一种基于图神经网络和强化学习的柔性作业车间调度方法

    公开(公告)号:CN118966598A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202410920861.5

    申请日:2024-07-10

    Inventor: 刘熙 陈鑫 李晗

    Abstract: 本发明公开一种基于图神经网络和强化学习的柔性作业车间调度方法。该方法获取车间的状态特征,构建析取图,利用AGAT模型对析取图中的工序特征和机器特征进行特征提取;利用RC模型对工序特征和机器特征进行进一步特征提取;将经过AGAT模型和RC模型提取后得到的工序特征、机器特征与工序机器对特征进行组合后输入到基于DRL的决策网络进行决策,输出工序机器对组合方案;根据当前的工序机器对组合方案生成奖励,衡量工序机器对组合方案的优劣,更新状态特征,并重复上述过程,直到达到最大完工时间最小这一优化目标;从而满足柔性作业车间调度问题中的工序排序和机器分配问题的综合决策。

    一种基于CRG-MGAN网络的语音增强方法

    公开(公告)号:CN117542368A

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311503287.5

    申请日:2023-11-13

    Abstract: 本发明公开一种基于CRG‑MGAN网络的语音增强方法,包括:获取含噪语音的包含时域和频域的压缩复谱图;将压缩复谱图输入CRG‑MGAN生成器中生成增强语音;CRG‑MGAN生成器包括编码器、CRGU模块以及解码器;将压缩复谱图输入编码器中获得频域特征和时域特征;将频域特征和时域特征分别送入CRGU模块中进行进一步特征提取;通过解码器以解耦的方式从CRGU模块中提取输出,解码器包括掩码解码器和复解码器两条路径,根据两条路径得到合成的增强语音;利用度量鉴别器判断增强语音。本发明提高了增强语音的质量,在保证特征提取的效率的同时降低了计算复杂性,提高了模型的训练速度。

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