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1. (WO2019026231) MODEL STRUCTURE SELECTION APPARATUS, METHOD, DISAGGREGATION SYSTEM AND PROGRAM
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Pub. No.: WO/2019/026231 International Application No.: PCT/JP2017/028230
Publication Date: 07.02.2019 International Filing Date: 03.08.2017
IPC:
G06N 99/00 (2010.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
N
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
99
Subject matter not provided for in other groups of this subclass
Applicants:
NEC CORPORATION [JP/JP]; 7-1, Shiba 5-chome, Minato-ku, Tokyo 1088001, JP
Inventors:
PETLADWALA, Murtuza; JP
SUZUKI, Ryota; JP
KOUMOTO, Shigeru; JP
Agent:
KATO, Asamichi; JP
Priority Data:
Title (EN) MODEL STRUCTURE SELECTION APPARATUS, METHOD, DISAGGREGATION SYSTEM AND PROGRAM
(FR) APPAREIL, PROCÉDÉ, SYSTÈME DE DÉSAGRÉGATION ET PROGRAMME DE SÉLECTION DE STRUCTURE DE MODÈLE
Abstract:
(EN) The present invention provides an apparatus, and a method for selecting state model structure from time series of feature values of sampled data. The apparatus receives time series data from a data storage unit storing time series of sample data or feature values calculated from the sample data, computes a measure indicating change and repetition characteristics of the time series data, based on sample value distribution thereof, selects a state model structure to be used for model learning and estimation, from state models including a fully connected state model and a one way direction state model, based on the measure and stores the selected state model in a model storage unit..
(FR) La présente invention concerne un appareil et un procédé destinés à la sélection d'une structure de modèle d'état à partir d'une série chronologique de valeurs de caractéristiques de données échantillonnées. L'appareil reçoit des données de série chronologique provenant d'une unité de mémoire de données mémorisant une série chronologique de données d'échantillon ou de valeurs de caractéristiques calculées à partir des données d'échantillon, calcule une mesure indiquant des caractéristiques de changement et de répétition des données de la série chronologique, en fonction de la distribution de valeurs d'échantillon de ces dernières, sélectionne une structure de modèle d'état destinée à être utilisée pour l'apprentissage et l'estimation de modèle, à partir de modèles d'état comprenant un modèle d'état complètement connecté et un modèle d'état de direction unidirectionnelle, en fonction de la mesure et mémorise le modèle d'état sélectionné dans une unité de mémoire de modèle.
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Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
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African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)