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龙图腾网获悉昭和电工株式会社申请的专利机器学习装置、方法、程序及系统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：CN114730395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202080079996.3，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权机器学习装置、方法、程序及系统是由奥野好成;武田领子;涩谷纯一;中尾悠基;小川兼司设计研发完成，并于2020-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习装置、方法、程序及系统在说明书摘要公布了：可提高机器学习的精度。具备：根据第一学习模型将数据分类为可分类数据和未知类别数据的第一分类部；向所述可分类数据添加标签的第一添加部；根据第二学习模型对所述未知类别数据进行分类的第二分类部；获取应添加至所述未知类别数据的标签的标签获取部；向所述未知类别数据添加标签的第二添加部；及、根据被添加了所述标签的所述未知类别数据更新所述第二学习模型的第二学习模型更新部，所述标签是根据所述第二分类部分类后的结果和所述标签获取部获取到的标签而被添加至所述未知类别数据的。

本发明授权机器学习装置、方法、程序及系统在权利要求书中公布了：1.一种机器学习装置，是用于质量检查系统的机器学习装置，具备： 第一分类部，根据第一学习模型将数据分类为可分类数据和未知类别数据，所述数据为颗粒图像； 第一添加部，向所述可分类数据添加标签，所述标签是表示所述颗粒图像中包含的颗粒的形状满足预定基准的颗粒的标签、或者是表示所述颗粒图像中包含的颗粒的形状不满足预定基准的颗粒的标签； 第二分类部，根据第二学习模型对所述未知类别数据进行分类； 标签获取部，获取应添加至所述未知类别数据的标签； 第二添加部，向所述未知类别数据添加标签；及 第二学习模型更新部，根据被添加了所述标签的所述未知类别数据更新所述第二学习模型，所述标签是根据所述第二分类部分类后的结果和所述标签获取部获取到的标签而被添加至所述未知类别数据的， 所述第二添加部仅向所述未知类别数据中的除不可分类数据之外的数据添加标签，所述未知类别数据中的除不可分类数据之外的数据是由所述第二分类部判断为该未知类别数据是OK颗粒图像的准确度大于等于预定值的未知类别数据和由所述第二分类部判断为该未知类别数据是NG颗粒图像的准确度大于等于预定值的未知类别数据， 所述机器学习装置还具备第一学习模型更新部，所述第一学习模型更新部藉由将被所述第一添加部添加了标签的数据、和被所述第二添加部添加了标签的所述未知类别数据中的除不可分类数据之外的数据作为训练数据而进行机器学习来更新所述第一学习模型。

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