Certains contenus de cette application ne sont pas disponibles pour le moment.
Si cette situation persiste, veuillez nous contacter àObservations et contact
1. (WO2018047655) DISPOSITIF, PROCÉDÉ ET PROGRAMME D'EXTRACTION DE QUANTITÉS CARACTÉRISTIQUES DE DONNÉES EN SÉRIE CHRONOLOGIQUE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international    Formuler une observation

N° de publication : WO/2018/047655 N° de la demande internationale : PCT/JP2017/030743
Date de publication : 15.03.2018 Date de dépôt international : 28.08.2017
CIB :
G06N 3/08 (2006.01) ,G06N 5/02 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
N
SYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3
Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02
utilisant des modèles de réseaux neuronaux
08
Méthodes d'apprentissage
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
N
SYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
5
Systèmes de calculateurs utilisant des modèles basés sur la connaissance
02
Représentation de la connaissance
Déposants :
日本電信電話株式会社 NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION [JP/JP]; 東京都千代田区大手町一丁目5番1号 5-1, Otemachi 1-chome, Chiyoda-ku, Tokyo 1008116, JP
Inventeurs :
倉沢 央 KURASAWA Hisashi; JP
林 勝義 HAYASHI Katsuyoshi; JP
藤野 昭典 FUJINO Akinori; JP
小笠原 隆行 OGASAWARA Takayuki; JP
山口 真澄 YAMAGUCHI Masumi; JP
塚田 信吾 TSUKADA Shingo; JP
中島 寛 NAKASHIMA Hiroshi; JP
Mandataire :
特許業務法人 志賀国際特許事務所 SHIGA INTERNATIONAL PATENT OFFICE; 東京都千代田区丸の内一丁目9番2号 1-9-2, Marunouchi, Chiyoda-ku, Tokyo 1006620, JP
Données relatives à la priorité :
2016-17406506.09.2016JP
Titre (EN) TIME-SERIES-DATA FEATURE-AMOUNT EXTRACTION DEVICE, TIME-SERIES-DATA FEATURE-AMOUNT EXTRACTION METHOD AND TIME-SERIES-DATA FEATURE-AMOUNT EXTRACTION PROGRAM
(FR) DISPOSITIF, PROCÉDÉ ET PROGRAMME D'EXTRACTION DE QUANTITÉS CARACTÉRISTIQUES DE DONNÉES EN SÉRIE CHRONOLOGIQUE
(JA) 時系列データ特徴量抽出装置、時系列データ特徴量抽出方法及び時系列データ特徴量抽出プログラム
Abrégé :
(EN) A time-series-data feature-amount extraction device comprising: a data processing unit in which a received unevenly spaced time-series-data group is processed into an evenly spaced time-series-data group including omissions and an omission information group indicating the presence or absence of omissions on the basis of the length of received input time-series data and a received minimum observation interval;a model learning unit that learns a weighting vector of each layer of a model, using, as the error, the difference between the elements not omitted from a matrix of the evenly spaced time-series-data group which includes omissions and the elements in the output result from a model output layer, and stores the weighting vector as a model parameter in a storage unit; and a feature-amount extraction unit that receives the time-series-data to be subjected to feature-amount extraction, inputs the received time-series-data to be subjected to feature-amount extraction into the model in order to calculate a value for the middle layer of the model using the model parameters stored in the storage unit, and outputs the calculated middle layer value as the feature amount expressing change over time in the data.
(FR) L'invention concerne un dispositif d'extraction de quantités caractéristiques de données en série chronologique, comportant: une unité de traitement de données dans laquelle un groupe reçu de données en série chronologique à espacement irrégulier est traité pour donner un groupe de données en série chronologique à espacement régulier comprenant des omissions et un groupe d'informations d'omissions indiquant la présence ou l'absence d'omissions d'après la longueur de données d'entrée reçues en série chronologique et un reçu intervalle minimal d'observation; une unité d'apprentissage de modèle qui apprend un vecteur de pondération de chaque couche d'un modèle, en utilisant comme erreur la différence entre les éléments non omis d'une matrice du groupe de données en série chronologique à espacement régulier qui comprend des omissions et les éléments présents dans le résultat de sortie provenant d'une couche de sortie du modèle, et stocke le vecteur de pondération en tant que paramètre de modèle dans une unité de stockage; et une unité d'extraction de quantités caractéristiques qui reçoit les données en série chronologique à soumettre à une extraction de quantités caractéristiques, introduit les données en série chronologique reçues à soumettre à une extraction de quantités caractéristiques dans le modèle afin de calculer une valeur pour la couche médiane du modèle en utilisant les paramètres de modèle stockés dans l'unité de stockage, et délivre la valeur de couche médiane calculée en tant que quantité caractéristique exprimant une variation des données dans le temps.
(JA) 時系列データ特徴量抽出装置は、受け付けた不等間隔時系列データ群を、受け付けた入力時系列データ長と受け付けた観測最小間隔に基づいて、欠損を含む等間隔時系列データ群と欠損の有無を表す欠損情報群に加工するデータ加工部と、モデルに対して、前記欠損を含む等間隔時系列データ群の行列の欠損していない要素と前記モデルの出力層の出力結果の要素との差異を誤差として、前記モデルの各層の重みベクトルを学習し、前記重みベクトルをモデルパラメータとして記憶部に保存するモデル学習部と、特徴量抽出対象の時系列データを受け付け、前記受け付けた特徴量抽出対象の時系列データを前記モデルへ入力することにより、前記記憶部に保存されていた前記モデルパラメータを用いて前記モデルの中間層の値を算出し、前記算出された中間層の値をデータの経時変化を表す特徴量として出力する特徴量抽出部とを備える。
front page image
États désignés : 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
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : japonais (JA)
Langue de dépôt : japonais (JA)