用于分析源自至少一个设备的数据的计算机程序产品制造技术

本发明专利技术涉及一种用于分析源自至少一个设备(360)的数据的计算机程序产品(100，400)，该计算机程序产品(100，400)包括：ML工件(120，500)，该ML工件包括ML模型的功能性；以及监测工件(130，140，600)，其中ML模型利用使用训练数据的机器学习方法已经进行了训练和/或设置，或者能够被训练和/或设置，其中ML工件(120，500)被设计和设置为基于源自设备(360)的数据产生ML结果(122，590)作为将输入数据(102，402，552)输入到ML工件(120，500)中的响应，其中监测工件(130，140，600)被设计和设置为产生关于ML结果(122，590)的ML结果可靠性信息(132，142，690)作为将输入数据(102，402，552)输入到监测工件(130，140，600)中的响应，其中训练数据或训练数据的一部分被用于训练监测工件(130，140，600)，并且其中计算机程序产品(100，400)还被设计和设置为在由计算机(300，400)执行时，基于ML结果(122，590)和ML结果可靠性信息(132，142，690)来输出合格的ML结果(190，702，704，706)。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本专利技术涉及一种计算机程序产品和一种基于源自设备的输入数据来产生ml模型(ml：机器学习)的合格输出的计算机实现的方法，其中利用机器学习方法，该ml模型已经进行了训练和/或设置，或者可以被训练和/或设置。

技术介绍

1、这种计算机程序产品和方法是现有技术中已知的。

2、例如，美国专利us10,504,020b2公开了基于神经网络的分类器，例如用于例如识别部件并为其分配相应的部件号。此外，该美国专利公开了可以分配给分类器的每个预测的置信度值，诸如在上述用例下由匹配引擎分类器预测的部件号。

3、上述现有技术的缺点在于，没有公开用于生成关于神经网络分析结果的置信度或可靠性信息的方法或系统方式。

技术实现思路

1、因此，本专利技术的一个任务是提供一种用于系统地和/或有效地生成关于由人工智能方法创建的结果的置信度、弹性和/或可靠性信息的系统和/或方法。

2、该任务通过一种具有权利要求1的特征的计算机程序产品来解决。

3、这种计算机程序产品被设计和设置用于分析源自至少一个本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于分析源自至少一个设备(360)的数据的计算机程序产品(100，400)，所述计算机程序产品(100，400)包括：

2.根据权利要求1所述的计算机程序产品，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的计算机程序产品，其特征在于，在基于所述训练数据(551，552)训练或设置所述ML工件(120，500)和所述监测工件(130，140，600)之后，将经训练的ML工件(120，500)和经训练的或经修正的监测工件(130，140，600)组合成所述计算机程序产品(100，400)。

4.根据前述权利要求中任一项所述的计算机程序产品，其特征在于，如果...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种用于分析源自至少一个设备(360)的数据的计算机程序产品(100，400)，所述计算机程序产品(100，400)包括：

2.根据权利要求1所述的计算机程序产品，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的计算机程序产品，其特征在于，在基于所述训练数据(551，552)训练或设置所述ml工件(120，500)和所述监测工件(130，140，600)之后，将经训练的ml工件(120，500)和经训练的或经修正的监测工件(130，140，600)组合成所述计算机程序产品(100，400)。

4.根据前述权利要求中任一项所述的计算机程序产品，其特征在于，如果所述计算机程序产品(100，400)在计算机(300，400)上运行，则在单个程序运行或循环中执行所述ml工件(120，500)和所述监测工件(130，140，600)。

5.根据前述权利要求中任一项所述的计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品(100，400)被设计或设置为单个工件(400)。

6.根据前述权利要求中任一项所述的计算机程序产品，其特征在于，

7.根据前述权利要求中任一项所述的计算机程序产品，其特征在于，

8.根据权利要求6和7所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：拉尔夫·格罗斯，伊恩戈·桑，
申请(专利权)人：西门子股份公司，
类型：发明
国别省市：