CN112101852A - 核电站物料的发料批次推荐方法、装置、设备及介质 - Google Patents

核电站物料的发料批次推荐方法、装置、设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112101852A
CN112101852A CN202010802488.5A CN202010802488A CN112101852A CN 112101852 A CN112101852 A CN 112101852A CN 202010802488 A CN202010802488 A CN 202010802488A CN 112101852 A CN112101852 A CN 112101852A
Authority
CN
China
Prior art keywords
nuclear power
sending
power plant
batch
attribute
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010802488.5A
Other languages
English (en)
Inventor
董永胜
刁建勋
李坤奇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China General Nuclear Power Corp
CGN Power Co Ltd
Daya Bay Nuclear Power Operations and Management Co Ltd
Lingdong Nuclear Power Co Ltd
Guangdong Nuclear Power Joint Venture Co Ltd
Lingao Nuclear Power Co Ltd
Original Assignee
China General Nuclear Power Corp
CGN Power Co Ltd
Daya Bay Nuclear Power Operations and Management Co Ltd
Lingdong Nuclear Power Co Ltd
Guangdong Nuclear Power Joint Venture Co Ltd
Lingao Nuclear Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China General Nuclear Power Corp, CGN Power Co Ltd, Daya Bay Nuclear Power Operations and Management Co Ltd, Lingdong Nuclear Power Co Ltd, Guangdong Nuclear Power Joint Venture Co Ltd, Lingao Nuclear Power Co Ltd filed Critical China General Nuclear Power Corp
Priority to CN202010802488.5A priority Critical patent/CN112101852A/zh
Publication of CN112101852A publication Critical patent/CN112101852A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/087—Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045—Combinations of networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

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物料的发料批次推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，接收领料申请人发送的发料审批请求；根据发料申请信息确定发料申请信息对应的核电站物料为核电站特殊物料时，根据发料申请信息确认核电站物料是否满足预设的物料发料要求；若核电站物料满足物料发料要求，则获取核电站物料的物料属性和预设的总批次发料信息熵；将核电站物料的物料属性和总批次发料信息熵输入预设的发料批次推荐模型中，确定核电站物料的物料属性对总批次发料信息熵的影响程度值；根据核电站物料的物料属性对总批次发料信息熵的影响程度值确定最优推荐批次；本发明提高了对核电站物料进行批次发料的效率和准确率。

Description

核电站物料的发料批次推荐方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明涉及核电站智能仓储领域，尤其涉及一种核电站物料的发料批次推荐方法、装置、设备及介质。
背景技术
目前，当需要对核电站仓库的核电站物料进行发料时，通常由于人工审批和发料过程中涉及的人员众多，且核电站物料的种类繁多，而导致出现发料现场混乱、无规则的现象。另外地，由于在对核电站物料进行发料时缺乏系统的管理监控，以致使很多核电站物料出现过期的现象，比如，有些核电站物料在不满足发料要求的情况下便进行发料，有些急需进行发料的核电站物料却迟迟被堆积在核电站仓库。
发明内容
本发明实施例提供一种核电站物料的发料批次推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决对核电站物料进行批次发料的效率低问题。
一种核电站物料的发料批次推荐方法，包括：
接收领料申请人发送的发料审批请求，所述发料审批请求包括发料申请信息；
根据所述发料申请信息确定所述发料申请信息对应的核电站物料为核电站特殊物料时，根据所述发料申请信息确认所述核电站物料是否满足预设的物料发料要求；
若所述核电站物料满足所述物料发料要求，则获取所述核电站物料的物料属性和预设的总批次发料信息熵，所述总批次发料信息熵表征了为所述核电站仓库中的每一批所述核电站物料进行批次推荐所需的信息量；
将所述核电站物料的物料属性和所述总批次发料信息熵输入预设的发料批次推荐模型中，确定所述核电站物料的物料属性对所述总批次发料信息熵的影响程度值，所述发料批次推荐模型包括卷积神经网络和互信息响应网络；
根据所述核电站物料的物料属性对所述总批次发料信息熵的影响程度值确定最优推荐批次。
一种核电站物料的发料批次推荐装置，包括：
第一接收模块，用于接收领料申请人发送的发料审批请求，所述发料审批请求包括发料申请信息；
第一确定模块，用于根据所述发料申请信息确定所述发料申请信息对应的核电站物料为核电站特殊物料时，根据所述发料申请信息确认所述核电站物料是否满足预设的物料发料要求；
第一获取模块，用于在所述核电站物料满足所述物料发料要求时，获取所述核电站物料的物料属性和预设的总批次发料信息熵，所述总批次发料信息熵表征了为所述核电站仓库中的每一批所述核电站物料进行批次推荐所需的信息量；
输入模块，用于将所述核电站物料的物料属性和所述总批次发料信息熵输入预设的发料批次推荐模型中，确定所述核电站物料的物料属性对所述总批次发料信息熵的影响程度值，所述发料批次推荐模型包括卷积神经网络和互信息响应网络；
第二确定模块，用于根据所述核电站物料的物料属性对所述总批次发料信息熵的影响程度值确定最优推荐批次。
一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述核电站物料的发料批次推荐方法。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述核电站物料的发料批次推荐方法的步骤。
上述核电站物料的发料批次推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，接收领料申请人发送的发料审批请求，发料审批请求包括发料申请信息；根据发料申请信息确定发料申请信息对应的核电站物料为核电站特殊物料时，根据发料申请信息确认核电站物料是否满足预设的物料发料要求；若核电站物料满足物料发料要求，则获取核电站物料的物料属性和预设的总批次发料信息熵，总批次发料信息熵表征了为核电站仓库中的每一批核电站物料进行批次推荐所需的信息量；将核电站物料的物料属性和总批次发料信息熵输入预设的发料批次推荐模型中，确定核电站物料的物料属性对总批次发料信息熵的影响程度值，发料批次推荐模型包括卷积神经网络和互信息响应网络；根据核电站物料的物料属性对总批次发料信息熵的影响程度值确定最优推荐批次；从而提升了发料批次推荐的准确率，避免了在对核电站物料进行批次发料时出现发料现场混乱、无规则的现象，且避免了急需进行出料的核电站物料由于缺乏系统的管理监控而导致出现过期的现象，进一步提高了对核电站物料进行批次发料的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例中核电站物料的发料批次推荐方法的一应用环境示意图；
图2是本发明一实施例中核电站物料的发料批次推荐方法的一示例图；
图3是本发明一实施例中核电站物料的发料批次推荐方法的另一示例图；
图4是本发明一实施例中核电站物料的发料批次推荐方法的另一示例图；
图5是本发明一实施例中核电站物料的发料批次推荐方法的另一示例图；
图6是本发明一实施例中核电站物料的发料批次推荐方法的另一示例图；
图7是本发明一实施例中核电站物料的发料批次推荐装置的一原理框图；
图8是本发明一实施例中核电站物料的发料批次推荐装置的另一原理框图；
图9是本发明一实施例中核电站物料的发料批次推荐装置的另一原理框图；
图10是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供的核电站物料的发料批次推荐方法，该核电站物料的发料批次推荐方法可应用如图1所示的应用环境中。具体地，该核电站物料的发料批次推荐方法应用在核电站物料的发料批次推荐系统中，该核电站物料的发料批次推荐系统包括如图1所示的客户端和仓库服务器，客户端与仓库服务器通过网络进行通信，用于解决对核电站物料进行批次发料的效率低问题。其中，客户端又称为用户端，是指与服务器相对应,为客户提供本地服务的程序。客户端可安装在但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备上。仓库服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一实施例中，如图2所示，提供一种核电站物料的发料批次推荐方法，以该方法应用在图1中的仓库服务器为例进行说明，包括如下步骤：
S10：接收领料申请人发送的发料审批请求，发料审批请求包括发料申请信息。
其中，发料审批请求是指用于触发对核电站仓库中的核电站物料进行发料审批的请求。可选地，发料审批请求可以通过领料申请人在核电站仓库中预设位置上设置的“发料审批按钮”进行触发后生成，也可以通过领料申请人在与核电站仓库关联的领料终端的显示界面上输入对应的发料审批指令后触发生成。
具体地，发料审批请求包括发料申请信息，发料申请信息包括物料属性(比如后文中提及的：被标记为受控属性的受控物料的物料属性等)，此外，还包括但不限定于为以下一项或多项：物料码、描述、数量、单位、申请日期、申请数量、领料用途、需要日期、备注栏、联系电话、员工号(邮箱提醒)等。在一具体实施例中，每一批次的核电站物料所对应的发料申请信息已预先根据领料申请人的实际需求设定好。领料申请人可预先在领料终端的领料界面自行录入发料申请信息之后发送至仓库服务器。
S20：根据发料申请信息确定发料申请信息对应的核电站物料为核电站特殊物料时，根据发料申请信息确认核电站物料是否满足预设的物料发料要求。
其中，核电站特殊物料包括但不限定于为免3C物料、受控物料、核监管物料和免税物料等。具体地，受控物料是指易自燃自爆的危险物料；受控物料的物料属性被标记为受控属性；在本发明中，核电站中的所述受控物料不允许跨基地领料，也不允许跨电站领料。免税物料是指具有税务政策倾斜被免税的核电站物料；免税物料的物料属性被标记为免税属性；在本发明中，核电站中的所述免税物料不允许跨基地领料，也不允许跨电站领料。核监管物料是指需要经过核监管机构进行备案的物料；核监管物料的物料属性被标记为核监管属性；在本发明中，核电站中的所述核监管物料不允许跨基地领料，允许跨电站领料。免3C物料是指可以免除3C认证的物料，免3C物料的物料属性被标记为免3C属性；在本发明中，核电站中的所述免3C物料不允许跨基地领料，允许跨电站领料。可理解地，一个核电站特殊物料可能具有以上说明的一个或者多个物料属性。
在一具体实施例中，若发料申请信息对应的核电站物料为核电站特殊物料，则该核电站特殊物料均需要在满足预设的物料发料要求的情况下，才允许进行批次发料推荐。若发料申请信息对应的核电站物料为非核电站特殊物料，则可在不满意预设的物料发料要求的情况下，即可进行批次发料推荐。其中，物料发料要求为预先设定的用于评估核电站物料是否可以进行批次发料推荐的要求。例如：物料发料要求可以为核电站物料是否为跨基地发料，或者核电站物料的物料属性中是否包含不允许跨电站发料的物料属性等。具体地，根据发料申请信息确认被认定为核电站特殊物料是否满足预设的物料发料要求。
S30：若核电站物料满足物料发料要求，则获取核电站物料的物料属性和预设的总批次发料信息熵，总批次发料信息熵表征了为核电站仓库中的每一批核电站物料进行批次推荐所需的信息量。
具体地，若根据步骤S20得到核电站物料满足预设的物料发料要求，则获取核电站物料的物料属性和预设的总批次发料信息熵。其中，物料属性是指对核电站物料性质的描述。更准确的说，是对核电站物料的与发料批次推荐有关的性质的描述。核电站物料的与发料批次推荐有关的性质，可以理解为在仓储发料管理要求对其有特别限定或要求的核电站物料的性质。例如：仓储发料管理要求限定某些入库时间比较早的核电站物料需要先进行发料，显然，这是对核电站物料的时间属性的要求，因此，核电站物料的时间属性即为一种与发料批次推荐有关的性质，属于核电站物料的物料属性。相反的，如果仓储发料管理要求中对于核电站物料的用途没有任何要求，则核电站物料的用途属性不属于物料属性，以利于减少计算量，提高效率。在一具体实施方式中，核电站物料的物料属性包括至少一个属性；例如：可以包括核电站物料的入库时间、核电站物料在核电站仓库中的位置信息、核电站物料的保质日期等。
其中，总批次发料信息熵用于表征为核电站仓库中的每一批核电站物料进行批次推荐所需的信息量。其中，在信息论中，信息熵可以被认为是对不确定性的量度，而不是确定性的量度。因为越随机的信源，其信息熵越大，确定这个信源所需要的信息量就越大。在本实施例中，可用总批次发料信息熵表征为核电站仓库中发料每一批核电站物料进行批次推荐所需的信息量；即总批次发料信息熵可以用于衡量核电站仓库的每一批核电站物料的物料属性对进行批次发料推荐所贡献的信息量之和。因此，总批次发料信息熵越大，表明从中确定一个最优推荐批次所需要的信息量就越大。在一具体实施例中，核电站仓库的总批次发料信息熵已预先根据核电站仓库所存储的所有核电站物料的物料属性设定好。
S40：将核电站物料的物料属性和总批次发料信息熵输入预设的发料批次推荐模型中，确定核电站物料的物料属性对总批次发料信息熵的影响程度值，发料批次推荐模型包括卷积神经网络和互信息响应网络。
其中，发料批次推荐模型是采用卷积神经网络和互信息响应网络训练得到的，用于确定核电站物料的物料属性对总批次发料信息熵的影响程度值。其中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)。卷积神经网络包含输入层、卷积层、池化层和全连接层+Softmax(分类网络)。其中，互信息(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度量，它是指两个事件集合之间的相关性。在本实施例中，互信息响应网络为自定义设定的用于计算核电站物料的物料属性与总批次发料信息熵之间的互信息响应的网络。在本实施例中，互信息响应网络设定在卷积神经网络的Softmax后面的一层，根据Softmax的输出向量计算出二者之间互信息响应值。
具体地，在将核电站物料的物料属性和总批次发料信息熵输入预设的发料批次推荐模型中之后，发料批次推荐模型的输出层会输出核电站物料的物料属性与总批次发料信息熵之间的互信息响应，然后通过核电站物料的物料属性对总批次发料信息熵之间的互信息响应，确定核电站物料的物料属性中的每一维度属性对总批次发料信息熵的影响程度值。可以理解地，计算核电站物料的物料属性和总批次发料信息熵之间的互信息响应是指计算核电站物料的物料属性中的每一维度属性和总批次发料信息熵之间的相关性。具体地，核电站物料的物料属性中的每一维度属性和总批次发料信息熵的互信息为I(A,B)＝H(A)+H(B)-H(A,B)，当A,B互信息I最大时，该维度属性与总批次发料信息熵之间的相关性最大时。在一具体实施例中，由于核电站物料的物料属性中包括有至少一个属性，因此，确定的核电站物料的物料属性对总批次发料信息熵的影响程度值包括：核电站物料的物料属性中每一维度属性对总批次发料信息熵的影响程度值。
S50：根据核电站物料的物料属性对总批次发料信息熵的影响程度值确定最优推荐批次。
具体地，在确定了核电站物料的物料属性中每一属性对总批次发料信息熵的影响程度值之后，先根据核电站物料的物料属性中每一属性对总批次发料信息熵的影响程度值，确定批次推荐链路信息；批次推荐链路信息包括在为任意一核电站物料进行发料批次推荐时，该核电站物料的一个或多个属性被选用的顺序。核电站物料的物料属性中每个属性维度对总批次发料信息熵的影响程度值反映了该属性维度在进行发料批次推荐的信息量贡献，因此，越是对进行发料批次推荐的信息量贡献大的属性，越是优选的属性。因此，在本实施例中，可根据核电站备件的货品属性中的一个或多个属性对总货位信息熵的影响程度值的大小确定货位推荐链路信息。
示例性地，若核电站物料的物料属性包括三个维度的属性：入库时间、位置信息和保质日期，根据步骤S40得到核电站物料的保质日期属性的影响程度值最大，位置信息属性的影响程度值其次，入库时间属性的影响程度值最小，则根据影响程度值确定该核电站物料的批次推荐链路为：保质日期→位置信息→入库时间。可以理解地，核电站物料的物料属性中的属性对总批次发料信息熵的影响程度值越大，该属性在批次推荐链路中的排位越靠前，从而使得依据这样的批次推荐链路可以更快地确定最优推荐批次，进而可以提高发料批次推荐的效率。在另一具体实施例中，若核电站物料的物料属性中一些属性维度对总批次信息熵的影响程度值恰好相同，则在确定批次推荐链路时，这些属性维度之间的顺位可以随机安排。
进一步地，在确定了核电站物料的批次推荐链路之后，根据批次推荐链路来合理安排进行出料的逻辑执行过程，从而为该核电站物料确定出最优推荐批次。例如：若核电站物料的批次推荐链路为：保质日期→位置信息→入库时间，则先将保质日期在前的核电站物料进行批次出料，然后将位置信息靠近核电站仓库门口的核电站物料进行批次出料，最后再将入库时间比较早的核电站物料进行批次出料，从而避免了在对核电站物料进行批次发料时出现发料现场混乱、无规则的现象，且避免了急需进行出料的核电站物料由于缺乏系统的管理监控而导致出现过期的现象，进一步提高了对核电站物料进行批次发料的效率。
在本实施例中，接收领料申请人发送的发料审批请求，发料审批请求包括发料申请信息；根据发料申请信息确定发料申请信息对应的核电站物料为核电站特殊物料时，根据发料申请信息确认核电站物料是否满足预设的物料发料要求；若核电站物料满足物料发料要求，则获取核电站物料的物料属性和预设的总批次发料信息熵，总批次发料信息熵表征了为核电站仓库中的每一批核电站物料进行批次推荐所需的信息量；将核电站物料的物料属性和总批次发料信息熵输入预设的发料批次推荐模型中，确定核电站物料的物料属性对总批次发料信息熵的影响程度值，发料批次推荐模型包括卷积神经网络和互信息响应网络；根据核电站物料的物料属性对总批次发料信息熵的影响程度值确定最优推荐批次；从而避免了在对核电站物料进行批次发料时出现发料现场混乱、无规则的现象，且避免了急需进行出料的核电站物料由于缺乏系统的管理监控而导致出现过期的现象，进一步提高了对核电站物料进行批次发料的效率。
在一实施例中，如图3所示，根据核电站物料的物料属性对总批次发料信息熵的影响程度值确定最优推荐批次之后，该核电站物料的发料批次推荐方法，还具体包括如下步骤：
S60：根据最优推荐批次和发料申请信息生成发料单，并将发料单发送至发料终端。
在确定了最优推荐批次之后，结合该核电站物料的发料申请信息，生成发料单。具体地，发料单中主要包括有对核电站物料进行发料的顺序以及核电站物料的具体相关信息。发料单中包含的内容包括但不限于为以下内容中的一项或多项：发料顺序、免3C信息(用于表征其是否为免3C物料)、核监管信息(可以表征其是否为和监管物料，亦可以包括核监管备案材料等)、超万元信息(也即可以表征核电站物料的物料价值是否超一万元的信息，若物料价值可以根据需求设定为其他数字)、受控信息(用于表征其是否为受控物料)、免税信息(用于表征其是否为免税物料)、是否配送(自助存取储物柜/仓库自取)、物料码、描述、数量、单位、批次货位剩余数量、寄售、库房、货位、实际发料数量、仓库、工厂、工作票号、发料凭证、发料人、领料人、归口部门、批次号、预留号、工作中心、一类文件修改、寿期子码、申请日期、申请数量、批次数量、批准人、工作负责、功能位置、工作票状态、批准日期、需要日期、领料用途、备注栏、发料凭证、联系电话、员工号(邮箱提醒)等。
其中，发料终端是指预先设定的用于对核电站仓库中的核电站物料进行发料的发料人所持的终端。可选地，发料人可以为核电站仓库管理人。具体地，仓库服务器在生成发料单之后，将该发料单发送至发料终端，以提示发料人根据该发料单对核电站物料进行批次发料。
S70：在接收到发料终端根据发料单发料核电站物料的反馈信息之后，记录实际发料信息，并将实际发料信息存储至仓储服务器的仓储数据库。
具体地，发料人在根据发料单对核电站物料进行批次发料之后，在发料终端中输入核电站物料批次发料完成的反馈信息，并将该反馈信息发送至仓库服务器，仓库服务器在接收到发料终端根据发料单发料该核电站物料的反馈信息之后，仓储服务器可以记录发料过程中的实际发料信息，将实际发料信息存储至仓储服务器的仓储数据库。其中，实际发料信息包括但不限于为领料人员信息、领料数量、领取物料种类、领料位置、领料日期、发料人员、发料凭证等，以便于追溯领料过程。在一具体实施例中，发料方根据发料单进行发料时，仅需要根据发料单中的发料顺序进行发料，无需重新规划发料程序，以简化发料过程。另外地，为了保证核电站仓库中的核电站物料的安全，发料方在对核电站物料进行发料前，需提前进行身份验证，比如，通过虹膜、声纹等验证手段，以便于保证物料的安全。
在本实施例中，根据最优推荐批次和发料申请信息生成发料单，并将发料单发送至发料终端；在接收到发料终端根据发料单发料核电站物料的反馈信息之后，记录实际发料信息，并将实际发料信息存储至仓储服务器的仓储数据库；本发明的发料过程操作简便，根据生成的最优推荐批次和发料申请信息生成发料单，发料人在获取到发料单之后，可直接根据发料单进行发料，避免了核电站物料的发料过程的出错，提高了对核电站物料进行批次发料的效率。
在一实施例中，如图4所示，在根据核电站物料的物料属性对总批次发料信息熵的影响程度值确定最优推荐批次之后，以及在将发料单发送至发料终端之前，该核电站物料的发料批次推荐方法，还具体包括如下步骤：
S51：获取核电站物料的物料属性。
S52：在预设的发料单数据库中获取核电站仓库中所有已发料物料的历史发料单，每一历史发料单中记录有每一已发料物料的物料属性。
其中，发料单数据库是指预先设定的用于存储所有已发料物料的电子发料单的数据库。在一具体实施例中，每一批核电站物料在生成发料单之后，都会将对应的发料单存储至发料单数据库，以便后续进行数据管理。具体地，获取核电站物料的物料属性，以及从发料单数据库中获取核电站仓库中所有已发料物料的历史发料单，每一批已发料物料的历史发料单中均记录有每一批已发料物料的物料属性。
S53：根据核电站物料的物料属性和每一已发料物料的物料属性，确定每一已发料物料相对于核电站物料的推荐分值。
具体地，在获取到核电站物料的物料属性和每一已发料物料的物料属性之后，基于这核电站物料的物料属性和每一已发料物料的物料属性，计算每一已发料物料相对于核电站物料的推荐分值。
具体地，计算每一已发料物料相对于核电站物料的推荐分值S可以通过如下公式计算：
Figure BDA0002627905520000141
其中，K为物料属性数量的总和，K为正整数，i也为正整数，且1≤i≤K。Ci为已核电站物料和已发料物料存在相同物料属性值的系数。示例性地，若核电站物料和已发料物料中存在一个相同物料属性值，则Ci为1，核电站物料和已发料物料中存在2个相同物料属性值，则Ci为2；核电站物料和已发料物料不存在相同物料属性值，则Ci为0。Pi为对应物料属性的权值系数，该权值系数可预先根据物料属性的重要程度自定义设定，物料属性的重要程度越高，对应的权值系数越高。
S54：选择推荐分值最高的已发料物料对应的历史发料单，作为核电站物料的发料单。
具体地，在得到每一已发料物料相对于核电站物料的推荐分值之后，推荐分值越高，说明该已发料物料和核电站物料越相似，因此选取推荐分值最高的该已发料物料对应的历史发料单，作为对应的核电站物料的发料单；从而在提高核电站物料的发料效率的同时，还保证对核电站物料进行发料的准确性，避免出现发料现场混乱。
在本实施例中，获取核电站物料的物料属性；在预设的发料单数据库中获取核电站仓库中所有已发料物料的历史发料单，每一历史发料单中记录有每一已发料物料的物料属性；根据核电站物料的物料属性和每一已发料物料的物料属性，确定每一已发料物料相对于所述核电站物料的推荐分值；选择推荐分值最高的已发料物料对应的历史发料单，作为核电站物料的发料单；从而在提高核电站物料的发料效率的同时，还保证对核电站物料进行发料的准确性，避免出现发料现场混乱。
在一实施例中，如图5所示，根据发料申请信息确认核电站物料是否满足预设的物料发料要求，具体包括如下步骤：
S201：根据发料申请信息确认核电站物料是否为跨基地发料。
具体地，由于发料申请信息中包括有每一核电站物料的物料属性，物料属性中包括有对“可跨基地发料”和“不可跨基地发料”进行标注的不同标识符，因此，可通过对每一核电站物料的发料申请信息进行文字识别，将发料申请信息中标识了“可跨基地发料”标识符的核电站物料确认为跨基地发料，并将发料申请信息中标识了“不可跨基地发料”标识符的核电站物料确认为不是跨基地发料。
S202：在确认核电站物料不是跨基地发料时，仓储服务器根据发料申请信息确定核电站物料是否为跨电站发料以及核电站物料的物料属性中是否包含不允许跨电站发料的物料属性。
具体地，在根据步骤S201确认了核电站物料不是跨基地发料时，仓储服务器再根据发料申请信息确定核电站物料是否为跨电站发料，以及核电站物料的物料属性中是否包含不允许跨电站发料的物料属性。同样地，可通过对每一核电站物料的发料申请信息进行文字识别，将发料申请信息中标识了“可跨电站发料”标识符的核电站物料确认为跨电站发料，并将发料申请信息中标识了“不可跨电站发料”标识符的核电站物料确认为不是跨电站发料。
进一步地，再对发料申请信息中的物料属性进行进一步识别，确定核电站物料的物料属性中是否包含不允许跨电站发料的物料属性。具体地，可预先将不允许跨电站发料的物料属性设定为特殊字段，然后对每一核电站物料的物料属性进行识别，将物料属性中存在该特殊字段的核电站物料确定为不允许跨电站发料的核电站物料，将物料属性中不存在特殊字段的核电站物料确定为可允许跨电站发料的核电站物料。
S203：若核电站物料为跨电站发料且核电站物料的物料属性中不包含不允许跨电站领料的物料属性，则确认核电站物料满足预设的物料发料要求。
具体地，若根据步骤S202判断得到核电站物料为跨电站发料且核电站物料的物料属性中不包含不允许跨电站领料的物料属性，则确认核电站物料满足预设的物料发料要求。
在另一具体实施例中，若根据步骤S202判断得到核电站物料为不可跨电站发料，或者，核电站物料的物料属性中包含不允许跨电站领料的物料属性，则确认核电站物料不满足预设的物料发料要求
在本实施例中，根据所述发料申请信息确认所述核电站物料是否为跨基地发料；在确认不是跨基地发料时，仓储服务器根据所述发料申请信息确定所述核电站物料是否为跨电站发料以及所述核电站物料的物料属性中是否包含不允许跨电站发料的物料属性；若所述核电站物料为跨电站发料且所述核电站物料的物料属性中不包含不允许跨电站领料的物料属性，则确认所述核电站物料满足预设的物料发料要求；从而避免了核电站仓库走一些不允许进行发料的核电站物料误发出去，实现了对核电站物料进行发料的系统管理监控。
在一实施例中，如图6所示，将核电站物料的物料属性和总批次发料信息熵输入预设的发料批次推荐模型中，确定核电站物料的物料属性对总批次发料信息熵的影响程度值，具体包括如下步骤：
S401：将核电站物料的物料属性和总批次发料信息熵输入卷积神经网络中，得到物料输出值和总批次输出值，其中，物料输出值为核电站物料的物料属性所输出的值，总批次输出值为总批次发料信息熵所输出的值。
具体地，将核电站物料的物料属性和总批次发料信息分别输入至目标神经网络模型的卷积神经网络中，核电站物料的物料属性和总批次发料信息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物料的物料属性的卷积层输出特征和总批次发料信息熵的卷积层输出特征；然后将核电站物料的物料属性的卷积层输出特征和总批次发料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；再将核电站物料的物料属性的池化层输出特征和总批次发料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物料的物料属性的池化层输出特征和总批次发料信息熵的池化层输出特征进行加权求和，得到核电站物料的物料属性中每个类别的分数和总批次发料信息熵中每个类别的分数，最后经过Softmax(分类网络)映射为概率；得到物料输出值和总批次输出值，其中，物料输出值为核电站物料的物料属性所输出的值，总批次输出值为总批次发料信息熵所输出的值。可以理解地，由于核电站物料的物料属性可能包括一个或者多个，因此，在将核电站物料的物料属性和总批次发料信息熵输入卷积神经网络中时，每一物料属性都对应输出一个物料输出值。
S402：将物料输出值和总批次输出值输入互信息响应网络中，计算物料输出值和总批次输出值之间的互信息响应。
具体地，在经过卷积神经网络对核电站物料的物料属性和总批次发料信息熵进行特征提取，得到物料输出值和总批次输出值之后，再将每一物料输出值和总批次输出值输入至发料批次推荐模型的互信息响应网络中，计算每一物料输出值和总批次输出值之间的互信息响应，得到一个互信息响应值。可以理解地，计算物料输出值和总批次输出值之间的互信息响应是指计算物料属性和总批次发料信息熵之间的相关性。具体地，物料输出值和总批次输出值的互信息为I(A,B)＝H(A)+H(B)-H(A,B)，当A,B互信息I最大时，即相关性最大时，则物料输出值和总批次输出值配准。其中，互信息响应值用于反映该物料输出值与总批次输出值的相关性程度。
S403：根据物料输出值和总批次输出值之间的互信息响应，确定核电站物料的物料属性对总批次发料信息熵的影响程度值。
具体地，在计算物料输出值和总批次输出值之间的互信息响应，得到每一物料属性对应的互信息响应值之后，根据每一物料属性对应的互信息响应值，确定核电站物料的物料属性对总批次发料信息熵的影响程度值。在本实施例中，互信息响应值越大，其对应的物料属性对总批次发料信息熵的影响程度越大，互信息响应值越小，其对应的物料属性对总批次发料信息熵的影响程度越小。
在本实施例中，将核电站物料的物料属性和总批次发料信息熵输入卷积神经网络中，得到物料输出值和总批次输出值，其中，物料输出值为核电站物料的物料属性所输出的值，总批次输出值为总批次发料信息熵所输出的值；将物料输出值和总批次输出值输入互信息响应网络中，计算物料输出值和总批次输出值之间的互信息响应；根据物料输出值和总批次输出值之间的互信息响应，确定核电站物料的物料属性对总批次发料信息熵的影响程度值；通过结合卷积神经网络和互信息响应网络确定核电站物料的物料属性对所述总批次发料信息熵之间的影响程度值，从而进一步提高了所确定的核电站物料的物料属性对所述总批次发料信息熵的影响程度值的准确性。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
在一实施例中，提供一种核电站物料的发料批次推荐装置，该核电站物料的发料批次推荐装置与上述实施例中核电站物料的发料批次推荐方法一一对应。如图7所示，该核电站物料的发料批次推荐装置包括第一接收模块10、第一确定模块20、第一获取模块30、输入模块40和第二确定模块50。各功能模块详细说明如下：
第一接收模块10，用于接收领料申请人发送的发料审批请求，所述发料审批请求包括发料申请信息；
第一确定模块20，用于根据所述发料申请信息确定所述发料申请信息对应的核电站物料为核电站特殊物料时，根据所述发料申请信息确认所述核电站物料是否满足预设的物料发料要求；
第一获取模块30，用于在所述核电站物料满足所述物料发料要求时，获取所述核电站物料的物料属性和预设的总批次发料信息熵，所述总批次发料信息熵表征了为所述核电站仓库中的每一批所述核电站物料进行批次推荐所需的信息量；
输入模块40，用于将所述核电站物料的物料属性和所述总批次发料信息熵输入预设的发料批次推荐模型中，确定所述核电站物料的物料属性对所述总批次发料信息熵的影响程度值，所述发料批次推荐模型包括卷积神经网络和互信息响应网络；
第二确定模块50，用于根据所述核电站物料的物料属性对所述总批次发料信息熵的影响程度值确定最优推荐批次。
优选地，如图8所示，该核电站物料的发料批次推荐装置还包括：
第一生成模块60，用于根据所述最优推荐批次和所述发料申请信息生成发料单，并将所述发料单发送至发料终端；
记录模块70，用于在接收到所述发料终端根据所述发料单发料所述核电站物料的反馈信息之后，记录实际发料信息，并将所述实际发料信息存储至仓储服务器的仓储数据库。
优选地，如图9所示，该核电站物料的发料批次推荐装置还包括：
第二获取模块51，用于获取所述核电站物料的物料属性；
第三获取模块52，用于在预设的发料单数据库中获取所述核电站仓库中所有已发料物料的历史发料单，每一所述历史发料单中记录有每一所述已发料物料的物料属性；
第三确定模块53，用于根据所述核电站物料的物料属性和每一所述已发料物料的物料属性，确定每一所述已发料物料相对于所述核电站物料的推荐分值；
选择模块54，用于选择推荐分值最高的所述已发料物料对应的历史发料单，作为所述核电站物料的发料单。
优选地，第一确定模块20包括：
第一确认单元，用于根据所述发料申请信息确认所述核电站物料是否为跨基地发料；
第一确定单元，用于在确认所述核电站物料不是跨基地发料时，仓储服务器根据所述发料申请信息确定所述核电站物料是否为跨电站发料以及所述核电站物料的物料属性中是否包含不允许跨电站发料的物料属性；
第二确认单元，用于在所述核电站物料为跨电站发料且所述核电站物料的物料属性中不包含不允许跨电站领料的物料属性时，确认所述核电站物料满足预设的物料发料要求。
优选地，输入模块40包括：
第一输入单元，用于将所述核电站物料的物料属性和所述总批次发料信息熵输入所述卷积神经网络中，得到物料输出值和总批次输出值，其中，所述物料输出值为所述核电站物料的物料属性所输出的值，所述总批次输出值为所述总批次发料信息熵所输出的值；
计算单元，用于将所述物料输出值和总批次输出值输入所述互信息响应网络中，计算所述物料输出值和所述总批次输出值之间的互信息响应；
第二确定单元，用于根据所述物料输出值和所述总批次输出值之间的互信息响应，确定所述核电站物料的物料属性对所述总批次发料信息熵的影响程度值。
关于核电站物料的发料批次推荐装置的具体限定可以参见上文中对于核电站物料的发料批次推荐方法的限定，在此不再赘述。上述核电站物料的发料批次推荐装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储上述实施例中核电站物料的发料批次推荐方法所使用到的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种核电站物料的发料批次推荐方法。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中的核电站物料的发料批次推荐方法。在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的核电站物料的发料批次推荐方法。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种核电站物料的发料批次推荐方法，其特征在于，包括：
接收领料申请人发送的发料审批请求，所述发料审批请求包括发料申请信息；
根据所述发料申请信息确定所述发料申请信息对应的核电站物料为核电站特殊物料时，根据所述发料申请信息确认所述核电站物料是否满足预设的物料发料要求；
若所述核电站物料满足所述物料发料要求，则获取所述核电站物料的物料属性和预设的总批次发料信息熵，所述总批次发料信息熵表征了为所述核电站仓库中的每一批所述核电站物料进行批次推荐所需的信息量；
将所述核电站物料的物料属性和所述总批次发料信息熵输入预设的发料批次推荐模型中，确定所述核电站物料的物料属性对所述总批次发料信息熵的影响程度值，所述发料批次推荐模型包括卷积神经网络和互信息响应网络；
根据所述核电站物料的物料属性对所述总批次发料信息熵的影响程度值确定最优推荐批次。
2.如权利要求1所述的核电站物料的发料批次推荐方法，其特征在于，所述根据所述核电站物料的物料属性对所述总批次发料信息熵的影响程度值确定最优推荐批次之后，所述核电站物料的发料批次推荐方法还包括：
根据所述最优推荐批次和所述发料申请信息生成发料单，并将所述发料单发送至发料终端；
在接收到所述发料终端根据所述发料单发料所述核电站物料的反馈信息之后，记录实际发料信息，并将所述实际发料信息存储至仓储服务器的仓储数据库。
3.如权利要求1所述的核电站物料的发料批次推荐方法，其特征在于，所述根据所述核电站物料的物料属性对所述总批次发料信息熵的影响程度值确定最优推荐批次之后，以及在将所述发料单发送至发料终端之前，所述核电站物料的发料批次推荐方法还包括：
获取所述核电站物料的物料属性；
在预设的发料单数据库中获取所述核电站仓库中所有已发料物料的历史发料单，每一所述历史发料单中记录有每一所述已发料物料的物料属性；
根据所述核电站物料的物料属性和每一所述已发料物料的物料属性，确定每一所述已发料物料相对于所述核电站物料的推荐分值；
选择推荐分值最高的所述已发料物料对应的历史发料单，作为所述核电站物料的发料单。
4.如权利要求1所述的核电站物料的发料批次推荐方法，其特征在于，所述根据所述发料申请信息确认所述核电站物料是否满足预设的物料发料要求，包括：
根据所述发料申请信息确认所述核电站物料是否为跨基地发料；
在确认所述核电站物料不是跨基地发料时，仓储服务器根据所述发料申请信息确定所述核电站物料是否为跨电站发料以及所述核电站物料的物料属性中是否包含不允许跨电站发料的物料属性；
若所述核电站物料为跨电站发料且所述核电站物料的物料属性中不包含不允许跨电站领料的物料属性，则确认所述核电站物料满足预设的物料发料要求。
5.如权利要求1所述的核电站物料的发料批次推荐方法，其特征在于，将所述核电站物料的物料属性和所述总批次发料信息熵输入预设的发料批次推荐模型中，确定所述核电站物料的物料属性对所述总批次发料信息熵的影响程度值，包括：
将所述核电站物料的物料属性和所述总批次发料信息熵输入所述卷积神经网络中，得到物料输出值和总批次输出值，其中，所述物料输出值为所述核电站物料的物料属性所输出的值，所述总批次输出值为所述总批次发料信息熵所输出的值；
将所述物料输出值和总批次输出值输入所述互信息响应网络中，计算所述物料输出值和所述总批次输出值之间的互信息响应；
根据所述物料输出值和所述总批次输出值之间的互信息响应，确定所述核电站物料的物料属性对所述总批次发料信息熵的影响程度值。
6.一种核电站物料的发料批次推荐装置，其特征在于，包括：
第一接收模块，用于接收领料申请人发送的发料审批请求，所述发料审批请求包括发料申请信息；
第一确定模块，用于根据所述发料申请信息确定所述发料申请信息对应的核电站物料为核电站特殊物料时，根据所述发料申请信息确认所述核电站物料是否满足预设的物料发料要求；
第一获取模块，用于在所述核电站物料满足所述物料发料要求时，获取所述核电站物料的物料属性和预设的总批次发料信息熵，所述总批次发料信息熵表征了为所述核电站仓库中的每一批所述核电站物料进行批次推荐所需的信息量；
输入模块，用于将所述核电站物料的物料属性和所述总批次发料信息熵输入预设的发料批次推荐模型中，确定所述核电站物料的物料属性对所述总批次发料信息熵的影响程度值，所述发料批次推荐模型包括卷积神经网络和互信息响应网络；
第二确定模块，用于根据所述核电站物料的物料属性对所述总批次发料信息熵的影响程度值确定最优推荐批次。
7.如权利要求6所述的核电站物料的发料批次推荐装置，其特征在于，还包括：
第一生成模块，用于根据所述最优推荐批次和所述发料申请信息生成发料单，并将所述发料单发送至发料终端；
记录模块，用于在接收到所述发料终端根据所述发料单发料所述核电站物料的反馈信息之后，记录实际发料信息，并将所述实际发料信息存储至仓储服务器的仓储数据库。
8.如权利要求6所述的核电站物料的发料批次推荐装置，其特征在于，还包括：
第二获取模块，用于获取所述核电站物料的物料属性；
第三获取模块，用于在预设的发料单数据库中获取所述核电站仓库中所有已发料物料的历史发料单，每一所述历史发料单中记录有每一所述已发料物料的物料属性；
第三确定模块，用于根据所述核电站物料的物料属性和每一所述已发料物料的物料属性，确定每一所述已发料物料相对于所述核电站物料的推荐分值；
选择模块，用于选择推荐分值最高的所述已发料物料对应的历史发料单，作为所述核电站物料的发料单。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述核电站物料的发料批次推荐方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述核电站物料的发料批次推荐方法。
CN202010802488.5A 2020-08-11 2020-08-11 核电站物料的发料批次推荐方法、装置、设备及介质 Pending CN112101852A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010802488.5A CN112101852A (zh) 2020-08-11 2020-08-11 核电站物料的发料批次推荐方法、装置、设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010802488.5A CN112101852A (zh) 2020-08-11 2020-08-11 核电站物料的发料批次推荐方法、装置、设备及介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112101852A true CN112101852A (zh) 2020-12-18

Family

ID=73754391

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010802488.5A Pending CN112101852A (zh) 2020-08-11 2020-08-11 核电站物料的发料批次推荐方法、装置、设备及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112101852A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113344480A (zh) * 2021-08-09 2021-09-03 明品云(北京)数据科技有限公司 一种替换物料推荐方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7720720B1 (en) * 2004-08-05 2010-05-18 Versata Development Group, Inc. System and method for generating effective recommendations
CN109003012A (zh) * 2017-06-06 2018-12-14 菜鸟智能物流控股有限公司 货位推荐链路信息获取方法、货位推荐方法、装置及系统
CN109858859A (zh) * 2019-01-24 2019-06-07 平安科技（深圳）有限公司 基于中枢监控的仓库管理方法、装置、计算机设备及介质
CN110348573A (zh) * 2019-07-16 2019-10-18 腾讯科技（深圳）有限公司 训练图神经网络的方法、图神经网络设备、装置、介质
CN111260285A (zh) * 2020-01-15 2020-06-09 大亚湾核电运营管理有限责任公司 核电站物料的领料方法、系统及存储介质

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7720720B1 (en) * 2004-08-05 2010-05-18 Versata Development Group, Inc. System and method for generating effective recommendations
CN109003012A (zh) * 2017-06-06 2018-12-14 菜鸟智能物流控股有限公司 货位推荐链路信息获取方法、货位推荐方法、装置及系统
CN109858859A (zh) * 2019-01-24 2019-06-07 平安科技（深圳）有限公司 基于中枢监控的仓库管理方法、装置、计算机设备及介质
CN110348573A (zh) * 2019-07-16 2019-10-18 腾讯科技（深圳）有限公司 训练图神经网络的方法、图神经网络设备、装置、介质
CN111260285A (zh) * 2020-01-15 2020-06-09 大亚湾核电运营管理有限责任公司 核电站物料的领料方法、系统及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
杨露菁等: "《智能图像处理及应用》", 中国铁道出版社, pages: 231 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113344480A (zh) * 2021-08-09 2021-09-03 明品云(北京)数据科技有限公司 一种替换物料推荐方法及系统
CN113344480B (zh) * 2021-08-09 2021-12-21 明品云(北京)数据科技有限公司 一种替换物料推荐方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109816331B (zh) 审核任务处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111178830B (zh) 成本的核算方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109840680B (zh) 业务请求处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN108256721A (zh) 一种任务调度方法、终端设备及介质
CN110609954A (zh) 数据获取方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110264133B (zh) 车辆调配方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109919449B (zh) 资产盘点方法以及计算机可读存储介质
CN112104671B (zh) 接口授权监控方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112288400A (zh) 多系统数据交互方法、装置、计算机设备及存储介质
CN114116802A (zh) Flink计算框架的数据处理方法、装置、设备和存储介质
CN115081997A (zh) 设备备件库存诊断系统
CN112101848B (zh) 联合储备的核电站战略物资领料方法、装置、设备及介质
CN112101852A (zh) 核电站物料的发料批次推荐方法、装置、设备及介质
CN109542947B (zh) 数据统计方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112907220B (zh) 一种工程造价的系统、方法及装置
CN112632634B (zh) 签名数据的处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN114626841A (zh) 资源转移处理方法、装置、计算机设备、介质和程序产品
CN112581295A (zh) 基于字段拆分的产品数据处理方法、装置、设备和介质
CN111311102A (zh) 资源配比调整方法、装置、设备和计算机可读存储介质
CN115185923B (zh) 一种气象观测元数据管理的方法、系统和智能终端
CN115408396B (zh) 业务数据的存储方法、装置、计算机设备和存储介质
CN108259552A (zh) 案件处理系统和方法
CN112101850B (zh) 核电站备件的货位推荐方法、装置、设备及介质
CN115099611B (zh) 一种认证任务管理方法、系统、存储介质及设备
CN113703687B (zh) 数据入库处理方法、装置、计算机设备和存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20201218

RJ01 Rejection of invention patent application after publication