[发明专利]通过分析神经网络中的训练模式来分离机械压机的状态在审
| 申请号： | 202080054169.9 | 申请日： | 2020-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN114175043A | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 托尔斯滕·赖曼 | 申请（专利权）人： | 西门子股份公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人： | 陈方鸣 |
| 地址： | 德国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于指示制造过程的故障的计算机实现的方法、数据处理系统和计算机程序产品以及相应的制造机器，并且还涉及一种训练机器学习系统(MLS)以指示制造过程的状态的计算机实现的方法。传感器的输入信号被转换成参数。该参数被提供给MLS，该MLS导出潜在特征。这些潜在特征被映射到几个不同群集中的一个，每个群集代表制造过程的模式。最后，可指示基于制造过程的不同状态的制造过程的故障。 | ||
| 搜索关键词： | 通过 分析 神经网络 中的 训练 模式 分离 机械 状态 | ||
【主权项】：
暂无信息
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