JP2019507411A - ターゲット特性データの予測 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 プロセッサと、命令を一括的に含む1つ又は複数のコンピュータ可読媒体とを含む装置を用いて、ターゲット特性データを予測することができる。プロセッサによって実行されたとき、該命令は、該プロセッサに、複数の物理構造データ及び複数の特性データを取得することと、複数の物理構造データの中の物理構造データに対応する少なくとも2つの物理構造の間の少なくとも1つの構造類似性を推定することと、ターゲット特性データをターゲット物理構造データから推定するための推定モデルを、少なくとも1つの特性データ及び対応する少なくとも1つの、ターゲット物理構造データと複数の物理構造データの各々との間の構造類似性を用いることによって、作成することと、を行わせる。
【選択図】 図3
Description
ArgminΣt TΣi NL2(yit−φ(Xi)Τω)2+λ|ω|2...式(1)
に示すような目的関数を最適化することができ、ここでφ(・)は、ガウスカーネルのタイプを表す関数であり、ωは複数の重み変数を含む重みベクトルであり、λは正則化項(例えばL2正則化項)であり、yitはターゲット特性データYiのターゲット特性値である。
L{1,d}(Xsi,Xsj)=Σcgc,d(Xsi,Xsj)・fc,d(Ytrain)...式(2)
を用いて決定することができ、ここでcは、類似性のパースペクティブ(perspective)を表す変数であり、gc,d(・,・)は、入力ベクトルに基づくツリーモデルの分割規則を生成する関数であり、fc,d(Ytrain)は、2つの特性データを取り出す関数であり、これら2つの特性データは、Xsi及びXsjに対応し、類似性のパースペクティブcの観点から取り出される。
L{2,d2}(Xi,Xn)=(Xpi−Xpn)2 ...式(4)
で表すことができる。
L{2,d2}(Xi,Xn)=|Xpi−Xpn| ...式(5)
とすることができる。
φ(Xi)=θ0exp[−1/2×Σ{j,k,d}(θd×L{j,k}(Xi,Xj))]...式(6)
によって表すことができる。
12:自動車ボンネット
100:装置
1900:コンピュータ
2095:DVD−ROM
Pi:点
Xi:物理構造データ
Yi:特性データ
Claims (19)
- 特性データを予測するための装置であって、前記装置は、
プロセッサと、
命令を一括して含む1つ又は複数のコンピュータ可読媒体と、を含み、前記命令は、前記プロセッサによって実行されたときに、該プロセッサに、
複数の物理構造データ及び複数の特性データを取得することであって、各物理構造は、前記複数の特性データの中の特性データに対応し、前記特性データは、複数の特性値を含み、各特性値は、前記複数の物理構造データの中の物理構造データに対応する物理構造に関係するものである、データを取得することと、
前記複数の物理構造データの中の物理構造データに対応する少なくとも2つの物理構造の間の少なくとも1つの構造類似性を推定することと、
ターゲット特性データをターゲット物理構造データから推定するための推定モデルを、少なくとも1つの特性データ及び対応する少なくとも1つの、前記ターゲット物理構造データと前記複数の物理構造データの各々との間の構造類似性を用いることによって、作成することと
を行わせる、装置。 - 前記少なくとも1つの構造類似性の前記推定は、前記少なくとも2つの物理構造に対応する特性データ間の少なくとも1つの特性類似性に基づく、請求項1に記載の装置。
- 前記命令は、前記プロセッサに、前記複数の特性データの中の第1の特性データと第2の特性データとの間の特性類似性を計算することをさらに行わせ、該計算は、前記第1の特性データ及び前記第2の特性データの対応する特性値の間の少なくとも1つの差に基づく、請求項2に記載の装置。
- 各特性データは、時間に対する特性の変化を表す、前記複数の特性値の中の少なくとも1つの特性値を含む、先行する前記請求項のいずれかに記載の装置。
- 各特性データは、前記対応する物理構造に対する衝撃に関連した又は前記対応する物理構造の変形を表す特性の変化を表す、前記複数の特性値の中の少なくとも1つの特性値を含む、請求項4に記載の装置。
- 各物理構造は、可動物体の本体の一部である、請求項5に記載の装置。
- 各物理構造データは、物理構造、位置、及び時間を表すための特徴を含む、請求項4〜請求項6のいずれかに記載の装置。
- 前記命令は、前記プロセッサに、新たな構造類似性を推定するための類似性関数を決定することをさらに行わせ、該決定は、前記少なくとも2つの物理構造に対応する特性データ間の少なくとも1つの特性類似性に基づく、先行する前記請求項のいずれかに記載の装置。
- 前記命令は、前記プロセッサに、ツリーモデル又はニューラルネットワークモデルを用いて前記類似性関数を決定することをさらに行わせる、先行する前記請求項のいずれかに記載の装置。
- 前記命令は、前記プロセッサに、推定特性値の重みを決定して前記推定特性値とターゲット特性データのターゲット特性値との間の差を小さくすることをさらに行わせ、前記推定特性値は、前記ターゲット物理構造データと前記複数の物理構造データの各物理構造データとの複数の構造類似性の合成に基づく、先行する前記請求項のいずれかに記載の装置。
- 前記命令は、前記プロセッサに、前記ターゲット物理構造データと前記複数の物理構造データの各物理構造データとの前記複数の構造類似性の感度を決定して前記推定特性値と前記ターゲット特性データの前記ターゲット特性値との間の差を小さくすることをさらに行わせ、前記推定特性値は、前記ターゲット構造体と各物理構造との間の複数の相対位置の合成にさらに基づく、請求項10に記載の装置。
- 前記命令は、前記プロセッサに、カーネル法を用いて前記重みを決定することをさらに行わせる、請求項11に記載の装置。
- 前記命令は、前記プロセッサに、前記推定モデルを用いてターゲット物理構造の特性データを推定することをさらに行わせる、先行する前記請求項のいずれかに記載の装置。
- 特性データを予測するためのコンピュータ実装方法であって、前記方法は、
複数の物理構造データ及び複数の特性データを取得することであって、各物理構造は、前記複数の特性データの中の特性データに対応し、前記特性データは、複数の特性値を含み、各特性値は、前記複数の物理構造データの中の物理構造データに対応する物理構造に関係するものである、データを取得することと、
前記複数の物理構造データの中の物理構造データに対応する少なくとも2つの物理構造の間の少なくとも1つの構造類似性を推定することと、
ターゲット特性データをターゲット物理構造データから推定するための推定モデルを、少なくとも1つの特性データ及び対応する少なくとも1つの、前記ターゲット物理構造データと前記複数の物理構造データの各々との間の構造類似性を用いることによって、作成することと、
を含む、コンピュータ実装方法。 - 前記複数の特性データの中の第1の特性データと第2の特性データとの間の特性類似性を計算することをさらに含み、該計算は、前記第1の特性データと前記第2の特性データとの対応する特性値の間の少なくとも1つの差に基づく、請求項14に記載のコンピュータ実装方法。
- 各特性データは、時間に対する特性の変化を表す、前記複数の特性値の中の少なくとも1つの特性値を含む、請求項14〜請求項15のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
- 各特性データは、前記対応する物理構造に対する衝撃に関連した又は前記対応する物理構造の変形を表す特性の変化を表す、前記複数の特性値の中の少なくとも1つの特性値を含む、請求項16に記載のコンピュータ実装方法。
- 特性データを予測するためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は、
処理回路によって可読のコンピュータ可読ストレージ媒体であって、請求項14〜請求項17のいずれかに記載の方法を実施するための、前記処理回路による実行のための命令を格納する前記コンピュータ可読ストレージ媒体を含む、コンピュータプログラム製品。 - コンピュータ可読媒体上に格納され、デジタルコンピュータの内部メモリにロード可能なコンピュータプログラムであって、前記プログラムがコンピュータ上で実行された場合に請求項14〜請求項17のいずれかの記載の方法を実施するためのソフトウェアコード部分を含む、コンピュータプログラム。
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