数据分析装置、数据分析方法以及数据分析程序制造方法及图纸

实现集成模型的预测精度和分析时间的协调。因此，在使用合并基于第1～第n模型的推理而进行推理的集成模型(300)进行数据分析时，从模型数据的第i模型群选择构成集成模型(300)的第i模型(1≤i≤n)，第1～第n模型群的至少1个模型群包括多个模型，分别从第1～第n模型群(301～303)，选择能够构成满足针对数据分析的性能要件以及针对数据分析所需的时间的制约要件的集成模型的第1～第n模型。的制约要件的集成模型的第1～第n模型。的制约要件的集成模型的第1～第n模型。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】数据分析装置、数据分析方法以及数据分析程序


[0001]本专利技术涉及数据分析装置、数据分析方法以及数据分析程序。

技术介绍

[0002]人为了自由地活动自己的身体，需要使由骨、关节、肌肉、神经构成的运动器官正常地发挥功能。运动器官综合症(locomotive syndrome，运动障碍症候群)是指运动器官中的某一个或者多个发生障碍而站立、行走、奔跑、就坐这样的移动功能下降的状态。在这样的移动功能的下降发展时，也会对日常生活带来妨碍。需要入院治疗那样的运动器官障碍据说在50岁以后会多发，高龄下的运动器官障碍涉及到需要支援、护理的风险。运动器官障碍会逐渐发展，所以认识到运动障碍症候群的预防、早期的发现、恰当的处置的必要性。在专利文献1中公开了一种步行形态分析装置，测量被测量者的步行状态，根据其测量结果来计算特征量数据，使用计算出的特征量数据以及分析模型来进行被测量者的步行形态的分析。
[0003]在专利文献2中，在构筑预测模型时，预先设定有关于针对所输入的数据的前处理、基于超参数(hyperparameter)的数据的学习方法等的候选，从本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种数据分析装置，使用合并基于第1～第n模型的推理而进行推理的集成模型来进行数据分析，其中，所述数据分析装置具有：处理器；存储器；存储设备；以及数据分析程序，被读入到所述存储器，并由所述处理器执行，所述存储设备储存登记有分别包括1个以上的模型的第1～第n模型群的模型数据，从所述模型数据的第i模型群选择构成集成模型的第i模型(1≤i≤n)，所述第1～第n模型群的至少1个模型群包括多个模型，所述数据分析程序具有：集成模型制作处理部，分别从所述第1～第n模型群，提示能够构成满足针对所述数据分析的性能要件以及针对所述数据分析所需的时间的制约要件的集成模型的所述第1～第n模型的选项；以及集成分析处理部，接受所提示的所述第1～第n模型的选项的选择，利用使用所选择的所述第1～第n模型的集成模型进行推理。2.根据权利要求1所述的数据分析装置，其中，所述存储设备储存对多个分析对象的每个分析对象的所述性能要件以及所述制约要件进行设定的分析设定数据，所述集成模型制作处理部提示能够构成满足所述多个分析对象之中的所述数据分析视为对象的分析对象的所述性能要件以及所述制约要件的集成模型的所述第1～第n模型的选项。3.根据权利要求2所述的数据分析装置，其中，由性能指标和所述性能指标的阈值定义所述性能要件，设定与所述多个分析对象对应的指标作为所述性能指标。4.根据权利要求2所述的数据分析装置，其中，所述制约要件被设置为分析时间的上限，该分析时间包括用于根据测量数据计算特征量数据而所需的时间以及用于根据特征量数据使用集成模型进行所述数据分析而所需的时间。5.根据权利要求4所述的数据分析装置，其中，所述集成模型制作处理部设为在向提示的所述第1～第n模型的选项之中的至少1个模型输入的特征量被选择的输入限制状态下进行推理，提示能够构成在所述输入限制状态下满足所述性能要件以及所述制约要件的集成模型的所述第1～第n模型的选项。6.根据权利要求5所述的数据分析装置，其中，所述存储设备具有表示所述数据分析视为对象的分析对象中的特征量的重要性的域知识数据，所述集成模型制作处理部根据所述域知识数据以及模型中的该特征量的重要性，选择向所述输入限制状态下的集成模型输入的特征量。7.根据权利要求5所述的数据分析装置，其中，
所述集成模型制作处理部接受所提示的所述第1～第n模型的选项的选择，将指定在所述集成分析处理部所使用的集成模型中使用的所述第1～第n模型的集成模型数据以及指定作为向所述集成分析处理部所使用的集成模型输入的特征量而被选择的特征量的选择特征量数据，储存到所述存储设备。8.根据权利要求7所述的数据分析装置，其中，所述数据分析程序具有特征量计算处理部，该特征量计算处理部根据测量数据计...

【专利技术属性】
技术研发人员：福井大辅，中川弘充，田中毅，佐野佑子，三宅贤稔，堀越伸也，
申请(专利权)人：株式会社日立高新技术，
类型：发明
国别省市：