【課題】対応付けが未知の入力データ集合及び出力データ集合から、入力データに対する出力データを予測するためのモデルのパラメータを推定することができるようにする。
【解決手段】読み込み手段部１０によって、対応付けが未知の入力データ集合と出力データ集合とを読み込む。推定部３０によって、入力データ集合及び出力データ集合に基づいて、入力データの各々の潜在変数に関する平均及び共分散行列と出力データの各々の潜在変数に関する平均及び共分散行列とを近似させるように、入力データの各々の潜在変数及び重み変数、並びに出力データの各々の潜在変数及び重み変数を、モデルのパラメータとして推定する。 （もっと読む）

【課題】裾が厚い分布についてロバストにパラメータを推定することができるロバスト推定装置、方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】ロバスト推定装置は、計算対象となるデータを取り込み、取り込んだ計算対象のデータに対してデータ数に応じた重みを設定し、設定された重みを考慮した評価関数が最適となるようにパラメータを推定し、パラメータの推定値を出力する。 （もっと読む）

【課題】ＳＶＭによる識別器を学習させるための学習装置について、その学習時間を有効に短縮する。
【解決手段】学習データを分割した分割学習データをそれぞれ入力して初段の学習を行う複数のサポートベクターマシンを備える学習部と、前段の複数のサポートベクターマシンごとの学習結果として出力されるサポートベクター群を入力して所定数ごとに結合し、当該結合されたサポートベクター群を入力して次段における学習を行うサポートベクターマシンを構築する、２段目から最終段までの学習の各々に対応するＳＶＭ結合部と、前段の複数のサポートベクターマシンから出力されたサポートベクター群におけるサポートベクターを削減し、当該サポートベクターが削減されたサポートベクター群を次段のＳＶＭ結合部に対して出力するサポートベクター削減部とを備えて学習装置を構成する。 （もっと読む）

【課題】与えられた条件から結論を導くこと及び期待される結論を得るための条件を得ることの両方を効率良く行なえる推論装置について開示を行なう。
【解決手段】本発明の一実施形態として、ルールの左辺と右辺の論理式を表すノードを接続し列の両端のノードをルートノードに接続したデータ構造を記憶するルールベースと、論理式の真偽を判定するための情報を取得する情報取得部と、複数のルールいずれかのルールの右辺の論理式が真と判定されると、真と判定された論理式が右辺に並ぶルールの左辺に並ぶ論理積の複数の論理式を表すノードを走査し、後ろ向き推論を行ない、複数のルールの全てのルールの右辺の論理式の真偽が不定であると判定されると、前記直列に接続されたノードを走査し、前向き推論を行なう推論部とを有する推論装置を提供する。 （もっと読む）

【課題】サービスの提供時間又は待ち時間を精度良く予測することのできる、時間予測装置、時間予測方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】診察時間又は診察が開始されるまでの待ち時間の累積発生確率を算出して、累積発生確率が基準確率（診察時間／待ち時間）以上になる平常時確率分布（診察時間／待ち時間）と、累積発生確率が基準確率未満になる異常時確率分布（診察時間／待ち時間）とを作成し、平常時確率分布（診察時間／待ち時間）を用いて診察時間／待ち時間の予測値を算出し、診察時間／待ち時間が所定の基準時間（診察時間／待ち時間）を超えた場合には、異常時確率分布（診察時間／待ち時間）を用いて診察時間／待ち時間を再計算する。 （もっと読む）

【課題】あるサービスが提供されてから次のサービスが提供されるまでのインターバルを精度良く予測することができるようにする。
【解決手段】サービスが提供された後、次のサービスが提供されるまでのインターバルの累積発生確率を算出して、累積発生確率が基準確率以上になる平常時確率分布と、累積発生確率が基準確率未満になる異常時確率分布とを作成し、平常時確率分布を用いてインターバルの予測値を算出し、あるサービスが提供された後に基準インターバルが経過したときには、異常時確率分布を用いてインターバルを再計算する。 （もっと読む）

【課題】 プロセス処理順序制御の安全性を実時間で容易に、確実に保障するプロセス処理順序制御方法を提供する。
【解決手段】 完備束構造をなすベクトル注釈真理値（ｉ，ｊ）｛０≦ｉ，ｊ≦ｍ， ｉ，ｊ，ｍは整数｝によって２つのプロセス間の時間的前後関係を数値化したbf-EVALP式を用いる。２つのプロセス間の時間的前後関係についての安全性規則を、ベクトル注釈真理値（ｉ_０，ｊ_０）を付した前件部と結論部からなるbf-EVALP式で予め表しておき、プロセスの進行に伴い増加したベクトル注釈真理値（ｉ，ｊ）が上記bf-EVALP式のベクトル注釈真理値（ｉ_０，ｊ_０）以上になったとき、結論部が推論されることにより、実時間で安全性検証を行いつつプロセス処理を実行する。 （もっと読む）

【課題】検出に利用する統計的分類器の学習に誤分類されたサンプルが与える悪影響を抑制して、カテゴリが複数ある一般的な分類問題で誤分類されたサンプルを検出することができるようにする。
【解決手段】確率モデル生成部２２によって、各サンプルｎのコンテンツｘ_nとカテゴリｙ_nの同時確率モデルｐ（ｘ_n、ｙ_n）のパラメータ値Θを、一点除外交差検定法に基づく同時確率モデルｐ（ｘ_n、ｙ_n）の予測尤度を最大化させるように、サンプルｎごとに設定した重みｗ_nを用いて計算する。誤分類サンプル検出部２４によって、確率モデル生成部２２によって計算された同時確率モデルｐ（ｘ_n、ｙ_n）のパラメータ値Θに基づいて、各サンプルｎについてコンテンツｘ_nが分類されているカテゴリｙ_nの予測クラス事後確率Ｐ（ｙ_n｜ｘ_n）を計算し、各サンプルｎの予測クラス事後確率Ｐ（ｙ_n｜ｘ_n）に基づいて、誤分類サンプルを検出する。 （もっと読む）

【課題】ある評価対象を説明する情報が当該評価対象の評価においてどの程度重要であるかを予測できる重要度予測システム、重要度予測プログラム、及び重要度予測方法を提供する。
【解決手段】重要度予測装置３００は、人物を識別する情報と、評価対象を識別する情報と、当該人物による当該評価対象の評価値若しくは当該人物が有する当該評価対象の評価値を表す情報と、を対応付けた観測値データと評価対象を説明する説明情報とを取得する取得部３４０を備える。また、重要度予測装置３００は、説明情報の重要度を表す確率変数を、人物の特徴を表す確率変数と説明情報の特徴を表す確率変数とで表し、人物の特徴を表す確率変数と、説明情報の特徴を表す確率変数と、が従う事前確率分布の母数を表すパラメタを観測値データを用いて推定する推定部３５３を備える。 （もっと読む）