JPH0391646A - 情報処理装置とその情報処理装置を用いた空気調整装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、神経回路網型情報処理部に人間の体感を学
習させた情報処理装置、およびその情報処理装置を用い
た空気調整装置に関するものである。

〔従来の技術〕

従来の情報処理装置では、人間の体感を学習させた神経
回路網型情報処理部を持ったものは存在しない。

また、従来の空気調整装置では、例えば温度。

風向、風量の設定によって空気調整をするものがある。

〔発明が解決しようとする課題〕

この発明は、外界の環境に対する人間の体感をリアルタ
イムでシミュレートすることができる情報処理装置を提
供することを目的とする。

また、この発明は、例えば温度、風向、風量の設定のみ
による画一的な空気調整ではなく使用者の体感に応じた
快適な空気調整を行うことができる空気調整装置を提供
することを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

請求項ｆｉｌ記載の情報処理装置は、外界の環境を検出
するセンサ部と神経回路網型情報処理部とを有している
。神経回路網型情報処理部は、センサ部の出力結果を入
力とし、センサ部が検出した外界の環境と同等の環境に
ある人間の体感を教師信号として、外界の環境に対する
人間の体感を学習する構成である（第１図参照〉。

請求項（２）記載の空気調整装置は、入力部に少なくと
も温度センサを有する請求項（１１記載の神経回路網型
情報処理部を有し、神経回路網型情報処理部の情報処理
結果を制御信号とする空気調整部を有する（第２図参照
）。

〔作用〕

請求項（１１記載の構成によれば、神経回路網型情報処
理部がセンサ部の出力結果を入力とし、そのセンサ部が
検出する外界の環境と同等の環境にある人間の体感を教
師信号として、ある環境にある人間の体感を学習するこ
とで、外界の環境に対する人間の体感をリアルタイムで
シミュレートする。

請求項（２）記載の構成においては、まず神経回路網型
情報処理部は少なくとも温度センサを有し、すでに温度
等と利用者の体感との相関についての学習を終えている
ものとする。この神経回路網型情報処理部の情報処理結
果を空気調整部の制御信号とし空気の調整を行う。そし
て、以上のような構成の空気調整装置において、常に快
適な環境になるように神経回路網型情報処理部がフィー
ドバックを行うものとする。上記の構成においては、空
気調整部は常に利用者にとって快適な環境に制御するこ
とができる。

〔実施例〕

第１図はこの発明の第１の実施例における情報処理装置
のブロック図を示すものである。第１図において、１０
０は例えば温度センサや湿度センサなどから構成された
外界の環境を検出するセンサ部、１０１はセンサ部１０
０が外界の塩度、湿度などの情報を電圧や電流などに変
換したアナログ信号、１０２はアナログ信号１０１をデ
ィジタル信号に変換するＡＤ変換器、１０３はＡＤ変換
器１０２の出力であるディジタル信号、１０４は３層構
造の神経回路網型情報処理部、１０５は神経回路網型情
報処理部１０４に用いる教師信号である。

神経回路網型情報処理部１０４は、例えば３Ｎ構造のニ
ューラルネットで、学習のアルゴリズムはバックプロパ
ゲーション（逆伝搬法）を用い、ディジタル信号１０３
を入力信号とし外界の環境と同等の環境にある人間の体
感を教師信号１０５とする。

バックプロパゲーションの学習アルゴリズムの方法につ
いては、例えば、パラレル・ディストリビューティフド
・プロセッシングｉＭＩＴプレス［Ｐａｒａｒｒｅｌ　
Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（旧Ｔ
　ｐｒｅｓｓ）］などに詳しく述べられている。したが
って、ポイントのみ簡単に説明する。

バックプロパゲーションによるニューラルネットの学習
アルゴリズムでは、ある入力に対して好ましい値を出力
するようにネットワーク上のニューロン間の結合のしか
たを変化させるのが基本である。この変化させる動作を
学習と呼んでおり、好ましい値を教師信号と定義する。

ニューラルネットの出力層にあたる各ニューロンの実際
の出力と好ましい出力値（教師信号）との誤差関数を以
下のように定義する。

Ｅ、＝（！４）Σ（ｊｐＪ　Ｏ＋＋ｊ）”（０□は各ニ
ューロンの実際の出力値）（’　ＩＩＪば各ニューロン
の好ましい出力値ンバックプロパゲーシゴンの学習アル
ゴリズムでは、最急降下法を利用して、この誤差関数Ｅ
、を最小にするようにニューロン間の結合のしかたを変
化させる。これにより、各ニューロンの実際の出力値を
好ましい出力値に近づけることが可能となり、学習が完
了する。

なお、神経回路網型情報処理部１０４の実現方法として
は、ノイマン型のコンピュータを用いアルゴリズムを数
式の形でプロゲラξングしたり、バンクプロパゲーショ
ン専用のハードウェアを用いたりと、色々な方法が考え
られる。

上記のように構成されたこの発明の第１の実施例におけ
る情報処理装置の動作について、以下に説明する。この
情報処理装置の動作は２つのステップに分かれる。

（１）学習段階 （２）情報処理段階 まず、（１）の学習段階の動作について説明する。

センサ部１００は、外界の温度、湿度などの情報（外部
入力）を電圧や電流などのアナログ信号１０１に変換し
、ＡＤ変換器１０２へ送る。ＡＤ変換器１０２は、セン
サ部１００から送られてきたアナログ信号１０１をディ
ジタル信号１０３に変換する。神経回路網型情報処理部
１０４は、送られてきたディジタル信号１０３をその入
力層にあたる各ニューロンに入力する。神経回路網型情
報処理部１０４は、この送られてきた信号から、各ニュ
ーロンが以下に示す閾値処理を行う。

ｏ、、＝ｒ（ΣＷｊｉＸｉ−θ、） ｆ　（ｔｌ　＝　１　／　（１＋ｅｘｐ（−Ｌ）　）（
シグモイド関数） Ｗ４、：ニューロン０１の結合係数 ｘＩ　：ニューロンＯ）へのニューロン（１）カラノ入
力値 θ、二ニューロン（ｊｌのしきい値 これにより、出力層にあたる各ニューロンから出力信号
Ｏｐｊが出力される。ここで、神経回路網型情報処理部
１０４は、教師信号１０５（人間の体感）から誤差関数
Ｅ、を評価し、バックプロパゲーションの学習アルゴリ
ズムで誤差関数Ｅ、を最小にするようニューロン間の結
合Ｗｊｉを変化させる。

以上の手続を繰り返すことで、神経回路網型情報処理部
１０４はある環境に対しての人間の体感を学習する。な
お、人間の体感の神経回路網型情報処理部１０４への入
力は、現在の環境が快適であるか不快であるかを、例え
ば２値データとして入力することで行う。

つぎに、情報処理段階の動作について説明する。

学習段階で示した方式で学習が完了した神経回路網型情
報処理部１０４に学習段階と同様にディジタル信号１０
３が入力する。神経回路網型情報処理部１０４は各ニュ
ーロンが！ｄ（ｉ！処理を行い、出力信号０２、を出力
する。この出力信号０．Ｊが学習した人間の体感を示す
ため、この情報処理装置はある環境における人間の体感
をシミュレートできる。

以上説明したように、この実施例によれば、神経回路網
型情報処理部１０４を設けることで、ある環境における
人間の体感をリアルタイムでシミュレートすることが可
能となる。

第２図はこの発明の第２の実施例における空気調整装置
のブロック図を示すものである。第２図において、２０
０は例えば温度センサや湿度センサなどから構成された
外界の環境を検出するセンサ部、２０１はセンサ部２０
０が外界の温度、湿度などの情報を電圧や電流などに変
換したアナログ信号、２０２はアナログ信号２０１をデ
ィジタル信号に変換するＡＤ変換器、２０３はＡＤ変換
器２０２の出力であるディジタル信号、２０４は神経回
路網型情報処理部、２０５は神経回路網型情報処理部２
０４に用いる教師信号、２０６は神経回路網型情報処理
部２０４からの出力信号、２０７は出力信号２０６を入
力とし制御信号２０８を出力する制御回路、２０９は制
御信号２０８によって制御される空気調整部である。

ここで、神経回路網型情報処理部２０４は、あらかしめ
教師信号２０５とディジタル信号２０３の入力によって
、すでに温度や湿度等と利用者の体感との相間について
の学習を終えているものとする。

この実施例の場合、例えば環境に対する標準的な制御情
報を予め神経回路網型情報処理部２０４に入力しておき
、この制御情報に基づいて空気調整を行い、このときに
体感に基づいて快適か不快かを示すデータを神経回路網
型情報処理部２０４に逐次入力することで、神経回路網
型情報処理部２０４が人間の体感を学習して標準的な結
合状態から各ニューロン間の結合を変化させることにな
る。

まず、温度や湿度等の室内環境情報をセンサ部２００が
感知し、その情報をアナログ信号２０１として出力する
。つぎに、ＡＤ変換器２０２が前記アナログ信号２０１
をディジタル信号２０３に変換する。

ディジタル信号２０３は神経回路網型情報処理部２０４
に人力され、神経回路網型情報処理部２０４において情
報処理がなされた後、出力信号２０６が出力される。出
力信号２０６は制御回路２０７へ送られ制御回路２０７
から制御信号２０８が出力される。そして、空気調整部
２０９は制御信号２０８によって制御される。その結果
室内環境は変化し、温度や温度等の室内環境情報に反映
され、この空気調整部２０９にフィードバックがかけら
れる。これにより、室内環境を常に利用者にとって最も
快適な状態になるように空気調整装置が動作することが
可能になる。

なお、明らかではあるが、この発明によれば極めてパー
ソナルな調整が可能であり、温度や温度等と利用者の体
感との相関の情報を持つ部分をカード等にしておけばこ
の発明のような空気調整装置のある所であれば、そのカ
ードを用いることによってすぐにその人にとっての最も
快適な室内環境を得ることが可能である。

以上説明したように、この実施例によれば、空気調整装
置が室内環境を常に利用者にとって最も快適な状態にな
るようにすることが可能となる。

〔発明の効果〕

請求項（１１記載の情報処理装置によれば、神経回路網
型情報処理部がセンサ部の出力結果を人力とし、そのセ
ンサ部が検出する外界の環境と同等の環境にある人間の
体感を教師信号として、ある環境にある人間の体感を学
習しているので、ある環境における人間の体感をきわめ
て簡単にリアルタイムでシミニレ−卜することができ、
実用的にきわめて有用である。

請求項（２）記載の空気調整装置によれば、人間の体感
を学習した神経回路網型情報処理部の情報処理結果によ
って空気調整部が空気調整動作を行うので、常に利用者
にとって最も快適な状態になるように室内環境をきわめ
て簡単に調整することができ、実用的にきわめて有用で
ある。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の第１の実施例における情報処理装置
のブロック図、第２図はこの発明の第２の実施例におけ
る空気調整装置のブロック図である。 １００・・・センサ部、１０１・・・センサ部からのア
ナログ信号、１０２・・・ＡＤ変換器、１０３・・・Ａ
Ｄ変換器からのディジタル信号、１０４・・・神経回路
網型情報処理部、１０５・・・教師信号、２００・・・
センサ部、２０１・・・センサ部からのアナログ信号、
２０２・・・ＡＤ変換器、２０３・・・ＡＤ変換器から
のディジタル信号、２０４・・・神経回路網型情報処理
部、２０５・・・教師信号、２０６・・・神経回路網型
情報処理部からの出力信号、２０７・・・制御回路、２
０８・・・制御記号、２０９・・・空気調整部Ｅｆ！廷
ギ 第 図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）外界の環境を検出するセンサ部と、神経回路網型
   情報処理部とを備え、 前記神経回路網型情報処理部は、前記センサ部の出力結
   果を入力とし、前記センサ部が検出した外界の環境と同
   等の環境にある人間の体感を教師信号とすることで、外
   界の環境に対する人間の体感を学習することを特徴とす
   る情報処理装置。
2. （２）入力部に少なくとも温度センサを有する請求項（
   １）記載の神経回路網型情報処理部を有し、前記神経回
   路網型情報処理部の情報処理結果を制御信号とする空気
   調整部を有することを特徴とする空気調整装置。