为用于机器学习的方法自动选择数据集的方法和控制设备
实质审查的生效
摘要
提出了一种为用于机器学习的方法自动选择数据集以检测机动车辆的运行变量的方法，在该方法中在所述机动车辆的运行期间检测针对所述机动车辆的特定运行变量范围（10.3.1、10.3.2、A、B、C）的测量信号序列。该方法的特征在于，向所述运行变量范围（10.3.1、10.3.2、A、B、C）分配存储区域，每个存储区域具有多个槽（30），每个槽被设置用于存储包含检测到的测量信号序列的数据集，以及其中已经存储在所述槽（30）中的数据集能够分别用当前为同一存储区域新检测的数据集覆盖。对于存储区域的每个其中存储了数据集的槽（30），形成槽错误估计值并与所述测量信号序列一起存储。优先覆盖以下数据集，所述数据集的槽错误估计值比较小。
基本信息
专利标题 ：
为用于机器学习的方法自动选择数据集的方法和控制设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114514526A
申请号 ：
CN202080072117.4
公开（公告）日 ：
2022-05-17
申请日 ：
2020-10-08
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
S·维森梅耶D·斯图姆克
申请人 ：
罗伯特·博世有限公司
申请人地址 ：
德国斯图加特
代理机构 ：
中国专利代理(香港)有限公司
代理人 ：
张涛
优先权 ：
CN202080072117.4
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F119/02
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20201008
申请日 : 20201008
2022-05-17 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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