[发明专利]异常探测装置、概率分布学习装置、自编码器学习装置、数据变换装置、程序

权利要求书

1.一种异常探测装置，包含：

异常度估计单元，基于表示从与异常探测对象机器不同的1个以上的机器发出的正常音的分布的第一概率分布、与从所述异常探测对象机器发出的正常音即自适应学习用正常音的关联，根据从所述异常探测对象机器发出的声音即异常探测对象音，对表示该机器的异常的程度的异常度进行估计。

2.如权利要求1所述的异常探测装置，其特征在于，

所述关联是通过使用所述自适应学习用正常音对所述第一概率分布进行更新而得到的、表示从所述异常探测对象机器发出的正常音的分布的第二概率分布。

3.如权利要求2所述的异常探测装置，其特征在于，

所述第二概率分布q₂(x；θ)的变量x是表示根据从所述异常探测对象机器发出的正常音而生成的输入数据的变量，

所述变量x通过使用变换f_i以及潜在变量z₀被表现为x＝f_K(f_K-1(…(f₁(z₀))…))，其中i＝1，…，K，K为1以上的整数，相对于变换f_i存在逆变换f_i^-1，

将q₀(z₀)作为潜在变量z₀的概率分布，

输入数据x的概率密度q₂(x；θ)通过使用与输入数据x对应的潜在变量z₀＝f₁^-1(f₂^-1(…(f_K^-1(x))…))的概率密度q₀(z₀)被计算。

4.如权利要求3所述的异常探测装置，其特征在于，

对于所述变换f_i之中的至少一个变换，其逆变换是自适应批标准化，其中i＝1，…，K。

5.如权利要求3所述的异常探测装置，其特征在于，

所述第二概率分布q₂(x；θ)由下式表现：

[数39]

其中，z₁＝f₁(z₀；θ₁)，z₂＝f₂(z₁；θ₂)，…，x＝f_K(z_K-1；θ_K)，θ_i是与变换f_i对应的参数，θ＝[θ₁^T，θ₂^T，…，θ_K^T]^T，其中i＝1，…，K。

6.如权利要求4或者5所述的异常探测装置，其特征在于，

对于所述变换f_i之中的至少一个变换，其逆变换是线性变换，其中i＝1，…，K，

与所述线性变换对应的矩阵作为下三角矩阵与上三角矩阵之积、或者下三角矩阵与对角矩阵与上三角矩阵之积来表现。