【課題】サンプルを分類する際に用いる複数の判別因子を抽出する。
【解決手段】目的変数にしたがって評価対象のサンプルを複数の群のいずれかに分類するための１以上の判別因子の組み合わせを特定するデータ解析装置であって、複数のサンプルについて観測された判別因子毎の値と各サンプルの既知の目的変数とを取得するデータ取得部１２０と、取得された複数のサンプルについて観測された判別因子毎の値と各サンプルの既知の目的変数とに基づいて、判別因子の重要度を算出し、重要度が最も低い判別因子以外の判別因子を引数とする関数を作成し、その関数にサンプルの値を代入して分類したときの判別正答率を算出する処理を繰り返す判別正答率取得部１３０と、算出された判別正答率と該判別正答率を算出した関数に含まれる引数の数とに基づいて、判別因子の組み合わせを抽出する判別因子抽出部１４０と、を備える。 （もっと読む）

【課題】パイプライン・オプティマイザ・システムを提供することである。
【解決手段】
本発明の一実施形態は、遺伝的アルゴリズムを使用することによって、パイプライン動作の様々な様相を最適化する方法を提供する。概して、遺伝的アルゴリズムは、終了条件が満足されるまで、連続した世代にわたって実現可能なソリューションの集団を進化させるために使用される。各ソリューションは、パイプラインシステムの実現可能な動作状態を指定する。現存するソリューションは連続した世代にわたって修正され、集団内の識別されたソリューションは各々の連続世代で除去される。反復された世代にわたって、集団内のソリューションは改善される。一度、最適化生成ソリューションが生成されると、直接圧力最適化プロセスを使用して、最適化圧力ソリューションが生成されてもよい。 （もっと読む）

【課題】グリッドロックが発生した場合に、妥当なシミュレーション結果を得ること。
【解決手段】シミュレーション装置１０は、シミュレーション部１４ａと、記憶部１３と、検出部１４ｂと、選択部１４ｃと、変更部１４ｄとを有する。シミュレーション部１４ａは、モデル１３ａに基づいて、複数の車両の挙動を模擬する。記憶部１３は、シミュレーション部１４ａにより模擬された複数の車両の挙動を記憶する。検出部１４ｂは、記憶部１３に記憶された複数の車両の挙動に基づいて、グリッドロックの発生を検出する。選択部１４ｃは、検出部１４ｂによりグリッドロックの発生が検出された場合には、記憶部１３に記憶された複数の車両の挙動に基づいて、グリッドロックの発生の要因となる要因車両を選択する。変更部１４ｄは、グリッドロックが解消されるように、選択部１４ｃにより選択された要因車両に対するシミュレーション部１４ａによる模擬を変更する。 （もっと読む）

【課題】波高が減衰しない現実に近い解析が行え、水理実験の実施回数を減らすことができるシミュレーション方法を提供する。
【解決手段】所定のカーネル関数により離散化された加速度運動方程式用いて、各粒子の加速度と各粒子が境界面から受ける反発力とを求め、さらに時間積分を行い単位時間経過後の速度を算出し、所定のカーネル関数を用いて密度の時間変化を表す離散化した連続方程式を用いて密度変動を算出し、算出した密度変動に対して単位時間経過後の速度を用いて時間による積分を行い、単位時間経過後の密度を算出し、所定回数毎に密度を平滑化し、単位時間経過後の密度に状態方程式を用いて単位時間経過後の圧力を算出し、単位時間経過後の位置を算出し、速度の算出、密度の算出、圧力の算出及び位置の算出を、初期状態から所定時間が経過するまで繰返し、各単位時間経過後における速度、密度、圧力及び位置の情報を取得する。 （もっと読む）

【課題】モンテカルロ試行の中で確率の高いシミュレーションについての結果を得ることができる分散シミュレーションシステムを得る。
【解決手段】将来予測模擬部１は、オプティミスティック法によって複数のシミュレーションを実行する。分散シミュレーション基盤２は、シミュレーション時刻毎の中間的な各シミュレーション結果を集計して最も確率が高いと予測されるシミュレーションの優先順位に基づいて将来予測模擬部１における次のシミュレーション時刻のシミュレーション実行を割り当てるスケジューリングを行う。また、分散シミュレーション基盤２は、予め定めた制約時間内に全てのシミュレーションの実行が完了しない場合は確率が低いと予測されるシミュレーションの実行を打ち切る。 （もっと読む）

【課題】多次元データ分析の際、データから分析目的に合う部分データを抽出する等の前処理の作業に要する利用者の試行錯誤や工数を削減できる技術を提供する。
【解決手段】本システムは、入力部２０１、表示部２０３、特徴照合部２０２、及び分析対象ＤＢ３００を有し、入力部２０１は、利用者（１００）により特徴情報を入力／選択可能とし、特徴照合部２０２は、分析対象ＤＢ３００のテーブルの多次元データから、上記特徴情報との照合処理により、当該特徴を持つ部分データを抽出する処理を行い、表示部２０３は、利用者に対して多次元データ及び抽出された部分データを含む情報を表示する処理を行う。入力部２０１では、利用者による特徴情報の入力を、値の変化の傾向または値の範囲の指定により可能とする。 （もっと読む）

【課題】物体の移動に制約がある条件下で複数の物体を移動前レイアウトから移動後レイアウトへ再配置するための物体再配置計画を、パーソナルコンピュータ等の演算手段を用いて自動的に作成する。
【解決手段】各物体について移動前レイアウト上の出発位置から移動後レイアウト上の目標位置までの移動を移動要素として抽出し、複数の移動要素間の順序の制約を探索する。そして、複数の移動要素を節点とし、複数の移動要素間の順序の制約を節点間を結ぶ有向矢印とする有向グラフを作成する。有向グラフ上に節点と有向矢印で形成されたループがある場合には、ループに含まれる節点を分解することによりループを解消する。さらに、移動要素間の順序の制約の下で移動要素の半順序を決定し、遺伝的アルゴリズムを用いて移動要素の半順序を物体の再配置に要する作業時間が最短となる全順序に変換する。 （もっと読む）

【課題】各クラスタの属性の判定に係る制約を無くし、かつクラスタ間の関係を分かりやすくする。
【解決手段】各データが属するクラスタを階層的に分割する分割部４３６と、分割部４３６によりクラスタが分割される毎に、分割後の複数のクラスタに共通する属性と分割後のクラスタに固有の属性とを選択する属性選択部４４０と、を備える。 （もっと読む）

【課題】ユーザによる要件定義の処理作業を効率化できる技術を提供する。
【解決手段】本システムは、要求仕様具現化支援部１００等を有し、分析類型と顧客視点と提示方式のうち１つを入力する処理（１１０）と、条件付き確率（類型推奨モデル１３０）を参照して推奨要求仕様を決定しこれを要求仕様候補とする処理（１０１）と、前記条件付き確率を参照して前記要求仕様候補に対する類似要求仕様を抽出する処理（１０２）と、前記要求仕様候補を可視化して表示する処理（１０３）と、前記類似要求仕様を可視化してリスト表示する処理（１０４）と、前記リストからユーザにより選択することで前記要求仕様候補を変更可能とする処理とを行う。 （もっと読む）

【課題】各種パラメータの組合せの変動領域と目標値を設定してシミュレーションを実行することにより、最適なパラメータ値の組合せを少ないシミュレーション回数で実現するパラメトリックシミュレーションシステムを提供する。
【解決手段】基本シミュレーションプログラムファイル設定部11a、パラメータ設定入力部11b、及び目標値設定入力部11cから成る設定入力部11と、シミュレーションを実行するパラメータ値の組合せとそのシミュレーションプログラムを作成するパラメータ値組合せ作成部12と、連続シミュレーションを実行して、シミュレーション結果をＤＢ16に保存する連続シミュレーション実行部13と、目標値情報とシミュレーション結果とをＤＢ16から取得し、目標値を満たしているかどうかを評価する目標値評価部14と、評価結果を一覧表にして表示する評価結果表示部15とで構成する。 （もっと読む）