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龙图腾网获悉株式会社日立制作所申请的专利异常度计算系统及方法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：CN114970657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202111623368.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权异常度计算系统及方法是由土肥宏太;远藤隆;川口洋平设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本异常度计算系统及方法在说明书摘要公布了：提供一种异常度计算系统及方法，目的是更高精度地计算设备的异常度。异常度计算系统具备：概念类别赋予部11，基于对象设备M的识别号码赋予规定的概念类别C1；特征向量提取部12，基于与对象设备对应的传感器的传感器数据D2，提取特征向量；似然度计算部13，使用从学习用数据库DB2得到的机器学习模型，计算特征向量的似然度；损失计算部14，使用被定义为似然度的函数的损失函数计算损失；模型更新部15，使用损失和模型，将模型更新；再学习需要与否判定部16，根据计算出的似然度，判定再学习的需要与否；以及异常度计算部17，在判定为不需要再学习的情况下计算异常度。

本发明授权异常度计算系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种异常度计算系统，计算对象设备的异常度，其特征在于， 具备： 概念类别赋予部，基于设备的识别号码赋予规定的概念类别，与上述对象设备为同位概念的其他设备被赋予与上述对象设备不同的概念类别，上述同位概念的其他设备是指与上述对象设备上位概念相同而下位概念不同的设备； 特征向量提取部，基于从与上述设备对应的传感器得到的传感器数据提取特征向量； 似然度计算部，使用从学习用数据库得到的机器学习模型，计算上述特征向量的似然度； 损失计算部，使用损失函数计算损失，上述损失函数被定义为由上述似然度计算部计算出的似然度的函数，上述损失函数设定为提高来自上述对象设备的传感器数据的似然度、降低来自上述同位概念的上述其他设备的传感器数据的似然度； 模型更新部，使用由上述损失计算部计算出的损失和学习后的机器学习模型，以使上述损失计算部计算出的损失最小化的方式，将上述机器学习模型更新； 再学习需要与否判定部，根据由上述似然度计算部计算出的上述同位概念的上述其他设备的传感器数据的似然度，判定上述机器学习模型的再学习的需要与否，在来自上述同位概念的上述其他设备的传感器数据的负的对数似然度低于再学习判定阈值的情况下，判定为需要再学习；以及 异常度计算部，在由上述再学习需要与否判定部判定为不需要再学习的情况下，计算异常度。

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株式会社日立制作所，其通讯地址为：日本东京都；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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