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71. 发明专利

JP6055058B1 機械学習器及び組み立て・試験器を備えた生産設備有权
标题翻译：生产设施配备有机械学习者和组装和测试单元
公开(公告)号：JP6055058B1
公开(公告)日：2016-12-27
申请号：JP2015193852
申请日：2015-09-30
申请人：ファナック株式会社
发明人：佐々木拓
IPC分类号： B23P21/00 , G05B19/418
CPC分类号： G06N99/005 , G06F17/16 , G06N3/0427 , G06N5/045
摘要：【課題】本発明は、人手による工数を掛けず、回路特性のバラツキが少ない生産設備を提供することを目的とする。【解決手段】本発明の一実施例に係る生産設備は、機械学習器と、組み立て・試験器と、を備えた生産設備であって、組み立て・試験器が、特性が異なる複数の部品群の中から複数の部品を選択し、選択した複数の部品を使用して製品の組み立てを行い、組み立てた製品の試験を行い、機械学習器が、製品の試験の結果と複数の部品群についての部品の特性毎の在庫量を観測する状態観測部と、試験の結果、及び在庫量に基づいて報酬を計算する報酬計算部と、状態観測部での観測結果、及び報酬計算部での報酬に基づいて行動の価値を判断する人工知能と、人工知能での判断結果に基づいて、次回の製品の組み立てに使用する複数の部品を複数の部品群から選択する意思決定部と、を有することを特徴とする。【選択図】図1
摘要翻译：本发明涉及未经工时手动的，其目的在于提供一种在电路特性的变化是小的生产设备。根据本发明，机器学习单元，生产设施与组件和测试仪，并装配和测试仪，不同的组件组的特性的一个实施例的制造设备从正进行的利用多个选定的部件的产品的组装选择的多个部件，进行组装产品的测试中，机器学习单元是结果的一部分和多个测试产品的组件组的状态观测单元的基础上观察的状态下观察单元针对每个特征的库存量，测试的结果，并用于计算库存，在所观察到的结果补偿的基础上补偿的补偿计算器，和补偿计算单元其中，所述人工智能来确定行动的值的基础上，在人工智能的确定结果，用于选择多个部件的一个决定单元用于组装由多个部件组的下一个产品，即具有一个碲到。点域1

72. 发明专利

JP5963320B2 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム有权
公开(公告)号：JP5963320B2
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：JP2014067159
申请日：2014-03-27
申请人：インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション , INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION
发明人：高橋力矢 , 吉住貴幸 , 水田秀行
IPC分类号： G06Q30/02 , G06N7/00
CPC分类号： G06N5/045 , G06N5/047 , G06N99/005 , G06Q10/06313 , G06N7/005

73. 发明专利

JPS6121565A Data processing system 失效
公开(公告)号：JPS6121565A
公开(公告)日：1986-01-30
申请号：JP6987985
申请日：1985-04-02
申请人： Trw Inc
发明人： DANIERU HAWAADO NIYUUERU , MAAKU ROBAATO NIKUSON
IPC分类号： G06F15/18 , G06F9/44 , G06N5/04 , G06N99/00
CPC分类号： G06N5/046 , G06N5/042 , G06N5/045

74. 发明公开

EP3371750A1 SYSTEM AND METHOD FOR RULE GENERATION USING DATA PROCESSED BY BINARY CLASSIFIER 审中-公开
公开(公告)号：EP3371750A1
公开(公告)日：2018-09-12
申请号：EP17765804.4
申请日：2017-03-13
申请人： Huawei Technologies Co., Ltd.
发明人： YAN, Rui , YUAN, Shutao
IPC分类号： G06N5/02
CPC分类号： G06N5/046 , G06N5/025 , G06N5/045 , G06N7/005 , G06N99/005
摘要： A computer-implemented method is disclosed that operates in conjunction with machine learning binary classification of an event. The method generates a rule relating to whether or not the event will occur. In one embodiment, the method includes obtaining foreground sequences corresponding to the event happening and background sequences corresponding to the event not happening. For each foreground sequence of a number of foreground sequences, the computer computes a plurality of difference values. The rule may be determined based on a largest difference value for one of the plurality of foreground sequences. A corresponding system is also disclosed.

75. 发明公开

EP3279758A4 CONDITION DETERMINATION SYSTEM, CONDITION DETERMINATION METHOD, DECISION-MAKING SUPPORT SYSTEM, COMPUTER PROGRAM, AND STORAGE MEDIUM 审中-公开
公开(公告)号：EP3279758A4
公开(公告)日：2018-05-30
申请号：EP16772664
申请日：2016-03-25
申请人： MITSUBISHI HEAVY IND LTD
发明人： NODA EISUKE , HANADA SATOSHI , YAMADA YUSUKE , KASAMATSU MIZUKI , YAMASHITA TAKAE
IPC分类号： G05B23/02 , G05B19/418 , G06N5/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G21D3/08 , H02J13/00
CPC分类号： G06N5/045 , G05B19/418 , G05B23/02 , G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G21D3/08 , G21Y2004/401 , H02J13/00 , Y02E60/74 , Y02P90/02 , Y02P90/20 , Y04S10/30
摘要： A condition determination system includes: an operation condition data obtaining unit that obtains operation condition data indicating an operation condition of a facility; and a determination unit that determines, based on the operation condition data, a level of a phenomenon that occurs due to the operation condition of the facility.

76. 发明公开

EP3291146A1 KNOWLEDGE EXTRACTION FROM A CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK 审中-公开
标题翻译：一类卷积神经网络的知识抽取
公开(公告)号：EP3291146A1
公开(公告)日：2018-03-07
申请号：EP17165661.4
申请日：2017-04-10
申请人： FUJITSU LIMITED
发明人： TOWNSEND, Joseph
IPC分类号： G06N3/04 , G06N5/04
CPC分类号： G06N5/045 , G06N3/0454
摘要： After input data has been classified by a convolutional neural network - CNN -, a labelling process is carried out in respect of a convolutional filter of the CNN which contributed directly or indirectly to classification of input data. The labelling process comprises inputting an output of the convolutional filter, and/or an output of a max-pooling filter associated with the convolutional filter, into a filter classifier which employs an input data classification process to assign a label to a feature represented by the convolutional filter. The labelling process is repeated in respect of each individual convolutional filter of the CNN which contributed directly or indirectly to classification of the input data. The CNN is then translated into a neural-symbolic network in association with the assigned labels, and a knowledge extraction method is used to extract from the neural-symbolic network knowledge relating to the classification of the input data by the CNN. A summary, comprising the input data, the classification of the input data assigned by the CNN, and the extracted knowledge, may be generated and output. Alternatively, or in addition, an alert indicating that performance of an action or task, using the extracted knowledge and classified input data, is required may be generated and output
摘要翻译：在输入数据被卷积神经网络CNN分类之后，对CNN的卷积滤波器执行标记过程，该卷积滤波器直接或间接地对输入数据的分类作出贡献。标记过程包括将卷积滤波器的输出和/或与卷积滤波器相关联的最大共享滤波器的输出输入到滤波器分类器中，该滤波器分类器采用输入数据分类过程来将标签分配给由卷积滤波器。关于CNN的每个单独的卷积滤波器重复标记过程，其直接或间接地对输入数据的分类作出贡献。然后将CNN翻译成与所分配的标签相关的神经 - 符号网络，并且使用知识提取方法从神经 - 符号网络中提取与CNN对输入数据分类相关的知识。可以生成和输出包括输入数据，由CNN分配的输入数据的分类以及提取的知识的总结。可选地或附加地，可以生成并输出指示使用提取的知识和分类的输入数据来执行动作或任务的警报

77. 发明公开

EP2924623A1 Context based service technology 审中-公开
标题翻译： Kontextbasierte Diensttechnologie
公开(公告)号：EP2924623A1
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：EP14195308.3
申请日：2014-11-28
申请人： Korea Electronics Technology Institute
发明人： JaeWon, Moon , Lim Tae, Beom , Kim Kyung, Won , Kum Seung, Woo , Park Jong, Bin , Jong Jong, Jin
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q30/02 , G06Q50/00
CPC分类号： G06N5/045 , G06Q10/063112 , G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06Q30/02 , G06Q50/01
摘要： A method for receiving a context based service includes: providing a user identifier (ID) to a service provider, the user ID being used for a recommendation of a service by a recommendation engine using a decision model; and receiving a recommended service from the service provider, the recommended service being recommended through a recommendation description (RD), the RD determined by the recommendation engine based on the decision model and at least one of a user description (UD) and a context description (CD) being obtained through the user ID.
摘要翻译：一种用于接收基于上下文的服务的方法包括：向服务提供者提供用户标识符（ID），所述用户ID由推荐引擎使用决策模型用于服务推荐; 并且从所述服务提供商接收推荐的服务，推荐的服务通过建议描述（RD）推荐，所述推荐引擎基于所述决策模型确定的RD以及用户描述（UD）和上下文描述中的至少一个（CD）通过用户ID获得。

78. 发明公开

EP2915107A2 SYSTEMS AND METHODS FOR EXPERT SYSTEMS FOR WELL COMPLETION USING BAYESIAN DECISION NETWORKS 审中-公开
标题翻译：专家系统为决策贝叶斯网络成功的手段的系统和方法一切都好报表
公开(公告)号：EP2915107A2
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：EP13795035.8
申请日：2013-10-31
申请人： Saudi Arabian Oil Company , The Texas A&M University System
发明人： ALYAMI, Abdullah Saleh Hussain , SCHUBERT, Jerome
IPC分类号： G06N7/00 , E21B44/00
CPC分类号： E21B44/00 , G06N5/045 , G06N7/005
摘要： Systems and methods are provided for expert systems for well completion using Bayesian decision networks to determine well completion recommendations. The well completion expert system includes a well completion Bayesian decision network (BDN) model that receives inputs and outputs recommendations based on Bayesian probability determinations. The well completion BDN model includes a treatment fluids section, a packer section, a junction classification section, a perforation section, a lateral completion section, and an open hole gravel packing section.

79. 发明公开

EP1712963A3 Procédé de construction itératif d'un modèle explicatif 审中-公开
标题翻译：声明模型的反复施工的方法
公开(公告)号：EP1712963A3
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：EP06290583.1
申请日：2006-04-11
申请人： Pertinence
发明人： Kerisit, Jean-Marc , Bousquet, Olivier
IPC分类号： G06N5/04 , G05B17/02
CPC分类号： G06N5/045 , G05B17/02
摘要： La présente invention concerne un procédé de construction itératif d'un modèle explicatif constitué par au moins une règle calculée à partir d'une pluralité d'expériences, chacune des règles étant associée à au moins un indicateur de qualité de la règle correspondante, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes :
- détermination dans l'espace d'application d'une règle, d'un ensemble d'expériences nouvelles
- réalisation desdites expériences nouvelles pour obtenir les résultats correspondants
- calcul (ou mise à jour le cas échéant) des indicateurs de qualité de la règle choisie en fonction desdites expériences et des résultats correspondants.

80. 发明公开

EP2028609A3 Methods for optimizing diagnostic reasoner models 审中-公开
标题翻译：优化诊断评估模型方法
公开(公告)号：EP2028609A3
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：EP08100708.0
申请日：2008-01-21
申请人： Honeywell International Inc.
发明人： Bharadwaj, Raj M. , Busch, Darryl G. , Johnson, Daniel P. , Ghosh, Ranjana
IPC分类号： G06N5/04 , G05B23/02 , G05B23/00
CPC分类号： G06N5/04 , G05B17/02 , G05B23/0229 , G05B23/0251 , G05B23/0283 , G05B23/0297 , G06N5/045
摘要： A method for optimizing a diagnostic reasoner model, for use in connection with a diagnostic system for testing a system under test of an aircraft, includes the steps of querying for a plurality of primary indicators, further querying for a plurality of supplemental indicators, and updating the diagnostic reasoner model based at least in part on the supplemental indicators. The primary indicators identify one or more potential faults in the system under test. Each supplemental indicator provides information either validating or invalidating a particular primary indicator or association of primary indicators.

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