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一种基于混合密度深度学习的居配现场检测系统的任务时序分配方法

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本发明公开了一种基于混合密度深度学习的居配现场检测系统的任务时序分配方法，该方法包括：①通过手持终端录入检测设备及检测项目需求，并将其上传至中控平台；②根据历史数据使用混合密度深度学习，给出试验任务时序分配最优初始解；③采用遗传算法求解最优时序分配，由中控模块自动排列各试验模块工作顺序，切换其工作状态完成检测试验。本发明提出了一种基于混合密度深度学习的居配现场检测系统的任务时序分配方法，为居配电设备现场检测和检测效率提升提供理论依据。

著录项

公开/公告号CN114358599A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-04-15

原文格式PDF
申请/专利权人国网江苏省电力有限公司营销服务中心;
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申请/专利号CN202210006558.5
发明设计人倪玉玲;顾颖歆;鲜开强;章劲秋;张昕;邹云峰;黄茜;周达;张聪;董梅;
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申请日2022-01-05
分类号G06Q10/06;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12;G06Q10/10;G06Q50/06;
代理机构上海天翔知识产权代理有限公司;
代理人吕伴
地址 210019 江苏省南京市建邺区奥体大街9号
入库时间 2023-06-19 14:57:41

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2022-04-15

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