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【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种产生推论模型的信息处理装置等。
技术介绍
1、从前以来已知通过机器学习而产生推论模型的技术。例如,在下述专利文献1中,公开了根据在工厂获取的多个工厂数据来推论在所述工厂中产生的事件的种类的神经网络模型。此外,所谓所述“多个工厂数据”,是指由一个工厂收集到的时间序列的数据。
2、现有技术文献
3、专利文献
4、专利文献1:日本专利第3002524号
技术实现思路
1、专利技术所要解决的问题
2、在如上所述的现有技术中,在推论模型的通用性方面有改善的余地。即,在专利文献1的技术中,使用在作为对象的工厂中收集到的工厂数据进行机器学习。在通过此种学习而产生的推论模型中,能够根据在所述工厂收集到的工厂数据高精度地推论在所述工厂中产生的事件的种类。但是,在所述推论模型中,无法根据由其他工厂收集到的工厂数据来推论在所述其他工厂中产生的事件的种类。或者,即使可推论,所述推论模型的精度也变低。
3、本专利技术的一形态的目的在于提供一种能够产生通用性高的推论模型的信息处理装置等。
4、解决问题的技术手段
5、为了解决所述课题,本专利技术的一形态的信息处理装置包括:数据连结部,将基于针对多个对象各者收集到的数据的多个时间序列数据连结而产生一个伪时间序列数据;教师数据产生部,对所述伪时间序列数据实施标准化处理或正规化处理而作为教师数据;以及学习部,通过使用所述教师数据的机器学习而产生推论模型。
7、另外,为了解决所述课题,本专利技术的一形态的推论模型的产生方法由一个或多个信息处理装置执行,所述推论模型的产生方法包含:数据连结步骤,将基于针对多个对象各者收集到的数据的多个时间序列数据连结而产生一个伪时间序列数据;教师数据产生步骤,对所述伪时间序列数据实施标准化处理或正规化处理而作为教师数据;以及学习步骤,通过使用所述教师数据的机器学习而产生推论模型。
8、另外,为了解决所述课题,本专利技术的一形态的教师数据的产生方法由一个或多个信息处理装置执行,所述教师数据的产生方法包含:数据连结步骤,将基于针对多个对象各者收集到的数据的多个时间序列数据连结而产生一个伪时间序列数据;以及教师数据产生步骤,对所述伪时间序列数据实施标准化处理或正规化处理而作为教师数据。
9、专利技术的效果
10、通过本专利技术的一形态,能够产生通用性高的推论模型。
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1.一种信息处理装置,包括:数据连结部,将基于针对多个对象各者收集到的数据的多个时间序列数据连结而产生一个伪时间序列数据;
2.根据权利要求1所述的信息处理装置,其中,所述数据连结部通过对多个所述时间序列数据赋予表示一系列顺序的顺序信息来将多个所述时间序列数据连结。
3.根据权利要求1或2所述的信息处理装置,其中,所述数据连结部在实施了减轻多个所述时间序列数据中的连结部分的数值的不连续性的处理后进行连结。
4.根据权利要求1或2所述的信息处理装置,包括时间序列数据产生部,所述时间序列数据产生部根据对所述对象测定出的测定值及与所述测定值对应的设定值,针对多个所述对象各者产生以所述测定值与所述设定值的差或比作为元素的所述时间序列数据。
5.一种信息处理装置,包括:数据连结部,将基于针对多个对象各者收集到的数据的多个时间序列数据连结而产生一个伪时间序列数据;以及
6.一种推论模型的产生方法,由一个或多个信息处理装置执行,所述推论模型的产生方法包含:
7.一种教师数据的产生方法,由一个或多个信息处理装置执行,所述教师
8.一种推论模型产生程序,用于使计算机作为如权利要求1所述的信息处理装置发挥功能,且所述推论模型产生程序用于使计算机作为所述数据连结部、所述教师数据产生部及所述学习部发挥功能。
9.一种教师数据产生程序,用于使计算机作为如权利要求5所述的信息处理装置发挥功能,且所述教师数据产生程序用于使计算机作为所述数据连结部及所述教师数据产生部发挥功能。
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种信息处理装置,包括:数据连结部,将基于针对多个对象各者收集到的数据的多个时间序列数据连结而产生一个伪时间序列数据;
2.根据权利要求1所述的信息处理装置,其中,所述数据连结部通过对多个所述时间序列数据赋予表示一系列顺序的顺序信息来将多个所述时间序列数据连结。
3.根据权利要求1或2所述的信息处理装置,其中,所述数据连结部在实施了减轻多个所述时间序列数据中的连结部分的数值的不连续性的处理后进行连结。
4.根据权利要求1或2所述的信息处理装置,包括时间序列数据产生部,所述时间序列数据产生部根据对所述对象测定出的测定值及与所述测定值对应的设定值,针对多个所述对象各者产生以所述测定值与所述设定值的差或比作为元素的所述时间序列数据。
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