罗伯特·博世有限公司M·席格获国家专利权
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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利用于测试机器的方法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：CN113051808B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202011548122.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权用于测试机器的方法和设备是由M·席格;S·格尔文设计研发完成，并于2020-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于测试机器的方法和设备在说明书摘要公布了：用于测试机器的计算机实现的方法和设备，该方法包括：提供样本轨迹集合X，选择集合X的子集，根据子集中的样本轨迹确定用于机器102的移动的机器102的输出ys；取决于输出ys来确定测试的结果，其中，取决于表征集合X与子集之间的差异的分数来选择子集，其中，取决于表征集合X的第一样本轨迹x与集合X的第二样本轨迹之间的差异的相似性度量来确定分数。
本发明授权用于测试机器的方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种用于测试机器102的计算机实现的方法，其特征在于：提供样本轨迹集合X；选择集合X的子集；根据子集中的样本轨迹确定用于机器102的移动的机器102的输出ys；取决于输出ys来确定测试的结果，其中，取决于表征所述集合X与子集之间的差异的分数来选择子集，其中，取决于表征集合X的第一样本轨迹x与集合X的第二样本轨迹之间的差异的相似性度量来确定分数， 其中，将样本轨迹作为输入序列提供702给包括第一递归神经网络RNN的自动编码器，其中，第一RNN被配置为编码器，其中，第二RNN被配置为解码器并且接收704特征向量作为初始隐藏状态，该特征向量被提取作为第一RNN的最后一个时间步的输出和或隐藏状态，并且其中，第二RNN确定706输出序列，其中，确定708第一RNN和或第二RNN的至少一个参数，其减少输入序列与输出序列之间的重构损耗，并且其中，如此训练的自动编码器的第一RNN被用于测试或用于确定测试的子集。
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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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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