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公開番号2024135425
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-04
出願番号2023046097
出願日2023-03-23
発明の名称変化検出装置及び変化検出方法
出願人アズビル金門株式会社,国立大学法人山形大学
代理人弁理士法人山王内外特許事務所
主分類G06F 16/907 20190101AFI20240927BHJP(計算;計数)
要約【課題】時系列データの特徴的な変化を検出する精度を従来よりも向上させることができる変化検出装置を提供する。
【解決手段】変化検出装置100は、第1期間及び第1期間よりも後の期間である第2期間を含む期間の時系列データを取得する時系列データ取得部10と、時系列データ取得部が取得した時系列データに基づいて、第1期間における複数の部分時系列データである複数の第1ベクトルと、第2期間における複数の部分時系列データである複数の第2ベクトルと、を取得するベクトル取得部21と、複数の第1ベクトルのうち特定の第1ベクトルと、複数の第2ベクトルのうち特定の第2ベクトルと、の組合せに係る差分ベクトルを、複数の組合せにおいて取得する差分ベクトル取得部22と、差分ベクトル取得部が取得した複数の差分ベクトルの、方向の分布の偏りに基づいて、時系列データの特徴的な変化を検出する変化検出部25と、を備えた。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
第１期間及び前記第１期間よりも後の期間である第２期間を含む期間の時系列データを取得する時系列データ取得部と、
前記時系列データ取得部が取得した前記時系列データに基づいて、前記第１期間における複数の部分時系列データである複数の第１ベクトルと、前記第２期間における複数の部分時系列データである複数の第２ベクトルと、を取得するベクトル取得部と、
前記複数の第１ベクトルのうち特定の第１ベクトルと、前記複数の第２ベクトルのうち特定の第２ベクトルと、の組合せに係る差分ベクトルを、複数の組合せにおいて取得する差分ベクトル取得部と、
前記差分ベクトル取得部が取得した複数の差分ベクトルの、方向の分布の偏りに基づいて、前記時系列データの特徴的な変化を検出する変化検出部と、を備えた
ことを特徴とする変化検出装置。
続きを表示（約 2,000 文字）【請求項２】
前記差分ベクトル取得部が取得した複数の差分ベクトルのそれぞれを、向きを変えず大きさを統一させるように変換したベクトルを取得するベクトル変換部を備え、
前記変化検出部は、前記ベクトル変換部によって取得されたベクトルの方向の分布の偏りに基づいて、前記時系列データの特徴的な変化を検出する
ことを特徴とする請求項１記載の変化検出装置。
【請求項３】
前記ベクトル取得部は、前記第１期間の前記時系列データにおいてスライド窓をスライドさせることで前記複数の第１ベクトルを取得し、前記第２期間の前記時系列データにおいてスライド窓をスライドさせることで前記複数の第２ベクトルを取得する
ことを特徴とする請求項１記載の変化検出装置。
【請求項４】
前記差分ベクトル取得部は、前記複数の第１ベクトルのそれぞれについて、前記複数の第２ベクトルのうち最も近い第２ベクトルを抽出し、前記複数の第１ベクトルのそれぞれと、抽出された第２ベクトルと、の差分に基づいて、前記複数の差分ベクトルを取得する
ことを特徴とする請求項１記載の変化検出装置。
【請求項５】
前記複数の差分ベクトルは、複数の第１差分ベクトルであり、
前記差分ベクトル取得部は、前記複数の第２ベクトルのそれぞれについて、前記複数の第１ベクトルのうち最も近い第１ベクトルを抽出し、前記複数の第２ベクトルのそれぞれと、抽出された第１ベクトルと、の差分に基づいて、複数の第２差分ベクトルを取得し、
前記変化検出部は、前記差分ベクトル取得部が取得した複数の第１差分ベクトル及び複数の第１差分ベクトルのうち、いずれか方向の分布の偏りが大きい方の、方向の分布の偏りに基づいて、前記時系列データの特徴的な変化を検出する
ことを特徴とする請求項４記載の変化検出装置。
【請求項６】
前記複数の差分ベクトルの方向の分布の偏りに応じた変化スコアを算出する変化スコア算出部を備え、
前記変化検出部は、前記変化スコア算出部によって算出された変化スコアが、予め設定されている閾値を超えたか否かに基づいて、前記時系列データの特徴的な変化を検出する
ことを特徴とする請求項１記載の変化検出装置。
【請求項７】
前記閾値を設定する閾値設定部を備え、
前記時系列データは、前記第１期間よりも前の期間である第３期間と、前記第３期間と前記第１期間との間の期間である第４期間と、を含み、
前記ベクトル取得部は、前記時系列データ取得部が取得した前記時系列データに基づいて、前記第３期間における複数の部分時系列データである複数の第３ベクトルと、前記第４期間における複数の部分時系列データである複数の第４ベクトルと、を取得し、
前記差分ベクトル取得部は、前記複数の第３ベクトルのうち特定の第３ベクトルと、前記複数の第４ベクトルのうち特定の第４ベクトルと、の組合せに係る差分ベクトルを、複数の組合せにおいて取得し、
前記閾値設定部は、前記差分ベクトル取得部が取得した複数の差分ベクトルの、方向の分布の偏りに基づいて、前記閾値を設定する
ことを特徴とする請求項６記載の変化検出装置。
【請求項８】
前記時系列データ取得部は、前記時系列データとして所定の期間におけるガス消費量のデータを取得し、
前記変化検出部は、前記差分ベクトル取得部が取得した差分ベクトルの方向の偏りに基づいて、前記ガス消費量の特徴的な時間変化を検出する
ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項記載の変化検出装置。
【請求項９】
時系列データ取得部と、ベクトル取得部と、差分ベクトル取得部と、変化検出部と、を備えた装置が行う変化検出方法であって、
前記時系列データ取得部が、第１期間及び前記第１期間よりも後の期間である第２期間を含む期間の時系列データを取得するステップと、
前記ベクトル取得部が、前記時系列データ取得部が取得した前記時系列データに基づいて、前記第１期間における複数の部分時系列データである複数の第１ベクトルと、前記第２期間における複数の部分時系列データである複数の第２ベクトルと、を取得するステップと、
前記差分ベクトル取得部が、前記複数の第１ベクトルのうち特定の第１ベクトルと、前記複数の第２ベクトルのうち特定の第２ベクトルと、の組合せに係る差分ベクトルを、複数の組合せにおいて取得するステップと、
前記変化検出部が、前記差分ベクトル取得部が取得した複数の差分ベクトルの、方向の分布の偏りに基づいて、前記時系列データの特徴的な変化を検出するステップと、を備えた
ことを特徴とする変化検出方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、変化検出装置及び変化検出方法に関する。
続きを表示（約 3,400 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、時系列データの特徴的な変化を検出する方法として、ＲｕＬＳＩＦ法が開示されている（非特許文献１参照）。非特許文献１に記載の方法は、所定期間の時系列データと当該所定期間よりも後の期間の時系列データとを取得し、それぞれの期間の時系列データの確率分布の密度比に基づいて、時系列データの特徴的な変化が生じたか否かを判定する方法である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
Ｓ．Ｌｉｕ，Ｍ．Ｙａｍａｄａ，Ｎ．Ｃｏｌｌｉｅｒ，ａｎｄＭ．Ｓｕｇｉｙａｍａ，Ｃｈａｎｇｅ－ｐｏｉｎｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｔｉｍｅ－ｓｅｒｉｅｓｄａｔａｂｙｒｅｌａｔｉｖｅｄｅｎｓｉｔｙ－ｒａｔｉｏｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ，４３（２０１３），ｐｐ．７２－８３．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、時系列データには、様々な要因によって他のデータ値とは大きく異なる外れ値を含む場合がある。しかしながら、非特許文献１に記載の方法は、密度比の算出が時系列データに含まれる外れ値によって影響を受けるため、時系列データに含まれる外れ値によっては、特徴的な変化を検出する際の精度が低下する場合があるという課題がある。
【０００５】
本開示は、上記課題を解決するものであって、時系列データの特徴的な変化を検出する精度を従来よりも向上させることができる変化検出装置及び変化検出方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示に係る変化検出装置は、第１期間及び第１期間よりも後の期間である第２期間を含む期間の時系列データを取得する時系列データ取得部と、時系列データ取得部が取得した時系列データに基づいて、第１期間における複数の部分時系列データである複数の第１ベクトルと、第２期間における複数の部分時系列データである複数の第２ベクトルと、を取得するベクトル取得部と、複数の第１ベクトルのうち特定の第１ベクトルと、複数の第２ベクトルのうち特定の第２ベクトルと、の組合せに係る差分ベクトルを、複数の組合せにおいて取得する差分ベクトル取得部と、差分ベクトル取得部が取得した複数の差分ベクトルの、方向の分布の偏りに基づいて、時系列データの特徴的な変化を検出する変化検出部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本開示によれば、時系列データの第１期間における部分時系列データである第１ベクトルと、第２期間における部分時系列データである第２ベクトルと、から取得された複数の差分ベクトルの方向の偏りに基づいて時系列データの特徴的な変化を検出することにより、時系列データに含まれる外れ値の影響を抑制することが可能になり、従来よりも時系列データの特徴的な変化を検出する際の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
実施の形態１に係る変化検出装置の概略構成を示すブロック図。
実施の形態１に係る変化検出装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図。
実施の形態１に係る変化検出装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図。
実施の形態１に係る変化検出装置が行う処理を示すフローチャート。
実施の形態１に係る変化検出装置が取得する時系列データの一例を示すグラフ。
実施の形態１に係る変化検出装置が行うベクトル取得処理の一例を示す概念図。
実施の形態１に係る変化検出装置が行うベクトル取得処理によって得られた複数の第１ベクトル及び複数の第２ベクトルを示す図。
図８Ａは、実施の形態１に係る変化検出装置が行う第１差分ベクトル取得処理を示す概念図、図８Ｂは、実施の形態１に係る変化検出装置が行う第１差分ベクトル取得処理によって得られた複数の第１差分ベクトルの一例を示す図、図８Ｃは、実施の形態１に係る変化検出装置が行う第１正規化処理によって得られた複数の第１正規ベクトルの一例を示す図。
図９Ａは、実施の形態１に係る変化検出装置が行う第１差分ベクトル取得処理を示す概念図、図９Ｂは、実施の形態１に係る変化検出装置が行う第１差分ベクトル取得処理によって得られた複数の第１差分ベクトルの一例を示す図、図９Ｃは、実施の形態１に係る変化検出装置が行う第１正規化処理によって得られた複数の第１正規ベクトルの一例を示す図。
図１０Ａは、実施の形態１に係る変化検出装置が行う第１差分ベクトル取得処理を示す概念図、図１０Ｂは、実施の形態１に係る変化検出装置が行う第１差分ベクトル取得処理によって得られた複数の第１差分ベクトルの一例を示す図、図１０Ｃは、実施の形態１に係る変化検出装置が行う第１正規化処理によって得られた複数の第１正規ベクトルの一例を示す図。
図１１Ａは、実施の形態１に係る変化検出装置が行う第２差分ベクトル取得処理を示す概念図、図１１Ｂは、実施の形態１に係る変化検出装置が行う第２差分ベクトル取得処理によって得られた複数の第２差分ベクトルの一例を示す図、図１１Ｃは、実施の形態１に係る変化検出装置が行う第２正規化処理によって得られた複数の第２正規ベクトルの一例を示す図。
実施の形態１に係る変化検出装置が行うベクトル取得処理を示す概念図。
実施の形態１に係る変化検出装置によって振動の変化を検出するタイミングギアを示す模式図。
図１４Ａは、実施の形態１に係る変化検出装置が取得する時系列データとしてのタイミングギアの振動データを示すグラフ、図１４Ｂは、実施の形態１に係る変化検出装置がタイミングギアの振動データに基づいて算出した変化スコアを示すグラフ。
実施の形態１に係る変化検出装置が取得する時系列データとしてのガス消費量のデータ及びガス消費量のデータに基づいて算出した変化スコアを示すグラフ。
図１６Ａは、実施の形態１に係る変化検出装置が取得する時系列データとしての東証株価指数の日次の終値の推移を示すグラフ、図１６Ｂは、実施の形態１に係る変化検出装置が東証株価指数のデータに基づいて算出した変化スコアを示すグラフ。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本開示に係る実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
実施の形態１．
まず、図１を参照して、実施の形態１に係る変化検出装置１００の概略構成について説明する。図１は、実施の形態１に係る変化検出装置１００の概略構成を示すブロック図である。図１に示すように、実施の形態１に係る変化検出装置１００は、時系列データを取得する時系列データ取得部１０と、時系列データ取得部１０が取得した時系列データに基づいて演算を行う演算部２０と、演算部２０による演算の結果を出力する出力部３０と、を備えている。
【００１０】
時系列データ取得部１０は、変化検出装置１００に特徴的な変化の有無を判定させる時系列データを取得する。例えば、時系列データ取得部１０は、ユーザによる入力操作を受付ける図示しない入力装置、変化検出装置１００が備える不図示の記憶装置、変化検出装置１００と通信可能に接続された不図示のセンサ又はコンピュータ等の外部装置、変化検出装置１００が備える不図示の情報読取装置によって読取られる外部記憶媒体等から、時系列データを取得する。なお、時系列データ取得部１０が取得する時系列データは、時刻を示す値を含む系列データに限定されない。時系列データ取得部１０が取得する時系列データは、時刻と関係する値を含む系列データであればよく、例えば、特定の時刻を起点とする経過時間を示す値を含む系列データであってもよいし、時刻が進むにつれて数が増えるカウント数等、直接に時刻を示す値以外の値を含む系列データであってもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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