JPWO2020021587A1 - 時系列データ診断装置、追加学習方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
以下、本発明の時系列データ診断装置、追加学習方法およびプログラムを運用中のオンライン学習に適用した実施の形態について、図面を参照して説明する。
実施の形態1においては、異常という診断結果情報に対して正常という評価情報を取得した場合に、学習済み標本部分列データの更新または追加をする例を示した。本実施の形態においては、正常という診断結果情報に対して異常という評価情報を取得した場合に、学習済み標本部分列データを削除する例を示す。以下、実施の形態1と異なる部分を中心に説明する。
本発明は、上述した実施の形態に限定されるわけではなく、その他の種々の変更が可能である。
Claims (8)
- 学習対象の時系列データに基づいて生成された学習済み標本部分列データを記憶する記憶手段と、
診断対象の時系列データと、前記記憶手段に格納された前記学習済み標本部分列データと、の相違度を算出する相違度算出手段と、
前記相違度算出手段が算出した前記相違度に基づいて前記診断対象の時系列データの診断結果情報を生成する診断結果情報生成手段と、
前記診断結果情報が妥当な診断結果であるか否かの評価を表す評価情報を取得する評価情報取得手段と、
前記評価情報取得手段が、妥当な診断結果でないという評価を表す評価情報を取得した場合に、前記診断結果情報に対応する前記診断対象の時系列データに基づいて前記記憶手段に格納された前記学習済み標本部分列データを更新する更新手段と、を備える、
時系列データ診断装置。 - 前記記憶手段は、学習対象の時系列データを時間的に連続する類似の部分列データでグループ化した各グループの前記部分列データの統計値から生成された中間標本部分列データと、前記中間標本部分列データに基づいて生成された前記学習済み標本部分列データと、第1の閾値を含むパラメータと、を記憶し、
前記診断結果情報生成手段は、前記相違度算出手段が算出した前記相違度と前記第1の閾値とを比較して、前記診断結果情報を生成し、
前記更新手段は、前記相違度が前記第1の閾値以上であり、前記評価情報取得手段が、妥当な診断結果でないという評価を表す評価情報を取得した場合に、前記診断結果情報に対応する前記診断対象の時系列データから時間的に連続する類似の部分列データでグループ化した各グループの前記部分列データの統計値から更新用中間標本部分列データを生成し、前記更新用中間標本部分列データと前記記憶手段に格納された前記中間標本部分列データとに基づいて標本部分列データを生成し、前記生成された標本部分列データで前記記憶手段に格納された前記学習済み標本部分列データを更新する、
請求項1に記載の時系列データ診断装置。 - 前記相違度が前記第1の閾値以上であり、前記評価情報取得手段が、妥当な診断結果でないという評価を表す評価情報を取得した場合に、前記診断結果情報に対応する前記診断対象の時系列データに基づいて追加用標本部分列データを生成し、前記記憶手段に格納された前記学習済み標本部分列データに前記追加用標本部分列データを追加する追加手段をさらに備える、
請求項2に記載の時系列データ診断装置。 - 前記パラメータは、前記第1の閾値よりも大きい第2の閾値をさらに含み、
前記更新手段は、前記相違度が前記第2の閾値未満である場合に、前記学習済み標本部分列データを更新し、
前記追加手段は、前記相違度が前記第2の閾値以上である場合に、前記生成した追加用標本部分列データを追加する、
請求項3に記載の時系列データ診断装置。 - 前記相違度が前記第1の閾値未満であり、前記評価情報取得手段が、妥当な診断結果でないという評価を表す評価情報を取得した場合に、前記診断結果に対応する前記診断対象の時系列データとの相違度が前記第1の閾値未満であった学習済み標本部分列データに対応する前記中間標本部分列データのうち、前記診断結果に対応する前記診断対象の時系列データとの相違度が前記第1の閾値未満である前記中間標本部分列データを前記記憶手段から削除して、残った前記中間標本部分列データに基づいて前記記憶手段に格納された前記学習済み標本部分列データを更新する削除手段をさらに備える、
請求項2から4のいずれか1項に記載の時系列データ診断装置。 - 前記評価情報取得手段が、前記診断結果情報が妥当な診断結果でないという評価を表す評価情報を取得した場合に、更新された前記学習済み標本部分列データに基づいて前記パラメータを更新するパラメータ更新手段をさらに備える、
請求項2から5のいずれか1項に記載の時系列データ診断装置。 - 診断対象の時系列データと学習済み標本部分列データとの相違度が妥当でないという評価を表す評価情報を取得した場合に、前記時系列データから時間的に連続する類似の部分列データでグループ化した各グループの前記部分列データの統計値から更新用中間標本部分列データを生成し、
前記更新用中間標本部分列データと、学習対象の時系列データを時間的に連続する類似の部分列データでグループ化した各グループの前記部分列データの統計値から生成された中間標本部分列データと、に基づいて標本部分列データを生成し、
前記生成された標本部分列データで前記中間標本部分列データに基づいて生成された学習済み標本部分列データを更新する、
追加学習方法。 - コンピュータに、
診断対象の時系列データと、学習済み標本部分列データと、の相違度を算出する相違度算出ステップと、
前記相違度算出ステップで算出した前記相違度に基づいて前記診断対象の時系列データの診断結果情報を生成する診断結果情報生成ステップと、
前記診断結果情報が妥当な診断結果であるか否かの評価を表す評価情報を取得する評価情報取得ステップと、
前記評価情報取得ステップで、妥当な診断結果でないという評価を表す評価情報を取得した場合に、前記診断結果情報に対応する前記時系列データに基づいて前記学習済み標本部分列データを更新する更新ステップと、
を実行させるためのプログラム。
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