[发明专利]分层隐变量模型估计设备、分层隐变量模型估计方法、供应量预测设备、供应量预测方法、以及记录介质有效
申请号: | 201480051777.9 | 申请日: | 2014-09-02 |
公开(公告)号: | CN105556546B | 公开(公告)日: | 2019-01-08 |
发明(设计)人: | 本桥洋介;森永聪;藤卷辽平;江藤力 | 申请(专利权)人: | 日本电气株式会社 |
主分类号: | G06N7/00 | 分类号: | G06N7/00 |
代理公司: | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人: | 王茂华 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 日本;JP |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 分层 变量 模型 估计 设备 方法 供应量 预测 以及 记录 介质 | ||
1.一种用于预测产品的供应量的供应量预测设备,所述供应量预测设备包括:
预测数据输入单元,所述预测数据输入单元输入用以预测的数据,所述用以预测的数据为作为能够影响产品的供应量的信息项的一个或多个解释变量;
成分确定单元,所述成分确定单元基于作为其中隐变量由树结构表示并且表示概率模型的成分位于所述树结构的最低层的节点处的结构的分层隐结构、用于确定所述分层隐结构的节点中的分支方向的门函数以及所述用以预测的数据,来确定要被用于所述供应量的预测的成分;以及
供应量预测单元,所述供应量预测单元基于由所述成分确定单元确定的所述成分和所述用以预测的数据来预测所述供应量。
2.一种用于预测产品的供应量的供应量预测方法,所述供应量预测方法包括:
输入用以预测的数据,所述用以预测的数据为作为能够影响产品的所述供应量的信息项的一个或多个解释变量;
基于作为其中隐变量由树结构表示并且表示概率模型的成分位于所述树结构的最低层的节点处的结构的分层隐结构、用于确定所述分层隐结构的节点中的分支方向的门函数以及所述用以预测的数据,来确定要被用于所述供应量的预测的成分;以及
基于确定的所述成分和所述用以预测的数据来预测所述供应量。
3.一种非瞬态有形记录介质,在其上记录有用于预测产品的供应量的供应量预测程序,所述供应量预测程序使得计算机执行:
用以预测的数据输入处理,所述用以预测的数据输入处理输入用以预测的数据,所述用以预测的数据为作为能够影响产品的所述供应量的信息项的一个或多个解释变量;
成分确定处理,所述成分确定处理基于作为其中隐变量由树结构表示并且表示概率模型的成分位于所述树结构的最低层的节点处的结构的分层隐结构、用于确定所述分层隐结构的节点中的分支方向的门函数以及所述用以预测的数据,来确定用于所述供应量的预测的成分;以及
供应量预测处理,所述供应量预测处理基于通过所述成分确定处理确定的所述成分和所述用以预测的数据来预测所述供应量。
4.一种用于预测产品的供应量的供应量预测系统,所述供应量预测系统包括:
研究数据输入单元,所述研究数据输入单元输入用以研究的数据,所述数据为响应变量和一个或多个解释变量的多个组合,所述响应变量为产品的已知的供应量,所述一个或多个解释变量为能够影响所述供应量的信息项;
分层隐结构设置单元,所述分层隐结构设置单元设置分层隐结构,所述分层隐结构为其中隐变量由树结构表示、并且表示概率模型的成分位于所述树结构的最低层的节点处的结构;
变分概率计算单元,所述变分概率计算单元基于由所述研究数据输入单元输入的用以研究的数据和所述成分来计算路径隐变量的变分概率,所述路径隐变量为在所述分层隐结构中的将根节点链接到目标节点的路径中包括的隐变量;
成分优化单元,所述成分优化单元基于由所述研究数据输入单元输入的所述用以研究的数据,来针对计算出的所述变分概率优化所述成分中的每个成分;
门函数优化单元,所述门函数优化单元基于所述分层隐结构的节点中的所述隐变量的所述变分概率来优化门函数模型,所述门函数模型为用于根据所述节点中的所述解释变量来确定分支方向的模型;
预测数据输入单元,所述预测数据输入单元输入用以预测的数据,所述用以预测的数据为作为能够影响产品的所述供应量的信息项的一个或多个解释变量;
成分确定单元,所述成分确定单元基于由所述门函数优化单元优化的所述门函数和所述用以预测的数据,来在由所述成分优化单元优化的所述成分之中确定要被用于所述供应量的预测的成分;以及
供应量预测单元,所述供应量预测单元基于由所述成分确定单元确定的所述成分和所述用以预测的数据来预测所述供应量。
5.一种用于预测产品的供应量的供应量预测方法,所述供应量预测方法包括:
输入用以研究的数据,所述数据为响应变量和一个或多个解释变量的多个组合,所述响应变量为产品的已知的供应量,所述一个或多个解释变量为能够影响所述供应量的信息项;
设置分层隐结构,所述分层隐结构为其中隐变量由树结构表示、并且表示概率模型的成分位于所述树结构的最低层的节点处的结构;
基于输入的所述用以研究的数据和所述成分来计算路径隐变量的变分概率,所述路径隐变量为在所述分层隐结构中的将根节点链接到目标节点的路径中包括的隐变量;
基于输入的所述用以研究的数据来针对计算出的所述变分概率优化所述成分中的每个成分;
基于所述分层隐结构的节点中的所述隐变量的所述变分概率来优化门函数模型,所述门函数模型为用于根据所述节点中的所述解释变量来确定分支方向的模型;
输入用以预测的数据,所述用以预测的数据为作为能够影响产品的供应量的信息项的一个或多个解释变量;
基于优化的所述门函数和所述用以预测的数据,来在优化的所述成分之中确定要被用于所述供应量的预测的成分;以及
基于确定的所述成分和所述用以预测的数据来预测所述供应量。
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