【課題】時系列データの特異点だけでなく増減傾向も解析できるようにする。
【解決手段】時系列データの中から設定された所定期間を対象として、当該所定期間内の時系列データである期間内時系列データから複数パターンの回帰直線を生成する回帰直線生成部２と、所定の指標を複数パターンのそれぞれについて算出する指標算出部３と、当該複数パターンの中で指標が最も良いパターンから回帰直線の分割点を抽出する分割点抽出部４と、時系列データから抽出される複数の分割点を境界として時系列データの回帰直線を求めることにより、時系列データの傾向直線を生成する傾向直線生成部５とを備え、時系列データの傾向を直線により特定することにより、その直線の傾きにより時系列データの増減傾向を解析したり、直線の傾きが大きく変わる点などを特異点として解析したりすることができるようにする。 （もっと読む）

【課題】入出力変数の関係の解釈を容易にできる情報を提供すること。
【解決手段】計算部１ａは、複数の入力変数の値と、複数の入力変数の値を調節することで最適化された複数の出力変数の値とを備えるデータ２ａに統計解析を実行して複数の入力変数の値および複数の出力変数の値それぞれの相対的な位置関係を示す中間変数の値を生成する。作成部１ｂは、生成した中間変数の値を用いて変数の値の大小の傾向を識別する散布図６ａ〜６ｄを入力変数および出力変数それぞれについて作成する。表示部１ｃは、作成した散布図６ａ〜６ｄを表示する。 （もっと読む）

【課題】２次元空間における対象物の傾き角度の近似値をより速く計算することを可能にした情報処理方法を提供する。
【解決手段】２次元空間上に基準方向をｘ軸とするｘｙ座標を設定し、Ｎを自然数とし、ｘｙ座標の原点を端点とし、それぞれｘ軸からの角度に対応づけられた、異なる傾きＡ(ｋ)（ｋは０≦ｋ≦Ｎ−１を満たす整数）を有するＮ個の半直線を境界とするＮ個の分割領域に２次元空間を分割し、線分の一方の端点が原点に一致するように線分を平行移動したときの線分の他方の端点の座標（ｘｉ，ｙｉ）を特定し、ｋを０から（Ｎ−１）まで１ずつ増加させながら、ｙｉとｘｉ×Ａ(ｋ)との大小関係を判定することにより、座標（ｘｉ，ｙｉ）の端点が属する分割領域を求め、求めた分割領域に対応付けられた角度を線分の角度とするものである。 （もっと読む）

【課題】指定された演算精度に応じて適応的に回路構成を変更し、演算精度を向上させた時の回路規模の増加を抑制すること。
【解決手段】関数分割部２は、指定された多項式の次数ｐ、定義域［ｍ，ｎ］及び許容誤差εに基づいて、定義域を最小の分割数で複数の区間に分割する分割位置と対数関数を近似する多項式の係数値を求める。区間判定部３は、分割位置情報より対数演算の入力値ｘが属する区間を判定し、演算に使用する多項式の係数値を選択する。多項式演算部４は加算器と乗算器を含み、演算結果をフィードバックしながら入力値に対する対数値ｙを演算する。 （もっと読む）

混合微分代数プロセスモデル（ＤＡＰ）の状態変数をリアルタイムに計算する方法において、整合性検査機能をソートされた整合性管理関数（ＫＨＦ、１）によって実行する、ただし、ソートされたＫＨＦ（１）の第１部分（２）は混合ＤＡＰの非条件依存的なすべての部分を含んでおり、第２部分（３）は、混合ＤＡＰの条件依存的な部分のうち、構造決定変数に影響を与える部分のすべてを含んでおり、第３部分（４）は、混合ＤＡＰの条件依存的な部分のうち、構造決定変数に影響を与えない部分のすべてを含んでおり、条件の変化が生じた場合には、構造決定変数の整合的な集合を判定するために、第１部分（２）および第３部分（４）を１回だけ実行し、第２部分だけは必要に応じて複数回実行し、積分器機能が実行されるたびに、ソートされたＫＨＦ（１）も共に実行する。
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【課題】時系列的な変動を考慮してサービス時間を予測する。
【解決手段】サービス時間予測装置は、まず、当日の診察が済んだ患者に関して、診察時間の予測値と、実績値との誤差を計算する（Ｓ３０１）。詳細には、診察時間データのうち、診察済患者のレコードについて、［診察時間実績値／診察時間予測値］の値を誤差として設定する。次に、各患者の誤差に対して時系列分析を行い、次に診察を受ける患者の診察時間に関する誤差を予測する（Ｓ３０２）。詳細には、時系列分析で得られたモデル式を用いて、予測対象患者の誤差を算出し、予測対象患者のレコードの誤差として設定する。そして、次に診察を受ける患者に関して、事前にニューラルネットワークで求めた診察時間予測値と、予測した誤差とにより、診察時間新予測値を計算する（Ｓ３０３）。詳細には、予測対象患者のレコードの、［診察時間予測値×誤差］により診察時間新予測値を算出し、設定する。 （もっと読む）

【課題】計算機シミュレーションから得られる近似式の信頼性を提示する。
【解決手段】所定の入力変数の値の第１のセットの各々に対して、検討対象のモデルから所定の出力変数の値の第２のセットを取得し、当該第１のセットについての入力変数の値と取得された第２のセットについての出力変数の値とを対応付けて対応付けテーブルに格納し、対応付けテーブルから復元抽出によって所定数のレコードを読み出し、当該レコードから入力変数と出力変数との関係を表す近似式を算出する処理を複数回実施して複数の近似式を生成し、複数の近似式の各々について、所定の入力変数と所定の出力変数とのうちの少なくともいずれかの実行可能領域を算出し、実行可能領域データ格納部に格納されている各近似式についての実行可能領域を、重ね合わせて表示するための表示データを生成し、出力する。 （もっと読む）

【課題】因子（説明変数）の２次効果や交互作用を考慮した精度の良い予測式が得られるデータ処理方法、データ処理プログラム、データ処理装置を提供する。
【解決手段】本発明のデータ処理方法は、説明変数の１次項で表される目的変数の第１の予測値Ｙ１をＴ法で求めるステップと、第１の予測値Ｙ１と目的変数の実測値との差分ΔＹ１及び説明変数の２次項を計算し、説明変数の２次項で表される差分ΔＹ１の予測値ΔＹ_Ｔ１をＴ法で求めるステップと、目的変数の第２の予測値Ｙ２を、第１の予測値Ｙ１と差分ΔＹ１の予測値ΔＹ_Ｔ１との和として求めるステップとを備える。 （もっと読む）

【課題】分析用データを用いて推定用多項式を求め、推定用多項式を用いて状態量などの推定を行なう場合に、状態量推定の実体が完全に不明な状態を緩和する。
【解決手段】推定用多項式生成装置は、入力パラメータのデータとこれに対応する出力パラメータのデータとの組からなる分析用データを用いて、入力パラメータから出力パラメータを推定する推定用多項式を算出する推定用多項式算出部２と、分析用データを用いて１次の推定用多項式を算出する１次推定用多項式算出部３と、１次の推定用多項式における各入力パラメータの係数の正負に基づいて、入力パラメータが出力パラメータの増加要素であるか減少要素であるかを入力パラメータ毎に判定する１次推定用多項式係数判定部４とを備える。 （もっと読む）

【課題】外挿領域において非現実的な推定値を算出する確率を低減する。
【解決手段】推定用多項式生成装置は、入力パラメータのデータと出力パラメータのデータとの組からなる分析用データを記憶する分析用データ記憶部１と、入力パラメータの特殊点を記憶する特殊点情報記憶部２と、分析用データを用いて低次の推定用多項式を算出する低次推定用多項式算出部３と、この推定用多項式を用い、各入力パラメータの特殊点から出力パラメータ値を推定する特殊点推定値算出部４と、各入力パラメータの特殊点と特殊点推定値算出部４が算出した出力パラメータ値との組を分析用データとして、分析用データ記憶部１に記憶されている分析用データに追加し、追加したデータを含む分析用データを用いて高次の推定用多項式を算出する高次推定用多項式算出部５とを備える。 （もっと読む）

【課題】時系列データのみを用い、時系列に関わるその他の情報を一切使用することなく、二つの時系列の相互相関にかかわる知見を得る。
【解決手段】本発明では、解析対象の２系列の時系列データを、夫々解析して、その一般化三角多項式パラメータを求める２系統の単一系列解析手段２ａ，２ｂと、夫々の単一系列解析手段により求められた２系列の時系列データの一般化三角多項式パラメータ１６ａ，１６ｂから、２系列の時系列データの間の相互相関を定量化する諸量を求める相互相関解析手段３とから構成している。本発明を利用して構成される予測支援システムは、多数の時系列中から一対の時系列を見いだすことにより、一方の時系列の現在までの挙動から他方の時系列の将来挙動を予測することが期待される。 （もっと読む）

【課題】推定用多項式を用いて状態量などの推定を行なう場合に、少ない演算量で推定の信頼できる範囲を限定する。
【解決手段】推定装置は、複数の入力パラメータの組み合わせからなる複合項の限定された値を、出力パラメータ推定の信頼できる範囲を示す複合判定指標として予め記憶する複合判定指標記憶部６と、推定用多項式を用いて入力パラメータから出力パラメータを推定する多項式推定演算部２と、多項式推定演算部２に入力された入力パラメータから算出される複合項の値が複合判定指標で限定された範囲内か否かを判定することにより出力パラメータの推定が信頼できるか否かを判定する複合判定部７と、複合判定部７の判定結果を出力する判定結果出力部８とを備える。 （もっと読む）

【課題】推定用多項式を用いて状態量などの推定を行なう場合に、外挿領域において非現実的な推定値を算出する確率を低減する。
【解決手段】推定装置は、予め設定された領域判断条件に従って入力パラメータが内挿領域にあるか外挿領域にあるかを判断する領域判断部３と、入力パラメータが内挿領域にあるときに高次の推定用多項式を用いて入力パラメータから出力パラメータを推定する高次多項式推定演算部４と、入力パラメータが外挿領域にあるときに低次の推定用多項式を用いて入力パラメータから出力パラメータを推定する低次多項式推定演算部５とを備える。 （もっと読む）

【課題】シグモイド曲線又は成長曲線内の遷移値、例えばＰＣＲ増幅曲線のベースライン領域の端部又はエルボー値又はＣｔ値を決定するシステム及び方法の提供。
【解決手段】本発明は、成長曲線のベースライン領域の端部の点を決定する、コンピュータ実行方法であって：それぞれが一対の座標値を有する複数のデータ点を含む、成長曲線を表すデータセットを受信するステップと；該成長曲線に沿ってデータ点に対応する二次導関数値を数値的に決定するステップと；該決定された二次導関数値の最大値を決定するステップと；回帰法をガウス混合モデル関数に適用することによって該決定された二次導関数値にフィットする曲線の近似を計算することにより、該関数の１つ又は２つ以上のパラメータを決定するステップと；該第１パラメータを出力するステップと、を含む、成長曲線のベースライン領域の端部の点を決定する、コンピュータ実行方法を提供する。 （もっと読む）

【課題】ＰＣＲ又は成長データ内のジャンプ不連続部を除去する。
【解決手段】成長プロセスを表すデータセットを受信する段階、非線形回帰プロセスを第１非線形関数に適用して前記第１関数のパラメータを決定することにより、前記データセットにフィットする曲線の第１近似を算出する段階、第２回帰プロセスを第２非線形関数に適用して前記第２関数のパラメータを決定することにより、前記データセットにフィットする曲線の第２近似を算出する段階、前記第１及び第２近似のそれぞれのものの情報係数を決定する段階、前記情報係数に基づいて前記近似の中の１つものを選択する段階、前記選択された近似の前記ステップ型不連続部パラメータの信頼区間を決定する段階、前記信頼区間が値ゼロを含まない場合に、ゼロに設定された対応する前記ステップ型不連続部パラメータを有する前記選択された近似によって前記データセットの一部を置換する段階、を含んで成る。 （もっと読む）

【課題】流体解析において，解析の精度を下げることなく速度場の数値振動を低減する計算方法および流体解析装置を提供する。
【解決手段】運動量保存式による対流項の計算（Ｓ４）、拡散項の計算（Ｓ５）、圧力勾配項の計算（Ｓ６）に基づいて得られた速度分布に対し，人工粘性項の計算（Ｓ８）を行って速度の最新値を設定し（Ｓ９）、この値が質量保存則を満たすかを判定する。満たしたときは次の解析時刻の計算に移る。満たさないときは速度・圧力の修正計算を行って、質量保存則を満たすかを再判定する。人工粘性項の計算（Ｓ８）は２ｍ次微分オペレータ操作を行い，その結果に対し，係数の符号を変えて更に２ｍ次微分オペレータ操作を行う。 （もっと読む）

【課題】逆数または平方根逆数の近似計算をニュートンラフソン法によって行う際、同程度の大きさの浮動小数点数の減算処理に伴ってプロセッサで生じるビットシフト処理に起因するストールを回避でき、計算速度を向上できる演算装置を提供する。
【解決手段】演算装置１は、初期近似精度を持つ初期近似逆数に対して近似計算を行う。まず、中間値演算部１５が、ニュートンラフソン法の１段近似計算により、中間近似精度を持つ中間近似逆数を計算し、そして、目標値演算部１７が、ニュートンラフソン法の多段近似計算によって目標精度まで精度を高める。中間近似精度は、プロセッサでの浮動小数点数の減算処理に伴う仮数部のビットシフトによるストールが生じない上限ビットシフト量に対応する非ストール誤差を残すように設定されている。この中間近似精度が得られるように、中間値演算部１５では、故意に誤差を拡大した１段近似計算が行われる。 （もっと読む）

【課題】２点間の適切な経路を算出する。
【解決手段】前記対象形状を３次元空間において設定するとともに、前記２点Ｐ，Ｒの位置およびそれぞれの点の座標系ΣＰ，ΣＲを設定する（Ｓｔｅｐ１）。前記２点Ｐ，Ｒを結ぶ直線上において、座標系ΣＰ，ΣＲについての各軸同士の方向の差を内分して変化する座標系を設定して前記２点を結ぶ直線上の特定の一点を選択して、その点についての座標系に基づいて、前記対象形状の外側に１つのコントロールポイントＱを決定する（Ｓｔｅｐ３、４）。２点Ｐ，Ｒと、コントロールポイントＱで決定される平面と対象形状の交わる面内において、２点Ｐ，Ｒから対象形状の表面に向かう直線の接点を求める（Ｓｔｅｐ５）。求められた接点間の対象形状の表面に経由点を追加する（Ｓｔｅｐ６）。これによって、２点Ｐ，Ｒと前記２つの接点とを結ぶ直線および２つの接点間の経由点により経路を決定する。 （もっと読む）

固定小数点計算を使用して、逆離散コサイン変換の計算を近似する技術が説明されている。これらの技術によれば、スケーリングされた係数のマトリクスに、スケールファクタを乗算することによって生成される。次に、バイアスをかけられた係数のマトリクスは、スケーリングされた係数のマトリクスのＤＣ係数に、中間バイアス値を加算することによって生成される。固定小数点算術演算は、そのあとで、バイアスをかけられた係数のマトリクスに対して変換を適用するために使用される。結果として生じるマトリクスにおける値は、そのあと、ピクセルコンポーネント値のマトリクスを導き出すために右シフトされる。ピクセルコンポーネント値のマトリクスは、そのあとで、ピクセルのマトリクスを作るために結合される。これらの技術によって生成されたピクセルのマトリクスは、理想的な逆離散コサイン変換（“ＩＤＣＴ”）を使用して、伸張されたピクセルのマトリクスに、非常に近似している。
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データの変換を効率的に実行するための技術が、記載される。１つのデザインでは、装置は、少なくとも１つのデータ値の第１グループと少なくとも１つの有理数ダイアディック定数の第１グループとの乗算を実行し、その定数は第１共通因数によりスケーリングされた少なくとも１つの無理数定数の第１グループを近似する。本装置は、さらに、少なくとも１つのデータ値の第２グループと少なくとも１つの有理数ダイアディック定数の第２グループとの乗算を実行し、その定数は第２共通因数によりスケーリングされた少なくとも１つの無理数定数の第２グループを近似する。各有理数ダイアディック定数は、ダイアディック分母を有する有理数である。少なくとも１つのデータ値の第１グループと第２グループとは、異なるサイズを有する。第１及び複数の共通因数は、乗算のための論理演算と算術演算の数、結果の精度、等、に基づいて選択されることができる。
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