特許
J-GLOBAL ID：201503003893332246
時空間データ特徴量分類方法および装置
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
特許業務法人 谷・阿部特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2014-006227
公開番号（公開出願番号）：特開2015-135574
出願日： 2014年01月16日
公開日（公表日）： 2015年07月27日
要約：
【課題】本発明は、従来からの目的関数よりも冗長性の少ない基底が得られ、データの分類率を高めることができる時空間データ特徴量分類方法及び装置に関する。【解決手段】本発明の時空間データ特徴量分類方法及び装置は、データ蓄積手段に蓄積された時系列データから生成した観測データ行列Yについて基底行列Hと係数行列Uへの非負値行列因子分解を計算し、分解された行列に基づいて観測データ行列Yの元となった時系列データについて特定数のクラスタ分類を行い、分解計算では、誤差行列Y-HUに関する目的関数について複数の拘束条件を付与した上で最小二乗法を用いて最小化を行う際にロバスト関数を用いた最尤推定法を適用し、複数の拘束条件は基底行列H及び係数行列Uの各行列要素に対して対数関数を適用したものを含む。【選択図】図1
請求項（抜粋）：
時系列データに対して非直交基底に基づいた非負値行列因子分解を行うことにより、前記時系列データの前記複数の要素を特定のカテゴリーごとに分類する時空間データ特徴量分類方法であって、
前記時系列データを観測して入力するステップと、
当該入力した時系列データをデータ蓄積手段に蓄積するステップと、
前記データ蓄積手段に蓄積した時系列データから観測データ行列Yを生成するステップと、
前記観測データ行列Yについて、解となる基底を有する基底行列H=[h1,...,hM]=(hk,m)K×Mと生起頻度に関わる係数行列U=[u1,...,uN]=(um,n)M×Nへの非負値行列因子分解を計算するステップと、
当該分解された行列に基づいて、前記観測データ行列Yの元となった前記時系列データについて特定数のクラスタ分類を行うステップと、
を備え、
前記計算するステップは、誤差行列Y-HUのFrobeniusノルムに関する目的関数について複数の拘束条件を付与した上で、前記複数の拘束条件を付与した目的関数について最小二乗法を用いて最小化を行う際に、ロバスト関数を用いた最尤推定法を適用することにより、負値行列因子分解を計算し、
前記複数の拘束条件は、少なくとも、前記基底行列H及び前記係数行列Uの各行列要素に対して対数関数を適用した
IPC (1件)：
FI (1件)：
Fターム (1件)：
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