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公开(公告)号：CN117077966A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311113219.8
申请日：2023-08-30
申请人： 浙江理工大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q30/0601 , G06N3/006 , G06N3/126
摘要： 本发明涉及一种面向集成供应链的多目标自适应优化方法，属于供应链优化技术领域，具体包括以下步骤：步骤1.计算供应链成本，以最小化一组供应链成本为目标，构建集成供应链调度问题的多目标数学模型，提供了供应链成本的目标和约束；步骤2.采用自适应多目标超启发式算法，对构建的所述集成供应链调度问题的多目标数学模型进行求解，得到优化的调度方案。本发明能够解决所有类型的供应链的调度问题，在保证运输效率的前提下，明显降低供应链成本，确保了生产过程的高度灵活性。
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公开(公告)号：CN110436670A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910789373.4
申请日：2019-08-26
申请人： 浙江理工大学
摘要： 本发明提供的一种循环再过滤式净水机，包括壳体，在壳体内设置有净水器、缓存水箱和饮用水箱，在缓存水箱内设置有回水泵，回水泵将缓存水箱内的水泵回至进水嘴，在缓存水箱内设置有水质检测器，水质检测器与控制器通讯，控制器根据水质检测器检测的参数控制回水泵工作，缓存水箱与饮用水箱之间设置有排水阀，排水阀由控制器控制工作。本方案相对于现有技术，缓存水箱的设置主要用于对净化后的水进行缓存，水质检测器检测到水质符合要求后，排水阀打开净化后的水进入饮用水箱，当水质检测器检测到水质不符合要求时，回水泵将缓存水箱内的水泵回至进水嘴进行重新过滤以提高水质。本方案可以确保饮用水箱内的水质符合要求。
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公开(公告)号：CN118469632A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410911197.8
申请日：2024-07-09
申请人： 浙江理工大学 , 物产中大数字科技有限公司
IPC分类号： G06Q30/0202 , G06Q10/0631 , G06F18/2113 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请提供一种供应链需求预测方法及装置，方法包括：获取供应链历史需求数据和相关多个特征的数据；利用模态分解算法对历史需求数据进行分解，得到N个模态分量；使用随机森林算法，分别计算多个特征中每个特征对每个模态分量的重要性得分，根据重要性得分得到目标特征集；将目标特征集中特征的数据，分别与N个模态分量组合后，并行地输入N个改进的Informer模型进行需求预测，得到目标需求数据，改进的Informer模型在其编码器中采用膨胀卷积和因果卷积替代一维卷积进行自注意力蒸馏处理。由此，可以更为准确和高效地对供应链需求数据进行预测。
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公开(公告)号：CN110427990A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910661643.3
申请日：2019-07-22
申请人： 浙江理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的艺术图像分类方法，包括：获取每类艺术图像，图像裁切与构建训练集、验证集；然后使用空洞卷积、DKSE模块、深度可分离卷积搭建卷积神经网络；最后用训练集输入搭建好的卷积神经网络对其进行训练，得到可用来进行艺术图像分类的网络模型。本发明较传统方法相比，提取的艺术图像的整体特征与局部细节特征更加全面，可以适用于多种艺术图像分类研究，模型通用性较强，填补了现有多类艺术图像分类检索研究的不足；本发明中设计的卷积神经网络可减少对艺术图像分类人员的专业要求，避免了传统分类算法中复杂的特征提取和数据标注的工作；本发明卷积神经网络结构较其他卷积神经网络结构简单，分类准确率高。
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公开(公告)号：CN117743999A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311750371.7
申请日：2023-12-19
申请人： 浙江理工大学
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/082
摘要： 本发明公开了一种多变量锅炉运行状态异常检测方法及设备和存储介质，通过利用动态环境数据、锅炉火焰燃烧图片、锅炉传感器数据等多模态时间序列数据，以及静态环境数据组成的静态特征，较好地优化对锅炉运作时的异常检测准确率，这些多模态数据在经过编码层的一系列变换输出对应的编码向量后，通过融合层对这4组编码向量进行加权融合处理，进而优化异常数据的检测准确度。本发明方法不仅具有较高的异常检测准确率，还能够有效地提高锅炉运行的可靠性和安全性，为工业生产和能源领域提供了一种高效可靠的异常检测方法。
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公开(公告)号：CN104679861A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510091051.4
申请日：2015-03-01
申请人： 浙江理工大学
摘要： 本发明涉及一种基于事件驱动的客户关系配对方法，建立包括定值和不定值信息的客户信息库，产生事件时生成中心客户集合，以客户信息库中客户的定值信息匹配中心客户的定值信息，当契合度系数超过阈值时进一步匹配两者的不定值信息，将比对后与中心客户最契合的人员提取出来作为配对对象，并在陪同事件结束后对两者之间的契合度做人工评价，作为下一次契合度计算和人员挑选的参考依据。本发明通过数据挖掘技术建立客户的定值和不定值信息与其它人员间的关系网络，构建契合度系数ρ，计算客户间定值信息和不定值信息的契合度判断客户间的相熟或互补关系，根据客户的实际喜好选择相熟或互补的目标人选，最终达成基于事件驱动的客户关系配对。
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公开(公告)号：CN116911515A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310616362.2
申请日：2023-05-29
申请人： 浙江理工大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06N3/126 , G06N5/01
摘要： 本发明公开了一种基于遗传模拟退火混合算法的滚动生产紧急调度方法，针对供应市场生产计划、紧急资源调度方案的选取，构建最优选择模型，采用模拟退火算法进行数据的分析训练，利用训练好的模型得到最优的方案。本发明在时间效率为第一准则的情况下，能够考虑到生产中经常发生的市场所需资源的临时插入等突发情况，合理安排临时插入的紧急订单可以使得现有订单延期交货时间最短甚至不会出现延期情况。本发明能够快速响应市场需求和突发扰动事件，按订单组织货源，面向目标优化，合理调度复杂多样的工序排产，实现了滚动预测、滚动计划、滚动生产、滚动应急调度，最终实现高质高效的滚动生产。
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公开(公告)号：CN110427990B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201910661643.3
申请日：2019-07-22
申请人： 浙江理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的艺术图像分类方法，包括：获取每类艺术图像，图像裁切与构建训练集、验证集；然后使用空洞卷积、DKSE模块、深度可分离卷积搭建卷积神经网络；最后用训练集输入搭建好的卷积神经网络对其进行训练，得到可用来进行艺术图像分类的网络模型。本发明较传统方法相比，提取的艺术图像的整体特征与局部细节特征更加全面，可以适用于多种艺术图像分类研究，模型通用性较强，填补了现有多类艺术图像分类检索研究的不足；本发明中设计的卷积神经网络可减少对艺术图像分类人员的专业要求，避免了传统分类算法中复杂的特征提取和数据标注的工作；本发明卷积神经网络结构较其他卷积神经网络结构简单，分类准确率高。
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公开(公告)号：CN110787467A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201910987132.0
申请日：2019-10-17
申请人： 浙江理工大学
摘要： 本发明提供的一种儿童早教玩具，包括壳体和按键，在壳体内设置有声音发生器，按键控制声音发生器工作，在壳体上还设置有电池安装腔，在电池安装腔内设置有向声音发生器供电的电源，在壳体上还设置有盖合电池安装腔的盖板，盖板通过螺纹固定于壳体上，盖板与壳体之间设置有密封圈，密封圈具有一定的防水能力，并且，密封圈具有一定的缓冲能力，儿童早教玩具跌落时不容易损坏电池安装腔，延长了儿童早教玩具的使用寿命。在壳体上设置有缓冲圈，缓冲圈的主要功能是在儿童早教玩具跌落或碰撞时起到缓冲能力，以防止儿童早教玩具由于碰撞而损坏，延长了儿童早教玩具的使用寿命。
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公开(公告)号：CN104679861B
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201510091051.4
申请日：2015-03-01
申请人： 浙江理工大学
摘要： 本发明涉及一种基于事件驱动的客户关系配对方法，建立包括定值和不定值信息的客户信息库，产生事件时生成中心客户集合，以客户信息库中客户的定值信息匹配中心客户的定值信息，当契合度系数超过阈值时进一步匹配两者的不定值信息，将比对后与中心客户最契合的人员提取出来作为配对对象，并在陪同事件结束后对两者之间的契合度做人工评价，作为下一次契合度计算和人员挑选的参考依据。本发明通过数据挖掘技术建立客户的定值和不定值信息与其它人员间的关系网络，构建契合度系数ρ，计算客户间定值信息和不定值信息的契合度判断客户间的相熟或互补关系，根据客户的实际喜好选择相熟或互补的目标人选，最终达成基于事件驱动的客户关系配对。
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