JP6922983B2 - 分析システム、分析方法及びプログラム - Google Patents
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Description
本発明の第1実施形態による分析システム2について説明する。まず、本実施形態による分析システム2及び分析の対象であるプラント1を含む概略構成について図1を用いて説明する。図1は、本実施形態に係るプラント1及び分析システム2の全体構成を示す概略ブロック図である。
本発明の実施にあたり適用され得る学習部21及び分析部22の構成の一例を第2実施形態として説明する。その他の構成は第1実施形態と同様であるため詳細な説明は省略する。
上述の第1実施形態及び第2実施形態において説明した分析システム2は、第3実施形態によれば、図20に示すような分析システム600として構成することもできる。図20は、第3実施形態に係る分析システム600の機能構成を示すブロック図である。
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上述の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は本発明の要旨を逸脱しない範囲で、当業者が理解し得る様々な変形をすることができる。例えば、いずれかの実施形態の一部の構成を、他の実施形態に追加した実施形態、あるいは他の実施形態の一部の構成と置換した実施形態も本発明を適用し得る実施形態であると理解されるべきである。
入力された時系列データに対してイベント種別の分類を行う分類器を含む分析部と、
前記時系列データのうちの前記イベント種別の対応付けが未確定である第1の時系列データであって、前記分類器によって対象イベントが発生している状態に対応する第1のイベント種別であると分類された第1の時系列データと、前記第1のイベント種別に対応付けられている第2の時系列データと、前記対象イベントが発生していない状態に対応する第2のイベント種別に対応付けられている第3の時系列データと、を表示させるための第1の表示情報を生成する表示情報生成部と、
前記第1の時系列データに対する前記イベント種別の対応付けに関する第1の入力を受け付ける入力部と、
を備えることを特徴とする分析システム。
前記入力部により前記イベント種別の対応付けが入力された前記第1の時系列データを教師データとして用いることにより、前記分類器の学習を行う学習部を更に備える
ことを特徴とする付記1に記載の分析システム。
前記表示情報生成部は、更に、前記分類器による分類の評価結果を表示させるための第2の表示情報を生成する
ことを特徴とする付記1又は2に記載の分析システム。
前記評価結果は、適合率及び再現率を含む
ことを特徴とする付記3に記載の分析システム。
前記分析部は、前記分類器の分類結果に基づいて前記イベント種別の判別を行い、
前記入力部は、更に、前記イベント種別の判別の条件に関する第2の入力を受け付ける
ことを特徴とする付記3又は4に記載の分析システム。
前記表示情報生成部は、更に、前記分類器による分類における複数の前記イベント種別の混同の状況を表示させるための第3の表示情報を生成する
ことを特徴とする付記1乃至5のいずれか1項に記載の分析システム。
前記入力部は、更に、複数の前記イベント種別の合併の要否に関する第3の入力を受け付ける
ことを特徴とする付記6に記載の分析システム。
前記表示情報生成部は、前記第1の時系列データと、前記第2の時系列データと、前記第3の時系列データとを第1の方向に並べて表示させるように前記第1の表示情報を生成する
ことを特徴とする付記1乃至7のいずれか1項に記載の分析システム。
前記表示情報生成部は、前記第1の時系列データと、前記第2の時系列データと、前記第3の時系列データとをそれぞれ複数個ずつ第2の方向に並べて表示させるように前記第1の表示情報を生成する
ことを特徴とする付記1乃至8のいずれか1項に記載の分析システム。
前記第2の方向に並んで表示される複数の前記第1の時系列データは、前記分類器の学習における重要度順に配列される
ことを特徴とする付記9に記載の分析システム。
前記表示情報生成部は、前記第1の時系列データの特徴量と、前記第2の時系列データの特徴量と、前記第3の時系列データの特徴量とに基づく表示を行わせる第4の表示情報を生成する
ことを特徴とする付記1乃至10のいずれか1項に記載の分析システム。
入力された時系列データに対してイベント種別の分類を行うステップと、
前記時系列データのうちのイベント種別の対応付けが未確定である第1の時系列データであって、対象イベントが発生している状態に対応する第1のイベント種別であると分類された第1の時系列データと、前記第1のイベント種別に対応付けられている第2の時系列データと、前記対象イベントが発生していない状態に対応する第2のイベント種別に対応付けられている第3の時系列データと、を表示させるための第1の表示情報を生成するステップと、
前記第1の時系列データに対するイベント種別の対応付けに関する第1の入力を受け付けるステップと、
を備えることを特徴とする分析方法。
コンピュータに、
入力された時系列データに対してイベント種別の分類を行うステップと、
前記時系列データのうちのイベント種別の対応付けが未確定である第1の時系列データであって、対象イベントが発生している状態に対応する第1のイベント種別であると分類された第1の時系列データと、前記第1のイベント種別に対応付けられている第2の時系列データと、前記対象イベントが発生していない状態に対応する第2のイベント種別に対応付けられている第3の時系列データと、を表示させるための第1の表示情報を生成するステップと、
前記第1の時系列データに対するイベント種別の対応付けに関する第1の入力を受け付けるステップと、
を実行させることを特徴とするプログラムが記憶された記憶媒体。
2、600 分析システム
11 センサ
12 時刻取得部
21 学習部
22、602 分析部
23 記憶部
24 イベント種別入力部
211、221 特徴量算出部
212 教師データ生成部
213 選択部
214 分類器学習部
222 分類部
223 判別部
231 時系列データ記憶部
232 イベント種別記憶部
233 特徴量記憶部
234 教師データ記憶部
235 分類器記憶部
241、604 表示情報生成部
242、606 入力部
301〜306 タブ
310 サブウィンドウ
311、321 ノブ
331 プログレスバー
332、334、335、337〜340 ボタン
333 プルダウンメニュー
336 テキストボックス
2002 CPU
2004 ROM
2006 RAM
2008 HDD
2010 通信I/F
2012 ディスプレイコントローラ
2014 ディスプレイ
2016 入力装置
2018 バスライン
Claims (10)
- 入力された時系列データに対してイベント種別の分類を行う分類器を含む分析部と、
前記時系列データのうちの前記イベント種別の対応付けが未確定である第1の時系列データであって、前記分類器によって対象イベントが発生している状態に対応する第1のイベント種別であると分類された第1の時系列データと、前記第1のイベント種別に対応付けられている第2の時系列データと、前記対象イベントが発生していない状態に対応する第2のイベント種別に対応付けられている第3の時系列データと、を表示させるための第1の表示情報を生成する表示情報生成部と、
前記第1の時系列データに対する前記イベント種別の対応付けに関する第1の入力を受け付ける入力部と、
を備え、
前記表示情報生成部は、前記第1の時系列データと、前記第2の時系列データと、前記第3の時系列データとをそれぞれ複数個ずつ第2の方向に並べて表示させるように前記第1の表示情報を生成し、
前記第2の方向に並んで表示される複数の前記第1の時系列データは、前記分類器の学習における重要度順に配列される
ことを特徴とする分析システム。 - 前記入力部により前記イベント種別の対応付けが入力された前記第1の時系列データを教師データとして用いることにより、前記分類器の学習を行う学習部を更に備える
ことを特徴とする請求項1に記載の分析システム。 - 前記表示情報生成部は、更に、前記分類器による分類の評価結果を表示させるための第2の表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の分析システム。 - 前記評価結果は、適合率及び再現率を含む
ことを特徴とする請求項3に記載の分析システム。 - 前記分析部は、前記分類器の分類結果に基づいて前記イベント種別の判別を行い、
前記入力部は、更に、前記イベント種別の判別の条件に関する第2の入力を受け付ける
ことを特徴とする請求項3又は4に記載の分析システム。 - 前記表示情報生成部は、更に、前記分類器による分類における複数の前記イベント種別の混同の状況を表示させるための第3の表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の分析システム。 - 前記入力部は、更に、複数の前記イベント種別の合併の要否に関する第3の入力を受け付ける
ことを特徴とする請求項6に記載の分析システム。 - 前記表示情報生成部は、前記第1の時系列データと、前記第2の時系列データと、前記第3の時系列データとを第1の方向に並べて表示させるように前記第1の表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の分析システム。 - 入力された時系列データに対してイベント種別の分類を行うステップと、
前記時系列データのうちのイベント種別の対応付けが未確定である第1の時系列データであって、対象イベントが発生している状態に対応する第1のイベント種別であると分類された第1の時系列データと、前記第1のイベント種別に対応付けられている第2の時系列データと、前記対象イベントが発生していない状態に対応する第2のイベント種別に対応付けられている第3の時系列データと、を表示させるための第1の表示情報を生成するステップと、
前記第1の時系列データに対するイベント種別の対応付けに関する第1の入力を受け付けるステップと、
を備え、
前記第1の時系列データと、前記第2の時系列データと、前記第3の時系列データとをそれぞれ複数個ずつ第2の方向に並べて表示させるように前記第1の表示情報が生成され、
前記第2の方向に並んで表示される複数の前記第1の時系列データは、前記イベント種別の分類を行う分類器の学習における重要度順に配列される
ことを特徴とする分析方法。 - コンピュータに、
入力された時系列データに対してイベント種別の分類を行うステップと、
前記時系列データのうちのイベント種別の対応付けが未確定である第1の時系列データであって、対象イベントが発生している状態に対応する第1のイベント種別であると分類された第1の時系列データと、前記第1のイベント種別に対応付けられている第2の時系列データと、前記対象イベントが発生していない状態に対応する第2のイベント種別に対応付けられている第3の時系列データと、を表示させるための第1の表示情報を生成するステップと、
前記第1の時系列データに対するイベント種別の対応付けに関する第1の入力を受け付けるステップと、
を実行させるプログラムであって、
前記第1の時系列データと、前記第2の時系列データと、前記第3の時系列データとをそれぞれ複数個ずつ第2の方向に並べて表示させるように前記第1の表示情報が生成され、
前記第2の方向に並んで表示される複数の前記第1の時系列データは、前記イベント種別の分類を行う分類器の学習における重要度順に配列される
ことを特徴とするプログラム。
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