JPWO2022190384A5 - - Google Patents

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Claims (9)

  1. 特徴量集合に含まれる特徴量を下位概念とする上位概念の特徴量を特定し、
    前記下位概念の特徴量を含む、少なくとも1以上の特徴量の組み合わせで表現される仮説であって、前記下位概念の特徴量が各々異なる複数の仮説の、目的変数に対する成否が所定の条件を満たす場合に、前記上位概念の特徴量を前記特徴量集合に追加する特徴量として選択する
    ことを含む処理をコンピュータに実行させるための特徴量選択プログラム。
  2. 前記所定の条件は、前記複数の仮説のうち、所定割合以上の仮説が成立する場合である請求項1に記載の特徴量選択プログラム。
  3. 前記所定の条件は、前記複数の仮説のうち、所定割合以上の仮説が成立すると共に、前記下位概念の特徴量を前記上位概念の特徴量に置き換えた仮説が成立する場合である請求項1に記載の特徴量選択プログラム。
  4. 前記上位概念の特徴量を特定する処理は、特徴量の値に対応するノードと、上位下位の関係を含むノード間の関係を示す属性が対応付けられたエッジとを含むグラフにおいて、前記特徴量集合に含まれる特徴量の値に対応するノードに、前記上位下位の関係を示す属性が対応付けられたエッジで接続されるノードに対応する特徴量を特定することを含む請求項1~請求項3のいずれか1項に記載の特徴量選択プログラム。
  5. 前記特徴量集合は、前記グラフにおいて、特定の特徴量の値に対応するノードと前記エッジで直接接続されるノードに対応する特徴量である請求項4に記載の特徴量選択プログラム。
  6. 選択された前記上位概念の特徴量が追加された前記特徴量集合に含まれる少なくとも1以上の特徴量の組み合わせで表現される条件と、前記条件の下で成立する目的変数とを対応付けたルールの集合を生成することをさらに含む処理を前記コンピュータに実行させるための請求項1~請求項5のいずれか1項に記載の特徴量選択プログラム。
  7. 前記ルールの集合に含まれるルールの各々に、前記ルールに含まれる条件に該当するデータであって、前記目的変数に対する正例となるデータの数に応じた指標を付与して出力することをさらに含む処理を前記コンピュータに実行させるための請求項6に記載の特徴量選択プログラム。
  8. 特徴量集合に含まれる特徴量を下位概念とする上位概念の特徴量を特定する特定部と、
    前記下位概念の特徴量を含む、少なくとも1以上の特徴量の組み合わせで表現される仮説であって、前記下位概念の特徴量が各々異なる複数の仮説の、目的変数に対する成否が所定の条件を満たす場合に、前記上位概念の特徴量を前記特徴量集合に追加する特徴量として選択する選択部と、
    を含む特徴量選択装置。
  9. 特徴量集合に含まれる特徴量を下位概念とする上位概念の特徴量を特定し、
    前記下位概念の特徴量を含む、少なくとも1以上の特徴量の組み合わせで表現される仮説であって、前記下位概念の特徴量が各々異なる複数の仮説の、目的変数に対する成否が所定の条件を満たす場合に、前記上位概念の特徴量を前記特徴量集合に追加する特徴量として選択する
    ことを含む処理をコンピュータが実行するための特徴量選択方法。
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TWM517391U (zh) * 2015-10-16 2016-02-11 Hung-Nan Hsieh 遠距操作止鼾保健枕
JP6772478B2 (ja) * 2016-02-19 2020-10-21 富士ゼロックス株式会社 情報検索プログラム及び情報検索装置
JP6506201B2 (ja) * 2016-03-22 2019-04-24 株式会社日立製作所 目的変数に対応する説明変数群を決定するシステム及び方法
EP3480714A1 (en) * 2017-11-03 2019-05-08 Tata Consultancy Services Limited Signal analysis systems and methods for features extraction and interpretation thereof
WO2020053934A1 (ja) * 2018-09-10 2020-03-19 三菱電機株式会社 モデルパラメタ推定装置、状態推定システムおよびモデルパラメタ推定方法
JP7172332B2 (ja) 2018-09-18 2022-11-16 富士通株式会社 学習プログラム、予測プログラム、学習方法、予測方法、学習装置および予測装置

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