信息处理装置、预测判别系统以及预测判别方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及信息处理装置、预测判别系统以及预测判别方法。能进行应用性高的因果模型的推定。具备：因果模型推定部，将包含从判别对象得到的说明变量以及目的变量的测量数据作为输入，来推定表示说明变量与目的变量之间的关系性的一个或多个因果模型；评价部，使用表示针对目的变量的预测或判别的性能的指标来评价一个或多个因果模型，并输出该评价的结果满足给定的条件的因果模型；和编辑部，将评价部输出的因果模型、和评价的结果输出到显示部。

【技术实现步骤摘要】
信息处理装置、预测判别系统以及预测判别方法
本专利技术涉及因果模型的构建及其应用技术。
技术介绍
在制造现场，为了提升生产效率，需要预测制造装置的故障来事先进行维护，或者需要在早期判别不良品的产生原因并制订对策。这样的用于预测、判别的模型能使用回归分析、判别分析等统计上的方法、神经网络等机器学习的方法来构建。在这些方法中，作为输入变量，接受制造装置、生产线的设定参数、感测数据等，输出目的变量即判别结果、预测结果，但为了将其判断依据明确化而考虑如下手段：构建表征输入变量/目的变量间的关系性的因果模型，并对其有效利用来进行预测、判别。在因果模型的自动推定中，一般已知SGS(Spirts，GlymourandScheines)算法、通径分析等方法，能自动推定因果模型，使得对数据的适合度成为最大。但是，在数据数少的情况等情况下，有时会推定出错误的因果模型。因此，在运用在制造现场时，需要预先根据熟悉制造现场或其构成要素的人(以后称作领域知识保有者)的判断来对模型进行修正。专利文献1等中还示出了这样的模型的自动推定和对其结果进行编辑的机构。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息处理装置，其特征在于，具备：/n因果模型推定部，将包含从判别对象得到的说明变量以及目的变量的测量数据作为输入，来推定表示所述说明变量与所述目的变量之间的关系性的一个或多个因果模型；/n评价部，使用表示针对所述目的变量的预测或判别的性能的指标来评价所述一个或多个因果模型，并输出该评价的结果满足给定的条件的因果模型；和/n编辑部，将所述评价部输出的因果模型、和所述评价的结果输出到显示部。/n

【技术特征摘要】
20190528 JP 2019-0990531.一种信息处理装置，其特征在于，具备：
因果模型推定部，将包含从判别对象得到的说明变量以及目的变量的测量数据作为输入，来推定表示所述说明变量与所述目的变量之间的关系性的一个或多个因果模型；
评价部，使用表示针对所述目的变量的预测或判别的性能的指标来评价所述一个或多个因果模型，并输出该评价的结果满足给定的条件的因果模型；和
编辑部，将所述评价部输出的因果模型、和所述评价的结果输出到显示部。


2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其特征在于，
所述编辑部接受针对由所述评价部输出的因果模型的编辑，
所述评价部将所述编辑部接受到的编辑后的因果模型、和针对该编辑后的因果模型的所述评价的结果输出到显示部。


3.根据权利要求2所述的信息处理装置，其特征在于，
所述评价部将由所述编辑部编辑过的过去的因果模型、和表示该因果模型的评价的结果的推移的信息输出到显示部。


4.根据权利要求3所述的信息处理装置，其特征在于，
所述评价部将从表示所述评价的结果的推移的信息中选择出的过去的因果模型、和该因果模型的评价的结果输出到显示部。


5.根据权利要求1所述的信息处理装置，其特征在于，
所述评价部输出所述指标作为所述评价的结果而满足一定的基准值的高指标的因果模型，来作为满足所述给定的条件的因果模型。


6.一种预测判别系统，其特征在于，具备：
因果模型推定部，将包含从输出测量数据的判别对象得到的说明变量、目的变量、和制造...

【专利技术属性】
技术研发人员：西纳修一，前田真彰，樱井祐市，矢崎彻，
申请(专利权)人：株式会社日立制作所，
类型：发明
国别省市：日本;JP