JPH07319706A - ルール合成方法 - Google Patents
ルール合成方法Info
- Publication number
- JPH07319706A JPH07319706A JP6109305A JP10930594A JPH07319706A JP H07319706 A JPH07319706 A JP H07319706A JP 6109305 A JP6109305 A JP 6109305A JP 10930594 A JP10930594 A JP 10930594A JP H07319706 A JPH07319706 A JP H07319706A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- rule
- area
- composition
- time
- series data
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【目的】 ユーザの簡単な操作で、既存のルールから、
時系列データの特定パターンに良く適合するルールを合
成を支援すること。 【構成】 合成ルール３０１、推論機能３０２、ルール
ファイル３０３、結果表示機能３０４、入出力装置３０
５、ルール合成機能３０６で構成される。ルールファイ
ル３０３を用いて、推論機能３０２で推論を行い、推論
結果を結果表示機能３０４により表示する。ルール合成
機能３０６は、ディスプレイに入力されたルール合成領
域内に適合するルールをルールファイル３０３から検索
し、検索したルールを用いて合成ルール３０１を生成す
る。推論機能３０２は合成ルール３０１を用いて、推論
を行い推論結果を結果表示機能３０４により表示する。
新規登録ルールが合成ルールより選択されると合成ルー
ル３０１がルールファイル３０３へ追加される。
時系列データの特定パターンに良く適合するルールを合
成を支援すること。 【構成】 合成ルール３０１、推論機能３０２、ルール
ファイル３０３、結果表示機能３０４、入出力装置３０
５、ルール合成機能３０６で構成される。ルールファイ
ル３０３を用いて、推論機能３０２で推論を行い、推論
結果を結果表示機能３０４により表示する。ルール合成
機能３０６は、ディスプレイに入力されたルール合成領
域内に適合するルールをルールファイル３０３から検索
し、検索したルールを用いて合成ルール３０１を生成す
る。推論機能３０２は合成ルール３０１を用いて、推論
を行い推論結果を結果表示機能３０４により表示する。
新規登録ルールが合成ルールより選択されると合成ルー
ル３０１がルールファイル３０３へ追加される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、例えば、金融証券ディ
ーリングにおけるディーリングの意思決定支援システム
のように過去の経験、知識にづいたルールを利用して意
志決定を行う場合のルールの合成方法に関する。
ーリングにおけるディーリングの意思決定支援システム
のように過去の経験、知識にづいたルールを利用して意
志決定を行う場合のルールの合成方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】情報処理学会論文誌第３４巻（平成５年
５月発行）「金融ディーリングのチャート分析における
知識獲得支援システム」によれば、このシステムは、専
門家の持つ、チャートと呼ばれる取引の価格や量などの
実績データから作られる図やグラフから価格動向を予想
するノウハウ（チャート分析またはテクニカル分析）を
理解容易な知識表現のルールとして記憶する知識ベー
ス、専門家が利用可能なルールエディタ、チャート作成
の基になる価格データを過去に遡って記憶するデータベ
ースとチャート作成部（事例ベース）、ある時点のチャ
ートとルールのｉｆ部のパターンの適合度を計算し予想
を出力する推論部、推論を繰返し過去のチャートに適用
し結果を評価する検証部、以上の構成要素を繰返し起動
するユーザインターフェイス管理部で構成されている。
５月発行）「金融ディーリングのチャート分析における
知識獲得支援システム」によれば、このシステムは、専
門家の持つ、チャートと呼ばれる取引の価格や量などの
実績データから作られる図やグラフから価格動向を予想
するノウハウ（チャート分析またはテクニカル分析）を
理解容易な知識表現のルールとして記憶する知識ベー
ス、専門家が利用可能なルールエディタ、チャート作成
の基になる価格データを過去に遡って記憶するデータベ
ースとチャート作成部（事例ベース）、ある時点のチャ
ートとルールのｉｆ部のパターンの適合度を計算し予想
を出力する推論部、推論を繰返し過去のチャートに適用
し結果を評価する検証部、以上の構成要素を繰返し起動
するユーザインターフェイス管理部で構成されている。
【０００３】このシステムを利用して、知識を獲得する
ためには、知識を適合させたい時点を指定して、その時
点で適合しているルールをユーザが確認し、適用してい
るルールが他の時点（パターン）でどのように適合して
いるか、また、各ルールがどのようなｉｆ部で構成され
ているかを考慮した上で、ルールエディタによりルール
を編集し、編集したルールをデータベースに適用して推
論を行い、検証部の結果をもとに改良を重ねている。
ためには、知識を適合させたい時点を指定して、その時
点で適合しているルールをユーザが確認し、適用してい
るルールが他の時点（パターン）でどのように適合して
いるか、また、各ルールがどのようなｉｆ部で構成され
ているかを考慮した上で、ルールエディタによりルール
を編集し、編集したルールをデータベースに適用して推
論を行い、検証部の結果をもとに改良を重ねている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上記従来技術では、知
識獲得の際、時系列データ（価格データとそれを加工し
たチャートデータ）の時点を一個以上指定して、その指
定された各時点で時系列データと適合しているルールを
検索することができず、また既存のルールから新たなル
ールを生成する方法も対話的に編集しなければならな
い。ルールは大別すると、上がる、下がる、そのままの
３種類に分けられる。更に、ルールの適用方法として、
数時点以前に適合または連続して適合することに意味が
あるルールと、ある一時点で適合することに意味がある
ルールに分類することができる。前者は、比較的パター
ン条件設定の内容がゆるく、後者は、パターン条件の設
定内容がきつくなっている。新しいルールは、狙った時
系列パターンで確実に適合するだけでなく、システム全
体の予想精度を低下させないために、ルールの予想結果
の精度も考慮しなければならない。これらを考慮して知
識を獲得するためには大変な時間とルール生成のための
ノウハウが十分に必要であり、熟練したユーザでなけれ
ば良い知識の獲得が困難だという問題があった。
識獲得の際、時系列データ（価格データとそれを加工し
たチャートデータ）の時点を一個以上指定して、その指
定された各時点で時系列データと適合しているルールを
検索することができず、また既存のルールから新たなル
ールを生成する方法も対話的に編集しなければならな
い。ルールは大別すると、上がる、下がる、そのままの
３種類に分けられる。更に、ルールの適用方法として、
数時点以前に適合または連続して適合することに意味が
あるルールと、ある一時点で適合することに意味がある
ルールに分類することができる。前者は、比較的パター
ン条件設定の内容がゆるく、後者は、パターン条件の設
定内容がきつくなっている。新しいルールは、狙った時
系列パターンで確実に適合するだけでなく、システム全
体の予想精度を低下させないために、ルールの予想結果
の精度も考慮しなければならない。これらを考慮して知
識を獲得するためには大変な時間とルール生成のための
ノウハウが十分に必要であり、熟練したユーザでなけれ
ば良い知識の獲得が困難だという問題があった。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明では、（１）時系
列データのグラフ上で、既存のルールを合成して生成す
る新たなルールが適合して欲しい時系列データの時点の
範囲（以後正領域という）を一つ以上と、必要な場合に
は、逆に合成したいルールに適合して欲しくない時系列
データの時点の範囲（以後負領域という）を設定し、表
示する正領域ルール合成領域設定ステップ、必要な場合
には負領域ルール合成領域設定ステップと、（２）ルー
ル合成領域内で時点のパターンと適合しているルールま
たはパターン条件を検索するルール検索ステップと、
（３）検索した各ルールと時系列データの実績値を用い
て、新しいｉｆ部とｔｈｅｎ部を算出するルール合成ス
テップとを備えたものである。
列データのグラフ上で、既存のルールを合成して生成す
る新たなルールが適合して欲しい時系列データの時点の
範囲（以後正領域という）を一つ以上と、必要な場合に
は、逆に合成したいルールに適合して欲しくない時系列
データの時点の範囲（以後負領域という）を設定し、表
示する正領域ルール合成領域設定ステップ、必要な場合
には負領域ルール合成領域設定ステップと、（２）ルー
ル合成領域内で時点のパターンと適合しているルールま
たはパターン条件を検索するルール検索ステップと、
（３）検索した各ルールと時系列データの実績値を用い
て、新しいｉｆ部とｔｈｅｎ部を算出するルール合成ス
テップとを備えたものである。
【０００６】さらに、必要なら、（４）時系列データの
全ての時点での合成ルールの適合度と、ルール合成領域
を表示する合成ルールごとの合成ルール評価画面をルー
ルの登録まで表示する合成ルール評価画面表示ステップ
と、（５）複数の合成ルール評価画面から新たなルール
を選択してルールファイルに設定登録するルール登録ス
テップを設けた。また、ルール合成を支援するために
（６）ルール合成領域を複数設定する際、各領域の時系
列データのグラフの形の類似度が大きい場合には、警告
／領域設定無効を実行する領域設定エラー防止ステップ
と、（７）システムやユーザが定義したルール合成領域
から、合成するパターン領域をユーザが選択できるルー
ル合成領域選択ステップを設ける。
全ての時点での合成ルールの適合度と、ルール合成領域
を表示する合成ルールごとの合成ルール評価画面をルー
ルの登録まで表示する合成ルール評価画面表示ステップ
と、（５）複数の合成ルール評価画面から新たなルール
を選択してルールファイルに設定登録するルール登録ス
テップを設けた。また、ルール合成を支援するために
（６）ルール合成領域を複数設定する際、各領域の時系
列データのグラフの形の類似度が大きい場合には、警告
／領域設定無効を実行する領域設定エラー防止ステップ
と、（７）システムやユーザが定義したルール合成領域
から、合成するパターン領域をユーザが選択できるルー
ル合成領域選択ステップを設ける。
【０００７】以下の実施例では、正領域、負領域の両方
を設定するものとして説明する。
を設定するものとして説明する。
【０００８】
（１）合成したいルールに適合させたいルールが存在す
る正領域と適合させたくないルールが存在する負領域を
ルール合成領域設定ステップにより設定し、ルール合成
領域内の各時点で適合するルールまたはパターン条件を
ルール検索ステップにより検索できる。これにより、時
系列データ（価格データとそれを加工したチャートデー
タ）の時点を一個以上指定して、その指定された各時点
で時系列データと適合しているルールを検索することが
できる。
る正領域と適合させたくないルールが存在する負領域を
ルール合成領域設定ステップにより設定し、ルール合成
領域内の各時点で適合するルールまたはパターン条件を
ルール検索ステップにより検索できる。これにより、時
系列データ（価格データとそれを加工したチャートデー
タ）の時点を一個以上指定して、その指定された各時点
で時系列データと適合しているルールを検索することが
できる。
【０００９】（２）負領域設定エラー防止ステップで
は、ルール合成領域を複数設定する際、各領域の時系列
データのグラフのパターンの類似度が大きい場合には、
警告／領域設定無効を実行する。これにより、ルール合
成時における不整合を防止可能となる。
は、ルール合成領域を複数設定する際、各領域の時系列
データのグラフのパターンの類似度が大きい場合には、
警告／領域設定無効を実行する。これにより、ルール合
成時における不整合を防止可能となる。
【００１０】（３）類似領域自動検索表示ステップで
は、時系列データ上にルール合成領域を設定すると、自
動的にルール合成領域内の時系列グラフのパターンに類
似したパターンを時系列グラフ上から検索し、時系列グ
ラフの類似度別に分類した方法で表示する。これによ
り、ユーザは、どの領域をルール合成領域とすれば良い
かを容易に設定、判断することが可能となる。
は、時系列データ上にルール合成領域を設定すると、自
動的にルール合成領域内の時系列グラフのパターンに類
似したパターンを時系列グラフ上から検索し、時系列グ
ラフの類似度別に分類した方法で表示する。これによ
り、ユーザは、どの領域をルール合成領域とすれば良い
かを容易に設定、判断することが可能となる。
【００１１】（４）ルール合成領域選択ステップでは、
システムやユーザが定義したルール合成領域から、ルー
ル合成で使用する領域をユーザが再選択できる。これに
より、ユーザがシステムによるルールの合成の前に介入
できるので、ユーザ意思にあったルールの合成を行うこ
とが可能となる。
システムやユーザが定義したルール合成領域から、ルー
ル合成で使用する領域をユーザが再選択できる。これに
より、ユーザがシステムによるルールの合成の前に介入
できるので、ユーザ意思にあったルールの合成を行うこ
とが可能となる。
【００１２】（５）ルール合成ステップでは、検索した
ルールと価格の実績値を用いて、新しいｉｆ部とｔｈｅ
ｎ部を算出する。これにより、設定領域パターンに適合
し、かつ、予想精度の高いルールの設定が可能となる。
ルールと価格の実績値を用いて、新しいｉｆ部とｔｈｅ
ｎ部を算出する。これにより、設定領域パターンに適合
し、かつ、予想精度の高いルールの設定が可能となる。
【００１３】（６）ルール登録ステップでは、複数の合
成ルール評価画面から選択した一つを新たなルールとし
てルールファイルに設定登録する。これにより、試行錯
誤の中から最適な合成ルールを新たなルールとして登録
することが可能となる。
成ルール評価画面から選択した一つを新たなルールとし
てルールファイルに設定登録する。これにより、試行錯
誤の中から最適な合成ルールを新たなルールとして登録
することが可能となる。
【００１４】以上の作用によりユーザは、基本的なルー
ルのパターンである、上がる、下がる、そのままの３つ
のパターンで更に連続して適合させて使用するルールと
一時点で適合させて使用するかを分類しながらルールを
比較的簡単な作業で生成することが可能となり、ルール
が適合していない時点を減らし、多くのルールを適合さ
せることにより、予想精度を向上できる。また、ルール
のｔｈｅｎ部（予想値）は、実績値から求めているの
で、より正確な予想をするルールを適用することとな
り、結果として、システム全体の予想精度が向上する。
ルのパターンである、上がる、下がる、そのままの３つ
のパターンで更に連続して適合させて使用するルールと
一時点で適合させて使用するかを分類しながらルールを
比較的簡単な作業で生成することが可能となり、ルール
が適合していない時点を減らし、多くのルールを適合さ
せることにより、予想精度を向上できる。また、ルール
のｔｈｅｎ部（予想値）は、実績値から求めているの
で、より正確な予想をするルールを適用することとな
り、結果として、システム全体の予想精度が向上する。
【００１５】
【実施例】以下、本発明において、図１を用いてルール
合成方法の処理フロー例を、図２を用いて構成図例を、
図３を用いてシステム構成例を、図４を用いて合成ルー
ル適用時点設定方法とルール合成領域設定方法と類似領
域自動検索方法と負領域設定エラー防止方法とルール合
成領域選択方法の処理フロー例を、図５を用いて設定領
域内ルール検索方法の処理フロー例を、図６を用いてル
ール合成方法の処理フロー例を、図７を用いてルール合
成領域設定、合成ルール処理を、図８を用いて合成ルー
ル適用例を説明する。
合成方法の処理フロー例を、図２を用いて構成図例を、
図３を用いてシステム構成例を、図４を用いて合成ルー
ル適用時点設定方法とルール合成領域設定方法と類似領
域自動検索方法と負領域設定エラー防止方法とルール合
成領域選択方法の処理フロー例を、図５を用いて設定領
域内ルール検索方法の処理フロー例を、図６を用いてル
ール合成方法の処理フロー例を、図７を用いてルール合
成領域設定、合成ルール処理を、図８を用いて合成ルー
ル適用例を説明する。
【００１６】本実施例における、ルール合成方法の処理
フロー例を図１により説明する。本実施例のルール合成
方法では、ステップ１０１において、合成ルールを適用
させる時系列データの時点の範囲又は時点を一つ以上設
定する。ステップ１０２において、合成で使用するルー
ルを抽出する時系列データの時点の範囲（以下、合成す
るルールを抽出する領域を正領域、ルールを合成する際
に取り除くルールを抽出する領域を負領域、正負両領域
を合わせて合成領域と呼ぶ）を一つ以上設定する。ステ
ップ１０３において、合成領域内の各時点で適合するル
ールを検索する。ステップ１０４において、検索したル
ールからｉｆ部を設定する。ステップ１０５において、
ステップ１０２で設定した領域とステップ１０４で合成
したルールのｉｆ部と、そのルールの検索結果と実績値
からｔｈｅｎ部を設定する。ステップ１０６では、更に
合成ルールを生成するか否かを選択し、合成ルールを生
成する場合は、ステップ１０１へ進み、新ルール登録の
場合はステップ１０７へ進む。ステップ１０７では、合
成ルールを新たなルールとしてルールファイルに登録す
る。
フロー例を図１により説明する。本実施例のルール合成
方法では、ステップ１０１において、合成ルールを適用
させる時系列データの時点の範囲又は時点を一つ以上設
定する。ステップ１０２において、合成で使用するルー
ルを抽出する時系列データの時点の範囲（以下、合成す
るルールを抽出する領域を正領域、ルールを合成する際
に取り除くルールを抽出する領域を負領域、正負両領域
を合わせて合成領域と呼ぶ）を一つ以上設定する。ステ
ップ１０３において、合成領域内の各時点で適合するル
ールを検索する。ステップ１０４において、検索したル
ールからｉｆ部を設定する。ステップ１０５において、
ステップ１０２で設定した領域とステップ１０４で合成
したルールのｉｆ部と、そのルールの検索結果と実績値
からｔｈｅｎ部を設定する。ステップ１０６では、更に
合成ルールを生成するか否かを選択し、合成ルールを生
成する場合は、ステップ１０１へ進み、新ルール登録の
場合はステップ１０７へ進む。ステップ１０７では、合
成ルールを新たなルールとしてルールファイルに登録す
る。
【００１７】本実施例における構成例を図２により説明
する。本実施例ではＣＰＵ２０１、入出力装置２０２、
ルールファイル２０３で構成する。ルール合成機能２０
１１は、ＣＰＵ２０１上に構築する。
する。本実施例ではＣＰＵ２０１、入出力装置２０２、
ルールファイル２０３で構成する。ルール合成機能２０
１１は、ＣＰＵ２０１上に構築する。
【００１８】本実施例におけるシステム構成を図３によ
り説明する。本実施例のシステムは、合成ルール３０
１、推論機能３０２、ルールファイル３０３、結果表示
機能３０４、入出力装置３０５、ルール合成機能３０６
で構成する。
り説明する。本実施例のシステムは、合成ルール３０
１、推論機能３０２、ルールファイル３０３、結果表示
機能３０４、入出力装置３０５、ルール合成機能３０６
で構成する。
【００１９】本実施例における、正負領域を設定して合
成ルールを生成するまでの処理フロー例を図４により説
明する。
成ルールを生成するまでの処理フロー例を図４により説
明する。
【００２０】ステップ４０１ではジョブ選択を行なう。
合成ルール適用時点設定であればステップ４０２、正領
域設定であればステップ４０３へ、負領域設定であれば
ステップ４０４へ、類似領域検索表示設定であればステ
ップ４０５へ、合成領域選択であればステップ４０６
へ、合成ルール登録であればステップ４０７へ進む。
合成ルール適用時点設定であればステップ４０２、正領
域設定であればステップ４０３へ、負領域設定であれば
ステップ４０４へ、類似領域検索表示設定であればステ
ップ４０５へ、合成領域選択であればステップ４０６
へ、合成ルール登録であればステップ４０７へ進む。
【００２１】ステップ４０２では、チャート上にマウス
等を使用して、合成ルール適用範囲または、合成ルール
適用時点設定を行ないステップ４０１へ進む。
等を使用して、合成ルール適用範囲または、合成ルール
適用時点設定を行ないステップ４０１へ進む。
【００２２】ステップ４０３では、チャート上にマウス
等を使用して、正領域設定を行ないステップ４０１へ進
む。
等を使用して、正領域設定を行ないステップ４０１へ進
む。
【００２３】ステップ４０４では、チャート上にマウス
等を使用して、負領域設定を行ないステップ４０４１へ
進む。ステップ４０４１では、正領域と負領域の時系列
データのグラフの形の類似度を調べ、類似度が設定値以
上の場合はステップ４０４２へ進み、類似度が設定値以
下の場合は、負領域設定を行ないステップ４０１へ進
む。ステップ４０４２では、正領域と負領域の時系列デ
ータのグラフ形状の類似度が設定値以上であることを警
告し、負領域設定を無効とした上でステップ４０１へ進
む。
等を使用して、負領域設定を行ないステップ４０４１へ
進む。ステップ４０４１では、正領域と負領域の時系列
データのグラフの形の類似度を調べ、類似度が設定値以
上の場合はステップ４０４２へ進み、類似度が設定値以
下の場合は、負領域設定を行ないステップ４０１へ進
む。ステップ４０４２では、正領域と負領域の時系列デ
ータのグラフ形状の類似度が設定値以上であることを警
告し、負領域設定を無効とした上でステップ４０１へ進
む。
【００２４】ステップ４０５では、類似領域を検索する
ための領域設定がされているか否かを判定し、領域設定
がある場合はステップ４０５１へ進み、無い場合はステ
ップ４０１へ進む。ステップ４０５１では、領域内の時
系列グラフ形状に類似した領域を検索し、類似領域があ
る場合はステップ４０５２へ進み、無い場合は４０１へ
進む。ステップ４０５２では、検索した領域を類似度別
に色分けして、類似領域を時系列グラフ上に表示して、
ステップ４０１へ進む。
ための領域設定がされているか否かを判定し、領域設定
がある場合はステップ４０５１へ進み、無い場合はステ
ップ４０１へ進む。ステップ４０５１では、領域内の時
系列グラフ形状に類似した領域を検索し、類似領域があ
る場合はステップ４０５２へ進み、無い場合は４０１へ
進む。ステップ４０５２では、検索した領域を類似度別
に色分けして、類似領域を時系列グラフ上に表示して、
ステップ４０１へ進む。
【００２５】ステップ４０６では、合成ルール適用範囲
または時点が設定され、かつ、合成領域が設定されたか
否かを判定し、設定がある場合はステップ４０６１へ進
み、無い場合はステップ４０１へ進む。ステップ４０６
１では、合成領域を設定表示し、ステップ４０１へ進
む。
または時点が設定され、かつ、合成領域が設定されたか
否かを判定し、設定がある場合はステップ４０６１へ進
み、無い場合はステップ４０１へ進む。ステップ４０６
１では、合成領域を設定表示し、ステップ４０１へ進
む。
【００２６】ステップ４０７では、ルールの合成処理処
理を行ないステップ４０７１へ進む。ルール合成処理に
ついては、図６にて後述する。ステップ４０７１では、
合成領域と、合成ルールのｉｆ部とｔｈｅｎ部をメモリ
に登録してステップ４０７２へ進む。ステップ４０７２
では、合成ルール結果として、チャート上に合成領域と
合成ルール適合度分布図を表示し、ステップ４０１へ進
む。
理を行ないステップ４０７１へ進む。ルール合成処理に
ついては、図６にて後述する。ステップ４０７１では、
合成領域と、合成ルールのｉｆ部とｔｈｅｎ部をメモリ
に登録してステップ４０７２へ進む。ステップ４０７２
では、合成ルール結果として、チャート上に合成領域と
合成ルール適合度分布図を表示し、ステップ４０１へ進
む。
【００２７】この表示についての詳細は、図９にて後述
する。
する。
【００２８】本実施例における、設定領域内ルール検索
方法の処理フロー例を図５により説明する。正領域内ル
ール検索方法はステップ５０１で行ない、負領域内ルー
ル検索方法はステップ５０６で行なう。
方法の処理フロー例を図５により説明する。正領域内ル
ール検索方法はステップ５０１で行ない、負領域内ルー
ル検索方法はステップ５０６で行なう。
【００２９】正領域内ルール検索においてはステップ５
０１は正領域ルールを抽出し、正領域の全ての時系列ポ
イントについて以下のステップを実行させる。ステップ
５０２では、設定領域期間ステップ５０３を実行し、設
定領域期間ステップ５０３を実行した後にステップ５０
６へ進む。ステップ５０３では、検索を実行する時系列
ポイントで適合した全てのルールに対し、それぞれのル
ールの適合度を調べ、ルールの適合度が任意の設定値以
上ならば、ステップ５０４へ進み、設定値より小さけれ
ば、次のルールの適合度を調べる。ステップ５０４で
は、抽出したルールが適合ルールとしてメモリに登録し
てあるか否かを判定し、登録してなければ、ステップ５
０５へ進み、登録してあれば、ステップ５０３へ進み次
のルールの適合度を調べる。ステップ５０５では、５０
４で判定したルールを正合成ルール候補としてメモリに
登録する。
０１は正領域ルールを抽出し、正領域の全ての時系列ポ
イントについて以下のステップを実行させる。ステップ
５０２では、設定領域期間ステップ５０３を実行し、設
定領域期間ステップ５０３を実行した後にステップ５０
６へ進む。ステップ５０３では、検索を実行する時系列
ポイントで適合した全てのルールに対し、それぞれのル
ールの適合度を調べ、ルールの適合度が任意の設定値以
上ならば、ステップ５０４へ進み、設定値より小さけれ
ば、次のルールの適合度を調べる。ステップ５０４で
は、抽出したルールが適合ルールとしてメモリに登録し
てあるか否かを判定し、登録してなければ、ステップ５
０５へ進み、登録してあれば、ステップ５０３へ進み次
のルールの適合度を調べる。ステップ５０５では、５０
４で判定したルールを正合成ルール候補としてメモリに
登録する。
【００３０】同様に、負領域内ルール検索においては、
ステップ５０６において負領域ルールを抽出し、負領域
の全てのポイントについて以下のステップを実行させ
る。ステップ５０７では、設定領域期間ステップ５０８
を実行する。ステップ５０８では、検索を実行する時系
列ポイントで適合した全てのルール毎に対し、それぞれ
のルールの適合度を調べ、ルールの適合度が任意の設定
値以上ならば、ステップ５０９へ進み、設定値より小さ
ければ、次のルールの適合度を調べる。ステップ５０９
では、抽出したルールが適合ルールとしてメモリに登録
してあるか否かを判定し、登録してなければ、ステップ
５１０へ進み、登録してあれば、ステップ５０８へ進み
次のルールの適合度を調べる。ステップ５１０では、５
０９で判定したルールを負合成ルール候補としてメモリ
に登録する。
ステップ５０６において負領域ルールを抽出し、負領域
の全てのポイントについて以下のステップを実行させ
る。ステップ５０７では、設定領域期間ステップ５０８
を実行する。ステップ５０８では、検索を実行する時系
列ポイントで適合した全てのルール毎に対し、それぞれ
のルールの適合度を調べ、ルールの適合度が任意の設定
値以上ならば、ステップ５０９へ進み、設定値より小さ
ければ、次のルールの適合度を調べる。ステップ５０９
では、抽出したルールが適合ルールとしてメモリに登録
してあるか否かを判定し、登録してなければ、ステップ
５１０へ進み、登録してあれば、ステップ５０８へ進み
次のルールの適合度を調べる。ステップ５１０では、５
０９で判定したルールを負合成ルール候補としてメモリ
に登録する。
【００３１】本実施例におけるルール合成４０７の処理
フローの詳細例を図６により説明する。
フローの詳細例を図６により説明する。
【００３２】ルールのｉｆ部設定は、ステップ６０１か
らステップ６０５で実行する。
らステップ６０５で実行する。
【００３３】ステップ６０１ではルールのｉｆ部を合成
するために、ステップ６０２に進む。ステップ６０２で
は、ルール検索機能により抽出された正負合成ルール候
補数、ステップ６０３を実行する。ステップ６０３で
は、合成ルール適用時点設定において、範囲を設定して
いれば、範囲で適合する正合成ルール候補のｉｆ部の共
通パターン条件と負合成ルール候補のｉｆ部のパターン
条件の種類。時点を設定していれば、時点で適合する正
合成ルール候補のｉｆ部のパターン条件の種類と負合成
ルール候補のｉｆ部の共通パターン条件を合成ルールの
パターン条件候補として抽出する。ステップ６０２から
ステップ６０３の処理が終了した後、ステップ６０４へ
進む。
するために、ステップ６０２に進む。ステップ６０２で
は、ルール検索機能により抽出された正負合成ルール候
補数、ステップ６０３を実行する。ステップ６０３で
は、合成ルール適用時点設定において、範囲を設定して
いれば、範囲で適合する正合成ルール候補のｉｆ部の共
通パターン条件と負合成ルール候補のｉｆ部のパターン
条件の種類。時点を設定していれば、時点で適合する正
合成ルール候補のｉｆ部のパターン条件の種類と負合成
ルール候補のｉｆ部の共通パターン条件を合成ルールの
パターン条件候補として抽出する。ステップ６０２から
ステップ６０３の処理が終了した後、ステップ６０４へ
進む。
【００３４】ステップ６０４では、合成ルール適用時点
設定において、範囲を設定していれば、正合成ルール候
補のｉｆ部の共通パターン条件から負合成ルール候補の
ｉｆ部のパターン条件の種類を除いたパターン条件。時
点を設定していれば、正合成ルール候補のｉｆ部のパタ
ーン条件の種類から負合成ルール候補のｉｆ部の共通パ
ターン条件を除いたパターン条件を合成ルールのｉｆ部
と設定して、ステップ６０５へ進む。ステップ６０５で
はステップ６０４で設定した合成ルールのｉｆ部をメモ
リに登録して、ステップ６０６へ進む。
設定において、範囲を設定していれば、正合成ルール候
補のｉｆ部の共通パターン条件から負合成ルール候補の
ｉｆ部のパターン条件の種類を除いたパターン条件。時
点を設定していれば、正合成ルール候補のｉｆ部のパタ
ーン条件の種類から負合成ルール候補のｉｆ部の共通パ
ターン条件を除いたパターン条件を合成ルールのｉｆ部
と設定して、ステップ６０５へ進む。ステップ６０５で
はステップ６０４で設定した合成ルールのｉｆ部をメモ
リに登録して、ステップ６０６へ進む。
【００３５】ルールのｔｈｅｎ部生成はステップ６０６
から、ステップ６１１で行なう。
から、ステップ６１１で行なう。
【００３６】ステップ６０６では、ルールのｔｈｅｎ部
を合成するためにステップ６０７へ進む。ステップ６０
７では、ステップ６０５で登録した合成ルールのｉｆ部
を時系列データの範囲の期間のポイント毎にステップ６
０８を実行する。ステップ６０８では、ルールが適合し
た時点の実値と、ルールが適合した後の任意の期間の平
均の実値との差を登録する。ステップ６０７からステッ
プ６０８の処理ループが終了した後、ステップ６０９へ
進む。ステップ６０９では、ステップ６０８で算出した
結果から、出現度が多い範囲を算出してステップ６１０
へ進む。ステップ６１０では、ステップ６０９で算出し
た値をｔｈｅｎ部の予想幅として設定した後、ｉｆ部と
ｔｈｅｎ部を合わせて合成ルールとしてメモリに登録す
る。
を合成するためにステップ６０７へ進む。ステップ６０
７では、ステップ６０５で登録した合成ルールのｉｆ部
を時系列データの範囲の期間のポイント毎にステップ６
０８を実行する。ステップ６０８では、ルールが適合し
た時点の実値と、ルールが適合した後の任意の期間の平
均の実値との差を登録する。ステップ６０７からステッ
プ６０８の処理ループが終了した後、ステップ６０９へ
進む。ステップ６０９では、ステップ６０８で算出した
結果から、出現度が多い範囲を算出してステップ６１０
へ進む。ステップ６１０では、ステップ６０９で算出し
た値をｔｈｅｎ部の予想幅として設定した後、ｉｆ部と
ｔｈｅｎ部を合わせて合成ルールとしてメモリに登録す
る。
【００３７】本実施例における、ルール合成領域設定、
合成ルール処理例を図７により説明する。
合成ルール処理例を図７により説明する。
【００３８】図７の（ａ）には、このチャートで登録さ
れているルールと各ルール適合状況が表示される。この
例では、ルールＡ、ルールＢ、ルールＣ、ルールＤの４
つが登録されている。図７の（ｂ）には、終値グラフ７
０１、合成ルール適用範囲７０２、ルール合成正領域７
０３、既存ルールを適用した時の予想値の上限グラフ７
０４、既存ルールを適用した時の予想値の下限グラフ７
０５のチャートが表示されている。図７の（ｂ）の場
合、合成ルール適用範囲７０２は、既存ルールが適用さ
れず、予想値が出力されていない。また、既存ルールの
予想値が良くないため、予想値の上限値と下限の間に実
績値が入らない時点も存在している。
れているルールと各ルール適合状況が表示される。この
例では、ルールＡ、ルールＢ、ルールＣ、ルールＤの４
つが登録されている。図７の（ｂ）には、終値グラフ７
０１、合成ルール適用範囲７０２、ルール合成正領域７
０３、既存ルールを適用した時の予想値の上限グラフ７
０４、既存ルールを適用した時の予想値の下限グラフ７
０５のチャートが表示されている。図７の（ｂ）の場
合、合成ルール適用範囲７０２は、既存ルールが適用さ
れず、予想値が出力されていない。また、既存ルールの
予想値が良くないため、予想値の上限値と下限の間に実
績値が入らない時点も存在している。
【００３９】ルール合成領域７０３では、ａ（−１）＞
ｂ（−１）、ａ（０）＞ｂ（＋１）の二つのパターン条
件を持つルールＡと、ａ（−１）＞ｂ（−１）、ａ
（０）＜ｂ（＋１）の二つのパターン条件を持つルール
Ｂが適用されている。ここで、合成ルール適用範囲で適
用するルールをルール合成領域の既存ルールを用いて合
成ルールＥを生成すると、ルール適用時点を範囲で設定
しているので、合成ルールＥのｉｆは、ルールＡとルー
ルの共通パターン条件である、ａ（−１）＞ｂ（−１）
となる。次にこの合成ルールＥのｉｆを時系列データに
適用させ、ルールが適合した時点と適合した時点の次の
時点の差からｔｈｅｎの値つまり予想値を設定する。合
成ルールＥを終値グラフ７０１に適用させたものが、図
８である。
ｂ（−１）、ａ（０）＞ｂ（＋１）の二つのパターン条
件を持つルールＡと、ａ（−１）＞ｂ（−１）、ａ
（０）＜ｂ（＋１）の二つのパターン条件を持つルール
Ｂが適用されている。ここで、合成ルール適用範囲で適
用するルールをルール合成領域の既存ルールを用いて合
成ルールＥを生成すると、ルール適用時点を範囲で設定
しているので、合成ルールＥのｉｆは、ルールＡとルー
ルの共通パターン条件である、ａ（−１）＞ｂ（−１）
となる。次にこの合成ルールＥのｉｆを時系列データに
適用させ、ルールが適合した時点と適合した時点の次の
時点の差からｔｈｅｎの値つまり予想値を設定する。合
成ルールＥを終値グラフ７０１に適用させたものが、図
８である。
【００４０】図８の（ａ）には、ルールＡ、ルールＢ、
ルールＣ、ルールＤと合成ルールとして登録したルール
Ｅの５つのが登録されている。図８の（ｂ）には、終値
グラフ７０１、既存ルールを適用した時の予想値の上限
グラフ７０４、既存ルールを適用した時の予想値の下限
グラフ７０５、合成ルールＤの適合時点８０１（８０１
で代表している三角形の時点が、合成ルールＥの適合時
点）のチャートが表示されている。このチャートから、
合成ルールＥが、チャートに適用されたことにより、図
７（ｂ）で、ルールが適合していなっかた時点が減少
し、かつ、全体の予想値も終値に近い値を出力する様に
なり、更に、予想の上限と下限の範囲に実績値が入らな
い時点が存在しなくなったことが判る。
ルールＣ、ルールＤと合成ルールとして登録したルール
Ｅの５つのが登録されている。図８の（ｂ）には、終値
グラフ７０１、既存ルールを適用した時の予想値の上限
グラフ７０４、既存ルールを適用した時の予想値の下限
グラフ７０５、合成ルールＤの適合時点８０１（８０１
で代表している三角形の時点が、合成ルールＥの適合時
点）のチャートが表示されている。このチャートから、
合成ルールＥが、チャートに適用されたことにより、図
７（ｂ）で、ルールが適合していなっかた時点が減少
し、かつ、全体の予想値も終値に近い値を出力する様に
なり、更に、予想の上限と下限の範囲に実績値が入らな
い時点が存在しなくなったことが判る。
【００４１】
【発明の効果】このように本システムを使用すると、良
いルールを既存のルールから生成し、結果として、シス
テムの予想結果の精度を向上することが可能である。
いルールを既存のルールから生成し、結果として、シス
テムの予想結果の精度を向上することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】ルール合成方法の処理フローの実施例を示す図
【図２】実施例における装置構成の概要を示す図。
【図３】実施例におけるシステム構成の概要を示す図。
【図４】合成ルール適用時点設定方法とルール合成領域
設定方法と類似領域自動検索方法と負領域設定エラー防
止方法とルール合成領域選択方法の処理フローの実施例
を示す図。
設定方法と類似領域自動検索方法と負領域設定エラー防
止方法とルール合成領域選択方法の処理フローの実施例
を示す図。
【図５】設定領域内ルール検索方法の処理フローの実施
例を示す図。
例を示す図。
【図６】ルール合成方法の処理フローの実施例を示す
図。
図。
【図７】ルール合成領域設定、合成ルール処理の実施例
を示す図であり、（ａ）は、このチャートで登録されて
いるルールと各ルール適合状況、（ｂ）は、ルール適用
結果に対応するグラフを示す。
を示す図であり、（ａ）は、このチャートで登録されて
いるルールと各ルール適合状況、（ｂ）は、ルール適用
結果に対応するグラフを示す。
【図８】合成ルール適用結果の例を説明するであり、
（ａ）は、このチャートで登録されているルールと各ル
ール適合状況、（ｂ）は、ルール適用結果に対応するグ
ラフを示す。
（ａ）は、このチャートで登録されているルールと各ル
ール適合状況、（ｂ）は、ルール適用結果に対応するグ
ラフを示す。
２０１：ＣＰＵ、２０２：ディスプレイ装置、２０３：
ルールファイル、２０１１：ルール合成機能。
ルールファイル、２０１１：ルール合成機能。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 安信 千津子 神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地 株 式会社日立製作所システム開発研究所内 (72)発明者 横村 克也 神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地 株 式会社日立製作所システム開発研究所内 (72)発明者 陳 光昌 神奈川県川崎市幸区鹿島田890番地の12 株式会社日立製作所情報システム事業部内
Claims (8)
- 【請求項１】ｉｆ部に一つ以上の時系列データのパター
ン条件、ｔｈｅｎ部にアクションを記述したルールを、
時系列データの任意の時点で適用して、ｉｆ部の各パタ
ーン条件と時系列データのその時点でのパターンが適合
するか否かを求め、全てのパターン条件の適合度からル
ールの適合度を求め、適合度に応じてルールのｔｈｅｎ
部のアクションを実行する推論方法において、前記時系
列データのグラフ上に、合成ルールを適合させる範囲ま
たは時点を一つ以上設定する合成ルール適合時点設定ス
テップと、合成ルールに適用させたいルールが適合する
時系列データの時点の範囲を一つ以上設定する正領域ル
ール合成領域設定ステップと、時系列データ領域内にお
けるルールまたはパターン条件の適合時点とその適合度
を検索するルール検索ステップと、正領域内で適合して
いるルールと検索結果と実績値からｉｆ部とｔｈｅｎ部
を算出するルール合成ステップと、合成ルールを新たな
ルールとしてルールファイルに登録するルール登録ステ
ップを設けたことを特徴とするルール合成方法。 - 【請求項２】前記時系列データのグラフ上に、合成ルー
ルに適用させたくないパターン条件が適合する時系列デ
ータの時点の範囲を一つ以上設定する負領域ルール合成
領域設定ステップを設けたことを特徴とする請求項１記
載のルール合成方法。 - 【請求項３】ルール合成領域設定ステップにおいて、正
領域ルール合成領域設定ステップと負領域ルール合成領
域設定ステップで設定した、それぞれの領域内の時系列
グラフ形状の類似度が大きい場合は、領域設定に対し警
告／無効を実行する領域設定エラー防止ステップを設け
たことを特徴とする請求項１記載のルール合成方法。 - 【請求項４】ルール合成領域設定ステップにおいて、ル
ール合成領域を設定すると、その領域内の時系列グラフ
形状に類似したグラフ形状が表れる領域を時系列データ
から検索し、検索した領域を時系列グラフ形状の類似度
別に分類した表示方法で表示する類似領域自動検索表示
ステップを設けたことを特徴とする請求項１記載のルー
ル合成方法。 - 【請求項５】ルール合成領域設定ステップにおいて、シ
ステムによるルール合成処理の前に複数の領域設定から
合成で使用する領域と使用しない領域を選択確定する、
ルール合成領域選択ステップを設けたことを特徴とする
請求項１記載のルール合成方法。 - 【請求項６】合成ルールのｉｆ部は、正領域内の各時点
で適合したルールの全てのパターン条件から負領域内の
各時点で適合する全てのパターン条件の種類を除いたパ
ターン条件を合成ルールのｉｆ部とするｉｆ部設定ステ
ップを設けたことを特徴とする請求項１記載のルール合
成方法。 - 【請求項７】合成ルールのｉｆ部は、正領域内の各時点
で適合する全てのパターン条件の種類を合成ルール生成
時点で適用し、その時点で適合した全てのパターン条件
から負領域内の各時点で適合するルールの共通パターン
条件を除いたパターン条件を合成ルールのｉｆ部とする
ｉｆ部設定ステップを設けたことを特徴とする請求項１
記載のルール合成方法。 - 【請求項８】ルール合成領域と時系列グラフと時系列デ
ータの全ての時点における合成ルールの適合度を表示す
る合成ルール評価画面をルール登録が終了するまで表示
する合成ルール評価画面表示ステップを設けたことを特
徴とする請求項１記載のルール合成方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6109305A JPH07319706A (ja) | 1994-05-24 | 1994-05-24 | ルール合成方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6109305A JPH07319706A (ja) | 1994-05-24 | 1994-05-24 | ルール合成方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07319706A true JPH07319706A (ja) | 1995-12-08 |
Family
ID=14506833
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6109305A Pending JPH07319706A (ja) | 1994-05-24 | 1994-05-24 | ルール合成方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07319706A (ja) |
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002224391A (ja) * | 2001-01-30 | 2002-08-13 | Ace Kogyo:Kk | 遊技店営業管理システム |
| US7428411B2 (en) * | 2000-12-19 | 2008-09-23 | At&T Delaware Intellectual Property, Inc. | Location-based security rules |
| US8843515B2 (en) | 2012-03-07 | 2014-09-23 | Snap Trends, Inc. | Methods and systems of aggregating information of social networks based on geographical locations via a network |
| US8874140B2 (en) | 2000-12-19 | 2014-10-28 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Location blocking service from a wireless service provider |
| US8886226B2 (en) | 2008-03-14 | 2014-11-11 | William J. Johnson | System and method for timely whereabouts determination by a mobile data processing system |
| US8887177B2 (en) | 2008-03-14 | 2014-11-11 | William J. Johnson | System and method for automated content distribution objects |
| US8897742B2 (en) | 2009-11-13 | 2014-11-25 | William J. Johnson | System and method for sudden proximal user interface |
| US8942732B2 (en) | 2008-03-14 | 2015-01-27 | William J. Johnson | Location based exchange operating system |
| US8942693B2 (en) | 2008-03-14 | 2015-01-27 | William J. Johnson | System and method for targeting data processing system(s) with data |
| US9466076B2 (en) | 2000-12-19 | 2016-10-11 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Location blocking service from a web advertiser |
| US9477991B2 (en) | 2013-08-27 | 2016-10-25 | Snap Trends, Inc. | Methods and systems of aggregating information of geographic context regions of social networks based on geographical locations via a network |
| US9501780B2 (en) | 2000-12-19 | 2016-11-22 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Surveying wireless device users by location |
| WO2017017785A1 (ja) * | 2015-07-28 | 2017-02-02 | 三菱電機株式会社 | 時系列データ処理装置 |
| US9571958B2 (en) | 2000-06-30 | 2017-02-14 | At&T Intellectual Propery I, L.P. | Anonymous location service for wireless networks |
| US9584647B2 (en) | 2000-12-19 | 2017-02-28 | At&T Intellectual Property I, L.P. | System and method for remote control of appliances utilizing mobile location-based applications |
| US9648454B2 (en) | 2000-12-19 | 2017-05-09 | At&T Intellectual Property I, L.P. | System and method for permission to access mobile location information |
| US9894489B2 (en) | 2013-09-30 | 2018-02-13 | William J. Johnson | System and method for situational proximity observation alerting privileged recipients |
| US10477994B2 (en) | 2008-03-14 | 2019-11-19 | William J. Johnson | System and method for location based exchanges of data facilitiating distributed locational applications |
-
1994
- 1994-05-24 JP JP6109305A patent/JPH07319706A/ja active Pending
Cited By (41)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9571958B2 (en) | 2000-06-30 | 2017-02-14 | At&T Intellectual Propery I, L.P. | Anonymous location service for wireless networks |
| US7428411B2 (en) * | 2000-12-19 | 2008-09-23 | At&T Delaware Intellectual Property, Inc. | Location-based security rules |
| US10217137B2 (en) | 2000-12-19 | 2019-02-26 | Google Llc | Location blocking service from a web advertiser |
| US8874140B2 (en) | 2000-12-19 | 2014-10-28 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Location blocking service from a wireless service provider |
| US9852450B2 (en) | 2000-12-19 | 2017-12-26 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Location blocking service from a web advertiser |
| US9763091B2 (en) | 2000-12-19 | 2017-09-12 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Location blocking service from a wireless service provider |
| US9648454B2 (en) | 2000-12-19 | 2017-05-09 | At&T Intellectual Property I, L.P. | System and method for permission to access mobile location information |
| US9584647B2 (en) | 2000-12-19 | 2017-02-28 | At&T Intellectual Property I, L.P. | System and method for remote control of appliances utilizing mobile location-based applications |
| US9501780B2 (en) | 2000-12-19 | 2016-11-22 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Surveying wireless device users by location |
| US9466076B2 (en) | 2000-12-19 | 2016-10-11 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Location blocking service from a web advertiser |
| JP2002224391A (ja) * | 2001-01-30 | 2002-08-13 | Ace Kogyo:Kk | 遊技店営業管理システム |
| US9253597B2 (en) | 2008-03-14 | 2016-02-02 | William J. Johnson | System and method for determining mobile users of interest |
| US8942732B2 (en) | 2008-03-14 | 2015-01-27 | William J. Johnson | Location based exchange operating system |
| US9055406B2 (en) | 2008-03-14 | 2015-06-09 | William J. Johnson | Server-less synchronized processing across a plurality of interoperating data processing systems |
| US9078095B2 (en) | 2008-03-14 | 2015-07-07 | William J. Johnson | System and method for location based inventory management |
| US9088868B2 (en) | 2008-03-14 | 2015-07-21 | William J. Johnson | Location based exchange permissions |
| US9088869B2 (en) | 2008-03-14 | 2015-07-21 | William J. Johnson | System and method for application search results by locational conditions |
| US9100792B2 (en) | 2008-03-14 | 2015-08-04 | William J. Johnson | System and method for service-free location based applications |
| US9113295B2 (en) | 2008-03-14 | 2015-08-18 | William J. Johnson | System and method for location based exchange vicinity interest specification |
| US9204275B2 (en) | 2008-03-14 | 2015-12-01 | William J. Johnson | System and method for targeting data processing system(s) with data |
| US8942733B2 (en) | 2008-03-14 | 2015-01-27 | William J. Johnson | System and method for location based exchanges of data facilitating distributed location applications |
| US9392408B2 (en) | 2008-03-14 | 2016-07-12 | William J. Johnson | System and method for location based exchanges of data facilitating distributed locational applications |
| US9445238B2 (en) | 2008-03-14 | 2016-09-13 | William J. Johnson | System and method for confirming data processing system target(s) |
| US9456303B2 (en) | 2008-03-14 | 2016-09-27 | William J. Johnson | System and method for service access via hopped wireless mobile device(s) |
| US8942693B2 (en) | 2008-03-14 | 2015-01-27 | William J. Johnson | System and method for targeting data processing system(s) with data |
| US10477994B2 (en) | 2008-03-14 | 2019-11-19 | William J. Johnson | System and method for location based exchanges of data facilitiating distributed locational applications |
| US9014658B2 (en) | 2008-03-14 | 2015-04-21 | William J. Johnson | System and method for application context location based configuration suggestions |
| US10111034B2 (en) | 2008-03-14 | 2018-10-23 | Billjco Llc | System and method for sound wave triggered content |
| US8923806B2 (en) | 2008-03-14 | 2014-12-30 | William J. Johnson | System and method for presenting application data by data processing system(s) in a vicinity |
| US8886226B2 (en) | 2008-03-14 | 2014-11-11 | William J. Johnson | System and method for timely whereabouts determination by a mobile data processing system |
| US9584993B2 (en) | 2008-03-14 | 2017-02-28 | William J. Johnson | System and method for vector processing on behalf of image aperture aim |
| US8887177B2 (en) | 2008-03-14 | 2014-11-11 | William J. Johnson | System and method for automated content distribution objects |
| US8897742B2 (en) | 2009-11-13 | 2014-11-25 | William J. Johnson | System and method for sudden proximal user interface |
| US8897741B2 (en) | 2009-11-13 | 2014-11-25 | William J. Johnson | System and method for mobile device usability by locational conditions |
| US9626446B2 (en) | 2012-03-07 | 2017-04-18 | Snap Trends, Inc. | Methods and systems of advertising based on aggregated information of social networks within geographical locations via a network |
| US8843515B2 (en) | 2012-03-07 | 2014-09-23 | Snap Trends, Inc. | Methods and systems of aggregating information of social networks based on geographical locations via a network |
| US9477991B2 (en) | 2013-08-27 | 2016-10-25 | Snap Trends, Inc. | Methods and systems of aggregating information of geographic context regions of social networks based on geographical locations via a network |
| US9894489B2 (en) | 2013-09-30 | 2018-02-13 | William J. Johnson | System and method for situational proximity observation alerting privileged recipients |
| US10194293B2 (en) | 2013-09-30 | 2019-01-29 | William J. Johnson | System and method for vital signs alerting privileged recipients |
| JPWO2017017785A1 (ja) * | 2015-07-28 | 2017-10-05 | 三菱電機株式会社 | 時系列データ処理装置 |
| WO2017017785A1 (ja) * | 2015-07-28 | 2017-02-02 | 三菱電機株式会社 | 時系列データ処理装置 |
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