[发明专利]已学习模型生成方法、已学习模型生成装置、信号数据判别方法、信号数据判别装置以及信号数据判别程序

摘要

提供对于光源变动等非本质性的变动鲁棒性强且能够以比以往少的学习数据量高精度地判别的信号数据判别装置。具备：信号数据输入部，输入作为判别对象的信号数据；特征映射生成部，使用根据被附加了为正常或者为异常的训练信号的多个采样数据预先进行了学习的学习器，关于信号数据抽出特征量来生成特征映射；距离映射生成部，使用根据被附加了正常的训练信号的多个采样数据生成的多个特征映射的数据和信号数据的特征映射，在各采样数据和信号数据的组合之间取特征映射的差分来生成距离映射；距离值运算部，根据距离映射求出信号数据与采样数据之间的距离值；以及信号数据判别部，根据距离值判别该信号数据是正常还是异常。

主权项

1.一种已学习模型生成方法，用于应用于判别信号数据是正常还是异常的判别装置，其中，所述已学习模型生成方法包括：特征映射生成步骤，关于被附加了为正常或者为异常的训练信号的多个采样数据，使用学习器关于各个采样数据抽出特征量来生成特征映射；距离映射生成步骤，关于多个采样数据中的训练信号为正常的采样彼此的组合或者训练信号为正常的采样和训练信号为异常的采样的组合，关于所述特征映射取差分来生成距离映射；距离值运算步骤，根据所述距离映射求出每个组合的距离值；距离值判别步骤，将所述距离值与预定的阈值进行比较，判别该组合是小于阈值的训练信号为正常的采样彼此的组合、还是阈值以上的训练信号为正常的采样和训练信号为异常的采样的组合；以及参数修正步骤，以使所述距离值判别步骤中的判别结果与采样数据的训练信号的组合一致的方式，修正所述学习器的运算参数来进行学习。