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公开(公告)号：CN118607373B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202410759265.3
申请日：2024-06-13
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F30/27 , G06N7/01 , G06N7/02 , G06N5/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种退役机电产品拆解工序的失效风险评估方法、装置及设备，所述方法包括：从退役机电产品的零部件失效层面出发，确定退役机电产品的拆解工序的失效行为表现，并通过引入模糊推理方法，处理多维失效变量进而精确描述退役机电产品的单个拆解工序的失效状态；利用改进离散萤火虫算法优化用于反映退役机电产品的失效拆解工序间因果关系的贝叶斯网络拓扑结构；使用期望最大参数估计方法来估计贝叶斯网络拓扑结构每个节点的贝叶斯网络参数，以估计退役机电产品的各个拆解工序的失效条件概率。本发明能够准确识别退役机电产品拆解过程中潜在的拆解工序的关联失效风险。
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公开(公告)号：CN114936783B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202210620696.2
申请日：2022-06-02
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06Q10/067 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于MMDDPG算法的RGV小车调度方法及系统，属于人工智能技术领域。本发明基于银行家算法，并利用结合熵正则化器的MMDDPG算法对生产过程中的多辆RGV小车进行协同调度，其中对每个RGV小车的调度都考虑其他RGV小车的调度策略，同时，引入不可抢占式最低松弛度优先算法，以最大限度缩短任务等待响应的时间。本发明所提出的基于MMDDPG算法的RGV小车调度方法及系统考虑了多RGV小车存在时的RGV小车的协作关系，对多个RGV小车进行统一调度，保证了多个RGV小车整体效率的最大化。
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公开(公告)号：CN118747565A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410779883.4
申请日：2024-06-17
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/26 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于时效性的生活垃圾清运路径规划方法、装置及设备，所述方法包括：获取城市中各垃圾产生点在垃圾产生周期内的垃圾类型和产生量；根据垃圾类型和产生量设定各垃圾产生点的时效性约束条件，并建立最小化清运成本与中转站带来的负面影响的目标函数；采用改进的多目标遗传算法对目标函数进行求解，结合各垃圾点的位置分布和清运成本，以及垃圾中转站对居民区的负面影响，求解最优的垃圾中转站的选址和数量；根据求解结果，制定不同周期内垃圾中转站对各类垃圾的清运路径。本发明能够有效优化垃圾中转站的选址和清运路径，在满足垃圾清运需求的前提下，降低清运成本，提高清运效率，并减少垃圾中转站对居民区的影响。
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公开(公告)号：CN113421043B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110734162.8
申请日：2021-06-30
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供一种基于可穿戴设备的物联系统及方法，利用可穿戴设备获取员工信息判断岗位和任务的匹配性并将其和任务进行关联，利用可穿戴设备的定位信息匹配最近的叉车并在任务完成后匹配最近停车位、利用可穿戴设备获取符合订单的产品信息并将其与任务建立关联，实现了出货相关事务的相互关联，提高了出货效率以及部门间的协同。
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公开(公告)号：CN113313063A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110684484.6
申请日：2021-06-21
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请涉及一种麦穗检测方法、电子装置和存储介质，其中，该麦穗检测方法包括：获取待检测的第一小麦图像；分别利用第一注意力机制检测模型和第二注意力机制检测模型对其进行处理，得到第一标签数据和第二标签数据，其中，第一注意力机制检测模型是根据样本小麦图像和对应的标签数据训练得到的，第二注意力机制检测模型是根据第一标签图像和第一标签图像所对应的实测标签数据训练得到的，第一标签图像是根据样本小麦图像和第一标签数据生成的训练数据；基于预设融合算法对第一标签数据和第二标签数据进行融合处理，并确定麦穗检测结果。通过本申请，解决了相关技术中麦穗检测性能差、成本高的问题，实现了麦穗的准确检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118607373A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410759265.3
申请日：2024-06-13
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F30/27 , G06N7/01 , G06N7/02 , G06N5/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种退役机电产品拆解工序的失效风险评估方法、装置及设备，所述方法包括：从退役机电产品的零部件失效层面出发，确定退役机电产品的拆解工序的失效行为表现，并通过引入模糊推理方法，处理多维失效变量进而精确描述退役机电产品的单个拆解工序的失效状态；利用改进离散萤火虫算法优化用于反映退役机电产品的失效拆解工序间因果关系的贝叶斯网络拓扑结构；使用期望最大参数估计方法来估计贝叶斯网络拓扑结构每个节点的贝叶斯网络参数，以估计退役机电产品的各个拆解工序的失效条件概率。本发明能够准确识别退役机电产品拆解过程中潜在的拆解工序的关联失效风险。
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公开(公告)号：CN113421043A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110734162.8
申请日：2021-06-30
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供一种基于可穿戴设备的物联系统及方法，利用可穿戴设备获取员工信息判断岗位和任务的匹配性并将其和任务进行关联，利用可穿戴设备的定位信息匹配最近的叉车并在任务完成后匹配最近停车位、利用可穿戴设备获取符合订单的产品信息并将其与任务建立关联，实现了出货相关事务的相互关联，提高了出货效率以及部门间的协同。
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公开(公告)号：CN113239639A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110728541.6
申请日：2021-06-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请涉及策略信息生成方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该策略信息生成方法包括：从预设仿真模型中，获取对应的生产运行状态数据，其中，预设仿真模型用于表征工业生产线的运行；对生产运行状态数据进行处理，得到工业生产线的设备所对应的设备状态信息及第一动作策略信息，其中，第一动作策略信息用于指示设备按预设的运行参数进行工作；在接收到策略信息生成请求的情况下，获取工业生产线当前设备状态信息，并通过预设的强化训练模型对当前设备状态信息进行处理，生成对应的策略信息。通过本申请，解决了相关技术中对包括离散任务的生产线自动化优化配置效果差的问题，实现了利用人工智能进行各类不同生产线的优化策略。
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公开(公告)号：CN118709150A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410719672.1
申请日：2024-06-05
IPC: G06F18/27 , G06F18/21 , G06Q10/083
Abstract: 本发明公开了一种基于超效率SBM‑SFA‑Malmquist模型的城市群绿色物流效率评价方法及装置，所述方法包括：获取城市群绿色物流的目标物流指标的相关指标数据，并进行预处理；采用超效率SBM模型，分析预处理后的相关指标数据，计算各城市群绿色物流的第一阶段评价值；将第一阶段评价值计算得到的投入冗余值作为被解释变量，将环境因素指标作为解释变量，通过SFA回归分析模型进行分析，分离出环境因素指标的影响，调整投入指标的数据；利用调整后的投入指标的数据和原始的产出指标的数据，通过超效率SBM模型和Malmquist指数模型，计算第二阶段评价值；比较第一阶段评价值和第二阶段评价值，分析城市群绿色物流效率的提升情况。本发明能够系统性地评估城市群绿色物流效率。
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公开(公告)号：CN113239639B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110728541.6
申请日：2021-06-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请涉及策略信息生成方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该策略信息生成方法包括：从预设仿真模型中，获取对应的生产运行状态数据，其中，预设仿真模型用于表征工业生产线的运行；对生产运行状态数据进行处理，得到工业生产线的设备所对应的设备状态信息及第一动作策略信息，其中，第一动作策略信息用于指示设备按预设的运行参数进行工作；在接收到策略信息生成请求的情况下，获取工业生产线当前设备状态信息，并通过预设的强化训练模型对当前设备状态信息进行处理，生成对应的策略信息。通过本申请，解决了相关技术中对包括离散任务的生产线自动化优化配置效果差的问题，实现了利用人工智能进行各类不同生产线的优化策略。
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