(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201980001105.X (22)申请日 2019.02.05
(30)优先权数据
2018-018425 2018.02.05 JP 2018-216766 2018.11.19 JP 2018-216850 2018.11.19 JP (85)PCT国际申请进入国家阶段日
2019.07.18(86)PCT国际申请的申请数据
PCT/JP2019/004080 2019.02.05(87)PCT国际申请的公布数据
WO2019/151536 JA 2019.08.08(71)申请人 丰田自动车株式会社
地址 日本爱知县丰田市(72)发明人 北川荣来　江原雅人　
(74)专利代理机构 中原信达知识产权代理有限
责任公司 11219
代理人 任天诺　高培培(51)Int.Cl.
F02D 45/00(2006.01)G05B 11/36(2006.01)G06N 3/08(2006.01)
(54)发明名称
机器学习装置(57)摘要
即使运转参数的值为预先设定的范围外，也能够得到合适的输出值。

在用于使用神经网络来输出相对于机器的运转参数的值的输出值的机
器学习装置中，
在机器的运转参数的值为预先设定的范围外时，增大神经网络的输出层的前一个隐藏层的节点的个数，使用对新取得的机器的运转参数的值通过实测而得到的训练数据，以使根据机器的运转参数的值而变化的输出值与对应于机器的运转参数的值的训练数据之差变小的
方式学习神经网络的权重。

权利要求书5页 说明书31页 附图28页
CN 110352297 A 2019.10.18
C N 110352297
A
权　利　要　求　书1/5页CN 110352297 A
1.一种机器学习装置，用于使用神经网络来输出相对于机器的运转参数的值的输出值，其中，
预先设定有与上述机器相关的特定类别的运转参数的值的范围，并且预先设定有与上述机器相关的特定类别的运转参数的值的范围所对应的神经网络的隐藏层的节点的个数，在新取得的与上述机器相关的特定类别的运转参数的值为预先设定的范围外时，使神经网络的输出层的前一个隐藏层的节点的个数增大，使用对新取得的与上述机器相关的特定类别的运转参数的值通过实测而得到的训练数据及对该预先设定的范围内的上述机器的运转参数的值通过实测而得到的训练数据来学习神经网络的权重，使用学习了权重的神经网络来输出相对于与上述机器相关的特定类别的运转参数的值的输出值。

2.根据权利要求1所述的机器学习装置，
具备电子控制单元，
该电子控制单元具备：
参数值取得部，取得与上述机器相关的特定类别的运转参数的值；
运算部，使用包含输入层、隐藏层及输出层的神经网络来进行运算；及
存储部，
与上述机器相关的特定类别的运转参数的值被向输入层输入，根据与上述机器相关的特定类别的运转参数的值而变化的输出值被从输出层输出，其中，
预先设定有与上述机器相关的特定类别的运转参数的值的范围，并且预先设定有与上述机器相关的特定类别的运转参数的值的范围所对应的神经网络的隐藏层的节点的个数，对该预先设定的范围内的与上述机器相关的特定类别的运转参数的值通过实测而事先求出的训练数据存储于存储部，
在新取得的与上述机器相关的特定类别的运转参数的值为预先设定的范围内时，使用对新取得的与上述机器相关的特定类别的运转参数的值通过实测而得到的训练数据，利用该运算部，以使根据新取得的与上述机器相关的特定类别的运转参数的值而变化的输出值与对新取得的与上述机器相关的特定类别的运转参数的值通过实测而得到的训练数据之差变小的方式学习神经网络的权重，
在由该参数值取得部新取得的与上述机器相关的特定类别的运转参数的值为预先设定的范围外时，与对新取得的与上述机器相关的特定类别的运转参数的值通过实测而得到的训练数据的个数的增大或将该训练数据的个数除以表示运转参数的值的预先设定的范围的最大值及最小值的差值而得到的数据密度的增大相应地，使神经网络的输出层的前一个隐藏层的节点的个数增大，并且使用对新取得的与上述机器相关的特定类别的运转参数的值通过实测而得到的训练数据及该事先求出的训练数据，利用该运算部，以使根据该预先设定的范围内及该预先设定的范围外的与上述机器相关的特定类别的运转参数的值而变化的输出值与对应于与上述机器相关的特定类别的运转参数的值的训练数据之差变小的方式学习神经网络的权重，使用学习了权重的神经网络来输出相对于与上述机器相关的特定类别的运转参数的值的输出值。

3.根据权利要求1所述的机器学习装置，
具备电子控制单元，
该电子控制单元具备：
2。