[发明专利]协调型学习系统以及监视系统

权利要求书

1.一种协调型学习系统，是按照以规定的过渡时间间隔按时间序列连续的多个工序分别设置有监视模型的工艺监视中的协调型学习系统，其特征在于，具有：

存储部，按时间序列存储第1工序的第1监视数据、相对于上述第1工序为上游或者下游的第2工序的第2监视数据、以及第1监视模型将上述第1监视数据作为输入参数而输出的上述第1工序的监视结果；以及

模型学习部，使用上述第1监视数据以及上述第1监视模型的监视结果，对上述第1监视模型进行母模型学习处理，将第1时刻的上述第1监视模型的监视结果用作为教师数据，对第2监视模型进行子模型学习处理，该第2监视模型将相对于上述第1时刻相差过渡时间量的第2时刻的上述第2监视数据作为输入参数。

2.根据权利要求1所述的协调型学习系统，其特征在于，

上述模型学习部将第1时刻的上述第1监视模型的监视结果用作为教师数据，对上述第2监视模型进行子模型学习处理，上述第2监视模型将相对于上述第1时刻相差过渡时间量的第2时刻的上述第2监视数据以及上述第2时刻的上述第1监视数据作为输入参数。

3.根据权利要求1或2所述的协调型学习系统，其特征在于，

相对于上述第2工序为上游或者下游的第3工序的第3监视数据、以及将上述第2监视数据作为输入参数而通过上述子模型学习处理构建的第2监视模型所输出的上述第2工序的监视结果，被按时间序列存储，

上述模型学习部将第3时刻的上述第2监视模型的监视结果用作为教师数据，对第3监视模型进行上述子模型学习处理，该第3监视模型将相对于上述第3时刻相差过渡时间量的第4时刻的上述第3监视数据作为输入参数。

4.根据权利要求1或2所述的协调型学习系统，其特征在于，

相对于上述第2工序为上游或者下游的第3工序的第3监视数据被按时间序列存储，

上述模型学习部将第1时刻的上述第1监视模型的监视结果用作为教师数据，对第3监视模型进行上述子模型学习处理，该第3监视模型将相对于上述第1时刻相差过渡时间量的第5时刻的上述第3监视数据作为输入参数。

5.根据权利要求1至5中任一项所述的协调型学习系统，其特征在于，

上述第1工序在以规定的过渡时间间隔按时间序列连续的多个工序中，是成为工艺整体的瓶颈的工序。

6.一种监视系统，进行以规定的过渡时间间隔按时间序列连续的多个工序的工艺监视，其特征在于，具备：

数据收集控制装置，收集从多个工序分别输出的各监视数据；

监视控制装置，使用按多个工序分别设定的各监视模型，按工序分别输出基于上述监视数据的监视结果；以及

协调型学习装置，进行按上述工序不同的监视模型的学习控制，

上述协调型学习装置为，

按时间序列存储第1工序的第1监视数据、相对于上述第1工序为上游或者下游的第2工序的第2监视数据、以及第1监视模型将上述第1监视数据作为输入参数而输出的上述第1工序的监视结果，

使用上述第1监视数据以及上述第1监视模型的监视结果对上述第1监视模型进行母模型学习处理，将第1时刻的上述第1监视模型的监视结果用作为教师数据对第2监视模型进行子模型学习处理，该第2监视模型将相对于上述第1时刻相差过渡时间量的第2时刻的上述第2监视数据作为输入参数。

7.根据权利要求6所述的监视系统，其特征在于，

上述第1工序在以规定的过渡时间间隔按时间序列连续的多个工序中，是成为工艺整体的瓶颈的工序，

上述多个工序是水处理工序。