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申请/专利权人：美蓓亚三美株式会社
摘要：异常判定模型的生成方法包括：通过配置于床BD的载荷传感器LS1、LS2、LS3、LS4来检测受检者S的载荷；制作将基于检测到的载荷而得到的多种特征量分别与异常状态建立对应而得到的示教数据；通过使用所述示教数据进行的有监督机器学习，制作基于所述多种特征量来将所述受检者的状态分类为所述异常状态的模型，并基于该模型来将所述多种特征量中的至少一种确定为解释变量；以及通过使用所述解释变量进行的机器学习，生成基于所述解释变量来判定所述受检者处于所述异常状态的异常判定模型。所述多种特征量包括通过对所述受检者的载荷进行短时傅里叶变换而计算出的频率特征量。
主权项：1.一种异常判定模型的生成方法，所述异常判定模型判定床上的受检者处于异常状态，其中，所述异常判定模型的生成方法包括：通过配置于所述床的载荷传感器来检测所述受检者的载荷；制作将基于检测到的所述受检者的载荷而得到的多种特征量分别与所述异常状态建立对应而得到的示教数据；通过使用所述示教数据进行的有监督机器学习，制作基于所述多种特征量来将所述受检者的状态分类为所述异常状态的模型，并基于该模型来将所述多种特征量中的至少一种确定为解释变量；以及通过使用所述解释变量进行的机器学习，生成基于所述解释变量来判定所述受检者处于所述异常状态的异常判定模型，所述多种特征量包括通过对所述受检者的载荷进行短时傅里叶变换而计算出的频率特征量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 美蓓亚三美株式会社 异常判定模型的生成方法、异常判定装置、异常判定方法以及已学习模型
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