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01.01.2023
バカラ イーグル
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入力組み合わせ（input combination）、又は特徴組み合わせ（feature combi nation）、はフイーチャー部分空間を規定する。該フイーチャー部分空間は２進 ビット記号列（binary bit string）により表され、ここでは遺伝子（genes）と して引用される。遺伝子はどの入力が特定部分空間にあるかを示し、従って特定 の部分空間の次元数（dimensionality）は該遺伝子数列（genes sequence）の” １”のビットの数により決定される。望ましい情報特性を有する部分空間に対応 するそれら遺伝子を同定するために全てのフイーチャー部分空間の情報豊富さが エグゾースチブ（exhaustively）に探索される。 起こり得る部分空間（possible subspace ）の全数が少なければ、エグゾース チブな探索が最も情報豊富な部分空間を同定する好ましい方法であることは注意 すべきである。多くの場合、しかしながら、起こり得る部分空間の数は全ての起 こり得る部分空間をエグゾースチブに探索することが計算的に非現実的である程 充分大きい。それらの状況では、該部分空間は遺伝子数列を操作する遺伝的アル ゴリズムを使用して探索されるのが好ましい。すなわち、遺伝子は望ましい情報 特性を有するフイーチャー部分空間の集合を進化させるよう組み合わされ及び／ 又は選択的に突然変異（mutated）させられる。特に、該遺伝的フイーチャー部 分空間進化過程（evolution process）用の適応度関数（fitness function）は その特定の遺伝子により表されるフイーチャー部分空間用情報エントロピーのメ ザー（measure）である。情報コンテントの他のメザーは該出力に関する該部分 空間の均一度を示す（measure）。これらのメザーは分散（variance）、標準偏 差、又は或るしきい値を越える指定出力依存確率を有するセルの数（又はセルの パーセンテージ）の様な発見的方法（heuristics）を含む。これらの情報的メザ ーは望ましい情報特性、すなわち高い情報コンテントを有する遺伝子、又は部分 空間を同定するために使用されてもよい。加えて、決定木ベースの方法が使用さ れてもよい。これらの代替えの方法はエグゾースチブな探索を行う時望ましい部 分空間を同定するため使用されてもよい。 好ましい実施例では、ここではグローバルエントロピーと呼ぶ、該フイーチャ ー部分空間エントロピーは、該部分空間内のセルのエントロピーメザーの加重平 均を計算することにより決定されるのが好ましい。出力特定的エントロピーメザ ーも又使用されてもよい。セルエントロピーはここではローカルエントロピーと 呼ばれ、修正されたニシのエントロピー計算を使用して計算される。 実験型モデルが次いで階層的な仕方で創られるが、それは、高い情報コンテン トを有するよう決定されたフイーチャー部分空間の組み合わせを調べることによ る。フイーチャー部分空間は、テストデータ（既知の対応出力を有するサンプル 入力データ点）を使用する高精度の予測を提供するフイーチャー部分空間の組み 合わせを見出すためにエグゾースチブな探索技術を使用して選択されそしてモデ ル内へ組み合わされる。該モデルは又遺伝的アルゴリズムを使用して発展させら れてもよい。この場合、該モデル遺伝子はどのフイーチャー部分空間が使用され るかを指定し、該モデル遺伝子の長さは望ましい情報特性を有するとして前に同 定されたフイーチャー部分空間の数により決定される。該モデル発展過程で使用 される該適応度関数は考慮下の特定モデルの予測精度であるのが好ましい。 本発明の１側面に依れば、次ぎに取得される入力からシステム出力を精密に予 測するため、該システムへの対応する入出力を表す、前に取得されたデータに基 づきシステムの実験型モデルを創る方法が提供される。該方法は、 （ａ）該システムへの多数の入力と対応する該システムからの出力とからデー タ集合を取得する過程と、 （ｂ）該前に取得したデータ集合を、少なくとも１つのトレーニングデータ（ training data）集合と、少なくとも１つのテストデータ（test data）集合と、 そして少なくとも１つの検証データ（verification data）集合とにグループ分 けする過程を具備しており、該集合は相互に一致してもよく、或いは前に取得し たデータの排他的（exclusive）又は非排他的（non-exclusive）部分集合であっ てもよく、該方法は又、 （ｃ）高いグローバルエントロピー加重（weights）を有する複数のフイーチ ャー部分空間を、 （ｉ）前記トレーニングデータ集合からフイーチャー部分空間を規定する複 数の入力を選択する過程と、 （ｉｉ）固定的か又は適合的か何れかの量子化方法（quantization）により 、各入力範囲を部分範囲（subrange）に分けることにより該フイーチャー部分空 間をセルに分ける過程と、 （ｉｉｉ）ローカルセルラーエントロピー加重による加重平均か、又は出力 特定的エントロピー加重による加重平均か何れかを形成することにより、グロー バルエントロピー加重を決定する過程と、 により決定する過程と、 （ｄ）オプション的に、高いエントロピー加重を有する該決定されたフイーチ ャー部分空間内での各入力発生の頻度を調べ、削減された次元数データ集合を規 定するために最も頻繁に発生するそれらの入力のみを保持する過程と、そしてそ の後過程（ｃ）を繰り返す過程と、 （ｅ）オプション的に、該削減された次元数フイーチャーデータ集合を規定す るようにシステム入力から最も精密にシステム出力を予測する最適又は最適に近 い次元数と最適又は最適に近い量子化条件を決定するために、複数の量子化条件 下で該削減された次元数データ集合の複数の該次元（例えば、該次元の幾つか、 又は全て）上でエグゾースチブに探索する過程と、 （ｆ）前記データ集合上のシステム入力からシステム出力を最も精密に予測す る高いグローバルエントロピー加重（例えば、フイーチャーデータ集合の部分か 、又は全体か何れか）を有する該決定されたフイーチャー部分集合の組み合わせ を決定する過程と、 （ｇ）テストデータ集合上でシステム入力からシステム出力を最も精密に予測 する削減された次元数のフイーチャーデータ集合に部分集合（例えば、削減され た次元数のフイーチャーデータ集合の部分か、又は全体かの何れか）を決定する 過程とを具備している。 大きなデータ集合用には、該モデル創生過程（ｂ）−（ｇ）は、次いで最適モ デルのグループを見出すために種々のトレーニング及びテストデータ集合上で繰 り返されてもよい。この最適モデルのグループはそれらのモデルから生じる１つ 以上の予測を開発するために新しいデータについて”ポール（polled）”されて もよい。これらの予測は、例えば、勝者１人占め（winner-takes-all）の投票ル ールに基づいてもよい。システム入力から最も精密にシステム出力を予測する最 適モデルのグループの部分集合は次いで次の様に決定される。テストデータ集合 の入力がモデルの選択された部分集合のグループの各モデルに従属させられ（ラ ンダムに選択されてよい）、各部分集合で予測された出力は各テストデータ出力 と比較される。該部分集合で予測された出力の計算過程は（ｂ）−（ｅ）｛又は オプションとして（ｂ）−（ｇ）｝と同様な仕方で行われ、そこでは個別のモデ ル出力予測値を入力として、実際の出力値を出力として使用して新しいトレーニ ング及びテストデータ集合が創られる。この過程はモデルの多数の選択された部 分集合グループ用に繰り返されてもよい。モデルの該選択された部分集合グルー プは次いで、”フレームワーク”を規定するためにシステム入力からシステム出 力を最も精密に予測するモデルの最適部分集合ブループを見出すために発展（ev olved）させられる。, バカラ イーグル. フレームワーク創生過程は、最適フレームワークのグループを見出すために、 モデル創生過程と同様な仕方で更に繰り返されてもよい。最適フレームワークの このグループは、それらのフレームワークから生じる１つ以上の予測を開発する ために新データ上で”ポール”され得る。これらの予測は、例えば、勝者１人占 めの投票ルールに基づくことが出来る。システム入力からシステム出力を最も精 密に予測する最適フレームワークのグループの部分集合は次いで次の様に決定さ れる。テストデータ集合の入力はフレームワークの該選択された部分集合グルー プの各フレームワークに印加され、各フレームワーク部分集合で予測された出力 が各テストデータ出力と比較される。該部分集合で予測される出力の計算過程は （ｂ）−（ｇ）と同様な仕方で行われ、そこでは個別モデルフレームワークで予 測された値を入力としてそして実際の出力を出力として使用して新トレーニング 及びテストデータ集合が創られる。この過程はフレームワークの多数の選択され た部分集合グループ用に繰り返される。フレームワークの該選択された部分集合 グループはシステム入力からシステム出力を最も精密に予測する、”スーパーフ レームワーク”と呼ばれる、フレームワークの最適部分集合グループを見出すた めに発展させられる。 最適モデル決定過程、最適フレームワーク決定過程、又は最適スーパーフレー ムワーク決定過程は予め決められた停止条件が達成されるまで繰り返される。該 停止条件は、例えば、１）発展型対象の族（family of evolutionary objects） のポーリングから予め決められた予測精度の達成、又は２）予測精度でのインク レメンタルな改善が予め決められたしきい値より低下した時、又は３）予測精度 での更に進んだ改善が達成されない時、として規定されてもよい。 分布状階層的発展（Distributed hierarchical evolution）は、モデル、フレ ームワーク、スーパーフレームワーク他の様な逐次的により複雑に相互作用する 発展型”対象”のグループが、逐次的により大量の複雑なデータをモデル化し理 解するために、創られる発展型の過程である。 図１は本発明の方法１００の全体的流れを図解するブロック線図である。この 図から評価される様に、実験データから複雑なシステムのモデルを創生するため に発展型過程（evolutionary process）が使用される。好ましい方法は、”発展 型対象（evolutionary objects）”、例えば、フイーチャー１３０、モデル１４ ０、フレームワーク１５０、そしてスーパーフレームワーク１６０他、の伸展す る階層（extensible hierarchy）を創るために、データ１１０の多次元的表現を 情報理論１２０と組み合わせる。該過程は１７０で示した階層的な仕方で更に組 み合わせを発生するため続けられ得る。 最初に、フイーチャー部分空間（feature subspace）とも呼ばれる、入力の組 み合わせは、初期のランダムに選択されたフイーチャー部分空間プールからエグ ゾースチブな探索（exhautive search）又は発展型の過程により、同定（identi fied）される。次いでモデルを創るためにフイーチャー部分空間の最適組み合わ せ（optimum combination）が探索されるか又は発展（evolved）させられ、フレ ームワークを創るためにモデルの最適組み合わせが更に探索されるか又は発展さ せられ、そしてスーパーフレームワーク他を創るためにフレームワークの最適組 み合わせが更に探索されるか又は発展させられる。上記説明のより複雑な発展型 対象の逐次的発展は、予め決められた停止条件、例えば、予め決められたモデル 性能、が達成されるまで続く。ルールとして、該データ集合（data set）が大き い程、これらの対象のより多くが創られるので、実験型モデル（empirical mode l）の複雑さは、該入力の、該データが取得された該システムの出力との相互作 用の複雑さを反映する。 ここに説明した方法の展開で、幾つかの設計基準（design criteria）が考え られた。該方法が、任意の非線形構造を有するデータ空間（data space）を成功 裡に処理することが必要である。該方法が、入力を知って出力を予測する”前向 き（foreward）”問題と、出力を知って入力を予測する”逆向き（inverse）” 問題との間を区別せず、それによりデータのモデル化と制御の問題を同じ足場（ footing）上に置くことも又望ましい。これは該データ集合それ自身の上に最小 の追加的モデルジオメトリー（additional model geometry）だけが重ね合わさ れることを意味する。用語”ジオメトリー（geometry）”は、回帰技術（regres sion technique）で導入される様な、線形及び非線形の両多様性を含む。対称性 （symmetry）もここでは目下のモデリングタスク用に最も情報豊富な（informat ion-rich）入力又は入力の組み合わせを同定する利点を有する。この知識は意志 決定及び計画用の最適戦略を開発するため使用され得る。最後に、該方法は、そ れが事実便利に実施されるために計算的に扱い易い（tractable）必要がある。 これらの設計目標を充たすために、幾つかの現在の線形及び非線形な方法が注意 深く解析され、共通のテーマが基本的な限定と機会とを同定する目標を用いて要 約された。 下記の議論は情報理論及び発展からの概念を使用して１つのモデルの発展の基 本的方法を説明することから始まる。より大きい。より複雑なデータ集合を説明 するために逐次的により複雑な対象の逐次的で階層的な発展に向かうために該方 法を更に伸展させることが次ぎに説明される。データ出力がなくても入力フイー チャークラスター（input feature cluster）を発見する方法の下にある原理の 応用が次いで論じられ、それに多次元データ空間内で”情報可視化（informatio n visualization）”を行う方法の説明が続く。ハイブリッドのモデリングスキ ームを創るために本発明の方法をニューラルネットワーク（neural networks） の様な他のモデリングパラダイム（modeling paradigms）と組み合わせることが 次いで詳述される。該説明は、遺伝的プログラミング（genetic programming） の分野と結合された本発明の方法のデータモデル化の取り組みを使用して物理的 法則を発見する、新しい取り組みを結論としている。 関心の点として、情報理論からの基本的アイデアは全てのこれらの問題を解く に必要なコアツール（core tools）を提供し、簡単で統合的核（simple, unifyi ng kernel）を該方法に提供することは述べるに値する。エントロピー（entropy ）の概念はデータ空間内の秩序（order）｛又は混乱（disorder）｝の定量的メ ザー（quantitative measure）を提供する。このメザーは、初期に混乱したシス テムからの秩序の発生をドライブする発展型エンジン用の適応度関数（fitness function）として使用され得る。この意味で、情報理論はドライバーを提供し、 発展型プログラミングは発見過程をシステム化するエンジンを提供する。最後に 、本発明の方法で説明されるパラダイムはデータドライブされている（is data driven）が、それはデータ自身の中の情報コンテント（information content） が予測（prediction）に使用されるからである。かくして、該方法は、下にある 数学のその固有の制限を有する数学的モデル化の分野と反対に、実験型モデル化 の分野に真正面（squarely）から属する。 データモデリング（DATA MODELING） 情報エントロピーの概念に基づくフレームワークは、入力の集合を与えられた として１つか又は多数か何れかの出力が予測される必要がある様な、データモデ リングの問題に適用されて来た。基本的方法は次の過程から成るが、すなわち １．データ表現（data representation）又はデータ事前処理（data preproce ssing）、 ２．セル境界（cell boundary）を規定する固定的又は適合的（adaptive）な 方法を使用するデータ量子化（data quantization）、 ３．遺伝的発展及び情報エントロピーを使用するフイーチャー組み合わせ選択 、 ４．システム入力からシステム出力を最も精密に予測するフイーチャーデータ 集合の部分集合（subset）の決定である。 １．データ表現 典型的な実験的に得られたデータ集合で、幾つかの”測定”入力と出力とが提 供される。各システム入力とシステム出力は、ここでデータ点（data points） と呼ぶ、データ値の入力及び出力のシーケンスを得るようにサンプリングされる か他の仕方で測定される。目標（goal）は該データ点出力を最も精確に予測する ために該データ点入力から最大の情報を抽出することである。多くの実システム （real syatem）では、該データ点、又は実際の測定された入力は、それらが該 データの適切な表現として留まるに充分な程”情報豊富（information-rich）” である。他の場合は、これはそうでないかも知れず、該データを表現するより適 切な”固有ベクトル（eigenvectors）”を創るために該データを変換することが 必要かも知れない。共通に使用される変換には特異値分解法（singular value d ecomposition）｛エスブイデー（SVD）｝、主成分分析法（principal component analysis）｛ピーシーエイ（PCA）｝、部分的最小２乗法（partial least squa re method）｛ピーエルエス（PLS ）法｝が含まれる。 最も大きい対応する”固有値（eigenvalues）”を有する主成分”固有ベクト ル”（eigenvectors）が該データモデリング過程用入力として通常使われる。該 主成分選択法には２つの顕著な限定がある。 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