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申请/专利权人：大亚湾核电运营管理有限责任公司;广东核电合营有限公司;岭澳核电有限公司;岭东核电有限公司;中国广核集团有限公司;中国广核电力股份有限公司

摘要：本发明涉及核电站智能仓储领域，本发明公开了一种核电站备件的货位推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，接收货位推荐请求，自备件信息中获取核电站备件的备件标识，根据备件标识判断核电站备件是否满足预设的货位推荐要求；若核电站备件满足预设的货位推荐要求，则根据备件信息确定核电站备件的货品属性；获取核电站仓库的总货位信息熵；将核电站备件的货品属性和总货位信息熵输入预设的货位推荐网络模型中，确定核电站备件的货品属性对总货位信息熵的影响程度值；货位推荐网络模型包括卷积神经网络和互信息响应网络；根据影响程度值确定核电站备件的目标推荐货位。本发明提升了核电站备件的货位推荐效率。

主权项：1.一种核电站备件的货位推荐方法，其特征在于，包括：接收货位推荐请求，所述货位推荐请求包括需要在核电站仓库中推荐货位的核电站备件的备件信息；自所述备件信息中获取所述核电站备件的备件标识，根据所述备件标识判断所述核电站备件是否满足预设的货位推荐要求；若所述核电站备件满足预设的货位推荐要求，则根据所述备件信息确定所述核电站备件的货品属性；获取所述核电站仓库的总货位信息熵，所述总货位信息熵表征了为入库所述核电站仓库的每一个核电站备件推荐货位所需的信息量；将所述核电站备件的货品属性和所述总货位信息熵输入预设的货位推荐网络模型中，确定所述核电站备件的货品属性对所述总货位信息熵的影响程度值；其中，所述货位推荐网络模型包括卷积神经网络和互信息响应网络；根据所述影响程度值确定所述核电站备件的目标推荐货位；其中，所述将所述核电站备件的货品属性和预设的总货位信息熵输入预设的货位推荐网络模型中，确定所述核电站备件的货品属性对所述总货位信息熵的影响程度值，包括：将所述核电站备件的货品属性和预设的总货位信息熵输入所述货位推荐网络模型的卷积神经网络中，得到第一特征值和第二特征值，其中，第一特征属性值为所述核电站备件的货品属性的特征值，所述第二特征值为所述总货位信息熵的特征值；将所述第一特征值和第二特征值输入所述货位推荐网络模型的互信息响应网络中，计算所述第一特征值和所述第二特征值之间的互信息响应；根据所述第一特征值和所述第二特征值之间的互信息响应，确定所述核电站备件的货品属性对所述总货位信息熵的影响程度值；所述将所述核电站备件的货品属性和预设的总货位信息熵输入所述货位推荐网络模型的卷积神经网络中，得到第一特征值和第二特征值，包括：将核电站备件的货品属性和总货位信息熵分别输入至货位推荐网络模型的卷积神经网络中，核电站备件的货品属性和总货位信息熵从输入层到卷积层进行卷积操作，通过卷积操作可得到核电站备件的货品属性的卷积层输出特征，和总货位信息熵的卷积层输出特征，再将核电站备件的货品属性的卷积层输出特征，和总货位信息熵的卷积层输出特征输入池化层进行池化操作，得到池化层输出特征；最后将核电站备件的货品属性的池化层输出特征，和总货位信息熵的池化层输出特征输入到全连接层，全连接层通过对核电站备件的货品属性的池化层输出特征和总货位信息熵的池化层输出特征加权求和得到核电站备件的货品属性中每个属性的分数和总货位信息熵中每个属性的分数，最后经过Softmax映射为概率；得到第一特征值和第二特征值。

全文数据：

权利要求：

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