[發明專利]信息處理設備、估計器生成方法和程序

在審

• 申請號: 201210320527.3
• 申請日: 2012-08-31
• 公開（公告）號: CN103177177A
• 公開（公告）日: 2013-06-26
• 發明（設計）人: 小林由幸;兒嶋環
• 申請（專利權）人: 索尼公司
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 朱勝;李春暉

1.一種信息處理設備，包括：

特征量向量計算部，當給出每一個均被配置成包括輸入數據和對應于所述輸入數據的目標變量的多個學習數據時，將所述輸入數據輸入到多個基函數中以計算特征量向量，所述特征量向量包括來自各個基函數的輸出值作為元素；

分布調整部，調整特征量空間中由所述特征量向量指定的點的分布，以使得所述點的分布變得更接近預定分布；以及

函數生成部，關于所述多個學習數據，生成根據所述特征量向量的輸入而輸出所述目標變量的估計值的估計函數。

2.根據權利要求1所述的信息處理設備，其中，所述分布調整部使所述學習數據稀疏化，以使得所述特征量空間中由所述特征量向量指定的所述點的分布變得更接近所述預定分布。

3.根據權利要求1所述的信息處理設備，其中，所述分布調整部對每個所述學習數據進行加權，以使得所述特征量空間中由所述特征量向量指定的所述點的分布變得更接近所述預定分布。

4.根據權利要求1所述的信息處理設備，其中，所述分布調整部使所述學習數據稀疏化并且對稀疏化之后剩余的每個學習數據進行加權，以使得所述特征量空間中由所述特征量向量指定的所述點的分布變得更接近所述預定分布。

5.根據權利要求1所述的信息處理設備，其中，所述預定分布是均勻分布或高斯分布。

6.根據權利要求2所述的信息處理設備，其中，當另外給出新的學習數據時，所述分布調整部使包括所述新的學習數據和現有學習數據的學習數據組稀疏化，以使得所述特征量空間中由所述特征量向量指定的所述點的分布變得更接近所述預定分布。

7.根據權利要求1所述的信息處理設備，還包括：

基函數生成部，通過組合先前準備的多個函數來生成所述基函數。

8.根據權利要求7所述的信息處理設備，其中，

所述基函數生成部基于遺傳算法更新所述基函數，

當更新所述基函數時，所述特征量向量計算部將所述輸入數據輸入到更新后的基函數中以計算特征量向量，以及

所述函數生成部生成根據使用更新后的基函數算出的所述特征量向量的輸入而輸出所述目標變量的估計值的估計函數。

9.一種估計器生成方法，包括：

當給出每一個均被配置成包括輸入數據和對應于所述輸入數據的目標變量的多個學習數據時，將所述輸入數據輸入到多個基函數中以計算特征量向量，其中所述特征量向量包括來自各個基函數的輸出值作為元素；

調整特征量空間中由所述特征量向量指定的點的分布，以使得所述點的分布變得更接近預定分布；以及

關于所述多個學習數據，生成根據所述特征量向量的輸入而輸出所述目標變量的估計值的估計函數。

10.一種用于使得計算機實現以下功能的程序：

特征量向量計算功能，當給出每一個均被配置成包括輸入數據和對應于所述輸入數據的目標變量的多個學習數據時，將所述輸入數據輸入到多個基函數中以計算特征量向量，其中所述特征量向量包括來自各個基函數的輸出值作為元素；

分布調整功能，調整特征量空間中由所述特征量向量指定的點的分布，以使得所述點的分布變得更接近預定分布；以及

函數生成功能，關于所述多個學習數據，生成根據所述特征量向量的輸入而輸出所述目標變量的估計值的估計函數。