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／／情報豊富な遺伝子を発展させる CreateTrainTestSubset(); ／／データ部分集合をトレーン／テスト部分 集合に分ける EvolveModel(); ／／モデルを発展させる ｝ ｝ CreateDataSubset DetermineRangesofInputs; if(BalanceStatsPerCatFlag is TRUE) BalanceRandomize; else NaturalRandomize; DetermineRangeofInputs Loop through data records｛ Loop through input features｛ if(input feature value=max or input feature value=min｛ LoadMinMaxArray（feature index, feature value）； UpdateMinMax（feature value）； ｝ ｝ ／／入力フイーチャーループ終了 ｝ ／／データループ終了 BalanceRandomize ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ ／データ集合を現在の部分集合と残りの部分集合とに分ける； ／出力カテゴリー当たりの項目の数をユーザーが指定する。 ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ Loop through output stats｛ InitializeCountingState(output) to 0； InitializeCountingRemainingState(output) to 0； ｝ Loop through data records｛ Set IncludeTrainFlag to FALSE； Loop through input features｛ if(input features =min）｛ if(input FeatureMinFlag=CLEAR)[ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMaxFlag =SET; ｝ ｝ elseif（input feature=max）｛ if（input FeatureMaxFlag=CLEAR）｛ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMaxFlag =SET; ｝ ｝ ｝ ／／フイーチャーループ終了 output＝ReadOutputState; ／／記録用に出力状態を読み出す guess＝GuessRandomvalue; Threshold(output)＝NUMITEMSPERCAT／TotalCountinState（output） ／／TotalCoutinState（output）は出力カテ ゴリー内の＃データ項目を意味する ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ もしデータ記録がフイーチャー最小又は最大値の最初の場合なら、現在のデータ 部分集合と残りのデータ部分集合の両者へ記録をコピーする。 ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ if（IncludeTrainFlag=TRUE）｛ ／／現在の部分集合と残りのデータ部 分集合の両者へ記録をコピー CopyRecordtoCurrentDataSubset; IncrementCountinState（output）； CopyRecordtoRemainingDataSubset; IncrementCountinRemainingState（output）； ｝ ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 或いは他にもし該出力カテゴリーの項目の数が過剰にNOTであるなら、該データ 項目を該REMAININGデータ部分集合内に置き換える。 ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ elseif(Threshold（output）>MINIMUM＿THRESHOLD）｛ CopyRecordtoRemainingData; IncrementCountinRemainingState（output）； if（CountinState(output）＜NUMITEMSPERCAT）｛ CopyRecordtoDataSubset; IncrementCountinState（output）； ｝ ｝ ／／MINIMUM＿THRESHOLDは、もう１つの現在の部分集合を創るために ／残りのデータ部分集合内に充分なデータが残ることを保証する ／よう典型的に０．５である ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 或いは他にもし該ランダムな推定が該データ項目は現在のデータ部分集合へ行く べきと決めたなら、NUMITEMSPERCATの望まれる割り当てが越えられたかどうかを チェックして見る。もしそうでないなら、現在のデータ部分集合にデータ点を追 加し、CountinStateをインクレメントする。 ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ elseif（guess＜＝ Threshold（output））｛ if（CountinState（output）＜NUMITEMSPERCAT）｛ CopyRecordtoDataSubset; IncrementCountinState（output）； else｛ CopyRecordtoRemainingData; IncrementCountinRemainingState（output）； ｝ ｝ ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 又は最後に、もし該ランダムな推定が該データ項目が該残りのデータ部分集合内 に行くべきことを決めるならば、該残りの部分集合用割り当てが越えられたかど うかをチェックする。もしそうでないなら、該残りのデータ部分集合へ該データ 項目を追加する。もし該割り当てが越えられたなら、もしそのカテゴリー内でよ り多くの項目が必要なら該データ項目を該現在のデータ部分集合に追加する。 ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ elseif(CountinRemainingState（output）＜（1-Threshold（output））* TotalCountinState（output））｛ CopyRecordtoRemainingDataSubset; IncrementCountinRemainingData（output）； ｝ elseif(CountinState（output）＜NUMITEMSPERCAT)[ CopyRecordtoDataSubset; IncrementCountinDataSubset（output）； ｝ ｝ ／／データ記録ループの終了 ／／BalanceRandomizeの終了 NaturalRandomize SampleSize=NumberOfDataRecords/NumberOfModels; Threshold=1-SampleSize/NumberOfRemainingDataRecords; Loop through output state｛ InitializeCountinState（output） to 0； InitializeCountinRemainingState（output） to 0； ｝ Loop through data records｛ Loop through input features｛ if（input feature＝min）｛ if（input FeatureMinFlag=CLEAR)[ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMinFlag =SET; ｝ ｝ elseif（input feature＝max）｛ if（input FeatureMaxFlag=CLEAR)[ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMaxFlag =SET; ｝ ｝ ｝ ／／フイーチャーループ終了 outpur＝ReadOutputState; ／／記録用に出力状態を読み出す guess＝GuessRandomValue; ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ もしデータ記録がフイーチャーの最小又は最大値の最初の場合なら、該データ部 分集合及び残りのデータ部分集合の両者に記録をコピーする。 ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ if（IncludeTrainFlag=TRUE)｛ ／／該データ部分集合と該残り ／／のデータ集合との両者に記 ／／録をコピーする CopyRecordtoCurrentDataSubset; CopyRecordtoRemainingDataSubset; ｝ ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 又はもし該ランダムな推定が該データ項目が該残りのデータ部分集合内に行くべ きことを決めるなら、そのカテゴリー用に該残りの部分集合の統計的限界が越え られたかどうかをチェックする。もし越えられないならば、該残りのデータ部分 集合に該データ項目を追加する。もし該割り当てが越えられたなら、該データ部 分集合に該データ項目を追加する。 ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ elseif（guess＜＝ Threshold）｛ if（CountinRemainingState（output）＜ Threshold*TotalCountinState（output）） CopyRecordtoRemainingDataSubject; else CopyRecordtoCurrentDataSubject; ｝ ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 又はもし該ランダムな推定が該データ項目が現在のデータ部分集合内に入るべき ことを決めるなら、そのカテゴリー用に該現在の部分集合の統計的限界が越えら れたかどうかをチェックする。もしそうでないなら、該現在のデータ部分集合に 該データ項目を追加する。もし該割り当てが越えられたなら、該残りのデータ部 分集合に該データ項目を追加する。 ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ else[ if（CountinState（output）＜ (1-Threshold)*TotalCountinState)[ CopyRecordtoCurrentDataSubject; else CopyRecordtoRemainingDataSubject; ｝ ｝ ／／データ記録ループ終了 ／NaturalRandomizeの終了 EvolveFeatures SelectRandomStackofGenes(N); Loop Through each gene in Stack｛ ／＊＊＊＊＊＊＊遺伝子から部分空間を創る＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊／ ReadParameters(); ReadSubspaceAxesfromGene(); if（AdaptiveNumberofBinsFlag=SET） CalculateAdaptiveNumbins; else UseNumBinsinParameterList; if（AdaptiveBinPositionsFlag=SET) CalculateAdaptiveBinPositions; else CalculateFixedBinPositions; ／＊＊＊＊＊＊＊＊：遺伝子から部分空間を創ることの終了＊＊＊＊＊＊＊＊／ ProjectTrainDataintoSubspace; CalculateGlobalEntropyforSubspace; ] ／／遺伝子ループの終了 EvolveGenesUsingGlobalEntropy(); ／／遺伝的アルゴリズム ｝ CreateTrainTestSubsets DetermineRangesofInputs; RandomizeTrainTestSubsets; RandomizeTrainTestSubsets ｛ Threshold=ReadThresholdfromParameterList; Loop through data records in Data Subset｛ Loop through input features｛ if（iput feature＝min）｛ if （input FeatureMinFlag=CLEAR)[ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMinFlag =SET; ｝ ｝ else[ if（input feature＝max）｛ if（input FeatureMaxFlag=CLEAR)[ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMaxFlag =SET; ｝ ｝ ｝ ／／フイーチャーループの終了 output＝ReadOutputState; ／／記録用に出力状態を読み出す guess＝GuessRandomValue; if（guess＜＝ Threshold)[ if（CountinTrainDataSubset（output）＜ Threshold（output）*TotalCountinState OR IncludeTrainFlag=TRUE) CopyRecordtoTrainDataSubset; else CopyRecordtoTestDataSubset; ｝ else[ if（CountinTestDataSubset（output）＜ (1-Threshold)*TotalCountinState（output） AND IncludeTrainFlag=FALSE)[ CopyRecordtoTestDataSubset; else CopyRecordtoTrainDataSubset; ｝ ｝ ／／データ記録ループの終了 ／／RandomizeTrainTestSubsetsの終了 ModelEvolution ｛ GenerateRandomStackofModelGenes(); ／／モデル遺伝子が遺伝子のク ／／ラスターであるランダムモ ／／デル遺伝子を発生させる Loop through each model gene in stack｛ CalculateMGFF(); ／／モデル遺伝子適応度関数 ／／｛エムジーエフエフ(MGFF)｝ ／／の計算 ｝ ／／モデル遺伝子ループの終了 EvolveFittestModelGene(); ／／最適モデル遺伝子を発展さ ／／せるため遺伝的アルゴリズム ／／をドライブするようエムジー ／／エフエフを使用 ｝ CalculateMGFF−モデル遺伝子適応度関数（エムジーエフエフ）の計算 ｛ IdentifyFeatureGenes(); ／／フイーチャー遺伝子の集合を ／／同定するためモデル遺伝子を ／／パース（parse）する Loop through each feature gene｛ CreateFeatureSubspace(); Loop through each test record｛ ProjectTestRecordintoSubspace(); UpdateTestRecordPrediction(); ｝ ｝ Total＿Error=0; Loop through each test record｛ if（RecordPrediction!=ActualRecordOutput) TotalError=TotalError+1; ／／インクレメント誤差 ｝ MGFF=Total＿Error; ｝ 本発明の好ましい実施例がここで説明された。付属する請求項により規定され た本発明の真の範囲から離れることなく変更や変型が該実施例内で行われ得るこ とは勿論理解されるべきである。本実施例は好ましくは、コンピユータで実行可 能なソフトウエア命令のセットとしてソウトウエアモジュール内で説明された方 法を実施するロジックを含むのがよい。中央処理ユニット（”シーピーユー（CP U）”）、又はマイクロプロセサーは該トランシーバーの動作を制御する該ロジ ックを実行する。該マイクロプロセサーは説明された機能を提供するために当業 者によりプログラムされ得るソフトウエアを実行する。 該ソフトウエアは、磁気デイスク、光デイスク、そして該シーピーユーにより 可読な何等かの他の揮発性［例えば、ランダムアクセスメモリー｛”ラム（RAM ）”｝］又は不揮発性［例えば、読み出し専用メモリー｛”ロム（ROM）”｝］ フアームウエア記憶システムを含むコンピユータ可読の媒体上に保持される２進 のビットのシーケンスとして表され得る。データビットが保持される該メモリー 配置も又該記憶されるデータビットに対応する特定の電気的、磁気的、光学式又 は有機的特性を有する物理的配置を有している。ソフトウエア命令はメモリーシ ステムを有する該シーピーユーによりデータビットとして実行され、該電気信号 表現の変換と該メモリーシステム内のメモリー位置でのデータビットの保持をも たらし、それにより該ユニットの動作を再構成させるか又は他の仕方に変えさせ る。該実行可能なソフトウエアコードは、例えば、上記説明の様な方法を実施し てもよい。 ここで説明されたプログラム、過程、方法そして装置は、他のように指示され てない限り、どんな特定の種類のコンピユータ又はネットワーク装置（ハードウ エア又はソフトウエア）にも関係付けられず、限定されないことは理解されるべ きである。種々の種類の汎用又は専用コンピユータ装置又は計算装置がここで説 明された開示に依って使用されてもよく、動作を行ってもよい。 本発明の原理が適用される広範な種類の実施例を見ると、図解された実施例は 単に例示的で本発明の範囲を限定すると取られるべきでないことを理解すべきで ある。例えば、本発明は金融サービス市場、宣伝及びマーケッテイングサービス 、製造過程に関連するシステム又は大きなデータ集合を有する他のシステムで使 用されてもよい。加えて、該流れ線図の過程は説明されたものとは他のシーケン スで用いられてもよく、そして該ブロック線図ではより多く又はより少ない要素 が使われてもよい。 ハードウエア実施例は種々の異なる形式を取ってもよいことは理解されるべき である。該ハードウエアはカスタムゲートアレー（custom gate array）または 特定用途向け集積回路（application specific integrated circuit）｛”エイ シック（ASIC）”｝で集積回路として実施されてもよい。勿論、該実施例は個別 ハードウエア部品（discrete hardware components）と回路で実施されてもよい 。特に、ここに説明した論理構造と方法の過程はエイシックの様な専用ハードウ エアで、又はマイクロプロセサー又は他の計算素子により行われるプログアム命 令として実施されてもよい。 請求項はその効果に対し述べられていない限り要素の説明された順序に限定さ れるとして読まれるべきでない。加えて、何れの請求項でも用語”手段（means ）”の使用は３５ユー．エス．シー．§１１２、パラグラフ６を行使するよう意 図されており、該用語”手段”を有しない何れの請求項もそのように意図されて ない。従って、下記請求項の範囲と精神に入る全ての実施例とその等価物は本発 明として請求されている。 Claims ( 11 ) 製造過程で処理されたパルプ内に保持される湿気に関連するグローバルな情報コンテントを有するフイーチャー集合を選択する、コンピューターにより実行される方法であって、多数の入力データ点と対応する出力データ点が取得されてデータ集合が規定され、該取得された入力及び出力データ点が記憶装置内に記憶され、該フイーチャー集合およびデータ集合がパルプ処理の過程で生成される方法に於いて、 （ａ）複数のフイーチャー部分空間を創るが、各前記フイーチャー部分空間が該データ集合からのフイーチャー集合を含むように、該創る過程と、 （ｂ）該データ集合の該入力を量子化するが、該入力が値の範囲を有し、それは該値の範囲を部分範囲に分け、それにより前記フイーチャー部分空間を複数のセルに分けることによりするよう、該量子化する過程と、 （ｃ）少なくとも１つのローカルセルのニシのエントロピーＥを計算し、ニシのエントロピーＥの補数としてローカルエントロピーＷ（Ｗ＝１−Ｅ）を規定し、そして各セルのローカルエントロピーＷの加重和を計算することによって、各フイーチャー部分空間のグローバルエントロピーを計算する過程と、 （ｄ）該グローバルエントロピーに基づき、グローバルな情報コンテントを有する少なくとも１つのフイーチャー集合を選択する過程とを具備する、方法。 ラスベガスでビットコインルーレットホイール. 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