检索装置、检索方法、检索程序和学习模型检索系统制造方法及图纸

检索装置(10)取得以每个特征轴的信息量为基准对迁移源装置(20)中的特征量向量进行基变换而得到的第1数据。此外，检索装置(10)取得以每个特征轴的信息量为基准对迁移目的地装置(30)中的特征量向量进行基变换而得到的第2数据。检索装置(10)判定第1数据与第2数据是否相似，由此判定迁移源装置(20)是否适合作为迁移源。为迁移源。为迁移源。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】检索装置、检索方法、检索程序和学习模型检索系统


[0001]本专利技术涉及迁移学习中的迁移源的检索技术。

技术介绍

[0002]在IoT(Internet of Things：物联网)设备上利用AI(Artificial Intelligence：人工智能)的解决方案正在增加。例如，可举出以下这种应用。(1)空调和照明这样的IoT家电的控制、(2)制造装置的故障诊断、(3)生产线中的产品的基于图像的检查、(4)楼宇等的入门时的基于动态图像的可疑人员侵入检测、(4)EMS(能源管理系统)中的能源需求预测、(5)车间的故障诊断。
[0003]在按照每个IoT设备利用AI的情况下，很难确保学习处理中使用的充分数量的训练数据。因此，需要以较少的训练数据高效地进行学习。作为以较少的训练数据进行学习的方法，存在迁移与收集训练数据的环境不同的环境的训练数据和学习模型的被称作迁移学习的方法。
[0004]在迁移学习中，为了确定迁移源，针对迁移源的全部数据，一个一个地评价是否能够成为迁移源。在评价的结果为能够确认是表示迁移有效的“正迁移”的情况下本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种检索装置，该检索装置具有：第1取得部，其取得以每个特征轴的信息量为基准对迁移源装置中的特征量向量进行基变换而得到的第1数据；第2取得部，其取得以每个特征轴的信息量为基准对迁移目的地装置中的特征量向量进行基变换而得到的第2数据；以及相似判定部，其判定由所述第1取得部取得的所述第1数据与由所述第2取得部取得的所述第2数据是否相似。2.根据权利要求1所述的检索装置，其中，所述第1数据和所述第2数据是对所述特征量向量进行基变换后对所述特征量向量的尺度进行归一化而得到的。3.根据权利要求2所述的检索装置，其中，所述第1数据和所述第2数据是对所述特征量向量进行归一化后计算二维图像化的图像数据的像素值的分布的统计量而得到的。4.根据权利要求3所述的检索装置，其中，所述相似判定部根据所述第1数据与所述第2数据的增减关系的相似性，判定所述第1数据与所述第2数据是否相似。5.根据权利要求2所述的检索装置，其中，所述第1数据和所述第2数据是对所述特征量向量进行归一化后计算每个所述特征轴的值的分布的统计量而得到的。6.根据权利要求5所述的检索装置，其中，所述相似判定部将各特征轴作为对象，针对与对象特征轴有关的所述第1数据与所述第2数据的增减关系的相似性，对根据所述对象特征轴的信息量加权而得到的结果进行线性组合，判定所述第1数据与所述第2数据是否相似。7.根据权利要求2所述的检索装置，其中，所述相似判定部将各特征轴作为对象，通过统计学假设检验来确定与对象特征轴有关的所述第1数据与所述第2数据的相似性，针对所述相似性，对根据所述对象特征轴的信息量加权而得到的结果进行线性组合，判定所述第1数据与所述第2数据是否相似。8.根据权利要求2所述的检索装置，其中，所述相似判定部针对所述第1数据和所述第2数据计算代表值，根据所述代表值判定所述第1数据与所述第2数据是否相似。9.根据权利要求8所述的检索装置，其中，所述相似判定部计算与所述第1数据有关的所述代表值和与所述第2数据有关的所述代表值的余弦相似度，由此判定所述第1数据与所述第2数据是否相似。10.根据权利要求1～9中的任意一项所述的检索装置，其中，所述检索装置还具有映射生成部，在由所述相似判定部判定为所述第1数据与所述第2数据相似的情况下，该映射生成部根据生成所述第1数据时的基变换和生成所述第2数据时的基变换，生成用于使...

【专利技术属性】
技术研发人员：森郁海，
申请(专利权)人：三菱电机株式会社，
类型：发明
国别省市：