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図１は本発明の方法１００の全体的流れを図解するブロック線図である。この 図から評価される様に、実験データから複雑なシステムのモデルを創生するため に発展型過程（evolutionary process）が使用される。好ましい方法は、”発展 型対象（evolutionary objects）”、例えば、フイーチャー１３０、モデル１４ ０、フレームワーク１５０、そしてスーパーフレームワーク１６０他、の伸展す る階層（extensible hierarchy）を創るために、データ１１０の多次元的表現を 情報理論１２０と組み合わせる。該過程は１７０で示した階層的な仕方で更に組 み合わせを発生するため続けられ得る。 最初に、フイーチャー部分空間（feature subspace）とも呼ばれる、入力の組 み合わせは、初期のランダムに選択されたフイーチャー部分空間プールからエグ ゾースチブな探索（exhautive search）又は発展型の過程により、同定（identi fied）される。次いでモデルを創るためにフイーチャー部分空間の最適組み合わ せ（optimum combination）が探索されるか又は発展（evolved）させられ、フレ ームワークを創るためにモデルの最適組み合わせが更に探索されるか又は発展さ せられ、そしてスーパーフレームワーク他を創るためにフレームワークの最適組 み合わせが更に探索されるか又は発展させられる。上記説明のより複雑な発展型 対象の逐次的発展は、予め決められた停止条件、例えば、予め決められたモデル 性能、が達成されるまで続く。ルールとして、該データ集合（data set）が大き い程、これらの対象のより多くが創られるので、実験型モデル（empirical mode l）の複雑さは、該入力の、該データが取得された該システムの出力との相互作 用の複雑さを反映する。 ここに説明した方法の展開で、幾つかの設計基準（design criteria）が考え られた。該方法が、任意の非線形構造を有するデータ空間（data space）を成功 裡に処理することが必要である。該方法が、入力を知って出力を予測する”前向 き（foreward）”問題と、出力を知って入力を予測する”逆向き（inverse）” 問題との間を区別せず、それによりデータのモデル化と制御の問題を同じ足場（ footing）上に置くことも又望ましい。これは該データ集合それ自身の上に最小 の追加的モデルジオメトリー（additional model geometry）だけが重ね合わさ れることを意味する。用語”ジオメトリー（geometry）”は、回帰技術（regres sion technique）で導入される様な、線形及び非線形の両多様性を含む。対称性 （symmetry）もここでは目下のモデリングタスク用に最も情報豊富な（informat ion-rich）入力又は入力の組み合わせを同定する利点を有する。この知識は意志 決定及び計画用の最適戦略を開発するため使用され得る。最後に、該方法は、そ れが事実便利に実施されるために計算的に扱い易い（tractable）必要がある。 これらの設計目標を充たすために、幾つかの現在の線形及び非線形な方法が注意 深く解析され、共通のテーマが基本的な限定と機会とを同定する目標を用いて要 約された。 下記の議論は情報理論及び発展からの概念を使用して１つのモデルの発展の基 本的方法を説明することから始まる。より大きい。より複雑なデータ集合を説明 するために逐次的により複雑な対象の逐次的で階層的な発展に向かうために該方 法を更に伸展させることが次ぎに説明される。データ出力がなくても入力フイー チャークラスター（input feature cluster）を発見する方法の下にある原理の 応用が次いで論じられ、それに多次元データ空間内で”情報可視化（informatio n visualization）”を行う方法の説明が続く。ハイブリッドのモデリングスキ ームを創るために本発明の方法をニューラルネットワーク（neural networks） の様な他のモデリングパラダイム（modeling paradigms）と組み合わせることが 次いで詳述される。該説明は、遺伝的プログラミング（genetic programming） の分野と結合された本発明の方法のデータモデル化の取り組みを使用して物理的 法則を発見する、新しい取り組みを結論としている。 関心の点として、情報理論からの基本的アイデアは全てのこれらの問題を解く に必要なコアツール（core tools）を提供し、簡単で統合的核（simple, unifyi ng kernel）を該方法に提供することは述べるに値する。エントロピー（entropy ）の概念はデータ空間内の秩序（order）｛又は混乱（disorder）｝の定量的メ ザー（quantitative measure）を提供する。このメザーは、初期に混乱したシス テムからの秩序の発生をドライブする発展型エンジン用の適応度関数（fitness function）として使用され得る。この意味で、情報理論はドライバーを提供し、 発展型プログラミングは発見過程をシステム化するエンジンを提供する。最後に 、本発明の方法で説明されるパラダイムはデータドライブされている（is data driven）が、それはデータ自身の中の情報コンテント（information content） が予測（prediction）に使用されるからである。かくして、該方法は、下にある 数学のその固有の制限を有する数学的モデル化の分野と反対に、実験型モデル化 の分野に真正面（squarely）から属する。 データモデリング（DATA MODELING） 情報エントロピーの概念に基づくフレームワークは、入力の集合を与えられた として１つか又は多数か何れかの出力が予測される必要がある様な、データモデ リングの問題に適用されて来た。基本的方法は次の過程から成るが、すなわち １．データ表現（data representation）又はデータ事前処理（data preproce ssing）、 ２．セル境界（cell boundary）を規定する固定的又は適合的（adaptive）な 方法を使用するデータ量子化（data quantization）、 ３．遺伝的発展及び情報エントロピーを使用するフイーチャー組み合わせ選択 、 ４．システム入力からシステム出力を最も精密に予測するフイーチャーデータ 集合の部分集合（subset）の決定である。 １．データ表現 典型的な実験的に得られたデータ集合で、幾つかの”測定”入力と出力とが提 供される。各システム入力とシステム出力は、ここでデータ点（data points） と呼ぶ、データ値の入力及び出力のシーケンスを得るようにサンプリングされる か他の仕方で測定される。目標（goal）は該データ点出力を最も精確に予測する ために該データ点入力から最大の情報を抽出することである。多くの実システム （real syatem）では、該データ点、又は実際の測定された入力は、それらが該 データの適切な表現として留まるに充分な程”情報豊富（information-rich）” である。他の場合は、これはそうでないかも知れず、該データを表現するより適 切な”固有ベクトル（eigenvectors）”を創るために該データを変換することが 必要かも知れない。共通に使用される変換には特異値分解法（singular value d ecomposition）｛エスブイデー（SVD）｝、主成分分析法（principal component analysis）｛ピーシーエイ（PCA）｝、部分的最小２乗法（partial least squa re method）｛ピーエルエス（PLS ）法｝が含まれる。 最も大きい対応する”固有値（eigenvalues）”を有する主成分”固有ベクト ル”（eigenvectors）が該データモデリング過程用入力として通常使われる。該 主成分選択法には２つの顕著な限定がある。 ａ．該主成分法は入力の分散のみを取り扱い、出力に関する情報は何もエンコ ードしない。多くのモデリング問題で、モデル化されつつある出力特性に関する 最も多くの情報を含む比較的低い固有値を有するのは固有ベクトルである。 ここで説明する方法の好ましい実施例では、その組み合わせが”入力フイーチ ャー（input features）”としても知られる、入力は初期には変換されない。も し次の入力データ集合が、モデル化される必要のある出力に関する充分な情報を 現さないならば、上記で説明されたそれらの様なデータ変換が行われてもよい。 この戦略を使う主な理由は、変換の形式内に追加的ジオメトリーを課すよりも、 可能な所ではどこでも実際のデータを使用することである。この追加的ジオメト リーが取る形式は未知であるかも知れない。加えて、データ変換過程を避けるこ とは該変換過程の計算的オーバーヘッドを避け、かくして、特に非常に大きなデ ータ集合用の計算効率を改善する。 実際のデータが好ましくは変換なしで使用されるのがよいとは云っても、他の 入力よりも情報豊富な入力、又はフイーチャーを同定し、選択することにより次 元数（dimensionality）はなお減じられてもよい。これは、入力数が非常に多い 時は特に望ましく、最終モデルに起こり得るフイーチャーを全て使用することは 非実用的である。データ集合の”次元（dimension）”は入力の全部の数として 規定されてもよい。実験型モデルを開発する前に、好ましくは、当面のモデリン グタスク用に最も情報豊富なフイーチャーを同定されるのがよい。入力数を減じ る、又は該問題の次元数を減じる１つの技術は、少しの情報コンテントしか持た ない入力を除くことである。これは入力と、対応する出力と、の相関（correlat ion）を調べることに依りなされてもよい。しかしながら、好ましくは、次元数 削減は、下記で論じる様に、情報豊富と決定されたフイーチャー組み合わせで各 入力の発生頻度（each input’s frequency of occurrence）を調べることにより 行われるのがよい。それで、より少ない発生頻度の入力（less-frequently-occu rring inputs）はモデル発生過程から排除されてもよい。 時間変化する又は動的なシステム用では、追加的複雑さが、与えられた何れか の時の出力が、より早期の時の入力と出力との双方にも左右される事実から生ず る。この様なシステムでは、該データ集合の正しい表現が非常に重要である。も し特定時刻の測定出力に対応する入力がその時だけ測定されるならば、該時間遅 れ（time lags）（すなわち、入力発生と該結果としての出力発生の間の時間間 隔）内に含まれる情報は失われる。この問題を緩和するために、入力の拡張され た集合から成るデータ表（data table）が作られるが、そこでは該入力の拡張さ れた集合は入力の現在の集合のみならず多数の前の時刻（at multiple prior ti mes）の入、出力からも成っている。この新データ表は次いで選択された時刻範 囲に亘り（spanning a selected time horizon）情報豊富な入力組み合わせ用に 解析され得る。 拡張データ表の創生での重要な事項は時間的に如何に遠くまで逆戻って知るか である。多くの場合、これは先験的には知られず、余りに長く早期までの時間間 隔｛時間範囲（time span）｝を含めることにより、該データ表の次元数は非常 に大きくなる。この事項を処理するために、多数のより短い時間範囲のデータ表 が元のデータ表から作られるが、各データ表は過去での与えられた時間間隔から 成る。これらのより新しいデータ表の各々の及ぶ時間間隔は重なったり、隣接し たり又は分離していてもよい。これらのより小さいデータ表の各々からの最も情 報豊富な入力が次いで集められ、該小さなデータ表からの選択された入、出力を 含むハイブリッドデータ表を作るよう組み合わされる。この最後のハイブリッド 表は、該時間間隔間の起こり得る相互作用が今や含まれるので、次いでデータモ デル化過程への入力として使用出来る。 例えば、もし住宅販売レート（home sales rate）が商品製材価格（commodity lumber prices）に影響するが、約２ヶ月の推定時間遅れがあるのでないか、を 調査したいならば、この時間遅れを発見するために本発明用には該データ表は入 力が出力に２ヶ月先行する対応（matched）した入、出力を要する。これは、実 際の時間遅れがどれだけかを発見するために種々の入力が１つの出力に対し異な る遅れを有する１つ以上のデータ表（すなわち、列は入、出力、行は連続した時 間）を形成することにより行われ得る。特に、１つの出力はＸ日の製材価格であ ってもよい。入力がＸ日、Ｘ−１日、Ｘ−２日．．．．からＸ−１２０日までの 住宅販売レートであるのみならず、Ｘ−１、Ｘ−２．．．からＸ−１２０までか らの出力でもある。高い情報コンテントを持つ最も早期の入力が失われないこと を保証するために、入力と対応する出力との間の推定時間遅れ（suspected time lag）より長い時間間隔が選択される。次いで次の表の行はＹ日（例えば、Ｘ＋ １又は幾らかもっと後れた日）の製材価格に等しい出力を有し、入力はＹ、Ｙ− １、Ｙ−２，．．．Ｙ−１２０の住宅販売レートであるのみならずＹ−１、Ｙ− ２．．．からＹ−１２０日までからの出力でもある。次いで該システムは該出力 に影響する入力の組み合わせを同定することにより適当な時間遅れを同定する。 ２．データ量子化とフイーチャー部分空間内のセル境界 一旦適当なデータ表現が確立されると、サンプル点を特徴付けるため使用され る各入力で”量子化（quantization）”過程が行われる。入力値の範囲を部分範 囲に分ける、すなわち、当該技術で”ビニング（binning）”として公知の、ビ ン（bins）に分けるために２つの量子化方法が使われるが。該ビニングは与えら れたフイーチャー部分空間の各入力で行われるが、そこでは各入力は該部分空間 の次元に対応し、それはセルの領域に分けられる与えられたフイーチャー部分空 間となる。, バカラとは. 最も簡単な量子化法は固定サイズの部分範囲、すなわちビン幅（時には、”固 定ビニング（fixed binning）”として知られる）に基づくが、そこでは各入力 に付随する値の全体範囲が等間隔又は等サイズの部分範囲又はビンに分けられる 。 もう１つの量子化、それは”統計的量子化（statistical quantization）”と 呼ばれてもよく、図２Ａで最も良く見られ、ここでは”適合的量子化（adaptive quantization）”と呼ぶが、は値の該範囲を不等サイズの部分範囲に分けるこ とに基づく。もしデータがデータビン２１０により示す様に均一に分布されてい れば、該ビンサイズは大体等しい。しかしながら、該データ分布がクラスター（ clistered）されるならば、該ビンサイズは、ビン２２０により示される様に、 各ビンがデータ点の殆ど等しい数を含むように適合的に調整される。図２Ｂに見 られる様に、各部分範囲、又はビンのサイズは、入力範囲を等しい百分位数（pe rcentile）の部分範囲に分け、それらの百分位数を該ビン２４０を作るフイーチ ャー値の範囲上に射影（projecting）することにより、各入力の累積確率分布（ cumulative probability distribution）２３０（又はヒストグラム）に関係付 けられてもよい。 この方法で、各入力上のグローバル情報がその入力上で該データを適合的に量 子化するため使われる。この方法では、各入力は別々に量子化され、すなわち、 量子化は入力毎ベースで行われる。該部分範囲又はビンのサイズ（幅）は与えら れた入力内で一般に不均一で、その入力の累積確率分布の形を反映していること を注意すべきである。該部分範囲のサイズは入力から入力へと変わってもよい。 適合的量子化（適合的ビンニング）は情報を含まない空の入力の部分範囲を有す る確率を減らすが、それはさもないと最終モデル内の情報ギャップとなる。
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