特許

J-GLOBAL ID：200903054338822799

システムの複数の構成要素のうちのサブセットを識別する方法

発明者： ハリー・キーベリ ,  アルバート・トラジュストマン
出願人/特許権者： コモンウェルス サイエンティフィック アンド インダストリアル リサーチ オーガニゼーション
代理人 (4件)： 山田 卓二 ,  田中 光雄 ,  石野 正弘 ,  川端 純市
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2006-529447
公開番号（公開出願番号）：特表2007-513391
出願日： 2004年05月26日
公開日（公表日）： 2007年05月24日
要約：

システムからの少なくとも1つのトレーニングサンプルを使用し、システムから取得されたデータに基づき上記システムの構成要素のうちのサブセットを識別する。本方法は、システムの構成要素とその重み係数との一次結合を取得するステップを含み、重み係数は、既知の特徴を有する少なくとも1つのトレーニングサンプルから取得されるデータに基づく値を有する。本方法は、構成要素の一次結合を条件とする、既知の特徴の確率分布モデルを取得するステップと、構成要素の一次結合に係る重み係数の事前分布を取得するステップとを含み、事前分布は、ゼロに近い高い確率密度を有しかつジェフリーズの超事前分布ではない超事前分布を含む。本方法は、事前分布とモデルとを組み合わせて事後分布を生成するステップと、事後分布を最大化する複数の重み係数にてなるセットに基づいて構成要素のうちのサブセットを識別するステップとを含む。

請求項（抜粋）：

システムからの少なくとも1つのトレーニングサンプルを使用し、上記システムから取得されるデータに基づいて上記システムの複数の構成要素のうちのサブセットを識別する方法であって、 上記システムの複数の構成要素と、上記複数の構成要素の一次結合に係る複数の重み係数との一次結合を取得するステップを含み、上記重み係数は上記少なくとも1つのトレーニングサンプルから取得されるデータに基づく値を有し、上記少なくとも1つのトレーニングサンプルは既知の特徴を有し、 上記既知の特徴の確率分布のモデルを取得するステップを含み、上記モデルは上記複数の構成要素の一次結合を条件とし、 上記複数の構成要素の一次結合に係る重み係数の事前分布を取得するステップを含み、上記事前分布はゼロに近い高い確率密度を有する超事前分布を含み、上記超事前分布はジェフリーズの超事前分布ではないようなものであり、 上記事前分布と上記モデルとを組み合わせて事後分布を生成するステップと、 上記事後分布を最大化する複数の重み係数にてなるセットに基づいて上記複数の構成要素のうちのサブセットを識別するステップとを含む方法。

IPC (3件)：

G06F 19/00 ,  G06Q 90/00 ,  G06N 5/04

FI (3件)：

G06F19/00 600 ,  G06F17/60 516 ,  G06N5/04 580A