特許
J-GLOBAL ID：200903087983935005
モデル構築装置並びにモデル構築のための方法およびプログラム
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (5件)：
吉武 賢次
, 佐藤 泰和
, 吉元 弘
, 川崎 康
, 鈴木 順生
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2007-258918
公開番号（公開出願番号）：特開2009-087235
出願日： 2007年10月02日
公開日（公表日）： 2009年04月23日
要約：
【課題】モデルパラメータの多い場合にも効率的に混合モデルを構築する。【解決手段】評価対象の性質を数値によって表した変数と、地理空間における位置を示す位置データとを含む複数の事例を有する地理空間データと、変数の確率分布をモデル化した複数の各確率モデルのパラメータを表すパラメータ情報と、地理空間における位置毎に適用するべき確率モデルを表した適用モデル情報とを用意し、前記適用モデル情報に基づき、同一または異なる2つの確率モデルからなる各組について2つの確率モデル間の依存性を数値によって表したモデル依存性情報を計算し、複数の確率モデルのパラメータとモデル依存性情報との組に対する地理空間データの尤度が高くなるように、地理空間における位置毎に適用するべき確率モデルを選択し、前記適用モデル情報を更新し、地理空間データにおいて同一の確率モデルが適用される複数の各グループの各々に対応する確率モデルのパラメータを最適化し、前記パラメータ情報を更新する。【選択図】図2
請求項（抜粋）：
評価対象の性質を数値によって表した少なくとも1つの変数と、地理空間における位置を示す位置データとを含む複数の事例を有する地理空間データを記憶する地理空間データ記憶手段と、
前記変数の確率分布をモデル化した複数の各確率モデルのパラメータを表すパラメータ情報を記憶するパラメータ記憶手段と、
前記地理空間における前記位置毎に適用するべき前記確率モデルを表した適用モデル情報を記憶する適用モデル情報記憶手段と、
前記地理空間内の各前記位置に適用されるべき確率モデルと、前記地理空間内の各前記位置に対してあらかじめ定義した近傍範囲に含まれる1つ以上の近傍位置に適用される確率モデルとの関係に基づいて、同一または異なる2つの前記確率モデルからなる各組について前記2つの確率モデル間の依存性を数値によって表したモデル依存性情報を算出するモデル依存性算出手段と、
前記モデル依存性算出手段によって算出された前記モデル依存性情報を記憶するモデル依存性情報記憶手段と、
前記パラメータ情報と前記モデル依存性情報との組に対する前記地理空間データの尤度が高くなるように、前記地理空間における位置毎に適用するべき前記確率モデルを前記複数の確率モデルの中から選択し、前記位置毎に選択した前記確率モデルを示すように前記適用モデル情報を更新する確率モデル選択手段と、
前記更新された適用モデル情報に基づき、前記地理空間データを、同一の確率モデルが適用される複数のグループに分割し、あらかじめ与えられたモデル規範を最大化するように、前記複数のグループの各々に対応する前記確率モデルのパラメータを学習し、各前記確率モデルの学習されたパラメータを示すように前記パラメータ情報を更新するパラメータ学習手段と、
を備えたモデル構築装置。
IPC (1件)：
FI (2件)：
G06N5/04 550J
, G06N5/04 580A
出願人引用 (1件)
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類似点検索方法
公報種別：公開公報
出願番号：特願2003-324572
出願人：株式会社パスコ
審査官引用 (1件)
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類似点検索方法
公報種別：公開公報
出願番号：特願2003-324572
出願人：株式会社パスコ
引用文献：
出願人引用 (2件)
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Spatial Contextual Classification and Prediction Models for Mining Geospatial Data
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SPATIAL MIXTURE MODELS BASED ON EXPONENTIAL FAMILY CONDITIONAL DISTRIBUTIONS
審査官引用 (2件)
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Spatial Contextual Classification and Prediction Models for Mining Geospatial Data
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SPATIAL MIXTURE MODELS BASED ON EXPONENTIAL FAMILY CONDITIONAL DISTRIBUTIONS
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