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申请/专利权人：欧姆龙株式会社
摘要：本发明提供用于构建能力更高的学习完毕的学习模型的技术。本发明的一方面所涉及的模型集成装置具备：模型收集部，从多个学习装置分别收集学习完毕的学习模型；集成处理部，对各学习完毕的学习模型，执行对设定在共同部分内的集成范围中所反映的机器学习的结果进行集成的集成处理；以及模型更新部，通过将集成处理的结果向各学习装置发送，并对于各学习装置，使集成处理的结果用于各学习完毕的学习模型内的集成范围，从而对各学习装置保持的学习完毕学习模型进行更新。
主权项：1.一种模型集成装置，具备：模型收集部，从多个学习装置分别收集学习完毕的学习模型，各所述学习装置收集本地学习数据，并且通过利用了收集到的本地学习数据的机器学习，构建获得了规定能力的学习完毕的学习模型，各所述学习完毕的学习模型包括具有共同的结构的共同部分，各所述学习完毕的学习模型中的任一个的组合在除所述共同部分以外的部分中具有不同的结构；集成处理部，对各所述学习完毕的学习模型执行集成处理，所述集成处理对设定在所述共同部分内的集成范围中所反映的所述机器学习的结果进行集成；以及模型更新部，将所述集成处理的结果向各所述学习装置分发，并对于各所述学习装置，使所述集成处理的结果用于各所述学习完毕的学习模型内的所述集成范围，从而对各所述学习装置保持的所述学习完毕学习模型进行更新，所述模型集成装置还具备范围调整部，所述范围调整部在收集到的各所述学习完毕的学习模型所含的所述共同部分内决定所述集成范围。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 欧姆龙株式会社 模型集成装置、模型集成方法、模型集成程序、推定系统、检查系统以及控制系统
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