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龙图腾网获悉株式会社日立高新技术申请的专利计算机、识别器的学习方法以及分析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：CN114945940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202180008949.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权计算机、识别器的学习方法以及分析系统是由柿下容弓;服部英春;铃木洋一郎;田上英嗣设计研发完成，并于2021-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本计算机、识别器的学习方法以及分析系统在说明书摘要公布了：本发明的计算机具备：存储部，其存储学习数据；学习部，其执行用于使用学习数据来生成识别器的学习处理；以及生成部，其生成学习数据，生成部使用存储于存储部的学习数据来计算出识别器处理的特征量向量，并基于特征量向量来分析特征量空间中的学习数据的分布，由此确定特征量空间中的识别器的识别结果变化的边界，使用存在于边界附近的学习数据来生成新学习数据。

本发明授权计算机、识别器的学习方法以及分析系统在权利要求书中公布了：1.一种计算机，其具有运算装置、与所述运算装置连接的存储装置以及与所述运算装置连接的接口，所述计算机生成识别任意事件的识别器，其特征在于， 所述计算机具备： 存储部，其存储由第一输入数据和第一训练数据构成的学习数据； 学习部，其使用存储在所述存储部中的所述学习数据，执行用于生成所述识别器的学习处理；以及 生成部，其生成所述学习数据， 所述生成部进行如下处理： 使用存储在所述存储部中的所述学习数据的所述第一输入数据，计算出所述识别器处理的特征量向量； 基于所述学习数据的所述特征量向量，分析所述特征量向量形成的特征量空间中的所述学习数据的分布，由此确定所述特征量空间中的所述识别器的识别结果变化的边界； 基于所述学习数据的分布密度，提取存在于所述边界的附近的所述学习数据即代表学习数据，针对所述特征量空间中的所述学习数据密集的区域，根据位于所述特征量空间中的所述代表学习数据附近的所述特征量向量来生成第一伪输入数据；以及 生成由所述第一伪输入数据和所述代表学习数据的所述第一训练数据构成的新学习数据，并存储在所述存储部中， 所述生成部还进行如下处理： 基于所述特征量空间中的所述学习数据的分布的分析结果，确定所述学习数据稀疏的区域； 从确定出的所述区域随机选择多个点，计算出所选择的点作为生成对象向量，来生成第二伪输入数据，其中，确定出的所述区域被分割为多个网格，以各网格中包含的学习数据的数量相等的方式来选择所述多个点的数量；以及 生成由所述第二伪输入数据和确定出的所述区域中包含的所述学习数据的所述第一训练数据构成的新学习数据，并存储于所述存储部中。

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