丰田自动车株式会社千叶宽也获国家专利权
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龙图腾网获悉丰田自动车株式会社申请的专利机器学习方法及机器学习系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114578687B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111430621.X，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权机器学习方法及机器学习系统是由千叶宽也;晴山阳平;横山大树设计研发完成，并于2021-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本机器学习方法及机器学习系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种机器学习方法及机器学习系统，抑制服务器的处理负荷过剩地变高。在具备具有机器学习模型的车辆2和能够与车辆通信的服务器3的机器学习系统1中进行的对模型参数的值进行机器学习的机器学习方法包括以下步骤：服务器检测服务器的当前的处理负荷；服务器基于处理负荷来决定在服务器及车辆的各自中进行的机器学习的处理量；服务器根据决定的服务器中的机器学习的处理量来对模型参数的值进行机器学习；及车辆根据决定的车辆中的机器学习的处理量来对模型参数的值进行机器学习。服务器在处理负荷相对高时与相对低时相比减少服务器中的机器学习的处理量。
本发明授权机器学习方法及机器学习系统在权利要求书中公布了：1.一种机器学习方法，是在具备具有用于控制搭载的设备的机器学习模型的车辆和能够与该车辆通信的服务器的机器学习系统中进行的对构成所述机器学习模型的模型参数的值进行机器学习的机器学习方法，其中，包括以下步骤： 所述车辆向所述服务器发送委托所述模型参数的值的机器学习的委托信号； 所述服务器检测该服务器的当前的处理负荷； 在从所述车辆接收到所述委托信号时，所述服务器基于所述处理负荷来决定在所述服务器及所述车辆的各自中进行的所述机器学习的处理量或处理比率； 所述服务器根据所述决定的该服务器中的所述机器学习的处理量或处理比率，基于用于对所述模型参数的值进行机器学习的训练数据集来对所述模型参数的值进行机器学习；及 所述车辆根据所述决定的该车辆中的所述机器学习的处理量或处理比率，基于所述训练数据集来对所述模型参数的值进行机器学习， 所述服务器在所述处理负荷相对高时，与相对低时相比，减少所述服务器中的所述机器学习的处理量或处理比率， 所述机器学习模型是神经网络模型，所述模型参数是权重和偏置。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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