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[发明专利]派送点位置确定方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202010618768.0有效
发明人： 齐月震;解鑫;白璐;李瑞锋;刘颖;许铭 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本申请公开了一种派送点位置确定方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能及大数据技术领域。具体实现方案为：根据多个被派送小区的连通关系，确定由多个被派送小区构成的无向图；根据无向图中多个被派送小区的位置关系，从被派送小区中确定初始派送点；根据初始派送点，确定无向图中与初始派送点对应的子图；从子图包括的被派送小区中确定目标派送点。由于目标派送点是基于被派送小区的位置关系和连通关系，从被派送小区构建的无向图中的各子图中确定出来的，可使选取的目标派送点的数量和位置为该无向图中最佳的数量和位置，从而缩短了无向图中各被派送小区与目标派送点的整体距离，提高了整体的派送效率。
派送位置确定方法装置电子设备以及存储介质

[发明专利]用于构建强化学习模型的方法、装置、电子设备及介质-CN202010948561.X有效
发明人：刘颖;解鑫;许铭;齐月震;李瑞锋;白璐 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-09-10 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请实施例公开了用于构建强化学习模型的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及大数据、深度学习技术领域。该方法的一具体实施方式包括：建立分解炉喂煤量与分解炉温度之间的第一仿真模型；建立窑头喂煤量与窑电流、二次风温、烟室温度之间的第二仿真模型；建立篦下压力、第一仿真模型输出的分解炉温度和第二仿真模型输出的窑电流、二次风温、烟室温度与游离钙含量之间的预测模型；将第一仿真模型、第二仿真模型以及预测模型，按预设的强化学习模型架构构建表征喂煤量与游离钙含量之间关联的强化学习模型。该实施方式将强化学习的概念应用于水泥行业熟料煅烧的喂煤量控制方面，实现了降本增效。
用于构建强化学习模型方法装置电子设备介质

[发明专利]用水量预测方法、装置、电子设备以及计算机可读介质-CN202011064102.1有效
发明人：许铭;解鑫;齐月震;刘颖;李瑞锋;白璐 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种用水量预测方法和装置，涉及深度学习等人工智能技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取预设历史时间段中的历史数据集，其中，历史数据集包括：预设时间段中的节假日数据、工作日数据、温度、湿度、风向、风力、降水量、历史用水量；对历史数据集进行特征构建，以提取时间特征序列、天气特征序列以及历史用水量特征序列；基于构建完成的历史数据集，得到训练数据集和测试数据集；基于训练数据集，对构建的用水量预测模型进行训练，得到训练完成的用水量预测模型；采用测试数据集对训练完成的用水量预测模型进行预测，得到训练完成的用水量预测模型输出的未来时间段中的用水量。该实施方式提升了用水量预测的准确度。
用水量预测方法装置电子设备以及计算机可读介质

[发明专利]滤波器调试方法、装置、电子设备和可读存储介质-CN202010624108.3有效
发明人：许铭;解鑫;刘颖;齐月震;李瑞锋;白璐 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： B24B5/48 文献下载
摘要：本申请公开了一种滤波器调试方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及滤波器智能调试及深度学习技术领域。其中，滤波器调试方法包括：步骤S1：将滤波器当前的孔参数和指标值输入至预先训练的策略网络中；步骤S2：所述策略网络根据所述滤波器当前的孔参数和指标值，确定所述滤波器的待打磨的目标孔；步骤S3：控制机械臂对所述滤波器的目标孔进行打磨；步骤S4：根据打磨后的所述滤波器的指标值，判断所述滤波器是否合格，若所述滤波器合格，则结束；若所述滤波器不合格，则循环执行步骤S1至步骤S4，直至所述滤波器合格。本申请实现了滤波器的智能调试，替代了人工对滤波器进行调试，提高了滤波器调试效率，解决了现有技术中所存在的问题。
滤波器调试方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种模型训练、订单处理方法、装置、设备及存储介质-CN202010601644.1在审
发明人：刘颖;解鑫;许铭;齐月震;白璐;李瑞锋 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-28 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种模型训练、订单处理方法、装置、设备及存储介质，涉及深度学习及云计算领域，包括：获取设定数量的订单序列作为训练数据；其中，所述订单序列包括至少两个订单的订单数据以及各所述订单之间的默认排产顺序，所述订单数据包括订单交付时间和订单生产时间；根据所述训练数据对预设强化学习模型进行训练，得到目标强化学习模型；其中，所述目标强化学习模型用于对待处理订单序列进行排产处理。本申请实施例能够对待生产的订单确定最优的排产方案，从而提高订单的排产效果。
一种模型训练订单处理方法装置设备存储介质

[发明专利]用于获取点胶机输出结果的方法及装置-CN202010514205.7在审
发明人：李瑞锋;解鑫;许铭;刘颖;齐月震 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-08 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种用于获取点胶机输出结果的方法和装置，涉及云计算、深度学习领域。具体实现方案为：将点胶机的运行参数输入预先训练的出胶状态预测模型，确定点胶机以运行参数运行时的出胶状态；响应于确定出胶状态为出胶，将运行参数输入预先训练的胶线特征预测模型，得到点胶机以运行参数运行时输出的胶线的特征信息，将胶线的特征信息确定为点胶机对应于运行参数的输出结果；响应于出胶状态为不出胶，将出胶状态确定为点胶机对应于运行参数的输出结果。通过预先训练的出胶状态预测模型和胶线特征预测模型，无需与真实点胶机进行交互即可获得点胶机的输出结果，降低了获取点胶机输出结果的时间消耗，提高了效率。
用于获取点胶机输出结果方法装置