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1. 发明专利

JP2021047751A 能動学習装置、能動学習方法及びプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2021047751A
公开(公告)日：2021-03-25
申请号：JP2019171017
申请日：2019-09-20
申请人：株式会社東芝 , 東芝デジタルソリューションズ株式会社
发明人：高橋信太郎 , 蘇鳴鏑 , 馬場邦雄 , 西澤実
IPC分类号： G06N20/00
摘要：【課題】能動学習におけるオラクルの負担を軽減する能動学習装置、能動学習方法及びプログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の能動学習装置は、解析部と、選択部と、出力部と、入力部と、学習モデル更新部とを持つ。解析部は予め定められた複数の分類先のうち入力された複数の教師無しの学習データが属する分類先をそれぞれ推定する機械学習モデルの各推定結果の信頼度を算出する。選択部は学習データを複数のクラスタにクラスタリングし、クラスタリングした後に信頼度が低いものから優先的に1つ以上の学習データを選択する。出力部は、選択部が選択した学習データの教師データを回答することをオラクルに要求するクエリを出力する。入力部は、回答を取得する。学習モデル更新部は、回答に基づいて前記機械学習モデルの学習を進める。選択部は、1つのクラスタから所定の数以上の学習データを選択しないように学習データを選択する。【選択図】図2

3. 发明专利

JP2020190956A 製造条件出力装置、品質管理システム及びプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2020190956A
公开(公告)日：2020-11-26
申请号：JP2019096286
申请日：2019-05-22
申请人：株式会社東芝 , 東芝デジタルソリューションズ株式会社
发明人：伊藤透 , 高橋信太郎 , 加藤利幸 , 早川ルミ
IPC分类号： G06N20/20 , G05B19/418
摘要：【課題】製品の不良の発生を抑制するために、不良確率に対して製造条件をどのように設定すればよいかを提示することができる製造条件出力装置を提供する。【解決手段】実施形態の製造条件出力装置は、製品の製造条件を出力する製造条件出力装置であって、製品の製造データと製品の検査結果データとに基づいて機械学習により生成されたモデルのモデル情報から、製品の製造に関わる複数の変数についての不良確率に関する値の変化度についての情報である変化度情報を、製造条件として出力する変化度情報出力部を、有する。【選択図】図6

4. 发明专利

JP2020075385A 製品状態推定装置审中-公开
公开(公告)号：JP2020075385A
公开(公告)日：2020-05-21
申请号：JP2018209064
申请日：2018-11-06
申请人：株式会社東芝 , 東芝デジタルソリューションズ株式会社
发明人：高橋信太郎 , 西澤実
IPC分类号： B22D17/32 , B29C45/76
摘要：【課題】射出成形機あるいはダイカストマシンの動作状態における大幅な変動だけでなく、微細な変動も考慮可能な、製品の状態を推定する製品状態推定装置を提供する。【解決手段】実施形態の製品状態推定装置1は、ダイカストマシンの各ショットにより得られた製品の状態に関する検査結果を取得する検査結果取得部13と、各ショット時における、ダイカストマシンの動作状態を検出するセンサの出力に基づく時系列データを取得する時系列データ取得部11と、時系列データからの所定の時間区間のデータを切り出す加工を行う時系列データ加工部12と、製品の検査結果と加工された時系列データを学習データとして、ニューラルネットワークを用いて推定モデルを生成する推定モデル生成部16と、推定モデルを用いて各ショット時における複数の検出信号から得られた加工済時系列データに基づいて製品の品質に関わる情報を推定する推定部18と、を具備する。【選択図】図1

5. 发明专利

JP6668116B2 データ補間装置及びプログラム有权
公开(公告)号：JP6668116B2
公开(公告)日：2020-03-18
申请号：JP2016047018
申请日：2016-03-10
申请人：株式会社東芝 , 東芝デジタルソリューションズ株式会社
发明人：小川美奈子 , 佐野文彦 , 小池正修 , 藤井吉弘 , オソトクラパヌンパキン , 高橋信太郎 , 伊藤秀将
IPC分类号： G06F17/17

6. 发明专利

JP2019053491A ニューラルネットワーク評価装置、ニューラルネットワーク評価方法、およびプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2019053491A
公开(公告)日：2019-04-04
申请号：JP2017176868
申请日：2017-09-14
申请人：株式会社東芝 , 東芝デジタルソリューションズ株式会社
发明人：高橋信太郎 , 伊藤秀将 , 加藤利幸 , 森本孝司
IPC分类号： G06N3/02
摘要：【課題】ニューラルネットワークの出力ノードの値に基づいて算出される出力値に関して、入力データの入力値を変動させたときの前記出力値の変動の情報により、ニューラルネットワークの入力データのサンプル集合をクラスタに分類した結果を提供できるニューラルネットワーク評価装置、ニューラルネットワーク評価方法およびプログラムを提供すること。【解決手段】実施形態のニューラルネットワーク評価装置は、変動導出部と、グループ化部と、出力部とを持つ。変動導出部は、ニューラルネットワークの出力ノードの値に基づいて算出される出力値に関して、ニューラルネットワークに入力される入力データのサンプルに含まれる入力値を変動させたときの出力値の変動を求める。グループ化部は、出力値の変動に基づいて、サンプルをグループに分類する。出力部は、サンプルを分類した結果を出力する。【選択図】図2

7. 发明专利

JP2022002111A 製造条件出力装置、品質管理システム及びプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2022002111A
公开(公告)日：2022-01-06
申请号：JP2021145782
申请日：2021-09-07
申请人：株式会社東芝 , 東芝デジタルソリューションズ株式会社
发明人：伊藤透 , 高橋信太郎 , 加藤利幸 , 早川ルミ
IPC分类号： G05B23/02 , B22D17/32 , B22D46/00 , G05B19/418
摘要：【課題】製品の不良の発生を抑制するために、不良確率に対して製造条件をどのように設定すればよいかを提示することができる製造条件出力装置を提供する。【解決手段】実施形態の製造条件出力装置は、製品の製造条件を出力する製造条件出力装置であって、モデル分析部を有する。モデル分析部は、不良確率に関する値の変化度についての情報である変化度情報を出力する変化度情報出力部と、推定精度に対する影響の大きさを示す重要度をモデル情報から算出し、算出された重要度に応じて複数の変数の変数名を、重要項目として抽出する重要項目抽出部と、重要項目の情報を表示する第1の表示データを出力する重要項目出力部と、変化度情報から、製品が良品又は不良品となる確率に対応付けて製造条件を設定するための製造条件の変化度のグラフを含む第2の表示データを出力する製造条件設定部と、を有する。【選択図】図6

8. 发明专利

JP2021149818A 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2021149818A
公开(公告)日：2021-09-27
申请号：JP2020051326
申请日：2020-03-23
申请人：株式会社東芝 , 東芝デジタルソリューションズ株式会社
发明人：蘇鳴鏑 , 田中遼平 , 高橋信太郎
IPC分类号： G06N20/00 , G06T7/00
摘要：【課題】不確実度を高精度に算出する。【解決手段】実施形態の情報処理装置は、分割部と、算出部と、統合部と、を備える。分割部は、データを入力して処理結果を出力する処理の対象とする入力データを、複数の部分データに分割する。算出部は、複数の部分データごとに処理を実行し、処理の不確実性を示す複数の不確実度を算出する。統合部は、複数の不確実度を統合し、入力データの不確実度として出力する。【選択図】図2

9. 发明专利

JP6815296B2 ニューラルネットワーク評価装置、ニューラルネットワーク評価方法、およびプログラム有权
公开(公告)号：JP6815296B2
公开(公告)日：2021-01-20
申请号：JP2017176868
申请日：2017-09-14
申请人：株式会社東芝 , 東芝デジタルソリューションズ株式会社
发明人：高橋信太郎 , 伊藤秀将 , 加藤利幸 , 森本孝司
IPC分类号： G06N3/02

10. 发明专利

JP2018049355A 異常検知装置、学習装置、異常検知方法、学習方法、異常検知プログラム、および学習プログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2018049355A
公开(公告)日：2018-03-29
申请号：JP2016183085
申请日：2016-09-20
申请人：株式会社東芝 , 東芝デジタルソリューションズ株式会社
发明人：伊藤秀将 , 森本孝司 , 高橋信太郎 , 加藤利幸
IPC分类号： G06N99/00
CPC分类号： G06K9/6248 , G06T9/001 , G06T9/002
摘要：【課題】データの異常検知を高精度で行うことができる異常検知装置、学習装置、異常検知方法、学習方法、異常検知プログラム、および学習プログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の異常検知装置は、エンコーダと、第1識別部と、デコーダと、第2識別部とを持つ。前記エンコーダは、正常データに適合する圧縮パラメータを用いて、入力データを圧縮する。前記第1識別部は、前記エンコーダによって圧縮された圧縮データの事前分布上の対数確率密度と、圧縮データ分布および事前分布の対数密度比とに基づいて、前記入力データの第1異常を検知する。前記デコーダは、前記正常データに適合する復号パラメータを用いて、前記エンコーダによって圧縮された圧縮データを復号する。前記第2識別部は、前記デコーダにより復号された再構成データと、前記入力データとの差異を算出し、前記差異に基づいて、前記入力データの第2異常を検知する。【選択図】図3

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