【課題】複数の属性からなる２つのデータ間の類似度を、各属性の属性値の種類の違いを意識することなく、計算することを可能にする。
【解決手段】離散化ルール記憶装置３０は、実数値離散化ルールおよびシンボル値離散化ルールを記憶している。離散化装置２０は、ＥＣＵ１０、１１から得られた車両状態データの各属性を、該属性が実数値であれば実数値離散化ルールに従い離散値に変換し、シンボル値であればシンボル値離散化ルールに従い離散値に変換する。類似度計算方法記憶装置は類似度計算方法を記憶している。類似度計算装置は、前記両車両状態データ類似度を、類似度計算方法に従い各属性の離散値に基づいて計算する。 （もっと読む）

【課題】編集によりメディアデータに付与されたメタ情報に基づき、他のメディアデータと関連付けられたコンテクストを抽出するコンテクスト抽出サーバ、コンテクスト抽出方法、およびプログラムを提供することにある。
【解決手段】特徴量算出機能部２０７により、映像中の物体の大まかな位置を検出するアルゴリズムや、平均の色を算出するアルゴリズム等の基礎的な特徴量を抽出するアルゴリズムをメディアデータに適用し、得られる時系列的な特徴量ベクトルと、メタ情報整形機能部２０６により、メディアデータに時系列的に付与されたコメントを、その発生頻度や言語自体の特性から形成されるメタ情報との相関が、相関計算機能部３０５により演算される。 （もっと読む）

【課題】複素領域Ｄに零点を持つ一変数実多項式のうち、領域Ｄに零点を持たない一変数実多項式ｆに最も近い一変数実多項式ｆ~と、一変数実多項式ｆとのｌ^∞-ノルムで定義された距離を求める。
【解決手段】f(x)=e₀(x)+Σ_j=1ⁿa_je_j(x) (a_j∈Ｒ)として、領域Ｄの各区分境界Ｃ_kと集合｛Σ_j=1ⁿ±e_j(x)｝に属する多項式q(x)との組合せ毎に得られるf(x)+tq(x)=0の零点の候補に対応して得られる絶対値|t|のうち最小のものを求める〔処理Ａ〕。また、各区分境界Ｃ_kと{1,2,…,n}に属する整数μと集合{Σ_{1≦j≦n,j≠μ}±e_j(x)}に属する多項式p_μ(x)との組合せ毎に得られるf(x)+t_μe_μ(x)+τp_μ(x)=0の零点の候補に対応して得られる絶対値|τ|のうち最小のものを求める〔処理Ｂ〕。処理Ａと処理Ｂで得られた値のうち最小のものが最小距離である。 （もっと読む）

【課題】 少ない演算量で相互相関値を算出する。
【解決手段】 本発明は、２種類の離散的時間信号Ｘ（ｎ），Ｙ（ｎ）の、両信号間に時間差ｋがある場合の正規化相互相関係数Ｃｏｒｒ（ｎ，ｋ）を算出する相関演算器に関する。そして、離散的時間信号Ｘ（ｎ）を、そのダイナミックレンジの中間値未満か中間値か中間値超過かに応じた１ビット信号Ｘ_ｂｉｎ（ｎ）に変換する第１の２値符号化手段と、離散的時間信号Ｙ（ｎ）を、そのダイナミックレンジの中間値未満か中間値か中間値超過かに応じた１ビット信号Ｙ_ｂｉｎ（ｎ）に変換する第２の２値符号化手段と、第１及び第２の２値符号化手段からの１ビット信号Ｘ_ｂｉｎ（ｎ）及びＹ_ｂｉｎ（ｎ）の相互相関値を算出し、上述の相互相関係数Ｃｏｒｒ（ｎ，ｋ）として出力する演算手段とを有する。 （もっと読む）

【課題】特に網羅的な発現プロファイル解析に代表される多変量解析において、変量が０近傍となるデータの影響を有効に軽減し、確実な解析を行う。
【解決手段】解析用変量から、第１データおよび第２データの対数比を含む補正変量を算出する補正変量算出部３２と、１回の実験により、複数の要素のそれぞれから同時期に解析用変量が得られ、かつ、同一の実験により得られた解析用変量より算出される補正変量が、同一の実験系に所属する補正変量として分類できる場合に、同一の要素より得られ、かつ異なる実験系に所属する２つの補正変量を、相関変量として抽出する相関変量抽出部４１と、相関変量を用いて、２つの実験系の間における相関係数を算出する相関係数算出部４３とを備えている。 （もっと読む）

【課題】１種類の単位演算器への規則的な入力により判りやすい構成で演算能力を有効に活用した相関演算を行う相関演算装置を提供する。
【解決手段】データ入力手段は、データ格納部１２、転送制御部１３及び専用配線１４からなり、フーリエ変換された周波数成分からなる複数のデータ列の各々を周波数軸上で複数のグループに分割し、複数のデータ列において相互に対応する分割されたグループ毎に演算器である相関演算部１１に入力する。相関演算部１１は、複数のデータ列において相互に対応する分割されたグループ毎の相関演算を行う。 （もっと読む）

【課題】 歯周病の進行度を簡易に判定することができる口腔予備検診システムを提供する。
【解決手段】 データベースサーバはインターネットを介してユーザの携帯電話から受信した属性データと呼気データとを格納する。解析サーバはデータベースサーバに格納された属性データ及び呼気データを読み出し（Ｓ２０６）、入力層、中間層及び出力層で構成されるニューラルネットワークの入力層に入力し、出力層から歯周病の進行度との相関を表す相関値を出力するように演算し（Ｓ２０８）、演算された相関値に応じて予め定められた歯周病の進行度を複数に区分した歯周病進行度区分のいずれに属するかを判定して（Ｓ２１０）、判定結果をユーザの携帯電話にメール送信する（Ｓ２２２）。 （もっと読む）