确定技术系统的数据模型的基本分布和有效性的方法技术方案

本发明专利技术涉及用于在使用分配准则的情况下确定技术系统的数据模型的基本分布的方法，其中借助于数据模型基于作为输入数据的值的数据集确定输出数据，根据分配准则将数据集的值分别分配给多个取值范围之一，该方法包括：提供训练数据，其中训练数据包括值的大量数据集；将分配准则应用于训练数据的值的大量数据集，以获得数据模型的初步分布，其中初步分布包括多个取值范围集；从初步分布的多个取值范围集中确定所选择的取值范围集，在所选择的取值范围集中数据模型被假定为无效的；从初步分布中移除所选择的取值范围集，以获得基本分布；提供数据模型的基本分布用于为值的当前集确定数据模型的有效性。本发明专利技术还涉及用于确定数据模型的有效性的方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及用于确定技术系统的数据模型的基本分布以便能够确定所述数据模型的有效性的方法、用于确定所述数据模型的有效性的方法以及用于执行所述方法的计算单元和计算机程序。

技术介绍

1、数据模型、尤其是机器学习模型或一般而言人工智能以及尤其是机器学习方法的使用在诸如汽车领域的许多
中显著增加，并且例如对更传统的基于模型的方案进行补充。

技术实现思路

1、根据本专利技术，提出具有独立权利要求的特征的用于确定技术系统的数据模型的基本分布的方法、用于确定数据模型的有效性的方法以及用于执行所述方法的计算单元和计算机程序。有利的设计方案是从属权利要求以及以下描述的主题。

2、本专利技术论述技术系统的数据模型、尤其是机器学习模型，所述技术系统例如是传感器等。如所提及的，这样的数据模型可以在许多
中使用，例如在汽车领域中，并且可以例如代替更传统的基于模型的方案或至少对其进行补充。一般来说，可以借助于数据模型基于作为输入数据的值的数据集确定输出数据。从而例如可以根据真实测量值来确定不能真实测量的或由于其本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于在使用分配准则的情况下确定技术系统的数据模型(120)的基本分布的方法，其中能够借助于所述数据模型基于作为输入数据的值(E1、E2)的数据集来确定输出数据(A1)，根据所述分配准则将数据集(200)的值分别分配给多个取值范围(220、222、224)之一，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中确定所选择的取值范围集包括：

3.一种用于在使用分配准则的情况下确定技术系统的数据模型(120)的有效性的方法，其中能够借助于所述数据模型基于作为输入数据的值的数据集来确定输出数据，根据所述分配准则将数据集的值分别分配给多个取值范围之一，所述方法包括：...

【技术特征摘要】

1.一种用于在使用分配准则的情况下确定技术系统的数据模型(120)的基本分布的方法，其中能够借助于所述数据模型基于作为输入数据的值(e1、e2)的数据集来确定输出数据(a1)，根据所述分配准则将数据集(200)的值分别分配给多个取值范围(220、222、224)之一，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中确定所选择的取值范围集包括：

3.一种用于在使用分配准则的情况下确定技术系统的数据模型(120)的有效性的方法，其中能够借助于所述数据模型基于作为输入数据的值的数据集来确定输出数据，根据所述分配准则将数据集的值分别分配给多个取值范围之一，所述方法包括：

4.根据权利要求3所述的方法，此外包括：如果取值范围的当前集不包含在所述基本分布中，则确定(414)所述数据模型对于所述当前数据集是无效的。

5.根据权利要求4所述的方法，此外包括：确定(416)并且尤其是执行用于值的当前数据集的替代措施(418)。

6.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：A·穆鲁贝林达尔，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：