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[發(fā)明專利]機(jī)器學(xué)習(xí)裝置以及機(jī)器學(xué)習(xí)方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202010146838.7 申請日: 2020-03-05
公開(公告)號: CN111660517A 公開(公告)日: 2020-09-15
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 大久保勇佐;蓮池正晴 申請(專利權(quán))人: 株式會(huì)社捷太格特
主分類號: B29C45/76 分類號: B29C45/76
代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227 代理人: 王瑋;蘇琳琳
地址: 日本*** 國省代碼: 暫無信息
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 機(jī)器 學(xué)習(xí) 裝置 以及 學(xué)習(xí)方法
【說明書】:

本發(fā)明提供一種從學(xué)習(xí)模型中的特定的目標(biāo)變量和多個(gè)說明變量候選中可靠地選擇適合的說明變量的機(jī)器學(xué)習(xí)裝置以及機(jī)器學(xué)習(xí)方法。機(jī)器學(xué)習(xí)裝置(200)具備:多個(gè)稀疏建模處理部(213),使用相互不同的稀疏建模方法,將在工業(yè)活動(dòng)中使用的學(xué)習(xí)模型中的特定的目標(biāo)變量和多個(gè)說明變量候選作為稀疏建模方法的輸入數(shù)據(jù),針對多個(gè)說明變量候選的每一個(gè),分別獲取作為用于說明特定的目標(biāo)變量的說明變量的個(gè)別重要度;和選擇部(215),基于說明變量候選各自的多個(gè)個(gè)別重要度來計(jì)算說明變量候選各自的綜合重要度,基于綜合重要度從多個(gè)說明變量候選中選擇學(xué)習(xí)模型的說明變量。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機(jī)器學(xué)習(xí)裝置以及機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

背景技術(shù)

專利文獻(xiàn)1公開了使用機(jī)器學(xué)習(xí),進(jìn)行與生產(chǎn)設(shè)備的狀態(tài)的優(yōu)劣或者生產(chǎn)對象物的狀態(tài)的優(yōu)劣相關(guān)的預(yù)測的技術(shù)。而且近幾年,在用于機(jī)器學(xué)習(xí)裝置的預(yù)測的學(xué)習(xí)模型中,作為選擇用于說明特定的目標(biāo)變量的說明變量的方法,稀疏建模備受矚目。

專利文獻(xiàn)1:日本特開2017-151962號公報(bào)

作為稀疏建模方法的種類公知有套索回歸算法(lasso)、逐步回歸算法(Stepwise)等。關(guān)于這一點(diǎn),在使用不同的稀疏建模方法從多個(gè)說明變量候選中選擇說明變量的情況下,有時(shí)即使說明變量候選亦即輸入數(shù)據(jù)相同,但各個(gè)稀疏建模方法選擇作為說明變量的數(shù)據(jù)也不一致。也就是說,存在如下顧慮:使用一個(gè)稀疏建模方法選擇的說明變量作為說明變量未必適合,在該一個(gè)稀疏建模方法中,作為輸入數(shù)據(jù)使用的說明變量候選中所含的重要的說明變量未被選擇。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種從學(xué)習(xí)模型中的特定的目標(biāo)變量和多個(gè)說明變量候選中可靠地選擇適合的說明變量的機(jī)器學(xué)習(xí)裝置以及機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

機(jī)器學(xué)習(xí)裝置具備:稀疏建模處理部,使用相互不同的稀疏建模方法,將在工業(yè)活動(dòng)中使用的學(xué)習(xí)模型中的特定的目標(biāo)變量和多個(gè)說明變量候選作為上述稀疏建模方法的輸入數(shù)據(jù),針對上述多個(gè)說明變量候選的每一個(gè),分別獲取作為用于說明上述特定的目標(biāo)變量的說明變量的個(gè)別重要度;以及選擇部,基于上述說明變量候選各自的多個(gè)上述個(gè)別重要度來計(jì)算上述說明變量候選各自的綜合重要度,基于上述綜合重要度從上述多個(gè)說明變量候選中選擇上述學(xué)習(xí)模型的說明變量。

根據(jù)該機(jī)器學(xué)習(xí)裝置,選擇部基于稀疏建模處理部獲取的個(gè)別重要度來計(jì)算每個(gè)多個(gè)說明變量候選的綜合重要度,基于該綜合重要度,從多個(gè)說明變量候選中選擇適合的說明變量候選,作為說明變量。因此,機(jī)器學(xué)習(xí)裝置能夠可靠地選擇適合的說明變量。

機(jī)器學(xué)習(xí)方法具備:多個(gè)稀疏建模處理工序,使用相互不同的稀疏建模方法,將在工業(yè)活動(dòng)中使用的學(xué)習(xí)模型中的特定的目標(biāo)變量和多個(gè)說明變量候選作為上述稀疏建模方法的輸入數(shù)據(jù),針對上述多個(gè)說明變量候選的各個(gè),分別獲取個(gè)別重要度來作為用于說明上述特定的目標(biāo)變量的說明變量;以及選擇工序,基于上述說明變量候選各自的多個(gè)上述個(gè)別重要度來計(jì)算上述說明變量候選各自的綜合重要度,基于上述綜合重要度從上述多個(gè)說明變量候選中選擇上述學(xué)習(xí)模型的說明變量。該機(jī)器學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)與上述機(jī)器學(xué)習(xí)裝置相同的效果。

附圖說明

圖1是表示品質(zhì)預(yù)測系統(tǒng)的構(gòu)成的圖。

圖2是表示成型機(jī)(注塑成型機(jī))的圖。

圖3是表示機(jī)器學(xué)習(xí)裝置的構(gòu)成的圖。

圖4是表示選擇數(shù)據(jù)決定裝置的構(gòu)成的圖。

圖5是表示模型生成裝置以及預(yù)測裝置的構(gòu)成的圖。

圖6是表示通過選擇數(shù)據(jù)決定裝置執(zhí)行的選擇數(shù)據(jù)決定步驟的流程圖。

圖7是表示在第一例的調(diào)整工序中調(diào)整部計(jì)算出的調(diào)整完畢個(gè)別重要度的表。

圖8是表示在第一例的選擇工序中選擇部計(jì)算出的綜合重要度的表。

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利(升級中);

3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、內(nèi)容包括專利技術(shù)的結(jié)構(gòu)示意圖流程工藝圖技術(shù)構(gòu)造圖

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