用于确定操控信号的方法和设备技术

技术编号:28303359 阅读:34 留言:0更新日期:2021-04-30 16:34
用于对输入信号(x)如下进行分类的计算机实施的方法:所述输入信号(x)是否具有异常,所述输入信号(x)尤其是根据传感器(30)的输出信号(S)来确定;其中根据自编码器(60)的输出信号(y)来判定,输入信号(x)是否具有异常,所述输入信号(x)被输送给所述自编码器(60);其中所述自编码器(60)具有至少一个编码器(61)和至少一个解码器(63

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于确定操控信号的方法和设备
本专利技术涉及一种用于对输入信号进行分类和确定尤其是用于操控(Ansteuern)执行器的操控信号的方法和设备、一种用于训练机器学习系统的方法、一种训练系统、一种计算机程序和一种机器可读取的存储介质。
技术介绍
从没有提前公开的DE102017210787.1中,已知了一种用于确定在通信网络中是否存在异常的方法,其中通过如下方式来分析至少一个经由通信网络传送的消息:根据所传送的消息、也就是说尤其是从所传送的消息中,确定编码器的输入变量,其中借助编码器来确定减小的维度的中间变量,并且其中根据中间变量借助解码器来确定具有输入变量的维度的输出变量,其中根据输入变量和输出变量来判定,是否存在异常。也可以用术语“自编码器(Autoencoder)”来称由编码器和解码器构成的这种组合,由编码器和解码器构成这种组合来使得,输入变量经由一个或者多个减小的维度的中间变量(也就是说与信息损失相联系地)被转化成输出变量。从DiederikPKingma、MaxWelling的“Auto-EncodingVariationalBa本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于对输入信号(x)如下进行分类的计算机实施的方法,所述输入信号(x)是否具有异常,所述输入信号(x)尤其是根据传感器(30)的输出信号(S)来确定,其中根据自编码器(60)的输出信号(y)来判定所述输入信号(x)是否具有所述异常,所述输入信号(x)被输送给所述自编码器(60),/n其中所述自编码器(60)具有至少一个编码器(61)和至少一个解码器(63

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180927 DE 102018216609.9;20181105 DE 102018218831.一种用于对输入信号(x)如下进行分类的计算机实施的方法,所述输入信号(x)是否具有异常,所述输入信号(x)尤其是根据传感器(30)的输出信号(S)来确定,其中根据自编码器(60)的输出信号(y)来判定所述输入信号(x)是否具有所述异常,所述输入信号(x)被输送给所述自编码器(60),
其中所述自编码器(60)具有至少一个编码器(61)和至少一个解码器(631、632、....),其中根据所述输入信号(x)借助所述编码器(61)来确定中间变量(z),并且根据所述中间变量(z)借助所述解码器(631、632、....)来确定所述输出信号(y),
其特征在于,所述自编码器(60)对于输送给所述自编码器(60)的所述输入信号(x)提供多个假设(、、...),用于重构所述输入信号(x),并且根据所述多个假设(、、...),确定所述输出信号(y)。


2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述自编码器(60)包括多个解码器(631、632、....),其中所述解码器(631、632、....)中的每个解码器都提供输出变量(、、…),其中根据所述解码器(631、632、....)中的分别一个编码器的所述输出变量(、、…),提供多个不同的假设(、、...)中的各一个假设。


3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述解码器(631、632、....)的所述输出变量(、、…)分别表征概率分布(、,并且所述假设(、、...)中的每个假设都从所述概率分布(、、…)中的分别一个概率分布中得出。


4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法,其中,根据所述假设(、、...)中的如下那个假设来选择所述输出信号(y):所述那个假设最接近所述输入信号(x)。


5.一种用于确定操控信号(A)的计算机实施的方法,所述操控信号(A)尤其是用于操控执行器(10),优选地用于控制至少部分自动化的车辆(100),其中借助根据权利要求1至4中任一项所述的方法,输入信号(x)如下被分类:是否存在异常,并且根据是否已识别出异常,选择所述操控信号(A)。


6.根据权利要求5所述的方法,其中,根据所确定的所述操控信号(A),操控至少部分自主的机器人(100)和/或生产系统(200)和/或个人助理(250)和/或进入系统(300)和/或监控系统(400)或者医学成像系统(500)。


7.一种系统(40),其包括一个或者多个处理器(45)和至少一个机器可读取的存储介质(46),...

【专利技术属性】
技术研发人员:M·克拉尔娄中余D·T·阮
申请(专利权)人:罗伯特·博世有限公司
类型:发明
国别省市:德国;DE

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