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申请/专利权人：罗伯特·博世有限公司
摘要：本发明涉及一种用于选择用于训练用于控制手持式工具机的人工智能的数据的方法，包括：提供手持式工具机的至少一个运行参量的测量值的多个数据集；在数据集上实施设置用于求取手持式工具机的运行状态和或预测事件时间点，由多个模型结构输出求取结果和或预测结果；确定多个模型结构的确定结果和或预测结果之间的结果偏差；选择至少一个数据集，当执行多个模型结构时，该数据集导致确定结果和或预测结果的结果偏差达到或超过预定极限值。求取在多个模型结构的求取结果和或预测结果之间的结果偏差；选择至少一个数据集，在实施多个模型结构时，至少一个数据集已导致具有达到或者超过预先定义的极限值的结果偏差的求取结果和或预测结果。
主权项：1.一种用于选择用于训练用于控制手持式工具机100的人工智能149的数据的方法200，所述方法包括：提供201所述手持式工具机100的至少一个运行参量119的测量值121的多个数据集401，403，405，其中，所述数据集401，403，405基于所述手持式工具机100或者相同类型的多个手持式工具机100的运行参量119的多次测量；在所述数据集上实施203多个设置用于求取所述手持式工具机100的运行状态A，B，C和或预测事件时间点125，126的不同的模型结构150，152，154，在所述事件时间点，所述手持式工具机100从一种运行状态A，B，C转入另一种运行状态A，B，C下，和由多个模型结构150，152，154输出求取结果和或预测结果；求取205在所述多个模型结构150，152，154的求取结果和或预测结果之间的结果偏差；和选择207至少一个数据集403，在实施所述多个模型结构150，152，154时，所述至少一个数据集已导致具有达到或者超过预先定义的极限值的结果偏差的求取结果和或预测结果。
全文数据：
权利要求：
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