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申请/专利权人：MEC股份有限公司
摘要：一种物性值预测方法，其对经机器学习的预测模型21输入物性值的实测值为已知的多个预测对象影像，输出多个预测对象影像各自的预测值及特征量图，根据多个预测对象影像中的实测物性值为同程度的影像的预测结果，界定出实测值与上述预测值的误差在第1阈值以上的预测不良影像G3及实测值与预测值的误差在小于第1阈值的第2阈值以下的预测良好影像G4，基于构成预测不良影像G3的特征量图的多个特征量的频率分布与构成预测良好影像G4的特征量图的多个特征量的频率分布的差异，提取表示预测不良的主因的特征量群。
主权项：1.一种物性值预测方法，其对已机器学习成将拍摄原材料所得到的影像输入作为说明变数且输出物性值的预测模型，输入该物性值的实测值为已知的多个预测对象影像，输出该多个预测对象影像各自的预测值及特征量图，该预测模型具有从拍摄该原材料所得到的影像输出特征量图的特征量图输出部、与将该特征量图转换为关于该原材料的该物性值的转换部，根据该多个预测对象影像中的实测物性值为同程度的影像的预测结果，界定出该实测值与该预测值的误差在第1阈值以上的预测不良影像及该实测值与该预测值的误差在小于该第1阈值的第2阈值以下的预测良好影像，基于构成该预测不良影像的该特征量图的多个特征量的频率分布与构成该预测良好影像的该特征量图的多个特征量的频率分布的差异，提取表示预测不良的主因的特征量群。
全文数据：
权利要求：
百度查询： MEC股份有限公司 物性值预测方法及物性值预测系统
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