罗伯特·博世有限公司徐盼盼获国家专利权
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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利用于可解释序列和时序数据建模的系统和方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111950694B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010411350.2，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权用于可解释序列和时序数据建模的系统和方法是由徐盼盼;任骝;明遥设计研发完成，并于2020-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于可解释序列和时序数据建模的系统和方法在说明书摘要公布了：用于可解释序列和时序数据建模的系统和方法。公开了一种新颖的可解释且可操纵的深度序列建模技术。该技术组合了原型学习和RNN，以实现可解释性和高准确性两者。关于不同的真实世界序列预测分类任务的实验和案例研究证明：该模型不仅与其他最先进的机器学习技术一样准确，而且还更可解释得多。此外，在AmazonMechanicalTurk上的大规模用户研究证明：对于熟悉的领域、像对文本的情绪分析，该模型能够选择与人类知识良好匹配的高质量原型，以用于预测和解释。此外，该模型通过并入来自用户研究的反馈来更新原型，从而在没有性能损失的情况下获得更好的可解释性，这证明了涉及人机回圈以用于可解释的机器学习的益处。
本发明授权用于可解释序列和时序数据建模的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种用于实现原型序列机器学习网络的方法，包括： 使用序列编码器来映射一个或多个加标签的序列数据集，以生成具有固定长度的嵌入向量，所述加标签的序列数据集包括车辆故障日志数据、客户评论、蛋白质序列以及心电图数据集中的一种； 确定所述嵌入向量与对应问题领域中的一个或多个原型向量之间的评分，以生成一个或多个相似度向量；以及 使用全连接层来对一个或多个预测值进行分类，所述全连接层针对所述一个或多个相似度向量应用权重矩阵； 其中将多样性正则化值应用于所述一个或多个原型向量，以惩罚所述一个或多个原型向量中的至少第一个，其与所述一个或多个原型向量中的第二个相似。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人罗伯特·博世有限公司，其通讯地址为：德国斯图加特；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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