-
公开(公告)号：CN114693096A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210282965.9
申请日：2022-03-22
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明属于动力电池回收利用相关技术领域，并公开了一种基于场景匹配的动力电池梯级利用决策方法，包括：获取各种实际应用场景对动力电池的梯级利用标准使用参数、以及所述动力电池的基本参数和性能参数；构建神经网络分类模型，并使用原始数据集进行训练；基于训练后的神经网络分类模型，将所获得的动力电池性能参数与各种实际应用场景对动力电池的梯级利用标准使用参数进行比对，进而获得动力电池梯级利用的决策结果。本发明还公开了相应的系统。通过本发明，不仅可更为快速全面地处理大数据，提高决策效率和准确性，而且能有效解决各种退役动力电池的拆解深度决策以及与各种实际应用场景的匹配决策问题。
-
公开(公告)号：CN114693096B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202210282965.9
申请日：2022-03-22
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于动力电池回收利用相关技术领域，并公开了一种基于场景匹配的动力电池梯级利用决策方法，包括：获取各种实际应用场景对动力电池的梯级利用标准使用参数、以及所述动力电池的基本参数和性能参数；构建神经网络分类模型，并使用原始数据集进行训练；基于训练后的神经网络分类模型，将所获得的动力电池性能参数与各种实际应用场景对动力电池的梯级利用标准使用参数进行比对，进而获得动力电池梯级利用的决策结果。本发明还公开了相应的系统。通过本发明，不仅可更为快速全面地处理大数据，提高决策效率和准确性，而且能有效解决各种退役动力电池的拆解深度决策以及与各种实际应用场景的匹配决策问题。
-
公开(公告)号：CN114676987B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210253336.3
申请日：2022-03-15
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本发明属于柔性作业车间调度相关技术领域，并公开了一种基于超启发式算法的智能柔性作业车间主动调度方法，包括：构建带作业释放时间的柔性作业车间调度模型，并确定对应的适应度函数；针对柔性作业车间调度模型，基于超启发式算法对工序排序规则、设备选择规则分别进行挖掘优化，然后采用优化后的规则实现柔性作业车间的主动调度过程。通过本发明，能根据不同的车间环境挖掘出车间最优调度规则，并且通过对启发式算法的设计使得算法生成的调度方案在主动调度集中，在确保能得到最优调度方案的同时有效减少了算法的计算成本，大大提高了算法计算效率，因而尤其适用于对调度实时性要求高的智能柔性作业车间应用场合。
-
公开(公告)号：CN114676987A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210253336.3
申请日：2022-03-15
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明属于柔性作业车间调度相关技术领域，并公开了一种基于超启发式算法的智能柔性作业车间主动调度方法，包括：构建带作业释放时间的柔性作业车间调度模型，并确定对应的适应度函数；针对柔性作业车间调度模型，基于超启发式算法对工序排序规则、设备选择规则分别进行挖掘优化，然后采用优化后的规则实现柔性作业车间的主动调度过程。通过本发明，能根据不同的车间环境挖掘出车间最优调度规则，并且通过对启发式算法的设计使得算法生成的调度方案在主动调度集中，在确保能得到最优调度方案的同时有效减少了算法的计算成本，大大提高了算法计算效率，因而尤其适用于对调度实时性要求高的智能柔性作业车间应用场合。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.017 seconds)
