が含まれている。
このように、動的信頼度ｄｃは、最小相違度ＪＤｍｉｎと、他の相違度ＪＤ１〜ＪＤ４（特に、他の相違度ＪＤ１〜ＪＤ４の、当該最小相違度ＪＤｍｉｎの次に小さな値である近接相違度）と、の差が小さくなるほど、小さくなる（０％に近づく）。逆に言えば、動的信頼度ｄｃは、最小相違度ＪＤｍｉｎと、他の相違度ＪＤ１〜ＪＤ４（特に、他の相違度ＪＤ１〜ＪＤ４の、当該最小相違度ＪＤｍｉｎの次に小さな値である近接相違度）と、の差が大きくなるほど、大きくなる（１００％に近づく）。
制御部３５は、グループ特定部３３により特定されたグループと、動的信頼度算出部３４により算出された動的信頼度と、に基づいて移動局装置３０ａを制御する。
本例では、制御部３５は、特定されたグループと対応付けて予め設定された制御情報に基づいて移動局装置３０ａを制御する。例えば、制御情報は、通信方式を表す情報、通信を行う際に用いられる通信制御パラメータ、ハンドオーバを行う際に用いられるハンドオーバ制御パラメータ、及び、出力装置を制御するための出力制御パラメータ（例えば、スピーカの出力レベル、及び、ディスプレイの輝度等）の少なくとも１つを含む。
更に、制御部３５は、算出された動的信頼度が、予め設定された閾値よりも小さい場合、特定されたグループに基づく制御を行わない。即ち、制御部３５は、この場合、特定されたグループを破棄する。
（作動）
次に、上述した無線通信システム１の作動について説明する。先ず、サーバ装置１０の作動から説明する。
サーバ装置１０は、図５にフローチャートにより示した静的信頼度算出プログラムを実行するようになっている。本例では、サーバ装置１０は、既分類情報記憶部１１に記憶されている情報が変更された場合に、静的信頼度算出プログラムを実行する。なお、サーバ装置１０は、予め設定された実行周期が経過する毎に、静的信頼度算出プログラムを実行するように構成されていてもよい。
先ず、サーバ装置１０は、既分類情報記憶部１１に記憶されているグループ特定情報のうちの互いに異なるグループ特定情報のそれぞれに対する基準情報候補からなる基準情報候補組のすべてを抽出する（ステップＳ１０１）。
次いで、サーバ装置１０は、抽出された基準情報候補組のそれぞれに対して、既分類情報記憶部１１に記憶されている既分類情報毎に、当該既分類情報（判定対象情報）と、当該基準情報候補組と、に基づいて、当該判定対象情報が分類されるべきグループ（第１のグループ）を特定し、その特定結果に基づいて一致数を算出する（ステップＳ１０２）。
上述したように、一致数は、既分類情報（判定対象情報）と基準情報候補組とに基づいて、当該判定対象情報が分類されるべきグループとして特定されたグループ（第１のグループ）と、当該判定対象情報と対応付けて既分類情報記憶部１１に記憶されているグループ特定情報により特定されるグループ（第２のグループ）と、が一致する判定対象情報の数である。
そして、サーバ装置１０は、抽出された基準情報候補組の中から、算出された一致数が最大である基準情報候補組を基準情報組として選択する（ステップＳ１０３）。
次いで、サーバ装置１０は、上記数式３に基づいて、選択された基準情報組に対する静的信頼度ＳＣを算出する（ステップＳ１０４）。
その後、サーバ装置１０は、選択された基準情報組と、当該基準情報組に含まれる基準情報のそれぞれと対応付けられたグループ特定情報と、を各移動局装置３０ａ，３０ｂ，…へ送信する。
次に、移動局装置３０ａの作動について説明する。なお、他の移動局装置３０ｂ，…も移動局装置３０ａと同様に作動する。
先ず、移動局装置３０ａは、サーバ装置１０から、基準情報組及びグループ特定情報を受信し、受信した基準情報組及びグループ特定情報を記憶装置に記憶させる。
更に、移動局装置３０ａは、図６にフローチャートにより示した動的信頼度算出プログラムを実行するようになっている。先ず、移動局装置３０ａは、未分類情報を取得する（ステップＳ２０１）。次いで、移動局装置３０ａは、記憶されている基準情報組に含まれる基準情報のそれぞれに対して相違度を算出する（ステップＳ２０２）。
そして、移動局装置３０ａは、算出された相違度が最小である基準情報を、最適基準情報として特定し、特定された最適基準情報と対応付けて記憶されているグループ特定情報により特定されるグループを、未分類情報が分類されるべきグループとして特定する（ステップＳ２０３）。
次いで、移動局装置３０ａは、算出された相違度と、数式６及び数式７と、に基づいて動的信頼度ｄｃを算出する（ステップＳ２０４）
その後、移動局装置３０ａは、特定されたグループと、算出された動的信頼度ｄｃと、に基づいて自装置を制御する。
以上、説明したように、本発明の第１実施形態に係る無線通信システム１によれば、無線通信システム１は、未分類情報が分類されるべきグループとして当該未分類情報と基準情報とに基づいて特定されるグループが真のグループである確率に応じた値を有する信頼度（静的信頼度及び動的信頼度）を算出する。これにより、無線通信システム１は、当該確率に応じて異なる処理を行うことができる。
例えば、無線通信システム１は、信頼度が所定の閾値よりも低い場合には、基準情報を選択し直すことができる。また、無線通信システム１は、信頼度が所定の閾値よりも低い場合には、特定されたグループを破棄することができる。
更に、第１実施形態に係る無線通信システム１は、一致数に基づいて静的信頼度を算出する。
ところで、一致数は、未分類情報が分類されるべきグループとして当該未分類情報と基準情報候補とに基づいて特定されるグループが真のグループである確率を反映した値である。従って、上記構成によれば、高い精度にて静的信頼度を算出することができる。
加えて、第１実施形態に係る無線通信システム１は、記憶されている既分類情報の数に対する、一致数の割合が高くなるほど大きくなる値を有する静的信頼度を算出する。
これによれば、より一層高い精度にて静的信頼度を算出することができる。
更に、第１実施形態に係る無線通信システム１は、一致数が最大である既分類情報を、基準情報として選択する。
これによれば、適切な基準情報を選択することができる。この結果、未分類情報と基準情報とに基づいて特定される、当該未分類情報が分類されるべきグループが真のグループである確率を高めることができる。
加えて、第１実施形態に係る無線通信システム１は、基準情報と未分類情報とが相違する程度を表す相違度を算出し、算出された相違度に基づいて動的信頼度を算出する。
ところで、各グループ特定情報に対して算出される相違度は、未分類情報と基準情報とに基づいて特定される、当該未分類情報が分類されるべきグループが真のグループである確率を反映した値である。従って、上記構成によれば、高い精度にて動的信頼度を算出することができる。
更に、第１実施形態に係る無線通信システム１は、算出された相違度の最小値である最小相違度と、算出された相違度の、当該最小相違度の次に小さな値である近接相違度と、の差が小さくなるほど、小さくなる値を有する動的信頼度を算出する。
これによれば、高い精度にて動的信頼度を算出することができる。
なお、第１実施形態に係る無線通信システム１は、各基準情報候補組に対して一致数を算出し、算出された一致数が最大である基準情報候補組を基準情報組として選択するように構成されていた。ところで、第１実施形態の第１変形例に係る無線通信システム１は、各基準情報候補組に対して静的信頼度を算出し、算出された静的信頼度が最大である基準情報候補組を基準情報組として選択するように構成されていてもよい。
なお、第１実施形態の第２変形例に係る無線通信システム１は、未分類情報を取得する基となった通信にて移動局装置３０ａが受信したパケットのサイズ（データ量）毎（又は、予め設定されたサイズの範囲毎）に、信頼度を算出するように構成されていてもよい。
これによれば、パケットのサイズに応じて信頼度が変化する場合であっても、高い精度にて信頼度を算出することができる。
また、第１実施形態の第３変形例に係る無線通信システム１は、未分類情報を取得する基となった通信の相手（本例では、基地局装置２０ａ，２０ｂ，…の１つ）と自装置（移動局装置３０ａ）との間の距離毎（又は、予め設定された距離の範囲毎）に、信頼度を算出するように構成されていてもよい。
これによれば、通信相手との間の距離に応じて信頼度が変化する場合であっても、高い精度にて信頼度を算出することができる。
図７は、無線通信システム１を用いて実験を行った場合において算出された動的信頼度ｄｃの時間に対する変化を示したグラフである。図７は、第１実施形態に係る無線通信システム１を用いた場合と、第１実施形態の第３変形例に係る無線通信システム１を用いた場合と、を比較した図である。
この実験においては、時間が５０秒の時点にて、移動局装置の位置（即ち、移動局装置が属するグループ）が変化している。このように、移動局装置の位置が変化することにより、動的信頼度ｄｃの値が変化することが分かる。更に、移動局装置の位置が実際に変化する時点よりも前の時点にて、動的信頼度ｄｃの値が変化し始めることが分かる。例えば、このような特徴を利用することにより、移動局装置の位置の変化を予測することができる。
＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態に係る無線通信システムについて説明する。第２実施形態に係る無線通信システムは、上記第１実施形態に係る無線通信システムに対して、移動局装置が静的信頼度を算出するとともに基準情報を選択するように構成されている点において相違している。従って、以下、かかる相違点を中心として説明する。
（機能）
図８は、第２実施形態に係る無線通信システム１の機能のうちの移動局装置３０ａの機能を表すブロック図である。なお、他の移動局装置３０ｂ，…も、移動局装置３０ａの機能と同様の機能を有する。
移動局装置３０ａの機能は、既分類情報記憶部（既分類情報記憶手段）１１と、静的信頼度算出部（信頼度算出手段の一部）１２と、基準情報記憶部３１と、未分類情報取得部（未分類情報取得手段）３２と、グループ特定部（グループ特定手段）３３と、動的信頼度算出部（信頼度算出手段の一部）３４と、制御部３５と、を含む。各機能は、第１実施形態において同一の符号が付された機能と同様の機能を有する。
なお、第２実施形態に係る基準情報記憶部３１は、静的信頼度算出部１２により選択された基準情報組と、当該基準情報組に含まれる基準情報のそれぞれと対応付けられたグループ特定情報と、を記憶する。
このようにして、第２実施形態においては、各移動局装置３０ａ，３０ｂ，…は、情報分類装置を構成する。
以上、説明したように、本発明の第２実施形態に係る移動局装置３０ａ，３０ｂ，…によれば、第１実施形態に係る無線通信システム１と同様の作用及び効果を奏することができる。
＜第３実施形態＞
次に、本発明の第３実施形態に係る情報分類システムについて図９を参照しながら説明する。
第３実施形態に係る情報分類システム１００は、
あるグループに分類された既分類情報と、当該グループを特定するためのグループ特定情報と、を対応付けて記憶する既分類情報記憶部（既分類情報記憶手段）１０１と、
分類の対象となる未分類情報と、上記記憶されている既分類情報のうちの基準情報として選択された既分類情報と、に基づいて特定される、当該未分類情報が分類されるべきグループが真のグループである確率に応じた値を有する信頼度を算出する信頼度算出部（信頼度算出手段）１０２と、
を備える。
これによれば、情報分類システム１００は、未分類情報が分類されるべきグループとして当該未分類情報と基準情報とに基づいて特定されるグループが真のグループである確率に応じた値を有する信頼度を算出する。これにより、情報分類システム１００は、当該確率に応じて異なる処理を行うことができる。例えば、情報分類システム１００は、信頼度が所定の閾値よりも低い場合には、基準情報を選択し直すことができる。また、情報分類システム１００は、信頼度が所定の閾値よりも低い場合には、特定されたグループを破棄することができる。
以上、上記実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成及び詳細に、本願発明の範囲内において当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
例えば、上記各実施形態に係る無線通信システム１は、無線通信方式としてコグニティブ無線方式を用いる場合には、コグニティブエンジンが静的信頼度に基づいて最適な周波数及び／又は通信方式を選択するように構成されていてもよい。また、上記各実施形態に係る無線通信システム１は、静的信頼度に基づいて移動局装置３０ａ，３０ｂ，…の位置を特定するタイミングを決定するように構成されていてもよい。
また、上記各実施形態に係る無線通信システム１は、ハンドオーバの実行、又は、無線チャネルの切り替え、の準備を動的信頼度に基づいて行うように構成されていてもよい。
更に、上記各実施形態において、情報分類システムは、無線通信システムに適用されていたが、画像認識処理、又は、音声認識処理を行う情報処理システムに適用されていてもよい。
なお、本発明に係る情報分類システムが、画像認識処理を行う情報処理システムに適用された場合、分類の対象となる情報は、画像を表す情報であり、各グループは、互いに類似する画像を含む。また、本発明に係る情報分類システムが、音声認識処理を行う情報処理システムに適用された場合、分類の対象となる情報は、音声を表す情報であり、各グループは、互いに類似する音声を含む。
なお、上記各実施形態において、無線通信システム１の各機能は、ＣＰＵがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現されていたが、回路等のハードウェアにより実現されていてもよい。
また、上記各実施形態においてプログラムは、記憶装置に記憶されていたが、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶されていてもよい。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。
また、上記実施形態の他の変形例として、上述した実施形態及び変形例の任意の組み合わせが採用されてもよい。
＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のように記載され得るが、以下には限られない。
（付記１）
あるグループに分類された既分類情報と、当該グループを特定するためのグループ特定情報と、を対応付けて記憶する既分類情報記憶手段と、
分類の対象となる未分類情報と、前記記憶されている既分類情報のうちの基準情報として選択された既分類情報と、に基づいて特定される、当該未分類情報が分類されるべきグループが真のグループである確率に応じた値を有する信頼度を算出する信頼度算出手段と、
を備える情報分類システム。
これによれば、情報分類システムは、未分類情報が分類されるべきグループとして当該未分類情報と基準情報とに基づいて特定されるグループが真のグループである確率に応じた値を有する信頼度を算出する。これにより、情報分類システムは、当該確率に応じて異なる処理を行うことができる。例えば、情報分類システムは、信頼度が所定の閾値よりも低い場合には、基準情報を選択し直すことができる。また、情報分類システムは、信頼度が所定の閾値よりも低い場合には、特定されたグループを破棄することができる。
（付記２）
付記１に記載の情報分類システムであって、
前記信頼度算出手段は、
前記記憶されている既分類情報のそれぞれに対して、判定対象情報としての当該既分類情報と、前記記憶されている既分類情報のうちの基準情報候補として選択された既分類情報と、に基づいて特定される、当該判定対象情報が分類されるべきグループである第１のグループと、当該判定対象情報と対応付けて記憶されている前記グループ特定情報により特定されるグループである第２のグループと、が一致しているか否かを判定するとともに、
前記第１のグループと前記第２のグループとが一致する判定対象情報の数である一致数に基づいて、前記信頼度の１つである静的信頼度を算出するように構成された情報分類システム。
ところで、一致数は、未分類情報が分類されるべきグループとして当該未分類情報と基準情報候補とに基づいて特定されるグループが真のグループである確率を反映した値である。従って、上記構成によれば、高い精度にて静的信頼度を算出することができる。
（付記３）
付記２に記載の情報分類システムであって、
前記信頼度算出手段は、
前記記憶されている既分類情報の数に対する、前記一致数の割合が高くなるほど大きくなる値を有する前記静的信頼度を算出するように構成された情報分類システム。
これによれば、より一層高い精度にて静的信頼度を算出することができる。
（付記４）
付記２又は付記３に記載の情報分類システムであって、
前記信頼度算出手段は、
同一のグループ特定情報と対応付けて記憶されている複数の既分類情報のそれぞれに対して、当該既分類情報を前記基準情報候補として選択することにより、前記一致数を取得するとともに、
同一のグループ特定情報と対応付けて記憶されている複数の既分類情報の中から、前記取得された一致数が最大である既分類情報を、当該グループ特定情報に対する前記基準情報として選択するように構成された情報分類システム。
これによれば、適切な基準情報を選択することができる。この結果、未分類情報と基準情報とに基づいて特定される、当該未分類情報が分類されるべきグループが真のグループである確率を高めることができる。
（付記５）
付記１乃至付記４のいずれか一項に記載の情報分類システムであって、
前記信頼度算出手段は、
前記記憶されているグループ特定情報のうちの互いに異なるグループ特定情報のそれぞれに対して、当該グループ特定情報に対して選択された前記基準情報と、前記未分類情報と、が相違する程度を表す相違度を算出するとともに、
前記算出された相違度に基づいて、前記信頼度の１つである動的信頼度を算出するように構成された情報分類システム。
ところで、各グループ特定情報に対して算出される相違度は、未分類情報と基準情報とに基づいて特定される、当該未分類情報が分類されるべきグループが真のグループである確率を反映した値である。従って、上記構成によれば、高い精度にて動的信頼度を算出することができる。
（付記６）
付記５に記載の情報分類システムであって、
前記信頼度算出手段は、
前記算出された相違度の最小値である最小相違度と、前記算出された相違度の、当該最小相違度の次に小さな値である近接相違度と、の差が小さくなるほど、小さくなる値を有する前記動的信頼度を算出するように構成された情報分類システム。
これによれば、高い精度にて動的信頼度を算出することができる。
（付記７）
付記５又は付記６に記載の情報分類システムであって、
前記信頼度算出手段は、
ＫＬダイバージェンス（Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ Ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ）、又は、Ｊｅｆｆｒｅｙダイバージェンス（Ｊｅｆｆｒｅｙ Ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ）を用いて、前記相違度を算出するように構成された情報分類システム。
（付記８）
付記１乃至付記７のいずれか一項に記載の情報分類システムであって、
前記未分類情報を取得する未分類情報取得手段と、
前記取得された未分類情報と、前記基準情報と、に基づいて、当該未分類情報が分類されるべきグループを特定するグループ特定手段と、
を備える情報分類システム。
（付記９）
付記１乃至付記８のいずれか一項に記載の情報分類システムであって、
前記既分類情報は、通信端末が行った無線通信の状況を表す通信状況情報であり、
前記未分類情報は、通信端末が実際に行っている無線通信の状況を表す通信状況情報であり、
前記グループ特定情報は、通信端末の位置を特定するための位置特定情報である情報分類システム。
（付記１０）
あるグループに分類された既分類情報と、当該グループを特定するためのグループ特定情報と、を対応付けて記憶する記憶装置に記憶されている既分類情報のうちの基準情報として選択された既分類情報と、分類の対象となる未分類情報と、に基づいて特定される、当該未分類情報が分類されるべきグループが真のグループである確率に応じた値を有する信頼度を算出する情報分類方法。
（付記１１）
付記１０に記載の情報分類方法であって、
前記記憶されている既分類情報のそれぞれに対して、判定対象情報としての当該既分類情報と、前記記憶されている既分類情報のうちの基準情報候補として選択された既分類情報と、に基づいて特定される、当該判定対象情報が分類されるべきグループである第１のグループと、当該判定対象情報と対応付けて記憶されている前記グループ特定情報により特定されるグループである第２のグループと、が一致しているか否かを判定するとともに、
前記第１のグループと前記第２のグループとが一致する判定対象情報の数である一致数に基づいて、前記信頼度の１つである静的信頼度を算出する、情報分類方法。
（付記１２）
付記１０又は付記１１に記載の情報分類方法であって、
前記記憶されているグループ特定情報のうちの互いに異なるグループ特定情報のそれぞれに対して、当該グループ特定情報に対して選択された前記基準情報と、前記未分類情報と、が相違する程度を表す相違度を算出するとともに、
前記算出された相違度に基づいて、前記信頼度の１つである動的信頼度を算出する、情報分類方法。
（付記１３）
あるグループに分類された既分類情報と、当該グループを特定するためのグループ特定情報と、を対応付けて記憶する既分類情報記憶手段と、
分類の対象となる未分類情報と、前記記憶されている既分類情報のうちの基準情報として選択された既分類情報と、に基づいて特定される、当該未分類情報が分類されるべきグループが真のグループである確率に応じた値を有する信頼度を算出する信頼度算出手段と、
を備える情報分類装置。
（付記１４）
付記１３に記載の情報分類装置であって、
前記信頼度算出手段は、
前記記憶されている既分類情報のそれぞれに対して、判定対象情報としての当該既分類情報と、前記記憶されている既分類情報のうちの基準情報候補として選択された既分類情報と、に基づいて特定される、当該判定対象情報が分類されるべきグループである第１のグループと、当該判定対象情報と対応付けて記憶されている前記グループ特定情報により特定されるグループである第２のグループと、が一致しているか否かを判定するとともに、
前記第１のグループと前記第２のグループとが一致する判定対象情報の数である一致数に基づいて、前記信頼度の１つである静的信頼度を算出するように構成された情報分類装置。
（付記１５）
付記１３又は付記１４に記載の情報分類装置であって、
前記信頼度算出手段は、
前記記憶されているグループ特定情報のうちの互いに異なるグループ特定情報のそれぞれに対して、当該グループ特定情報に対して選択された前記基準情報と、前記未分類情報と、が相違する程度を表す相違度を算出するとともに、
前記算出された相違度に基づいて、前記信頼度の１つである動的信頼度を算出するように構成された情報分類装置。
（付記１６）
情報処理装置に、
あるグループに分類された既分類情報と、当該グループを特定するためのグループ特定情報と、を対応付けて記憶する記憶装置に記憶されている既分類情報のうちの基準情報として選択された既分類情報と、分類の対象となる未分類情報と、に基づいて特定される、当該未分類情報が分類されるべきグループが真のグループである確率に応じた値を有する信頼度を算出する信頼度算出手段を実現させるための情報分類プログラム。
（付記１７）
付記１６に記載の情報分類プログラムであって、
前記信頼度算出手段は、
前記記憶されている既分類情報のそれぞれに対して、判定対象情報としての当該既分類情報と、前記記憶されている既分類情報のうちの基準情報候補として選択された既分類情報と、に基づいて特定される、当該判定対象情報が分類されるべきグループである第１のグループと、当該判定対象情報と対応付けて記憶されている前記グループ特定情報により特定されるグループである第２のグループと、が一致しているか否かを判定するとともに、
前記第１のグループと前記第２のグループとが一致する判定対象情報の数である一致数に基づいて、前記信頼度の１つである静的信頼度を算出するように構成された情報分類プログラム。
（付記１８）
付記１６又は付記１７に記載の情報分類プログラムであって、
前記信頼度算出手段は、
前記記憶されているグループ特定情報のうちの互いに異なるグループ特定情報のそれぞれに対して、当該グループ特定情報に対して選択された前記基準情報と、前記未分類情報と、が相違する程度を表す相違度を算出するとともに、
前記算出された相違度に基づいて、前記信頼度の１つである動的信頼度を算出するように構成された情報分類プログラム。
なお、本発明は、日本国にて２０１０年６月２５日に出願された特願２０１０−１４４６２２の特許出願に基づく優先権主張の利益を享受するものであり、当該特許出願にて開示された内容のすべてが本明細書に含まれるものとする。
本発明は、情報を分類する情報分類システム、無線通信を行う無線通信システム、画像認識処理を行う情報処理システム、及び、音声認識処理を行う情報処理システム等に適用可能である。
１ 無線通信システム（情報分類システム）
１０ サーバ装置
１１ 既分類情報記憶部
１２ 静的信頼度算出部
１３ 基準情報送信部
２０ａ，２０ｂ，… 基地局装置
３０ａ，３０ｂ，… 移動局装置
３１ 基準情報記憶部
３２ 未分類情報取得部
３３ グループ特定部
３４ 動的信頼度算出部
３５ 制御部
１００ 情報分類システム
１０１ 既分類情報記憶部
１０２ 信頼度算出部

Claims (8)

  1. あるグループに分類された既分類情報と、当該グループを特定するためのグループ特定情報と、を対応付けて記憶する既分類情報記憶手段と、
    分類の対象となる未分類情報と、前記記憶されている既分類情報のうちの基準情報として選択された既分類情報と、に基づいて特定される、当該未分類情報が分類されるべきグループが真のグループである確率に応じた値を有する信頼度を算出する信頼度算出手段と、
    を備え、
    前記信頼度算出手段は、前記記憶されているグループ特定情報のうちの互いに異なるグループ特定情報のそれぞれに対して、当該グループ特定情報に対して選択された前記基準情報と、前記未分類情報と、が相違する程度を表す相違度を算出し、前記算出された相違度に基づいて、前記信頼度の１つである動的信頼度を算出すると共に、前記算出された相違度の最小値である最小相違度と、前記算出された相違度の、当該最小相違度の次に小さな値である近接相違度と、の差が小さくなるほど、小さくなる値を有する前記動的信頼度を算出する、
    情報分類システム。
  2. 請求項１に記載の情報分類システムであって、
    前記信頼度算出手段は、
    前記記憶されている既分類情報のそれぞれに対して、判定対象情報としての当該既分類情報と、前記記憶されている既分類情報のうちの基準情報候補として選択された既分類情報と、に基づいて特定される、当該判定対象情報が分類されるべきグループである第１のグループと、当該判定対象情報と対応付けて記憶されている前記グループ特定情報により特定されるグループである第２のグループと、が一致しているか否かを判定するとともに、
    前記第１のグループと前記第２のグループとが一致する判定対象情報の数である一致数に基づいて、前記信頼度の１つである静的信頼度を算出するように構成された情報分類システム。
  3. 請求項２に記載の情報分類システムであって、
    前記信頼度算出手段は、
    前記記憶されている既分類情報の数に対する、前記一致数の割合が高くなるほど大きくなる値を有する前記静的信頼度を算出するように構成された情報分類システム。
  4. 請求項２又は請求項３に記載の情報分類システムであって、
    前記信頼度算出手段は、
    同一のグループ特定情報と対応付けて記憶されている複数の既分類情報のそれぞれに対して、当該既分類情報を前記基準情報候補として選択することにより、前記一致数を取得するとともに、
    同一のグループ特定情報と対応付けて記憶されている複数の既分類情報の中から、前記取得された一致数が最大である既分類情報を、当該グループ特定情報に対する前記基準情報として選択するように構成された情報分類システム。
  5. 請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の情報分類システムであって、
    前記未分類情報を取得する未分類情報取得手段と、
    前記取得された未分類情報と、前記基準情報と、に基づいて、当該未分類情報が分類されるべきグループを特定するグループ特定手段と、
    を備える情報分類システム。
  6. 情報処理装置が、あるグループに分類された既分類情報と、当該グループを特定するためのグループ特定情報と、を対応付けて記憶する記憶装置に記憶されている既分類情報のうちの基準情報として選択された既分類情報と、分類の対象となる未分類情報と、に基づいて特定される、当該未分類情報が分類されるべきグループが真のグループである確率に応じた値を有する信頼度を算出する情報分類方法であり、
    前記記憶されているグループ特定情報のうちの互いに異なるグループ特定情報のそれぞれに対して、当該グループ特定情報に対して選択された前記基準情報と、前記未分類情報と、が相違する程度を表す相違度を算出し、前記算出された相違度に基づいて、前記信頼度の１つである動的信頼度を算出すると共に、前記算出された相違度の最小値である最小相違度と、前記算出された相違度の、当該最小相違度の次に小さな値である近接相違度と、の差が小さくなるほど、小さくなる値を有する前記動的信頼度を算出する、
    情報分類方法。
  7. あるグループに分類された既分類情報と、当該グループを特定するためのグループ特定情報と、を対応付けて記憶する既分類情報記憶手段と、
    分類の対象となる未分類情報と、前記記憶されている既分類情報のうちの基準情報として選択された既分類情報と、に基づいて特定される、当該未分類情報が分類されるべきグループが真のグループである確率に応じた値を有する信頼度を算出する信頼度算出手段と、
    を備え、
    前記信頼度算出手段は、前記記憶されているグループ特定情報のうちの互いに異なるグループ特定情報のそれぞれに対して、当該グループ特定情報に対して選択された前記基準情報と、前記未分類情報と、が相違する程度を表す相違度を算出し、前記算出された相違度に基づいて、前記信頼度の１つである動的信頼度を算出すると共に、前記算出された相違度の最小値である最小相違度と、前記算出された相違度の、当該最小相違度の次に小さな値である近接相違度と、の差が小さくなるほど、小さくなる値を有する前記動的信頼度を算出する、
    情報分類装置。
  8. 情報処理装置に、
    あるグループに分類された既分類情報と、当該グループを特定するためのグループ特定情報と、を対応付けて記憶する記憶装置に記憶されている既分類情報のうちの基準情報として選択された既分類情報と、分類の対象となる未分類情報と、に基づいて特定される、当該未分類情報が分類されるべきグループが真のグループである確率に応じた値を有する信頼度を算出する信頼度算出手段を実現させるための情報分類プログラムであり、
    前記信頼度算出手段は、前記記憶されているグループ特定情報のうちの互いに異なるグループ特定情報のそれぞれに対して、当該グループ特定情報に対して選択された前記基準情報と、前記未分類情報と、が相違する程度を表す相違度を算出し、前記算出された相違度に基づいて、前記信頼度の１つである動的信頼度を算出すると共に、前記算出された相違度の最小値である最小相違度と、前記算出された相違度の、当該最小相違度の次に小さな値である近接相違度と、の差が小さくなるほど、小さくなる値を有する前記動的信頼度を算出する、
    情報分類プログラム。
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