イベントにおける自動経験料率設定、及び／又は、損失積立のためのシステム、及び、方法であって、初期年ｉの特定のイベントＰ_i,fは、進展年ｋにおける進展値Ｐ_ikfを含む。ここで、ｉ，ｋにおいて、ｉ＝１，．．，Ｋであり、ｋ＝１_,...,Ｋであり、Ｋは最後の周知の進展年である。そして最初の初期年ｉ＝１は、特定の方法で全ての進展値Ｐ_1kfを含む。進展値Ｐ_{i,K-(i-j)+1,f}を決定するために、ニューラルネットワークＮ_i,jは、最初の時間間隔ｉ毎に繰り返し（ｉ−１）回形成される。ここで、ｊ＝１，．．．，（ｉ−１）は、特定の初期年ｉにおける繰り返し数であり、そしてニューラルネットワークＮ_i,j+1は、ニューラルネットワークＮ_i,jに再帰的に依存している。特に、システム、及び、方法は、保険契約、及び／又は、過剰な損害再保険契約における経験料率の設定に適している。
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【課題】監視装置を構成するニューラルネットワークによる欠測データ補間方式により、各種条件により選択した学習データを使用したニューラルネットワークの学習結果から欠測期間中のデータを欠測直前のデータから推量し補間し欠測データを補間することにある。
【解決手段】監視装置を構成するニューラルネットワークによる欠測データ補間方式により、欠測期間に似た条件の収集データを学習データに使用したニューラルネットワークの学習結果から欠測期間中のデータを欠測直前のデータから推量し補間してする欠測データ補間方法である。 （もっと読む）

【課題】 事象が発生または発生しない確率を精度よく算出できる確率モデル作成方法を提供する。
【解決手段】 確率モデル作成システムは、確率モデルと重み係数を繰り返し作成するモデル作成部１と、モデル作成部１で作成された確率モデルと重み係数を記憶する第１記憶部２と、モデル作成部１が最後に作成した最終的な確率モデルを記憶する第２記憶部３と、所定のパラメータを入力する入力部４と、入力されたパラメータを第２記憶部３から読み出した確率モデルに入力して所定の事象が発生する（または発生しない）確率を算出する確率算出部５とを備えている。この構成により、ある企業の特定の座標指標が入力されたときに、迅速に企業の倒産確率を簡易かつ精度よく算出できる。 （もっと読む）

【課題】音声言語データに対するパターン認識の処理を高い認識率でかつ効率的に行うとともに、そのシステム構成を自己適応的に発展させることができる自己発展型音声言語パターン認識システムを提供する。
【解決手段】パターン認識部１２内に構築される自己組織化ニューラルネットワーク構造に含まれる各ニューロンのうち互いに関係のあるニューロン同士は、音声言語データの階層的な認識レベルに対応して段階的に関係付けられるよう、ウェイト係数を介して相互に結合されている。具体的には、各ニューロンは、音声言語データの階層的な認識レベル（音素レベル、単語レベル、文節レベル及び文レベル）のそれぞれに対応する複数のネットワーク階層のいずれかに含まれ、各ネットワーク階層に含まれる各ニューロンは、当該各ネットワーク階層に隣接するネットワーク階層に含まれるニューロンとの間でのみ相互に結合されている。 （もっと読む）

【課題】 人工神経回路網の構造を極力変化させずに、新たな入力信号や出力信号を追加可能な情報処理装置及び情報処理方法を提供することを課題とする。
【解決手段】 複数の人工神経細胞素子２ａ・・・を備える情報処理装置１であって、複数の人工神経細胞素子２ａ・・・の各人工神経細胞素子と入力線が接続された人工神経細胞素子２ａ，２ｂとの遠近を表す順向性近接指標値を計算する順向性近接指標値計算部と、複数の人工神経細胞素子２ａ・・・の各人工神経細胞素子と出力線が接続された人工神経細胞素子２ｃとの遠近を表す逆向性近接指標値を計算する逆向性近接指標値計算部と、各人工神経細胞素子の順向性近接指標値及び各人工神経細胞素子の逆向性近接指標値を参照し、新規に入力線に接続する人工神経細胞素子及び／又は新規に出力線に接続する人工神経細胞素子を決定する近接主導接続先決定部５とを備えることを特徴とする。 （もっと読む）

現場における状態診断のために、使用方法が簡便で、診断精度が高く、処理速度が速く、携帯ができる診断システムを提供する必要がある。本発明では、処理アルゴリズムが複雑で長い処理時間を必要とする診断機能の学習過程を、計算能力が高くメモリ容量が大きい計算機で行い、計算機での学習により構成された診断機能に必要な要素をポケットサイズの携帯型診断装置に転送し、携帯型診断装置を用いて迅速に状態診断を行う状態識別方法及び状態識別システムを提案した。更に、状態診断のための情報処理を効率的に行うために、診断のために測定した波形データから雑音を除去して得た特徴波形データをパラメータ波形データに変換し、パラメータ波形データが計測した信号を時間スケールにおける圧縮する役割を果たすので、パラメータ波形データを用いて状態診断を迅速に行う。
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【課題】擬似神経システムによって制御し、統制する物理モバイルデバイスＮＯＭＡＤを有する頭脳ベースのデバイス（ＢＢＤ）を提供する。
【解決手段】この擬似神経システムは、海馬の複雑な解剖学的構造及び生理機能と、皮質を含むその周囲の神経領域とに基づいている。ＢＢＤは、非常に多くの物体からの空間信号を時間内に統合して、未知の世界の探検を手助けするための柔軟なナビゲーション解決法を提供する。ＮＯＭＡＤは実世界環境内をナビゲートするので、擬似神経システムの海馬は、時間的尺度でＮＯＭＡＤのセンサから受信されるマルチモード入力情報を組織し、この組織をナビゲーションに必要な空間的エピソード記憶の発達のために使用する。 （もっと読む）

【課題】 膨大なデータを圧縮できるようにするとともに、圧縮したデータから元のデータの特性をより正確に再現できるようにすることを目的とする。
【解決手段】 対象体の動作時に、この動作に応じて変動するｎ個（ｎ：自然数）のパラメータの値からなるデータセットを複数検出する検出手段４と、検出手段４により検出された各データセットをｎ次元空間内に入力し、データセット数よりも少ない所定数のニューロンをｎ次元空間内に配置してニューラルネットワークの教師なし学習法によりニューロンの学習を行い、上記の複数のデータセットを、学習により得られたニューロンモデルを特徴付けるニューロンモデルパラメータに変換することにより圧縮するデータ圧縮手段６とをそなえる構成にする。 （もっと読む）

本発明は、少なくとも１つの測定可能な組織性質を少なくとも１つの組織特性に関連付けるモデルを生成及び／又は更新する方法であって、２以上のデータカテゴリを規定するステップと、複数のトレーニングデータセットのそれぞれを前記データカテゴリの１以上に割り当てるステップと、前記カテゴリの選択されたカテゴリに分類されたデータセットのみを利用して前記モデルを生成及び／又は更新するステップとを有する方法を記載する。本発明はまた、このようなモデルを生成するための方法及びシステムと共に、当該モデルにより利用される複数の測定された組織性質データセットを格納するデータベース構成を記載する。
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【課題】
一般技術を活用した複雑でない汚水流入量予測モデルと雨水流入量予測モデルとにより汚水流入量と雨水流入量とを正確に予測し、下水流入量の予測精度の向上を実現する下水流入量予測装置を提供する。
【解決手段】
ポンプ井への下水流入量である下水流入量データから分離生成した雨水流入量データと汚水流入量データとを用いて汚水流入量予測モデルおよび雨水流入量予測モデルを別個構築し、暦データを汚水流入量予測モデルに入力して汚水流入量予測データを生成し、気象データを雨水流入量予測モデルに入力して雨水流入量予測データを生成し、生成した汚水流入量予測データと雨水流入量予測データとを合算して下水流入量予測データを生成するような下水流入量予測装置とした。 （もっと読む）