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龙图腾网获悉株式会社日立高新技术申请的专利错误原因的推断装置和推断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：CN116057546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202080103853.1，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权错误原因的推断装置和推断方法是由吉田泰浩;石川昌义;笹嶋二大;高野正干;早川功一设计研发完成，并于2020-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本错误原因的推断装置和推断方法在说明书摘要公布了：本发明使用一种错误原因推断装置，包括：数据预处理部，其使用处理对象数据生成具有适于输入到机器学习模型的格式的训练数据；和模型树生成部，其以训练数据作为输入而生成用于检测错误的学习模型即错误检测模型，并生成利用以错误检测模型为节点的树结构来表达错误检测模型之间的关系的模型树。由此，即使不对错误原因事先添加标签，也能够生成按发生的多种类的错误来检测错误的学习模型。

本发明授权错误原因的推断装置和推断方法在权利要求书中公布了：1.一种错误原因的推断装置，推断由半导体检查装置实施的检查动作中的错误的原因，包括： 数据预处理部，其使用处理对象数据生成具有适于输入到机器学习模型的格式的训练数据；和 模型树生成部，其以所述训练数据作为输入而生成用于检测错误的学习模型即错误检测模型，并生成利用以所述错误检测模型为节点的树结构来表达所述错误检测模型之间的关系的模型树，其中， 所述处理对象数据包含所述半导体检查装置的检查对象的设定参数和量测结果， 所述模型树生成部包括： 聚类用错误检测模型生成部，其以所述训练数据中未完成聚类的数据作为输入，根据正常数据与错误数据的趋势的不同来学习错误检测规则，生成聚类用错误检测模型； 模型分析部，其计算表示作为所述训练数据输入的特征量对所述错误检测模型的输出有何种程度的贡献的灵敏度的值； 数据聚类部，其基于所述特征量和所述灵敏度的值进行数据的聚类； 聚类完成判断部，其对该聚类后的数据判断所述聚类是否完成； 分原因错误检测模型生成部，其以已完成所述聚类的数据作为输入，根据正常数据与错误数据的趋势的不同来学习错误检测规则，生成分原因错误检测模型；和 模型连接部，其基于数据的聚类的流程将所述聚类用错误检测模型和所述分原因错误检测模型连接，从而生成由以所述聚类用错误检测模型和所述分原因错误检测模型为节点的系统发生树构成的所述模型树。

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