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公开(公告)号:CN118211694A
公开(公告)日:2024-06-18
申请号:CN202311737459.5
申请日:2023-12-15
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G06Q10/04 , G01D21/02 , G06Q10/20 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 计算机实现的系统和方法包括建立给定部件穿过的站序列。第一神经网络基于站子序列的每个站处的给定部件的观察测量数据生成一组参数数据。该组参数数据与对应于站子序列的潜在变量子序列相关联。第二神经网络基于历史测量数据和该组参数数据生成下一参数数据。历史测量数据涉及在给定部件之前被处理的另一部件,并与站序列的每个站相关联。下一参数数据与潜在变量子序列之后的下一潜在变量相关联。下一潜在变量对应于站序列中的站子序列之后的下一站。第二神经网络基于下一潜在变量和下一参数数据生成下一站处的给定部件的预测测量数据。
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公开(公告)号:CN118211695A
公开(公告)日:2024-06-18
申请号:CN202311740310.2
申请日:2023-12-15
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G06Q10/04 , G01D21/02 , G06Q10/20 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 计算机实现的系统和方法包括建立给定部件穿过的站序列。历史嵌入序列被生成并包括(a)基于历史测量数据的历史测量嵌入,(b)基于至少一个其他部件的至少一个历史部件标识符的历史部件标识符嵌入,和(c)基于对应于历史测量数据的至少一个历史站标识符的历史站标识符嵌入。输入嵌入序列被生成并包括(a)基于观察测量数据的测量嵌入,(b)基于给定部件的部件标识符的部件标识符嵌入,和(c)基于对应于观察测量数据的站标识符的站标识符嵌入。编码网络基于历史嵌入序列生成中间历史特征。解码网络基于中间历史特征和输入嵌入序列生成预测测量数据。预测测量数据包括下一站处的给定部件的下一测量数据,下一站在站序列中跟随站子序列。
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