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公开(公告)号：CN116018569A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202080104040.4
申请日：2020-08-13
Applicant: 西门子股份公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供了一种用于制造系统的机器学习算法中增强决策树分析或改进的解决方案。其包括以下步骤：‑输入包含在运行期间获取的数据，‑用特征信息修改输入数据，‑在决策树分析模型中应用输入数据，其中决策树的每个叶表示与标签相关联的机器状态，标签给出关于制造系统的特征值和运行条件的信息，并且决策树的分支表示特征信息的引起那些状态和标签的连接，由此存在至少一个显示标签与输入数据之间的相关性的模拟模型，并且至少一个模拟模型替换树的至少一个分支的至少一部分。
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