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1. JP2011517807 - 生物学に基づく自律学習ツール

Office
Japan
Application Number 2010549880
Application Date 05.03.2009
Publication Number 2011517807
Publication Date 16.06.2011
Grant Number 5542697
Grant Date 16.05.2014
Publication Kind B2
IPC
G06N 3/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
G06N 5/04
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
5Computer systems using knowledge-based models
04Inference methods or devices
CPC
G05B 13/0265
GPHYSICS
05CONTROLLING; REGULATING
BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
13Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
02electric
0265the criterion being a learning criterion
G06N 5/04
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
5Computer systems using knowledge-based models
04Inference methods or devices
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06N 5/02
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
5Computer systems using knowledge-based models
02Knowledge representation
Applicants 東京エレクトロン株式会社
Inventors コーシャル、サンジーブ
パテル、スケシュ・ジャヌブハイ
杉島 賢次
Agents 特許業務法人スズエ国際特許事務所
河野 哲
鈴江 正二
蔵田 昌俊
中村 誠
福原 淑弘
峰 隆司
白根 俊郎
村松 貞男
野河 信久
幸長 保次郎
河野 直樹
砂川 克
勝村 紘
佐藤 立志
岡田 貴志
堀内 美保子
竹内 将訓
市原 卓三
山下 元
Priority Data 12044958 08.03.2008 US
Title
(JA) 生物学に基づく自律学習ツール
Abstract
(JA)

生物学に基づく自律学習ツールシステムと、生物学に基づく自律学習ツールシステムが学習と分析とに用いる方法とを提供する。生物学に基づく自律学習ツールシステムは、(a)1つ以上のツールシステムと、(b)相互作用マネージャと、(c)生物学的な学習原理に基づく自律学習システムとを含む。1つ以上のツールシステムは、特定のタスク又はプロセスのセットを実行して、アセットと、アセットに関するデータとを生成し、アセットと、アセットに関するデータは、様々なプロセス及び関連するツールの性能を特徴付ける。相互作用マネージャは、データを受信して、フォーマットする。このようなシステムは、メモリプラットフォームと処理プラットフォームとを含む。メモリプラットフォームと処理プラットフォームは、再帰的に定義され、ネットワークを通して通信する。次第に複雑化する自律ツールをアセンブルするために、自律ツールシステムは、再帰的に配備され得る。個々の又はアセンブルされた複雑な自律ツールに関連する自律学習システムにおいて生成され蓄積された知識は、意味ネットワークにキャストすることができる。意味ネットワークは、コンテキストに基づいてツールの目標を学習して進めるために用いられ得る。
【選択図】 図1