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公開番号2025166660
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-06
出願番号2024070836
出願日2024-04-24
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
出願人日本電気株式会社
代理人個人
主分類G06N 7/00 20230101AFI20251029BHJP(計算;計数)
要約【課題】精度の高い内分比パラメータを設定することできる情報処理装置を実現する。
【解決手段】情報処理装置は、対象データ、複数の対象モデルのモデル数、及び隠れ変数の事前分布に関する情報を取得する取得部と、複数の対象モデルの各々についての回帰係数を計算する回帰係数計算部と、隠れ変数の事前分布の共分散パラメータと、隠れ変数の事後分布の共分散行列とを計算する共分散計算部と、内分比パラメータを計算する内分比パラメータ計算部と、回帰係数及び内分比パラメータを出力する出力部とを備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
対象データ、複数の対象モデルのモデル数、及び隠れ変数の事前分布に関する情報を取得する取得手段と、
前記複数の対象モデルの内分比を規定する内分比パラメータと前記対象データとを参照して、前記複数の対象モデルの各々についての回帰係数を計算する回帰係数計算手段と、
前記対象データ、前記内分比パラメータ、前記回帰係数、及び、前記隠れ変数の事前分布に関する情報を参照して、前記隠れ変数の事前分布の共分散パラメータと、前記隠れ変数の事後分布の共分散行列とを計算する共分散計算手段と、
前記対象データ、前記回帰係数、及び前記隠れ変数の事後分布の共分散行列を参照して、前記内分比パラメータを計算する内分比パラメータ計算手段と、
前記回帰係数、及び前記内分比パラメータ計算手段が計算した前記内分比パラメータを出力する出力手段と
を備えている情報処理装置。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記内分比パラメータ計算手段は、前記内分比パラメータの総和に関する制約条件の下で、前記内分比パラメータを計算する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記内分比パラメータに関する計算が収束したか否かを判定する収束判定手段をさらに備え、
前記出力手段は、前記収束判定手段が収束したと判定した場合に、前記回帰係数、及び前記内分比パラメータを出力する
請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記出力手段は、前記複数の対象モデルのうち少なくとも２つの対象モデルについての前記回帰係数によって規定されるグラフを、互いに識別可能に表示する
請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記取得手段は推論用データを更に取得し、
当該情報処理装置は、
前記推論用データに、前記複数の対象モデルの各々についての前記回帰係数を適用することによって複数の予測結果を導出する予測手段
を更に備えている
請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記内分比パラメータは、前記隠れ変数の期待値に対応している
請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
推論用データを取得する取得手段と、
前記推論用データに、複数の対象モデルの各々についての回帰係数を適用することによって複数の予測結果を導出する予測手段と、
前記予測手段による予測結果を出力する出力手段と
を備え、
前記複数の対象モデルの各々についての前記回帰係数は、
前記複数の対象モデルの内分比を規定する内分比パラメータと学習用データとを参照して、前記複数の対象モデルの各々についての回帰係数を計算する回帰係数計算処理と、
前記学習用データ、前記内分比パラメータ、前記回帰係数計算処理によって計算された回帰係数、及び、隠れ変数の事前分布に関する情報を参照して、前記隠れ変数の事前分布の共分散パラメータと、前記隠れ変数の事後分布の共分散行列とを計算する共分散計算処理と、
前記学習用データ、前記回帰係数計算処理によって計算された回帰係数、及び前記隠れ変数の事後分布の共分散行列を参照して、前記内分比パラメータを計算する内分比パラメータ計算処理と、
を含む学習処理によって学習された回帰係数である情報処理装置。
【請求項８】
前記出力手段は、前記複数の予測結果のうち少なくとも２つの予測結果を示すグラフであって、前記回帰係数によって規定されるグラフを、互いに識別可能に表示する
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
少なくとも１つのプロセッサが、
対象データ、複数の対象モデルのモデル数、及び隠れ変数の事前分布に関する情報を取得する取得処理と、
前記複数の対象モデルの内分比を規定する内分比パラメータと前記対象データとを参照して、前記複数の対象モデルの各々についての回帰係数を計算する回帰係数計算処理と、
前記対象データ、前記内分比パラメータ、前記回帰係数、及び、前記隠れ変数の事前分布に関する情報を参照して、前記隠れ変数の事前分布の共分散パラメータと、前記隠れ変数の事後分布の共分散行列とを計算する共分散計算処理と、
前記対象データ、前記回帰係数、及び前記隠れ変数の事後分布の共分散行列を参照して、前記内分比パラメータを計算する内分比パラメータ計算処理と、
前記回帰係数、及び前記内分比パラメータ計算処理において計算された前記内分比パラメータを出力する出力処理と
を含んでいる情報処理方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記取得手段、前記回帰係数計算手段、共分散計算手段、内分比パラメータ計算手段、及び出力手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
線形パラメータ変動（LPV: Linear Parameter-Varying）モデルに関する技術が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、ＬＰＶモデルによってプラントを記述し、プラントを制御する制御器を構成する方法が開示されている。特許文献１に記載の方法では、複数のスケジューリングパラメータの各候補についてνギャップを算出し、各候補についてνギャップ間の差が大きいものから順番にスケジューリングパラメータ候補を選ぶ。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１２－１１３６７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ＬＶＰモデルでは、精度の高いスケジューリングパラメータ（以下、「内分比パラメータ」とも称する）を設定することが好ましいが、特許文献１に記載の方法では、この点について課題を有していた。
【０００６】
本開示は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その一例示的目的は、精度の高い内分比パラメータを設定することができる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一例示的側面に係る情報処理装置は、対象データ、複数の対象モデルのモデル数、及び隠れ変数の事前分布に関する情報を取得する取得手段と、前記複数の対象モデルの内分比を規定する内分比パラメータと前記対象データとを参照して、前記複数の対象モデルの各々についての回帰係数を計算する回帰係数計算手段と、前記対象データ、前記内分比パラメータ、前記回帰係数、及び、前記隠れ変数の事前分布に関する情報を参照して、前記隠れ変数の事前分布の共分散パラメータと、前記隠れ変数の事後分布の共分散行列とを計算する共分散計算手段と、前記対象データ、前記回帰係数、及び前記隠れ変数の事後分布の共分散行列を参照して、前記内分比パラメータを計算する内分比パラメータ計算手段と、前記回帰係数、及び前記内分比パラメータ計算手段が計算した前記内分比パラメータを出力する出力手段とを備えている。
【０００８】
本開示の一例示的側面に係る情報処理装置は、推論用データを取得する取得手段と、前記推論用データに、複数の対象モデルの各々についての回帰係数を適用することによって複数の予測結果を導出する予測手段と、前記予測手段による予測結果を出力する出力手段とを備え、前記複数の対象モデルの各々についての前記回帰係数は、前記複数の対象モデルの内分比を規定する内分比パラメータと学習用データとを参照して、前記複数の対象モデルの各々についての回帰係数を計算する回帰係数計算処理と、前記学習用データ、前記内分比パラメータ、前記回帰係数計算処理によって計算された回帰係数、及び、隠れ変数の事前分布に関する情報を参照して、前記隠れ変数の事前分布の共分散パラメータと、前記隠れ変数の事後分布の共分散行列とを計算する共分散計算処理と、前記学習用データ、前記回帰係数計算処理によって計算された回帰係数、及び前記隠れ変数の事後分布の共分散行列を参照して、前記内分比パラメータを計算する内分比パラメータ計算処理と、を含む学習処理によって学習された回帰係数である。
【０００９】
本開示の一例示的側面に係る情報処理方法は、少なくとも１つのプロセッサが、対象データ、複数の対象モデルのモデル数、及び隠れ変数の事前分布に関する情報を取得する取得処理と、前記複数の対象モデルの内分比を規定する内分比パラメータと前記対象データとを参照して、前記複数の対象モデルの各々についての回帰係数を計算する回帰係数計算処理と、前記対象データ、前記内分比パラメータ、前記回帰係数、及び、前記隠れ変数の事前分布に関する情報を参照して、前記隠れ変数の事前分布の共分散パラメータと、前記隠れ変数の事後分布の共分散行列とを計算する共分散計算処理と、前記対象データ、前記回帰係数、及び前記隠れ変数の事後分布の共分散行列を参照して、前記内分比パラメータを計算する内分比パラメータ計算処理と、前記回帰係数、及び前記内分比パラメータ計算処理において計算された前記内分比パラメータを出力する出力処理とを含んでいる。
【００１０】
本発明の各態様に係る情報処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記情報処理装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記情報処理装置をコンピュータにて実現させるプログラムも、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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