生成系统、计算机可读存储介质以及波形评价模型的生成方法与流程

本发明涉及生成系统、计算机可读存储介质以及波形评价模型的生成方法。

背景技术：

1、在非专利文献1以及非专利文献2中，记载了从现有的数据生成新数据的被称为数据扩展的技术。

2、现有技术文献

3、非专利文献：

4、非专利文献1：zhao,zhengli,zizhao,zhang,ting,chen,sameer,singh,and han,zhang.“image augmentations for gan training.”(2020).

5、非专利文献2：brian kenji iwana,and seiichi uchida."an empirical surveyof data augmentation for time series classification with neural networks".plos one16，no.7(2021):e 0254841.

技术实现思路

1、根据本发明的一个实施方式，提供一种生成系统。所述生成系统可以包括获取波形数据的波形获取部。所述生成系统可以包括确定用户意图的意图确定部。所述生成系统可以包括虚拟波形生成部，该虚拟波形生成部通过反映由所述意图确定部确定的所述用户的意图的方法，从所述波形数据获取部获取的所述波形数据生成虚拟波形数据。

2、所述生成系统可以包括相似性显示控制部，该相似性显示控制部执行向用户显示显示数据的控制，所述显示数据表示由所述虚拟波形生成部从所述波形数据生成的所述虚拟波形数据与作为该虚拟波形数据的生成源的所述波形数据之间的相似性。所述虚拟波形生成部可以通过使用多个算法、多个参数设定以及随机数中的至少任一个，从所述波形数据生成多个所述虚拟波形数据，所述相似性显示控制部可以执行向用户显示所述显示数据的控制，所述显示数据表示由所述虚拟波形生成部从所述波形数据生成的所述多个虚拟波形数据与作为该多个虚拟波形数据的生成源的所述波形数据之间的相似性。所述意图确定部可以按照所述用户的指示确定算法和参数设定的多个组合，所述虚拟波形生成部可以针对由所述意图确定部确定的所述多个组合的每一个，使用该组合中的所述算法和所述参数设定，从所述波形数据生成包含所述多个虚拟波形数据的虚拟波形数据集，所述相似性显示控制部可以执行向用户显示所述显示数据的控制，所述显示数据表示由所述虚拟波形生成部生成的多个所述虚拟波形数据集的每一个与作为生成源的所述波形数据之间的相似性。所述生成系统可以包括虚拟波形存储部，该虚拟波形存储部将配方信息与由所述虚拟波形生成部生成的多个所述虚拟波形数据集中的每一个关联起来，并存储所述多个虚拟波形数据集，所述配方信息能够识别在所述虚拟波形数据集的生成中使用的所述算法与所述参数设定的组合。

3、所述任一生成系统可以包括虚拟波形存储部，该虚拟波形存储部将源波形识别信息与由所述虚拟波形生成部生成的多个所述虚拟波形数据集中的每一个关联起来，并存储所述多个虚拟波形数据集，所述源波形识别信息能够识别作为所述虚拟波形数据集的生成源的所述波形数据。

4、所述任一生成系统可以包括：范围指定接受部，接受所述用户对由所述相似性显示控制部显示的所述显示数据的所述相似性的范围的指定；范围内波形选择部，选择与所述范围指定接受部接受了所述指定的所述相似性的范围对应的多个所述虚拟波形数据；以及虚拟波形存储部，存储包含由所述范围内波形选择部选择的所述多个虚拟波形数据的虚拟波形数据集。

5、所述任一生成系统中，所述相似性显示控制部可以执行向所述用户显示所述显示数据和其他显示数据的控制，所述显示数据表示所述虚拟波形数据与作为所述虚拟波形数据的生成源的所述波形数据之间的相似性，所述其他显示数据表示所述虚拟波形数据与不同于所述波形数据的其他波形数据之间的相似性。

6、所述任一生成系统可以包括：预处理部，对所述波形数据实施多个预处理中的至少任一个；以及虚拟波形存储部，将与能够识别所述预处理的预处理识别信息与虚拟波形数据集关联起来，并存储所述虚拟波形数据集，所述虚拟波形数据集包含由所述虚拟波形生成部从由所述预处理部实施了所述预处理的所述波形数据生成的多个所述虚拟波形数据。

7、所述任一生成系统可以包括：预处理部，对所述波形数据实施多个预处理中的至少任一个；学习执行部，通过执行机器学习，生成输出所输入的波形数据的评价结果的波形评价模型，所述机器学习使用由所述虚拟波形生成部从由所述预处理部实施了所述预处理后的所述波形数据生成的所述虚拟波形数据；以及波形评价模型存储部，将能够识别所述预处理的预处理识别信息与由所述学习执行部生成的所述波形评价模型关联起来，并存储所述波形评价模型。所述生成系统可以包括：模型获取部，获取存储在所述波形评价模型存储部中的关联有所述预处理识别信息的所述波形评价模型；波形输入部，对输入波形数据实施所述预处理识别信息所示的预处理，并输入到所述波形评价模型；以及评价结果输出控制部，进行控制以输出从所述波形评价模型输出的所述输入波形数据的评价结果。

8、所述任一生成系统可以包括：虚拟波形存储部，将表示所述虚拟波形数据是从所述波形数据生成的数据的虚拟识别信息与由所述虚拟波形生成部生成的所述虚拟波形数据关联起来，并存储所述虚拟波形数据；以及学习执行部，通过执行使用了由所述虚拟波形生成部生成的所述虚拟波形数据的机器学习，生成输出所输入的波形数据的评价结果的波形评价模型，不使用所述虚拟波形数据而进行所述波形评价模型的评价。

9、根据本发明的一个实施方式，提供一种程序，用于使计算机作为所述生成系统发挥功能。根据本发明的一个实施方式，提供了一种存储有所述程序的计算机可读存储介质。

10、根据本发明的一个实施方式，提供了一种由计算机执行的波形评价模型生成方法。所述生成方法可以包括获取波形数据的波形数据获取步骤。所述生成方法可以包括确定用户意图的意图确定步骤。所述生成方法可以包括虚拟波形生成步骤，在该虚拟波形生成步骤中，利用反映了在所述意图确定步骤中确定的所述用户的意图的方法，从在所述波形数据获取步骤中获取的所述波形数据生成虚拟波形数据。所述生成方法可以包括学习执行步骤，在该学习执行步骤中，通过执行机器学习，生成将所输入的波形数据的评价结果作为输出的波形评价模型，所述机器学习使用了在所述虚拟波形生成步骤中生成的所述虚拟波形数据。

11、另外，上述
技术实现要素：
并未列举本发明的所有必要特征。另外，这些特征组的子组合也能够形成发明方案。

技术特征：

1.一种生成系统，包括：

2.如权利要求1所述的生成系统，还包括：

3.如权利要求2所述的生成系统，其中，

4.如权利要求3所述的生成系统，其中，

5.如权利要求4所述的生成系统，还包括：

6.如权利要求4所述的生成系统，还包括：

7.如权利要求3或4所述的生成系统，还包括：

8.如权利要求2至6中任一项所述的生成系统，其中，

9.如权利要求1至4中任一项所述的生成系统，还包括：

10.如权利要求1至6中任一项所述的生成系统，还包括：

11.如权利要求10所述的生成系统，还包括：

12.如权利要求1至6中任一项所述的生成系统，还包括：

13.一种计算机可读存储介质，存储有用于使计算机作为权利要求1至12中任一项所述的生成系统发挥功能的程序。

14.一种波形评价模型的生成方法，包括：

技术总结
本发明提供一种生成系统，包括：波形数据获取部，获取波形数据；意图确定部，确定用户的意图；以及虚拟波形生成部，通过反映了由意图确定部确定的用户的意图的方法，从波形数据获取部获取的波形数据生成虚拟波形数据。本发明还提供一种由计算机执行的波形评价模型的生成方法，包括：波形数据获取步骤，获取波形数据；意图确定步骤，确定用户的意图；虚拟波形生成步骤，通过反映了在意图确定步骤中确定的用户的意图的方法，从在波形数据获取步骤中获取的波形数据生成虚拟波形数据；以及学习执行步骤，通过执行机器学习，生成将输入的波形数据的评价结果作为输出的波形评价模型，该机器学习使用在虚拟波形生成步骤中生成的虚拟波形数据。

技术研发人员：铃木良平,株丹亮,角谷拓也
受保护的技术使用者：株式会社安川电机
技术研发日：
技术公布日：2024/5/10