博世有限公司;卡内基梅隆大学E·K·罗森菲尔德获国家专利权
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龙图腾网获悉博世有限公司;卡内基梅隆大学申请的专利具有改进的训练鲁棒性地对传感器数据进行分类的方法和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：CN112633310B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202011007815.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权具有改进的训练鲁棒性地对传感器数据进行分类的方法和系统是由E·K·罗森菲尔德;E·M·温斯顿;F·施密特;J·Z·科尔特设计研发完成，并于2020-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本具有改进的训练鲁棒性地对传感器数据进行分类的方法和系统在说明书摘要公布了：一些实施例涉及一种针对标签噪声具有改进的鲁棒性地对传感器数据进行分类的方法（500）。通过估计在根据噪声水平将基本训练函数重复应用于并入噪声的训练标签以及随后将根据基本预测函数所配置的基本分类器应用于新颖输入的情况下最可能的标签，可以针对标签噪声具有改进的鲁棒性地计算新颖输入的预测标签。
本发明授权具有改进的训练鲁棒性地对传感器数据进行分类的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种针对标签噪声具有改进的鲁棒性地对传感器数据进行分类的计算机实现的方法，所述方法包括 -提供训练数据，所述训练数据包括多个训练输入数据和对应的标签，训练输入数据表示从一个或多个传感器获得的物理系统的物理属性， -为训练数据定义的基本分类器，所述基本分类器包括编码器和分类器，所述编码器被配置成将输入数据映射到潜在表示，所述分类器被配置成被应用于潜在表示，其中，所述编码器由经预训练的参数来定义，基本训练函数被配置成用于根据训练数据来优化定义分类器的参数， -提供新颖输入数据， -定义多个标签的噪声水平， -针对标签噪声具有改进的鲁棒性地计算新颖输入的预测标签，所述计算包括估计在重复以下的情况下最可能的标签： 根据噪声水平将基本训练函数应用于并入噪声的训练标签以及随后 将基本分类器应用于新颖输入，所述基本分类器是根据基本训练函数配置的； -计算指示标签改变的数量的半径，其中，如果标签改变的数量不超过所指示的标签改变的数量，则新颖输入的预测标签将不会改变； -获得对训练数据中的损坏标签的数量的估计， -在接受新颖输入的预测标签之前，将损坏标签的估计数量与半径进行比较。
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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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