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申请/专利权人：宁波极望信息科技有限公司
摘要：本发明涉及机器学习技术领域，公开了基于深度神经网络的协调排程算法，该算法通过收集并预处理排程数据，构建深度神经网络模型，利用历史排程数据进行训练，优化神经网络权重。当新任务到达时，算法将任务数据输入训练好的模型中，根据输出构建任务队列进行调度。此外，算法还具备定期重新训练和调整模型结构、激活函数及训练策略的能力，以适应不断变化的任务需求和环境，本发明能有效提高排程决策的智能化水平，优化资源利用，提升工作效率，同时降低计算复杂度和求解时间，特别适用于生产制造、物流运输、服务调度等领域中的动态、复杂排程场景。
主权项：1.基于深度神经网络的协调排程算法，其特征在于，所述算法的具体步骤包括：步骤Ⅰ、收集并预处理排程数据，对所述数据进行清洗和标准化处理；步骤Ⅱ、构建深度神经网络模型，该模型包括输入层、多个隐藏层和输出层，其中输入层用于接收预处理后的排程数据，隐藏层通过非线性激活函数对输入数据进行逐层变换以提取特征，输出层用于输出排程决策；步骤Ⅲ、使用历史排程数据作为训练集，通过反向传播算法调整神经网络权重，并定义损失函数以衡量模型预测与实际排程结果之间的差距；步骤Ⅳ、当新的排程任务到达时，将任务数据输入到训练好的神经网络模型中，根据模型的输出构建任务队列，进行任务调度；步骤Ⅴ、定期对神经网络模型进行重新训练，并根据实际需要对模型结构、激活函数和训练策略进行调整。
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