装置、方法及存储介质

    公开(公告)号:CN112750500A

    公开(公告)日:2021-05-04

    申请号:CN202011177931.0

    申请日:2020-10-29

    Abstract: 本发明提供装置、方法及存储介质。其中,本发明的一种装置具备:设定部,其对制造制造对象物的制造系统设定动作内容;第一取得部,其获取表示设定动作内容后的制造系统及制造对象物中的至少一方的状态的事后状态参数集;学习处理部,其使用包含动作内容和事后状态参数集的学习数据,执行制造系统的控制模型的学习处理,所述控制模型根据表示制造系统及制造对象物中的至少一方的状态的状态参数集的输入,输出将通过预先设定的奖励函数确定的奖励值提高的动作内容。由此,能够解决现有技术有时得不到制造系统的适当的动作内容的问题。

    装置、方法以及计算机可读介质
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116027659A

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202211324690.7

    申请日:2022-10-27

    Abstract: 提供一种装置、方法以及计算机可读介质,该装置具有:供给部,其针对操作模型供给状态参数的值,该操作模型相应于与设备相关的状态参数的值被输入而输出设备的控制参数的推荐值;控制参数获取部,其获取相应于供给部对操作模型供给状态参数的值而从该操作模型输出的控制参数的推荐值;获取部,其获取与根据由控制参数获取部获取的推荐值对设备进行了操作的结果相应的模型评价值;以及评价部,其基于模型评价值以及与通过人工操作对设备进行了操作的结果相应的基准评价值,对操作模型进行评价。

    学习装置、学习方法、记录介质以及控制装置

    公开(公告)号:CN115705038A

    公开(公告)日:2023-02-17

    申请号:CN202210932048.0

    申请日:2022-08-04

    Abstract: 本发明提供学习装置、学习方法、记录介质以及控制装置,学习装置包括:数据取得部,在由输出与设施的状态对应的行为的机器学习模型对设置于上述设施的控制对象进行控制之前,取得包含表示上述设施的状态的状态数据以及表示针对上述控制对象的行为的行为数据的初始设定数据;以及事先学习部,在由上述机器学习模型进行的与上述控制对象的控制对应的强化学习开始之前,通过基于上述初始设定数据进行事先学习,对上述机器学习模型进行初始设定。

    数据记录装置、数据记录方法、数据记录程序、系统、方法和程序

    公开(公告)号:CN115176442A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202180017299.X

    申请日:2021-02-25

    Abstract: 提供了一种数据记录装置,包括:密钥交换单元,用于响应于系统的认证而与系统交换第一加密密钥;数据收集单元,用于收集通过测量与测量目标相关联的物理量而获得的测量数据;数据记录单元,用于记录测量数据;以及数据传输单元,用于将使用第一加密密钥加密的测量数据传输到系统。此外,提供一种系统,包括:密钥管理单元,用于响应于数据记录装置的认证而与数据记录装置交换第一加密密钥;数据获得单元,用于获得通过测量与测量目标相关联的物理量而获得的测量数据,测量数据由数据记录装置使用第一加密密钥加密;以及数据管理单元,用于使用分布式账本技术来管理测量数据。

    控制器、控制方法以及计算机可读取记录介质

    公开(公告)号:CN115113520A

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN202210177065.8

    申请日:2022-02-25

    Abstract: 本发明涉及控制器、控制方法以及计算机可读取记录介质,本发明要解决的问题在于提高学习完毕模型的通用性、实用性。控制器具有:获取部,其获取实际的控制对象的过程数据;以及计算部,其基于实际的控制对象的目标设定值以及参数中的至少一者而对由获取部获取的过程数据进行变换,利用变换后的过程数据以及学习完毕模型而对实际的控制对象的操作量进行计算,学习完毕模型如果被输入特定的控制对象的过程数据,则输出用于使特定的控制对象的过程数据接近特定的目标设定值的操作量,参数包含用于确定实际的控制对象的操作量、与通过该操作量而获得的过程数据的关系的参数。

    装置、方法及存储介质

    公开(公告)号:CN112750500B

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202011177931.0

    申请日:2020-10-29

    Abstract: 本发明提供装置、方法及存储介质。其中,本发明的一种装置具备:设定部,其对制造制造对象物的制造系统设定动作内容;第一取得部,其获取表示设定动作内容后的制造系统及制造对象物中的至少一方的状态的事后状态参数集;学习处理部,其使用包含动作内容和事后状态参数集的学习数据,执行制造系统的控制模型的学习处理,所述控制模型根据表示制造系统及制造对象物中的至少一方的状态的状态参数集的输入,输出将通过预先设定的奖励函数确定的奖励值提高的动作内容。由此,能够解决现有技术有时得不到制造系统的适当的动作内容的问题。

    装置、方法和存储介质
    10.
    发明授权

    公开(公告)号:CN110837893B

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN201910759836.2

    申请日:2019-08-16

    Abstract: 如果单纯地进行机器学习,则要学习的参数的数量变得庞大,造成到学习收敛为止需要不切实际的长时间或者造成学习无法收敛,其结果会导致无法算出为操作设备推荐的控制条件。为此,本发明提供一种装置,其中包括多个智能体,将设施中设置的多个设备的一部分分别作为对象设备。多个智能体中的每一个具有:状态获取单元,获取表示设施的状态的状态数据;控制条件获取单元,获取表示各个对象设备的控制条件的控制条件数据;以及学习处理单元,使用包括状态数据和控制条件数据的学习数据执行模型的学习处理,该模型对应于状态数据的输入,输出表示各个对象设备的被推荐的控制条件的推荐控制条件数据。

Patent Agency Ranking