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1. (WO2018080522) TARGET CLASS FEATURE MODEL
Latest bibliographic data on file with the International Bureau

Pub. No.: WO/2018/080522 International Application No.: PCT/US2016/059556
Publication Date: 03.05.2018 International Filing Date: 28.10.2016
IPC:
G06F 19/00 (2011.01) ,G01N 33/00 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
F
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
19
Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific applications
G PHYSICS
01
MEASURING; TESTING
N
INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
33
Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/-G01N31/131
Applicants:
HEWLETT-PACKARD DEVELOPMENT COMPANY, L.P. [US/US]; 11445 Compaq Center Drive W. Houston, Texas 77070, US
Inventors:
LIU, Lei; US
ROGACS, Anita; US
Agent:
BURROWS, Sarah E.; US
RATHE, Todd A.; US
Priority Data:
Title (EN) TARGET CLASS FEATURE MODEL
(FR) MODÈLE DE CARACTÉRISTIQUES D'UNE CATÉGORIE CIBLE
Abstract:
(EN) A method may include sensing first data samples from a first set of different subjects having a membership in a target class and sensing second data samples from a second set of different subjects not having a membership in the target class, wherein each of the first data samples and the second data samples includes a composite of individual data features. The individual data features from each composite of the first data samples and the second data samples are extracted and quantified. Sets of features and associated weightings of a target class model are identified based upon quantified values of the individual features from each composite of the first samples and the second samples to create a model representing a fingerprint of the target class to determine membership status of a sample having an unknown membership status with respect to the target class.
(FR) Un procédé peut comprendre les étapes consistant à : détecter de premiers échantillons de données provenant d'un premier ensemble de sujets différents présentant une appartenance à une catégorie cible ; détecter de seconds échantillons de données provenant d'un second ensemble de sujets différents ne présentant pas d'appartenance à la catégorie cible, chacun des premiers et seconds échantillons de données comprenant une combinaison de caractéristiques de données individuelles ; extraire et quantifier les caractéristiques de données individuelles issues de chaque combinaison des premiers et seconds échantillons de données ; et identifier des ensembles de caractéristiques et de pondérations associées d'un modèle de la catégorie cible sur la base des valeurs quantifiées des caractéristiques individuelles issues de chaque combinaison des premiers et seconds échantillons de façon à créer un modèle représentant une empreinte de la catégorie cible afin de déterminer un état d'appartenance d'un échantillon présentant un état d'appartenance inconnu à la catégorie cible.
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Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
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African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)
Also published as:
US20190034518CN109791546