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申请/专利权人：株式会社日本制钢所
摘要：本发明收集包含涉及成型机的设定值、测量涉及成型的物理量得到的测量值、和成型机生成的成型品的优劣程度的第一训练数据，通过基于所收集的第一训练数据的机械学习，生成在输入了设定值和测量值的情况下输出成型品的优劣程度的第一学习模型，收集包含成型品的各缺陷类型的缺陷程度、测量值、和能降低缺陷程度的设定值的第二训练数据，通过基于所收集的第二训练数据和从第一学习模型输出的优劣程度的机械学习，生成在输入了缺陷程度和测量值的情况下输出能降低缺陷程度的设定值的第二学习模型。
主权项：1.一种学习模型生成方法，其生成用于决定涉及成型机的设定值的学习模型，收集第一训练数据，该第一训练数据包含涉及所述成型机的所述设定值、在所述成型机进行了成型时测量涉及该成型的物理量得到的测量值、和在所述设定值被设定且得到所述测量值的状态下所述成型机生成的成型品的优劣程度；通过基于所收集的第一训练数据的机械学习，生成第一学习模型，该第一学习模型在输入了所述设定值和所述测量值的情况下，输出所述成型机生成的成型品的优劣程度；收集第二训练数据，该第二训练数据包含成型品的各缺陷类型的缺陷程度、所述测量值、以及在得到所述缺陷程度和所述测量值的状态下至少能降低所述缺陷程度的所述设定值或该设定值的变更量；通过基于所收集的第二训练数据和从所述第一学习模型输出的优劣程度的机械学习，生成第二学习模型，该第二学习模型在输入了所述缺陷程度和所述测量值的情况下，输出至少能降低所述缺陷程度的所述设定值或该设定值的变更量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 株式会社日本制钢所 学习模型生成方法、计算机程序、设定值决定装置、成型机和成型装置系统
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