JP6567229B1 - 学習処理装置、データ分析装置、分析手法選択方法、及び分析手法選択プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施の形態に係るデータ分析装置1000は、分析対象とする設備から収集した被診断データを分析する装置である。データ分析装置1000は、コンピュータに専用のアプリケーションをインストールした装置である。データ分析装置1000は、異常検知の対象となる部品を搭載する設備を分析対象とする。データ分析装置1000は、例えば、生産システム、制御システム等において稼動するプログラマブルロジックコントローラ、インテリジェント機能ユニット、設備に設けられたセンサといった各種機器が出力するデータを収集し、分析する。
指標値を求める際に、図3A〜3Dに示す重み付けテーブル111〜114のうち、重視したい属性については、そのテーブルの重み付け係数にさらに、重みをつけてもよい。例えば、利用ドメインをより重視したい場合には、利用ドメインについての重み付けテーブル111の重み付け定数に、決められた係数を乗じて、特性毎の累算を行ってもよい。
図16に示すように、学習処理部100は、新たに分析手法を追加する分析手法追加部190を備えていてもよい。分析手法追加部190は、ユーザの指示に従って、新たな分析手法を分析手法テーブル140に登録する。分析手法追加部190は、本発明の分析手法追加手段の一例である。
Claims (17)
- 入力される、分析対象自体の特徴と分析対象を取り巻く環境の特徴とを含む分析対象の属性に基づき、分析手法を選択する指標を出力する指標出力手段と、
前記分析対象が出力する被診断データを分析する分析手法として、複数の分析手法のうちから、データ分析の特性の評価値が、前記指標との関係で予め設定された条件を充足する分析手法を選択する分析手法選択手段と、
を備える学習処理装置。 - 前記指標出力手段は、分析対象の前記属性を示す要素に予め定義された前記データ分析の特性の重要度を、前記データ分析の特性毎に統合して、分析手法を選択する前記指標を示す指標値を出力する、
請求項1に記載の学習処理装置。 - 共通の前記データ分析の特性について、複数の前記要素に前記重要度が予め定義されている、
請求項2に記載の学習処理装置。 - 前記指標出力手段は、入力された分析対象の属性の要素について、前記要素に予め定義された前記重要度を、前記データ分析の特性毎に累算し、前記データ分析の特性毎の前記指標値を求める、
請求項2または3に記載の学習処理装置。 - 前記指標出力手段は、入力された分析対象の属性の要素について、前記要素に予め定義された前記重要度に、予め定義された重みを付けて、前記データ分析の特性毎に累算し、前記データ分析の特性毎の前記指標値を求める、
請求項2から4のいずれか1項に記載の学習処理装置。 - 前記分析手法選択手段は、学習データに対して1または複数の分析手法により試行を行い、前記試行の結果における前記評価値が、前記指標値との関係で予め設定された条件を充足する分析手法を選択する、
請求項2から5のいずれか1項に記載の学習処理装置。 - 選択対象となる分析手法と、前記選択対象となる分析手法に対応づけられた前記評価値とを格納する分析手法テーブルをさらに備え、
前記分析手法選択手段は、前記分析手法テーブルの前記評価値が、前記指標値との関係で予め設定された条件を充足する分析手法を選択し、前記選択した分析手法により前記学習データに対して試行を行う、
請求項6に記載の学習処理装置。 - さらに、
前記分析手法選択手段の学習データに対する前記試行に先立って、前記学習データに対して行う前処理の手法を選択する前処理選択手段、
を備える請求項7に記載の学習処理装置。 - 前記前処理選択手段は、前記分析手法選択手段が選択した分析手法により前記被診断データを分析する分析処理に先立って、前記被診断データに対して行う前処理の手法を選択する、
請求項8に記載の学習処理装置。 - さらに、
ユーザの指示に応じて、前記分析手法テーブルに新たな分析手法を追加する分析手法追加手段、
を備える請求項7から9のいずれか1項に記載の学習処理装置。 - 複数の前記要素それぞれに定義された重要度を示す重み付け定数を格納した重み付けテーブルをさらに備え、
前記指標出力手段は、複数の前記要素として入力された値を前記重み付け定数により重み付けし、重み付けした値を特性毎に累算して前記指標値を求める、
請求項7から10のいずれか1項に記載の学習処理装置。 - さらに、
ユーザの指示に応じて、前記重み付けテーブルの前記重み付け定数を更新し、前記分析手法テーブルの前記評価値を更新するテーブル更新手段、
を備える請求項11に記載の学習処理装置。 - さらに、
前記指標出力手段が出力した前記指標値の値をユーザの指示に応じて更新するユーザ指示反映手段、
を備える請求項2から12のいずれか1項に記載の学習処理装置。 - 前記データ分析の特性は、少なくとも分析処理の速さを示す分析速度と分析による結果が真値に近いことを示す分析精度と、により表される、
請求項1から13のいずれか1項に記載の学習処理装置。 - 請求項1から14のいずれか1項に記載の学習処理装置と、
前記分析手法選択手段が選択した前記被診断データの分析手法により、前記被診断データを分析する分析手段と、
を備えるデータ分析装置。 - コンピュータが実行する方法であって、
ユーザから、分析対象自体の特徴と分析対象を取り巻く環境の特徴とを含む分析対象の属性の入力を受け付ける入力受付ステップと、
入力された分析対象の前記属性に基づき、分析手法を選択する指標を出力する指標出力ステップと、
前記分析対象が出力する被診断データを分析する分析手法として、複数の分析手法のうちから、データ分析の特性の評価値が、前記指標との関係で予め設定された条件を充足する分析手法を選択する分析手法選択ステップと、
を含む分析手法選択方法。 - コンピュータに、
ユーザが、分析対象自体の特徴と分析対象を取り巻く環境の特徴とを含む分析対象の属性を入力するための画面を表示装置に表示させ、
入力された分析対象の前記属性に基づき、分析手法を選択する指標を出力させ、
前記分析対象が出力する被診断データを分析する分析手法として、複数の分析手法のうちから、データ分析の特性の評価値が、前記指標との関係で予め設定された条件を充足する分析手法を選択させる、
分析手法選択プログラム。
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