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申请/专利权人：佛山市持信数据服务有限公司

摘要：本申请公开了一种送检水样的监测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取装有送检水样的留样瓶的起送时刻；获取留样瓶在起送时刻之后的位置信息；获取留样瓶移动到目标地点时的时刻作为送达时刻；根据位置信息和预设的各个路径选择因素确定留样瓶在送检时间内的移动路径；送检时间为起送时刻到送到时刻之间的时间段；通过用户终端扫描送检箱上或留样瓶上的标识码，获得留样瓶的标识信息；送检箱用于储存并锁定留样瓶；根据标识信息、送检时间以及移动路径监测送检水样是否符合设定条件。通过获取留样瓶的标识信息、送检水样的送检时间和送检的移动路径，可监测送检水样的真实性和有效性。

主权项：1.一种送检水样的监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取装有送检水样的留样瓶的起送时刻；获取所述留样瓶在所述起送时刻之后的位置信息；获取所述留样瓶移动到目标地点时的时刻作为送达时刻；根据所述位置信息和预设的各个路径选择因素确定所述留样瓶在送检时间内的移动路径；其中，所述送检时间为所述起送时刻到所述送达时刻之间的时间段；通过用户终端扫描送检箱上或所述留样瓶上的标识码，获得所述留样瓶的标识信息；其中，所述送检箱用于储存并锁定所述留样瓶；根据所述标识信息、所述送检时间以及所述移动路径监测所述送检水样是否符合设定条件；所述根据所述位置信息和预设的各个路径选择因素确定所述留样瓶在送检时间内的移动路径，包括以下步骤：在所述起送时刻之后的目标时段内获取所述位置信息对应的各个所述路径选择因素；分别利用GAN算法、LSTM算法以及ADAM算法对各个所述路径选择因素计算出相应的权值；所述GAN算法的计算式包括： ；其中，H·表示各个所述路径选择因素的分布概率，所述分布概率用于计算出所述权值，xi、xj分别表示各个所述路径选择因素中任意两个不同的所述路径选择因素的因素值，i，j表示序号，i和j不相等，N表示所述路径选择因素的总数，D表示分类函数，所述分类函数用于根据路径选择因素xi、xj的所述因素值分配对应的分类值，所述分类值的取值范围为0，1，Dxi表示路径选择因素xi对应的所述分类值；表示判别网络对路径选择因素xi、xj判别后输出的判别值，表示生成网络对所述路径选择因素xi、xj生成的噪声补偿值；所述LSTM算法的计算式包括：遗忘门计算式： ；输入门计算式： ；记忆单元t时刻的长时状态计算式： ；输出门计算式： ；其中，ft表示遗忘门的输出值，、tanh分别表示不同的激活函数，it表示所述输入门的输出值，表示所述输入门的新的候选细胞状态；bf、bi、bC、bo分别表示不同的偏置值，Wf、Wi、WC、Wo表示不同的函数权重，ht-1、ht分别表示所述记忆单元t-1、t时刻输出的所述权值，xt表示所述路径选择因素；Ct-1、Ct分别表示t-1时刻、t时刻长时记忆状态的数量；ot表示输出偏置函数；X·[ht-1，xt]表示X·ht-1+X·xt，X包括Wf、Wi、WC或Wo；所述ADAM算法的计算式包括：mk=β1·mk-1+1-β1·gk；vk=β2·vk-1+1-β2·gk·gk；mk_hat=mk1-β1^k；vk_hat=vk1-β2^k；θi，k=θi，k-1-α·mk_hatsqrtvk_hat+ε；hi，k=θi，k·xi；其中，k表示迭代次数，β1为一阶矩估计的指数衰减率，β2为二阶矩估计的指数衰减率，gk为第k次迭代的梯度；mk、vk分别为不同的梯度指数加权平均值；mk_hat、vk_hat分别表示调整后的所述梯度指数加权平均值；α是学习率，ε为非零数，θi，k表示第i个所述路径选择因素当前的权重参数；θi，k-1表示第i个所述路径选择因素上一次迭代得到的所述权重参数；sqrt表示开平方；hi，k表示k次迭代后路径选择因素xi对应的所述权值；分别对各个所述路径选择因素的各个所述权值求和，得到各个所述路径选择因素的综合权值；将所述综合权值达到预设阈值的所述路径选择因素作为目标路径因素，根据所述位置信息和所述目标路径因素确定所述留样瓶在所述送检时间内的所述移动路径。

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百度查询： 佛山市持信数据服务有限公司 一种送检水样的监测方法、装置、电子设备及存储介质