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申请/专利权人：西门子交通有限公司
摘要：本发明涉及一种用于执行技术过程的计算机实现的方法的有监督的机器学习，其中：建立数据池，其包含具有输入数据和描述正确过程结果的输出数据的数据组；将数据组划分为训练数据组和验证数据组；在训练阶段中训练该计算机实现的方法，其中在重复执行该方法时改变该方法的方法参数；在验证阶段中检查经训练的方法，方式是将利用经训练的方法利用输入数据计算的输出数据与描述正确的过程结果的输出数据进行比较，并且计算该方法的实际的故障概率作为比较的结果。在此提出，为训练阶段确定经验故障概率，其最高与预先给定的目标故障概率一样大，在训练阶段中确定不超过经验故障概率之后，开始验证阶段。
主权项：1.一种用于执行技术过程TPR的计算机实现的方法的有监督的机器学习，其中，确定所述技术过程TPR的从输入参量x中得出的输出参量y，并且执行以下步骤：a建立数据池DP，所述数据池包含数据组x；y，所述数据组具有用于所述过程的输入数据和与所述输入数据相关联的、描述正确的过程结果的输出数据，b将数据池DP中的数据组x；y划分为训练数据组TD和验证数据组VD，c在训练阶段TP中，通过使用所述训练数据组TD来训练所述计算机实现的方法，其中，在重复执行所述方法时改变所述计算机实现的方法的方法参数，d在验证阶段VP中，通过使用所述验证数据组VD来检查经训练的计算机实现的方法，方式是将利用所述经训练的计算机实现的方法利用所述输入数据计算的输出数据与描述正确的过程结果的输出数据进行比较，并且计算所述计算机实现的方法的实际的故障概率Ptrue作为所述比较的结果，其特征在于，e针对所述训练阶段TP确定与目标故障概率PFD相关的安全因数s，利用所述安全因数计算经验故障概率Pemp，所述经验故障概率小于预先给定的目标故障概率PFD，其中所述经验故障概率Pemp相对于所述目标故障概率PFD减小了置信份额VA。f在所述训练阶段TP中确定不超过所述经验故障概率Pemp之后，开始所述验证阶段VP。
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