WO/2021/060684 | METHOD AND DEVICE FOR RECOGNIZING OBJECT IN IMAGE BY MEANS OF MACHINE LEARNING |
JP5656946 | Data analyzer and program |
JP7429514 | machine learning device |
RU2505800C2 | 2014-01-27 | |||
BY9308C1 | ||||
RU2424072C1 | 2011-07-20 | |||
EA021646B1 | 2015-08-31 | |||
US6650779B2 | 2003-11-18 |
Формула изобретения Способ расшифровки дефектограмм и оцифрованных сигналов исследования твёрдых тел, отличающийся тем, что расшифровка осуществляется с помощью предобученной на размеченных данных об амплитудно-частотных и спектральных характеристиках нейронной сети, и позволяющий получить проверенный методом кросс-валидации машиночитаемый или человекочитаемый ответ о наличии или отсутствии исследуемых характеристик твёрдого тела или управляющие команды, связанные с наличием или отсутствием исследуемых характеристик. 2 ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26) |
Изобретение относится к области неразрушающего исследования твёрдых тел.
Известно много способов неразрушающего исследования твёрдых тел, однако в настоящее время их использование ограничено необходимостью сложных
алгоритмов расшифровки либо участием в процессе человека.
В предлагаемом решении эта задача решается на основе методов машинного обучения, в первую очередь с помощью нейронных сетей. Полученный в результате исследования цифровой сигнал (1) разделяется на информативные участки (2), которые размечаются для определения исследуемых характеристик. После этого с помощью нейронных сетей осуществляется вычисление признаков искомых характеристик. Для обеспечения проверки качества обучения осуществляется тестирование на тестовой выборке размеченных информативных участков
цифрового сигнала. На выходе получается протестированная обученная нейронная сеть (3), в которую подаются цифровые сигналы и с помощью отдельного
интерфейса возвращается сообщение о наличии или отсутствии искомой
характеристики в нужной для устройства или пользователя форме (4). Для
непрерывного повышения качества обучения производится дообучение нейронной сети путём оценки результата расшифровки пользователем (5). Качество
выполненного распознавания оценивается методом кросс-валидации.
1
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
Next Patent: DOOR HAVING 4 RABBETS