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公开(公告)号：CN112364483B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202011098838.0
申请日：2020-10-14
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供一种水足迹分析方法，首先，确定一项产品或服务在全生命周期中的各个耗水流程；根据耗水流程和耗水类型建立水足迹核算模型；根据所述水足迹核算模型和各个耗水流程中的耗水类型及耗水量，综合运用定性及定量分析方法，确定各个所述耗水流程对水足迹的影响程度，用于根据所述影响程度来调整所述耗水流程的耗水量，以降低所述产品或服务的水足迹。该方法可得到各环节对整体流程水足迹量的影响程度，进而帮助企业更好地节水用水，能够实现产品和服务生命周期内的各环节对整体用水的影响程度，具有较高的科学性、有效性和实用性。
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公开(公告)号：CN110598973A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910694282.2
申请日：2019-07-30
Abstract: 本发明公开了一种基于IAP的绿色家具产品认证过程风险评价方法，该方法包括以下步骤：构建绿色家具产品认证过程风险评价指标体系；利用ISM模型分析指标之间的关联关系，为认证过程中各风险指标建立关联网络；通过ANP模型得出每个风险指标的风险权重，找出关键风险点；建立基于PNN的智能化绿色家具产品认证过程风险评价模型，以大量数据作为训练样本，实现了对绿色家具产品认证过程的有效评价。本发明能够实现绿色家具产品认证过程风险评价功能，具有较高的科学性、有效性和实用性。
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公开(公告)号：CN109543939A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811185730.8
申请日：2018-10-11
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供一种绿色建材产品认证风险评价模型构建的方法，包括获取绿色建材产品认证的指标参数，所述指标参数根据认证节点和风险点确定；获取所述指标参数对应的样本值，建立训练样本和测试样本；将所述指标参数输入神经网络模型，配置神经网络的参数；利用训练样本对所述神经网络模型进行训练，训练结束后，利用测试样本对所述神经网络模型进行优化，优化后的神经网络模型为绿色建材产品认证风险评价模型。该方案采用神经网络模型可以从训练数据中提取隐含的知识和规律，减小了评价过程中的主观因素和偶然因素的影响，更具科学性、智能性和拓展性。
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公开(公告)号：CN112364483A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011098838.0
申请日：2020-10-14
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供一种水足迹分析方法，首先，确定一项产品或服务在全生命周期中的各个耗水流程；根据耗水流程和耗水类型建立水足迹核算模型；根据所述水足迹核算模型和各个耗水流程中的耗水类型及耗水量，综合运用定性及定量分析方法，确定各个所述耗水流程对水足迹的影响程度，用于根据所述影响程度来调整所述耗水流程的耗水量，以降低所述产品或服务的水足迹。该方法可得到各环节对整体流程水足迹量的影响程度，进而帮助企业更好地节水用水，能够实现产品和服务生命周期内的各环节对整体用水的影响程度，具有较高的科学性、有效性和实用性。
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