[发明专利]一种基于混合密度深度学习的居配现场检测系统的任务时序分配方法在审
| 申请号: | 202210006558.5 | 申请日: | 2022-01-05 |
| 公开(公告)号: | CN114358599A | 公开(公告)日: | 2022-04-15 |
| 发明(设计)人: | 倪玉玲;顾颖歆;鲜开强;章劲秋;张昕;邹云峰;黄茜;周达;张聪;董梅 | 申请(专利权)人: | 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 |
| 主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12;G06Q10/10;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 上海天翔知识产权代理有限公司 31224 | 代理人: | 吕伴 |
| 地址: | 210019 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | 本发明公开了一种基于混合密度深度学习的居配现场检测系统的任务时序分配方法,该方法包括:①通过手持终端录入检测设备及检测项目需求,并将其上传至中控平台;②根据历史数据使用混合密度深度学习,给出试验任务时序分配最优初始解;③采用遗传算法求解最优时序分配,由中控模块自动排列各试验模块工作顺序,切换其工作状态完成检测试验。本发明提出了一种基于混合密度深度学习的居配现场检测系统的任务时序分配方法,为居配电设备现场检测和检测效率提升提供理论依据。 | ||
| 搜索关键词: | 一种 基于 混合 密度 深度 学习 现场 检测 系统 任务 时序 分配 方法 | ||
【主权项】:
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
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