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発明の名称 データ検索方法
発行国 日本国特許庁(JP)
公報種別 公開特許公報(A)
公開番号 特開平7−73194
公開日 平成7年(1995)3月17日
出願番号 特願平5−218331
出願日 平成5年(1993)9月2日
代理人 【弁理士】
【氏名又は名称】小鍜治 明 (外2名)
発明者 中田 一樹
要約 目的
データ検索において、自動的に数値データに対する検索キーを生成し、データの検索時間を短縮する。

構成
データ検索方法において、特徴抽出手段10は、入力装置Aから取り込んだ数値データの特徴を示すデータを抽出する。さらに、その特徴のデータ及び数値データをデータベースBに記録する。特徴比較手段20は、数値データの特徴を示すデータを検索キーとして使用し、データベースBからデータを検出する。
特許請求の範囲
【請求項1】データの特徴を抽出する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段から抽出した特徴をデータの検索キーとして使用する特徴比較手段を備えたことを特徴とするデータ検索方法。
発明の詳細な説明
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、データの検索において、入力した数値データから検索キーを生成し、その検索キーを使用して、数値データに対する検索時間を短縮するためのデータ検索方法に関するものである。
【0002】
【従来の技術】近年、情報化社会の発展に伴い、データベースの利用が盛んになってきている。そのため、多種類のデータに対応した大規模なデータベースの構築及びデータの検索速度の向上が重視されている。
【0003】データベースの検索方式としてはキーワード検索方式が知られている。従来は、データの登録者がデータを登録する際にそのデータに関連する言葉を検索キーとしてデータベースに登録している。そのため、検索キーには文字を用いている。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記方式では、どのようなデータであるかを言葉で表現しにくいデータに対して、文字を用いた検索キーの設定が困難である。そのため、例えば測定器から取り込んだ数値データを格納したデータベースに対して、文字を検索キーとして利用することが不適切であるという問題点を有していた。
【0005】従って本発明は上記問題点に鑑み、数値データに対して、自動的に数値データの特徴を示すデータを算出し、特徴を示すデータを検索キーとして用いることを可能とするデータ検索方法を提供するものである。
【0006】
【課題を解決するための手段】上記問題点を解決するために本発明のデータ検索方法は、取り込んだデータの特徴を示すデータを抽出し、その特徴のデータ及び取り込んだデータをデータベースに記録する特徴抽出手段と、特徴抽出手段から抽出した特徴のデータを検索キーとして使用し、データベースからデータを抽出する特徴比較手段という構成を備えたものである。
【0007】
【作用】本発明は上記した構成によって、特徴抽出手段は取り込んだデータの特徴を示すデータを抽出し、その特徴のデータ及び取り込んだデータをデータベースに記録する。そして、特徴比較手段は特徴抽出手段から抽出した特徴のデータを検索キーとして使用し、データベースからデータを抽出する。
【0008】
【実施例】以下本発明のデータ検索方法について、図面を参照しながら説明する。
【0009】(実施例1)図1は本発明の第1の一実施例におけるデータ検索方法の機能ブロック図である。図1において、10は特徴抽出手段、20は特徴比較手段、Aは入力装置、Bはデータベースであり、データ検索方法の制御は特徴抽出手段10及び特徴比較手段20で構成される。
【0010】特徴抽出手段10は、入力装置Aより入力された数値データから数値データ群を生成し、その数値データ群の特徴を示すデータを抽出する。そして、特徴を示すデータ及び数値データ群をデータベースBに記録する。数値データ群、特徴抽出手段10が抽出する特徴、データベースBについて説明する。
【0011】数値データ群を図2に示す。図2において、d1,d2〜dnは数値データ、g1,g2は数値データ群であり、数値データの集合体である。図2上部のグラフは数値データをプロットしたグラフであり、横軸は時間、縦軸は数値を表す。数値データ群の生成について説明する。入力装置Aから数値データd1,数値データd2,・・・が定期的に送られ、10番目の数値データd10が送られると数値データ群g1を生成する。さらに、数値データd11,数値データd12,・・・が定期的に送られ、20番目の数値データd20が送られると数値データ群g2を生成する。このように、10個ずつの数値データの集合体である数値データ群を自動的に生成し、以上の動作を繰り返す。この処理は、数値データ群の特徴を示すデータを抽出するための前処理である。
【0012】特徴抽出手段10が抽出する特徴として、例えば、数値データ群g1の最大値、最小値、数値データ群g1から最小二乗法で求めた直線の傾きを数値データ群g1の特徴として抽出する。
【0013】データベースBの構成を図3に示す。図3において、B1は特徴のデータを格納するフィールドであり、B2は数値データ群を格納するフィールドである。
【0014】特徴比較手段20は、特徴抽出手段10が抽出した特徴のデータと各フィールドB1のデータを順番に比較し、その特徴のデータと類似したフィールドB1のデータを有するフィールドB2の数値データ群を抽出する。つまり、フィールドB1のデータが数値データ群の検索キーとして使用される。特徴抽出手段10が抽出した特徴を示すデータとフィールドB1のデータをどのような手段で特徴比較手段20が類似していると判断するかを説明する。特徴比較手段20は、特徴抽出手段10が抽出した各特徴を示すデータとフィールドB1の各データとの差が全て許容値以下ならば、互いの特徴を示すデータは類似していると判断する。許容値は、フィールドB1のデータが類似したデータであると決定するための基準値であり、各特徴ごとに予め設定されている。
【0015】次に、上記データ検索方法の動作について、図4を用いて説明する。図4はデータ検索方法のフローチャートである。
【0016】ステップ1において、入力装置Aから特徴抽出手段10へ数値データが入力される。
【0017】ステップ2において、特徴抽出手段10は数値データから数値データ群g1を生成し、数値データ群g1の特徴を示すデータを抽出する。
【0018】ステップ3において、特徴抽出手段10はデータベースBのフィールドB1に特徴を示すデータを、フィールドB2に数値データ群g1を記録する。
【0019】ステップ4において、特徴比較手段20はステップ2で抽出した特徴を示すデータと各フィールドB1のデータを比較し、類似するフィールドB1のデータを有するフィールドB2のデータを抽出する。
【0020】このようにすれば、入力された数値データからその特徴を示すデータが自動生成され、特徴を示すデータをデータベースの検索キーとして使用できる。
【0021】なお、特徴抽出手段10において、本実施例では定期的に数値データが特徴抽出手段10へ送られるが不定期的でも同様の効果を得ることができる。また、数値データ群g1を数値データd1〜d10、数値データ群g2を数値データd2〜d11で構成する方法、つまり、数値データを1個ずつずらして数値データ群を構成しても同様の効果を得ることができる。また、数値データ群は10個の数値データで構成されるが少なくとも2個の数値データで構成しても同様の効果を得ることができる。さらに、数値データ群g1の特徴を示すデータとして、数値データ群g1をフーリエ変換して求めたスペクトル分布関数の極値など本実施例以外の特徴を示すデータを使用しても同様の効果を得ることができる。
【0022】なお、特徴比較手段20において、特徴抽出手段10が抽出した特徴のデータとフィールドB1のデータとの差が、少なくとも1種類の特徴のデータに対し許容値以下ならば類似であると判断しても同様の効果を得ることができる。
【0023】
【発明の効果】以上のように本発明は、数値データ群から特徴を示すデータを抽出する特徴抽出手段10と、その特徴を示すデータをデータ検索の検索キーとして使用する特徴比較手段20という構成を設けることにより、数値データに対する検索キーの自動生成が可能となり、数値データの検索時間を短縮する。




 

 


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