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龙图腾网获悉通用汽车环球科技运作有限责任公司申请的专利用于用户可理解的可解释学习模型的方法、系统和设备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：CN114118349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202110526326.8，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权用于用户可理解的可解释学习模型的方法、系统和设备是由C.V.戈德曼-申哈尔;M.巴尔塔克斯设计研发完成，并于2021-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于用户可理解的可解释学习模型的方法、系统和设备在说明书摘要公布了：用于构建可解释用户输出的方法、系统和设备，通过原始分类器的多层神经网络接收输入特征数据；确定语义函数以用语义类别标记数据样本；确定神经网络内原始分类器的每一层的语义准确率；根据语义准确率比较的结果对每一层进行比较；根据一定量的计算出的语义准确率指定层；通过类别分支将指定层扩展到神经网络，以从语义内容提取语义数据样本，以训练可解释分类器的新连接集，以针对多个语义类别中的每个语义类别的与每个输出解释相关的准确率度量计算输出解释集，并比较每个输出解释的准确率度量，以生成用户可理解格式的输出解释。

本发明授权用于用户可理解的可解释学习模型的方法、系统和设备在权利要求书中公布了：1.一种用于构造可解释用户输出的方法，该方法包括： 接收特征集的输入数据，用于在由原始分类器的多个层构成的神经网络NN处处理，其中原始分类器已被冻结有权重集； 通过车辆的处理器确定语义函数以用语义类别对数据样本分类； 通过车辆的处理器确定神经网络内原始分类器的多个层中的每一层的语义准确率水平，其中原始分类器是训练模型； 针对所确定的语义类别的训练样本，通过车辆的处理器计算具有多个层的层节点的平均激活的代表性向量，用于通过计算测试集中的样本与每个语义类别的可用层的距离进行评估； 通过车辆的处理器为每一层和多个语义类别中的每个语义类别计算多个测试样本，其在每一层中彼此最接近，以指定具有最高分数的层，该最高分数表示所处理的测试样本集中的每个测试样本中的最佳语义； 通过车辆的处理器，通过类别分支将多个层中的指定层扩展到所述NN，以提取语义内容的语义数据样本，并且在NN的扩展中扩展可解释分类器，以定义由NN确定的多个语义类别； 通过车辆的处理器训练NN的可解释分类器的连接集，以基于多个语义类别中的至少一个语义类别来以与每个输出解释相关的准确率度量计算输出解释集；以及 由训练的可解释分类器针对每个语义类别基于提取的语义数据样本比较每个输出解释的准确率度量，以生成用户可理解格式的输出解释； 基于输入数据和神经网络，通过处理器自动控制车辆的运动；和 使用所述输出解释，经由所述处理器为所述车辆的用户提供输出，所述输出包括对所述车辆运动的控制的解释。

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