因果网络生成系统和因果关系的数据结构技术方案

使用一种数据结构表现因果关系，所述数据结构包含：用于确定表现因果关系的对象的对象识别信息；应用于定量地描述在所述对象中产生的现象的多个指标各自的指标识别信息；以及每个组的因果关系信息，其中该组是从所述多个指标中选择出的不同的2个指标的组，所述因果关系信息包含：表示所述2个指标中哪一方是原因指标，哪一方是结果指标的方向信息；表示所述原因指标与所述结果指标之间的因果强度的强度信息；表示所述原因指标的影响传播到所述结果指标所花费的延迟时间的时间信息；以及表示所述结果指标相对于所述原因指标的增减的变化方向的相关信息。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及生成因果网络的技术、以及因果关系的数据结构。
技术介绍
以往公知有这样的方法：多个现象(要素)之间的因果关系(称为因果网络)用表或曲线图表现，将其用于复杂的系统的举动预测或问题发生时的原因估计等。例如，贝斯网络可将各个要素取为概率变量，要素间的因果关系由带条件的概率表现。并且，在专利文献1中公开了将因果循环图(CLD：Causal Loop Diagram)用于软件开发项目的风险评价。在该因果循环图中，采用这样的表记法：用弧将具有因果关系的要素间连结，在存在正相关的情况下，将正符号附加给弧，在存在负相关的情况下，将负符号附加给弧，在出现结果之前有时间延迟的情况下将双重线附加给弧。并且，在专利文献2中公开了以下例子：在大型工厂中发生异常的情况下，参照使假定的异常原因与各监视指标的征候形式相对应的因果表，进行原因认定。并且，在专利文献3中公开了这样的例子：准备定义了在大型工厂中发生异常时由联锁系统产生的警报的顺序及其发生间隔的因果网络，当实际发生了警告时，驾驶员可以预测随后会发生的警报或针对该警报的对应处理。并且，在专利文献4中示出了一种为了表现伴随从异常发生起的经过时间的要素间的因果关系的变化而将每个经过时间t1、t2、…的因果曲线图(具有正相关的要素间用正的弧连结、具有负相关的要素间用负的弧连结的曲线图)按时间序列排列得到的多层结构因果网络。现有技术文献专利文献专利文献1：日本特开2012－113537号公报专利文献2：日本特开平8－234832号公报专利文献3：日本特开平5－333186号公报专利文献4：日本特公昭62－53760号公报专利
技术实现思路
专利技术要解决的课题为了正确进行对象的举动的分析或预测，因果的传播、即、当发生某现象A时对于其它现象B何时出现何种影响的理解变得重要。然而，在现有的因果网络中，存在的课题是，无法使因果的传播强度或传播延迟(时间延迟)顺利地模型化，无法充分表现对象具有的复杂的因果关系。本专利技术是鉴于上述实际情况而作成的，本专利技术的目的是提供一种用于明确表示具有伴随时间延迟的复杂的因果关系的对象的举动的技术。用于解决课题的手段权利要求1的专利技术是一种因果关系的数据结构，其特征在于，包括：用于确定表现因果关系的对象的对象识别信息；用于定量地描述在所述对象中产生的现象的多个指标各自的指标识别信息；以及每个组的因果关系信息，其中该组是从所述多个指标中选择出的不同的2个指标的组，所述因果关系信息包含：方向信息，其表示所述2个指标中哪一方是原因指标，哪一方是结果指标；强度信息，其表示所述原因指标与所述结果指标之间的因果强度；时间信息，其表示所述原因指标的影响传播到所述结果指标所花费的延迟时间；相关信息，其以及表示所述结果指标相对于所述原因指标的增减的变化方向。根据权利要求1的专利技术，可以明确表示具有伴随时间延迟的复杂的因果关系的对象的举动。权利要求2的专利技术是根据权利要求1所述的因果关系的数据结构，其特征在于，所述强度信息表示所述原因指标的变化与由所述时间信息表示的延迟时间后的所述结果指标的变化之间的因果强度。根据权利要求2的专利技术，能够表示考虑了从原因指标到结果指标的传播延迟的因果强度。权利要求3的专利技术是根据权利要求2所述的因果关系的数据结构，其特征在于，所述时间信息表示所述原因指标与所述结果指标之间的因果强度为最大的延迟时间，所述强度信息表示所述原因指标与所述结果指标之间的最大的因果强度。根据权利要求3的专利技术，能够表示考虑了从原因指标到结果指标的传播延迟的因果强度。并且，能够明确表示每个指标组合的因果强度的不同或者延迟时间的不同。权利要求4的专利技术是根据权利要求2所述的因果关系的数据结构，其特征在于，
所述时间信息包含第1至第n的n个(n是2以上的整数)延迟时间的信息，所述强度信息包含与所述第1至第n的延迟时间分别对应的n个因果强度的信息。根据权利要求4的专利技术，能够表示考虑了从原因指标到结果指标的传播延迟的因果强度。并且，能够明确表示每个指标组合的因果强度的不同或者延迟时间的不同、以及每个延迟时间的因果强度的变化。权利要求5的专利技术是根据权利要求1～4中任一项所述的因果关系的数据结构，其特征在于，所述相关信息表示所述原因指标的值与由所述时间信息表示的延迟时间后的所述结果指标的值之间的相关系数。根据权利要求5的专利技术，除了结果指标相对于原因指标的增加/减少的变化方向(正相关或负相关)以外，还能够明确表示相关的强度。权利要求6的专利技术是一种因果网络生成系统，其生成表示在对象中产生的多个现象之间的因果关系的因果网络，其特征在于，所述因果网络生成系统具有：数据取得部，其取得用于定量地描述所述多个现象的多个指标各自的时间序列数据；因果关系评价部，其针对每个2个指标的组求出该2个指标之间的因果关系，其中该组是从所述多个指标中选择出的不同的2个指标的组；以及输出部，其输出描述了由所述因果关系评价部求出的每个2个指标的组的因果关系的数据，所述因果关系评价部将所述2个指标中的一方假定为原因指标，将另一方假定为结果指标，通过在改变时间s的值的同时计算所述原因指标的变化与时间s后的所述结果指标的变化之间的因果强度，求出所述原因指标与所述结果指标之间的因果强度、以及所述原因指标的影响传播到所述结果指标所花费的延迟时间。根据权利要求6的专利技术，可以生成明确表示具有伴随时间延迟的复杂的因果关系的对象的举动的因果网络。权利要求7的专利技术是根据权利要求6所述的因果网络生成系统，其特征在于，所述因果关系评价部求出所述原因指标与所述结果指标之间的因果强度为最大的延迟时间，从所述输出部输出的所述因果关系包含所述原因指标与所述结果指标之间的因果强度为最大的延迟时间的信息、和所述原因指标与所述结果指标之间的最大的因果强度的信息。根据权利要求7的专利技术，能够生成表示考虑了从原因指标到结果指标的传播延迟的因果强度的因果网络。权利要求8的专利技术是根据权利要求6或7所述的因果网络生成系统，其特征在于，所述因果关系评价部针对第1至第n的n个(n是2以上的整数)延迟时间求出所述
原因指标与所述结果指标之间的因果强度，从所述输出部输出的所述因果关系包含第1至第n的n个延迟时间的信息、和与所述第1至第n的延迟时间分别对应的n个因果强度的信息。根据权利要求8的专利技术，能够生成表示考虑了从原因指标到结果指标的传播延迟的因果强度的因果网络。并且，能够生成明确表示每个指标组合的因果强度的不同或者延迟时间的不同的因果网络。权利要求9的专利技术是根据权利要求6～8中任一项所述的因果网络生成系统，其特征在于，所述因果关系评价部计算所述原因指标的值与所述延迟时间后的所述结果指标的值之间的相关系数，从所述输出部输出的所述因果关系包含所述相关系数的信息。根据权利要求9的专利技术，能够生成明确表示原因指标的增加/减少和结果指标的变化的关系(正相关或负相关)、以及相关的强度的因果网络。权利要求10的专利技术是根据权利要求6～9中任一项所述的因果网络生成系统，其特征在于，所述因果关系评价部使用移动熵来求出所述原因指标与所述结果指标之间的因果强度。根据权利要求10的专利技术，能够通过使用移动熵来适当求出伴随时间延迟的因果关系及其因果强度。专利技术的效果根据本专利技术，能够明本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种因果关系的数据结构，其特征在于，包括：用于确定表现因果关系的对象的对象识别信息；用于定量地描述在所述对象中产生的现象的多个指标各自的指标识别信息；以及每个组的因果关系信息，其中该组是从所述多个指标中选择出的不同的2个指标的组，所述因果关系信息包含：方向信息，其表示所述2个指标中哪一方是原因指标，哪一方是结果指标；强度信息，其表示所述原因指标与所述结果指标之间的因果强度；时间信息，其表示所述原因指标的影响传播到所述结果指标所花费的延迟时间；以及相关信息，其表示所述结果指标相对于所述原因指标的增减的变化方向。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.02.14 JP 2014-0261601.一种因果关系的数据结构，其特征在于，包括：用于确定表现因果关系的对象的对象识别信息；用于定量地描述在所述对象中产生的现象的多个指标各自的指标识别信息；以及每个组的因果关系信息，其中该组是从所述多个指标中选择出的不同的2个指标的组，所述因果关系信息包含：方向信息，其表示所述2个指标中哪一方是原因指标，哪一方是结果指标；强度信息，其表示所述原因指标与所述结果指标之间的因果强度；时间信息，其表示所述原因指标的影响传播到所述结果指标所花费的延迟时间；以及相关信息，其表示所述结果指标相对于所述原因指标的增减的变化方向。2.根据权利要求1所述的因果关系的数据结构，其特征在于，所述强度信息表示所述原因指标的变化与由所述时间信息表示的延迟时间后的所述结果指标的变化之间的因果强度。3.根据权利要求2所述的因果关系的数据结构，其特征在于，所述时间信息表示所述原因指标与所述结果指标之间的因果强度为最大的延迟时间，所述强度信息表示所述原因指标与所述结果指标之间的最大的因果强度。4.根据权利要求2所述的因果关系的数据结构，其特征在于，所述时间信息包含第1至第n的n个延迟时间的信息，n是2以上的整数，所述强度信息包含与所述第1至第n的延迟时间分别对应的n个因果强度的信息。5.根据权利要求1～4中任一项所述的因果关系的数据结构，其特征在于，所述相关信息表示所述原因指标的值与由所述时间信息表示的延迟时间后的所述结果指标的值之间的相关系数。6.一种因果网络生成系统，其生成表示在对象中产生的多个现象之间的因果关系的因果网络，其特征在于，所述因果网络生成系统具有：数据取得部，其取得...

【专利技术属性】
技术研发人员：和田洋贵，尾林庆一，小久保绫子，
申请(专利权)人：欧姆龙株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP