[发明专利]一种基于深度神经网络的飞机总装生产线产能预测方法有效
| 申请号： | 202010637692.6 | 申请日： | 2020-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN111898867B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 张杰;龙腾飞;蔺锋;李原;余剑峰;蒋昌健;姚雅;敖瑞波;张舒童 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06Q10/0637 | 分类号： | G06Q10/0637;G06N3/0464;G06N3/08;G06Q50/04 |
| 代理公司： | 西安匠星互智知识产权代理有限公司 61291 | 代理人： | 陈星 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提出一种基于深度神经网络的飞机总装生产线产能预测方法，将资源配置方案、历史产能信息通过带有时序信息的数据序列形式进行统一表达并作为神经网络输入，通过深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)与反向传播算法(Back Propagation，BP算法)，结合无监督与监督训练的方式共同完成对飞机总装生产线产能预测模型的训练，实现对飞机总装生产线产能在未来一段时间内的改变预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 飞机 总装 生产线 产能 预测 方法 | ||
【主权项】：
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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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