Die Erfindung betrifft ein überwachtes maschinelles Lernen eines Verfahrens zur Durchführung eines technischen Prozesses (TPR), bei dem auf einen Datenpool (DP), enthaltend Datensätze (x; y) mit Eingabedaten und ein richtiges Prozessergebnis beschreibenden Ausgabedaten, erstellt wird, das Verfahren in einer Trainingsphase (TP) trainiert wird, wobei Verfahrensparameter des Verfahrens bei wiederholten Verfahrensdurchführungen variiert werden, in einer Validierungsphase (VP) das trainierte Verfahren überprüft wird, indem die mit dem trainierten Verfahren mit den Eingabedaten berechneten Ausgabedaten mit den das richtige Prozessergebnis beschreibenden Ausgabedaten verglichen werden und als Ergebnis des Vergleichens eine tatsächliche Versagenswahrscheinlichkeit (Ptrue) für das Verfahren berechnet wird. Es wird vorgeschlagen, dass alle Datensätze (x,- y) im Datenpool (DP) sowohl als Trainingsdatensätze (TD) als auch als Validierungsdatensätze (VD) zur Verfügung gestellt werden, für die Trainingsphase (TP) eine empirische Versagenswahrscheinlichkeit ( Pemp) festgelegt wird, die höchstens so groß ist, wie eine vorgegebene Soll - Versagenswahrscheinlichkeit ( PFD), die Validierungsphase (VP) eingeleitet wird, nachdem in der Trainingsphase (TP) festgestellt wurde, dass die empirische Versagenswahrscheinlichkeit ( Pemp) nicht überschritten wird. Ferner wird vorgeschlagen, dass eine statistische Signifikanz (α) des Ergebnisses der Validierungsphase (VP) berücksichtigt wird, indem in der Validierungsphase (VP) zum Vergleichen mit der tatsächlichen Versagenswahrscheinlichkeit ( Ptrue) eine korrigierte Versagenswahrscheinlichkeit ( Pval) festgelegt wird, die geringer ist, als die vorgegebene Soll- Versagenswahrscheinlichkeit (PFD).

    The invention relates to monitored machine learning of a method for carrying out a technical process (TPR), in which output data containing data sets (x; y) with input data and describing a correct process result are created in a data pool (DP), the method is trained in a training phase (TP), wherein procedure parameters of the method are varied when repetitions of the method are carried out, in a validation phase (VP) the trained method is checked in that the output data calculated with the input data by means of the trained method are compared with the output data describing the correct process result and as a result of said comparison, an actual probability of failure (Ptrue) is calculated for the method. It is proposed that all data sets (x,- y) in the data pool (DP) are provided as both training data sets (TD) and validation data sets (VD), for the training phase (TP) an empirical probability of failure (Pemp) is defined which is at most as high as a predefined target probability of failure (PFD), the validation phase (VP) is initiated after it has been ascertained, in the training phase (TP), that the empirical probability of failure (Pemp) has not been exceeded. It is furthermore proposed that a statistical significance (α) of the result of the validation phase (VP) is taken into consideration in that, in the validation phase (VP), for comparison with the actual probability of failure (Ptrue) a corrected probability of failure (Pval) is defined which is lower than the predefined target probability of failure (PFD).

    L'invention concerne un apprentissage machine supervisé d'un procédé destiné à assurer la mise en œuvre d'un processus technique (TPR), selon lequel il est établi un pool de données (DP) contenant des ensembles de données (x; y) comportant des données d'entrée et des données de sortie décrivant un résultat de processus correct, le procédé est entraîné dans une phase d'entraînement (TP), des paramètres de procédé du procédé étant modulés lors de mises en œuvre répétées du procédé, dans une phase de validation (VP), le procédé entraîné étant vérifié, par comparaison des données de sortie, calculées avec les données d'entrée au moyen du procédé entraîné, aux données de sortie décrivant le résultat de processus correct et une probabilité de défaillance effective (Ptrue) pour le procédé étant calculée en tant que résultat de la comparaison. Selon l'invention, tous les ensembles de données (x,- y) du pool de données (DP) sont mis à disposition aussi bien en tant qu'ensembles de données d'entraînement (TD) qu'en tant qu'ensembles de données de validation (VD), pour la phase d'entraînement (TP), une probabilité de défaillance empirique (Pemp) est déterminée, laquelle est au plus égale à une probabilité de défaillance théorique (PFD) prédéfinie, la phase de validation (VP) étant introduite une fois qu'il a été constaté dans la phase d'entraînement (TP) que la limite supérieure du seuil de probabilité de défaillance empirique (Pemp) n'est pas dépassée. En outre, selon l'invention, une signification statistique (α) du résultat de la phase de validation (VP) est prise en compte, par détermination, dans la phase de validation (VP), d'une probabilité de défaillance corrigée (Pval) qui est inférieure à la probabilité de défaillance de consigne prédéfinie (PFD), de manière à la comparer à la probabilité de défaillance réelle (Ptrue).


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    Title :

    EIN ÜBERWACHTES MASCHINELLES LERNEN EINES COMPUTERIMPLEMENTIERTEN VERFAHRENS ZUR DURCHFÜHRUNG EINES TECHNISCHEN PROZESSES


    Additional title:

    MONITORED MACHINE LEARNING OF A COMPUTER-IMPLEMENTED METHOD FOR CARRYING OUT A TECHNICAL PROCESS
    APPRENTISSAGE MACHINE SUPERVISÉ D'UN PROCÉDÉ MIS EN ŒUVRE PAR ORDINATEUR POUR ASSURER LA MISE EN ŒUVRE D'UN PROCESSUS TECHNIQUE


    Contributors:

    Publication date :

    2025-01-23


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    German


    Classification :

    IPC:    B61L Leiten des Eisenbahnverkehrs , GUIDING RAILWAY TRAFFIC / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen





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