[发明专利]基于深度学习的装备维修时机预测方法有效
| 申请号： | 202010181476.5 | 申请日： | 2020-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN113408770B | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 罗晓玲;王维锋;张惠民;陈财森;向阳霞;金传洋;王子强;张晶晶;陈颂;郑斯文;马杰;毕建权;莫伟锋;屈强;胡海荣 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军陆军装甲兵学院 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人： | 黄凤茹 |
| 地址： | 100072 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于深度学习的装备维修时机预测方法，通过建立循环神经网络RNN和卷积神经网络CNN混合结构的装备维修时机预测模型，对装备修理时间间隔进行预测，获得装备精准的修理时机；包括步骤：从装备修理业务数据中提取维修相关属性信息；将同一装备维修信息中的装备维修业务属性信息抽取出，进行处理得到多个训练样本数据和标签；建立循环神经网络RNN和卷积神经网络CNN混合结构的装备维修时机预测模型；训练得到训练好的装备维修时机预测模型；将待预测装备的数据输入训练好的装备维修时机预测模型，即实现基于深度学习的装备维修时间间隔的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 装备 维修 时机 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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