特許7237124IP Force 特許公報全文掲載

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課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

一部の可能な実現によれば、装置が１つ以上のプロセッサを含んで：非定常状態から定 常状態に遷移する製造工程に関連する学習スペクトルデータを受信し；学習スペクトルデ ータに基づいて、サポートベクターマシン（ＳＶＭ：support vector machine）分類モデ ルの複数回の反復を生成し；ＳＶＭ分類モデルの複数回の反復に基づいて、製造工程に関 連する複数の予測遷移時刻を決定し；これらの予測・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1A】 本明細書中に説明する実現例の概要を示す図である。
【図1B】 本明細書中に説明する実現例の概要を示す図である。
【図1C】 本明細書中に説明する実現例の概要を示す図である。
【図2】 本明細書中に説明するシステム及び／または方法を実現することができる環境の例を示す図である。
【図3】 図２の１つ以上の装置の構成要素の例を示す図である。
【図4】 製造工程が定常状態に達した時点を検出するためのＳＶＭ分類モデルを生成するためのプロセスの例のフローチャートである。
【図5A】 製造工程に関連するＳＶＭ分類モデルの反復によって予測した遷移時刻に基づいて、製造工程の遷移時刻を決定することに関連するグラフ表現の例を示す図である。
【図5B】 製造工程に関連するＳＶＭ分類モデルの反復によって予測した遷移時刻に基づいて、製造工程の遷移時刻を決定することに関連するグラフ表現の例を示す図である。
【図6】 スペクトルデータに基づいて、ＳＶＭ分類モデルを用いて、製造工程が定常状態に達したか否かを判定するためのプロセスの例のフローチャートである。
【図7A】 ＳＶＭ分類モデルに関連する簡略化した決定境界を例示するグラフ表現の例である。
【図7B】 ＳＶＭ分類モデルに関連する簡略化した決定境界を例示するグラフ表現の例である。
【図8】 図７Ａ及び７Ｂの決定境界に基づいて決定される判定値の例のグラフ表現である。

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