A system and method for classifying unknown data patterns in a multi-variate feature space. An observer 12 evaluates the closeness of the data to any one of a plurality of known classes in a multi-variate feature space. A classifier 14 classifies the evaluated data into one of the plurality of known classes. A flagger 16 flags data having an unknown classification. A label requester 18 requests that the flagged data be interpreted into either a new class or one of the plurality of known classes. If the interpretation is a new fault, then a new class adder 22 sets up a new cluster representative of the fault and inputs the new class to the classifier 14. Alternatively, if the interpretation is that the flagged data belongs to one of the plurality of known classes, then a class resetter 24 resets the boundaries of this class and informs the classifier 14 of the change.

Ein System und eine Methode für das Einstufen der unbekannten Datenmuster in einem multivariaten Eigenschaft Raum. Ein Beobachter 12 wertet die Nähe der Daten bis irgendeine einer Mehrzahl der bekannten Kategorien in einem multivariaten Eigenschaft Raum aus. Ein Klassifikator 14 stuft die ausgewerteten Daten in eine der Mehrzahl der bekannten Kategorien ein. Eine Prallplatte 16 kennzeichnet die Daten, die eine unbekannte Klassifikation haben. Ein Aufkleberbittsteller 18 verlangt, daß die gekennzeichneten Daten entweder in eine neue Kategorie oder in eine der Mehrzahl der bekannten Kategorien gedeutet werden. Wenn die Deutung eine neue Störung ist, dann stellt eine neue Kategorie Additionsmaschine 22 einen neuen Blockrepräsentanten der Störung auf und gibt die neue Kategorie zum Klassifikator 14 ein. Wechselweise wenn die Deutung ist, daß die gekennzeichneten Daten bis eine der Mehrzahl der bekannten Kategorien gehören, dann ein Kategorie resetter 24 informiert Zurückstellen die Grenzen dieser Kategorie und den Klassifikator 14 über die Änderung.