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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利学习包括高斯过程的概率模型的参数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：CN111753952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202010219086.2，技术领域涉及：G06N7/01；该发明授权学习包括高斯过程的概率模型的参数是由B.拉吉施;B.许;D.利布;M.坎德米尔设计研发完成，并于2020-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本学习包括高斯过程的概率模型的参数在说明书摘要公布了：学习包括高斯过程的概率模型的参数。公开了系统100，其用于根据训练数据集学习具有多个高斯过程例如深度GP的层的概率模型的参数集合。参数集合至少包括针对多个高斯过程的诱导位置，以及对多个高斯过程在多个诱导位置处的输出进行近似的概率分布的参数。概率分布包括多元正态概率分布，所述多元正态概率分布具有由指示多个高斯过程之间相似性的第一矩阵和指示多个诱导位置之间相似性的第二矩阵的克罗内克积限定的协方差矩阵。还公开了系统200，其使用参数集合来确定概率模型针对给定输入的输出的一个或多个样本，例如以确定针对概率模型的均值和或不确定性估计。

本发明授权学习包括高斯过程的概率模型的参数在权利要求书中公布了：1.一种用于学习概率模型的参数集合的系统100，概率模型包括一个或多个层，所述一个或多个层中的一层包括多个高斯过程，概率模型基于从获得自各种传感器的测量中获得的至少一个或多个物理输入量来预测一个或多个物理输出量，以控制其性能被测量的技术系统，其中所述技术系统包括计算机控制的机器人、车辆、家用电器、电动工具、制造机器、个人助理或访问控制系统，并且其中所述传感器包括图像或视频相机、雷达、激光雷达或超声传感器中的一个或多个，所述系统包括： -数据接口120，其用于访问包括多个训练输入和对应训练输出的训练数据集030； -处理器子系统140，其被布置成通过相对于训练数据集而优化参数集合来确定概率模型的参数集合050，其中参数集合至少包括： -针对多个高斯过程的多个诱导位置的集合； -对多个高斯过程在多个诱导位置处的输出进行变分推断近似的概率分布的参数，其中概率分布包括多元正态概率分布，多元正态分布的协方差矩阵由指示多个高斯过程之间相似性的第一矩阵和指示多个诱导位置之间相似性的第二矩阵的克罗内克积来限定，第一矩阵和第二矩阵由变分推断近似的变分参数来限定。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人罗伯特·博世有限公司，其通讯地址为：德国斯图加特；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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