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本方法の強さを利用しそしてその弱さを最小化するために、それはハイブリッドモデルを創るために他のモデリングパラダイムと組み合わされることが可能である。これらの他のパラダイムはニューラルネットワーク又は他の分類又はモデリングフレームワークであり得る。もし他のモデリングツール（含む複数ツール）が基本的に異なる哲学を有するなら、１つ以上の他のモデリングツール（含む複数ツール）を本方法と組み合わせることがモデル偏倚を平滑化する（smooth o ut）効果を有する。加えて、データ偏倚を平滑化するために異なるデータ集合を使用して各パラダイム内に多数のモデルが作られ得る。最後の予測結果は各モデルから来る個別予測の加重又は非加重の組み合わせとすることが出来る。ハイブリッドモデリングは多様なモデリング哲学の強さを利用するために極端に強力なフレームワークをモデリングに提供する。重要な意味で、この取り組みは実験型モデリングの究極の目標を表す。例えば、もし食料媒介病原菌用テスト（testing for foodborne pathogens）での上記説明例に於ける様に、偽陰性のパーセント（percento of false negati ve）を最小化したい望みがあるなら、該モデルのどれか１つがスパイクされたサンプルを予測したならば陽性の結果が報告されるであろう。もしこの規則がこの例のデータに適用されたなら、ゲル結果に基づく偽陽性（false positive）の率は０．７％より少なかったであろう。何れか１つのモデルについての偽陰性率はそれぞれ：本方法＝３．９％、ニューラルネットワーク＝４．５％そしてロジスチック回帰＝５．８％であった。結論この例は重要な実験型モデリング問題でのインフオエボルブテーエム（InfoEv olve TM ）のパワーを図解する。インフオエボルブテーエムは最初にデーエヌエイ溶解曲線の情報豊富な部分を同定し次いで該入力スペクトラムの情報豊富な部分集合を使用して最適モデルを発展させる。この例で追跡された一般的パラダイムは種々の産業及びビジネス応用品でテストされ大きな成功をもたらし、この新しい発見的フレームワークに強力な支持を提供している。製造過程の例ケルバーアール（Kelvar R ）製造過程での重要な変数は該ケルバーアールパルプ（Kelvar R pulp）内に保持された残留湿気（residual moisture）である。該保持された湿気は該パルプの次の処理可能性と最終製品特性の両者に顕著な影響を有する。かくして最適制御戦略を規定するために該パルプ内の湿気保持に影響するキー要素、又はシステム入力を最初に同定することが重要である。製造システム過程は、乾燥処理用の全体の時間枠のために該入力変数と最終パルプ湿気間の多数の時間遅れの存在により複雑化される。パルプ乾燥処理のスプレッドシートモデルが創られ得るが、そこでは該入力は多くの前の時の幾つかの温度と機械的変数を表し、該出力変数は現在時刻のパルプ湿気である。最も情報豊富なフイーチャー組み合わせ（又は遺伝子）は、その変数の、より早期の時点でパルプ湿気に影響するのに最も情報豊富であるのはどの変数であるかを発見するためにここに説明された該インフオエボルブテーエム（InfoEvolveTM）を使用して発展させられ得る。フロード（fraud）検出例既知のフロード的（fraudulent）な場合のトレーニング集合を作るのが難しいからだけでなく、フロードが多くの形式を取るかも知れないので、フロード検出は特に挑戦的応用である。フロードの検出は予測モデリングによりフロードを防止出来るビジネス用に可成りのコスト節約へ導き得る。フロードが起こる或るしきい値確率で決定出来る様なシステム入力の同定が望ましい。例えば、何が”ノーマル（normal）”な記録かを最初に決定することにより、或るしきい値より多く該ノーム（norm）から変化する記録が、より精密な精査用にフラグ建て（flag ged）されてもよい。これは、クラスタリングアルゴリズムを適用し、次いでどのクラスターにも分類されない記録を調べることに依るか、又は各分野用の値の期待範囲を説明する規則を作ることに依るか、又は分野の異常な付随にフラグ建てすることにより行われてもよい。クレデイット会社は期待しない使用量パターン（usage patterns）にフラグを建てるこのフイーチャーをそれらの課金正式化過程内にルーチン的に組み込む。もしカード所有者（cardholder）が普通は彼／彼女のカードを航空券、レンタルカー、そしてレストラン用に使用するが、或る日それをステレオ機器か又は宝石を買うため使用するなら、その処理は、該カード所有者が彼のアイデンテイテイを検証する該カード発行会社の代表者と話を出来るまで、遅延してもよい。（参考文献：１９９７年発行、マイケル、ジェイ．エイ．ベリー、及びゴードン、リンホフ（Michael J. A. Berry, and Gordon Li nhoff）著、”マーケッテイング、販売及び顧客サポート用データマイニング技術（Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and customer Support）、７６ページ）。フロード検出でどの変数が最も情報豊富かを発見するために最も情報豊富なフイーチャー組み合わせ（又は遺伝子）がここで説明した本発明を使用して発展させられ得る。これらの変数は或る時間間隔に亘る購入の種類と量、クレデイットバランス、最近の住所変更他を含んでもよい。一旦入力の情報豊富な集合が同定されると、これらの入力を使用する実験型モデルは本発明を使用して発展させられ得る。これらのモデルは、フロード検出用の適合学習型フレームワークを創るために、新データが入ると規則的ベースで更新され得る。マーケッテイング例銀行は予防的アクションを行う時間を持つためにその要求払い預金勘定（dema nd deposit accounts）｛例えば、銀行当座預金（checking accounts）｝の顧客のアトリッション（attrition）の充分な警報を望む。それが余りに遅くなる前にトラブル範囲に見つけるために、起こり得る顧客のアトリッションをタイムリーな仕方で予測するキー要素又はシステム入力を決定することが重要である。かくして、勘定動向（account activity）の毎月の抄録はこの様なタイムリーな出力を提供しないが、処理レベルでの詳細データは提供するかも知れない。システム入力は、顧客が該銀行に置いて行く理由を含んでおり、この様な理由がもっともかどうかを決定するためにデータ源を同定し、次いで該データ源を処理経過データと組み合わせる。例えば、顧客の死亡が処理停止の出力を提供したり、或いは顧客は最早２週間毎に支払われないか又は最早直接預金を有せずかくして規則的な２週間ベースの直接預金は最早ない。しかしながら、内部決定で発生されたデータは処理データ内に反映されない。例は、該銀行がかって無料であったデビットカード処理用に今は課金しているから又は該顧客がローンのために拒絶されたから、顧客が去って行くことを含んでいる。｛１９９７年発行、マイケル、ジェイ．エイ．ベリー、及びゴードン、リンホフ（Michael J. A. Berry, and Gor don Linhoff）著、”マーケッテイング、販売及び顧客サポート用データマイニング技術（Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and Customer Supp ort）、８５ページ参照｝。予測的アトリッションを決定する中でどの変数が最も情報豊富であるかを発見するために、ここで説明した本発明を使用して最も情報豊富なフイーチャー組合わせ（又は遺伝子）が発展させられ得る。顧客属性のみならず銀行戦略に付随する内部管理も含めた両者が処理データパターンと組み合わされるデータベースを創ることは銀行戦略、顧客属性そして発見されるべき処理パターンの間の起こり得る情報豊富なリンケージを可能にする。これは今度は処理挙動を予測する顧客挙動予報モデル（customer behaviour forcasting mo del）の発展へ導くことが出来る。金融予測例（Financial Forcasting Example）金融予報｛例えば、株、オプション、ポートフオリオ（portfolio）そして物価指数（index pricing）｝での重要な考慮は株式市場の様な動的で移り気な活動場所では誤差の広いマージンを黙認する出力変数を決めることである。例えば、実際の物価レベルよりむしろダウジョンズ平均株価指数（Dow Jones Index）での変化を予測することは誤差のより広い許容限度（wider tolerance for erro r）を有する。一旦有用な出力変数が同定されると、次の過程は最適予測戦略を規定するために該選択された出力変数に影響するキー要素、又はシステム入力を同定することである。例えば、ダウジョンズ平均株価指数の変化はダウジョンズ平均株価指数での前の変化のみならず他に於ける国の及びグローバルの指数にも依存するかも知れない。加えて、グローバルな利率、外国為替レート及び他のマクロ経済的メザー（macroeconomic measures）が重要な役割を演ずる。加えて、最も金融的な予報問題は入力変数（例えば、前の価格変化）と終わりのタイムフレームでの最後の価格変化との間の多数の時間遅れの存在により複雑化する。かくして、該入力は前の多数の時刻での市場変数｛例えば、価格変化、市場の移り気（volatility of the market）、移り気モデルの変化（change in volatility model）、．．．｝を表しそして該出力変数は現在の時刻での該価格変化である。（参考文献：１９９６年発行、エドワードゲートレイ（Edward Gateley）著、 ”金融予測用ニューラルネットワーク（Neural Networks for Financial Forcas ting）、２０ページ）。より早期の時期が指すどの変数が金融予測用市場変数への影響で最も情報豊富であるかを発見するためにここで説明する本発明を使用して最も情報豊富なフイーチャー組み合わせ（又は遺伝子）が発展させられ得る。一旦これら（変数、時点）の組み合わせが発見されると、それらは最適金融予測モデルを発展させるために使用出来る。下記はモデル発生にここで使用される説明した方法に関する擬コードリステイング（Pseude Code listing）である： LoadParameters()；／／データ集合と、ビニングの種類の様な種々のパラメーターとをロードし、データ選出、エントロピー加重係数、データ部分集合の数他．．．をバランスさせる Loop through subset#number｛ CreateDashSubset(filename) ／／部分集合データをランダムに Loop through number of local models｛ EvolveFeatures(); ／／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。, ビデオスロットゲーム. 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。 ABiogás. Desde 2013, a ABiogás é o canal de interlocução entre o setor de biogás e sociedade civil, os Governos Federal e estaduais, as autarquias e os órgãos responsáveis pelo planejamento energético brasileiro. ビットコインルーレットホイールサイズ. VIVEKANAND PUBLIC INTER COLLEGE Affiliated with UP BOARD Address : Alka Vihar Colony Ponghat Pul Bamrauli, Prayagraj, Uttar Pradesh – 211012. U.P. Board. 言及ビットコインポーカーサイト. 2018 年に開始された Crypto Poker Club は、ビットコインポーカークラウンの出場者となり、キャッシュゲームを提供し、座って行ったり、ビットコインや Ethereum のみでプレイするマルチテーブルトーナメントに参加することができます。毎日のフリーロールを除いて、彼らが走っている間彼らが完全にプレーしたいならば、何人かのプレーヤーはこのサイトで毎日走っているキャッシュゲームも SNG も持っていません。彼らの立ち上げは今のところ不完全かもしれませんが、おそらく彼らは非常に大きな 2019 を持ち、立ち上げられ暗号化されたままになっている多くのサイトの 1 つにはならないでしょう。 Crypto Poker Club の全プレイヤーへの 50 ％レーキバックとともに、プレイヤー報酬のランキングシステムもあります。, ビデオスロットゲーム. Intertops Poker. 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