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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于人工神经网络的船舶分段制造迭代优化调度方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115270627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210898457.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于人工神经网络的船舶分段制造迭代优化调度方法及系统是由刘理;何宇桥;王耀南;毛建旭;张辉;钟杭设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工神经网络的船舶分段制造迭代优化调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工神经网络的船舶分段制造迭代优化调度方法及系统，根据船舶分段制造车间的状态特征值和约束条件建立船舶分段制造车间模型；获取船舶分段制造车间的历史生产计划，采用不同的调度规则枚举生产计划，建立排程经验回访池；构建并训练船舶分段制造迭代优化调度BP神经网络；根据船舶分段制造车间的状态特征值和优化目标权重，利用BP神经网络计算调度规则优先权重矩阵；根据调度规则优先权重矩阵执行调度规则，并将排程结果记录到排程经验回访池；随机抽取小批量经验样本对BP神经网络的参数进行更新。本发明排程效果好，能提高船舶分段制造过程中的生产效率和资源利用率。

本发明授权基于人工神经网络的船舶分段制造迭代优化调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工神经网络的船舶分段制造迭代优化调度方法，其特征在于，包括步骤： 步骤一，根据船舶分段制造车间的状态特征值和约束条件，建立船舶分段制造车间模型； 步骤二，获取船舶分段制造车间的历史生产计划，采用不同的调度规则枚举生产计划，并记录排程性能指标，建立排程经验回访池； 步骤三，构建船舶分段制造迭代优化调度BP神经网络模型； 步骤四，对BP神经网络进行训练，使用Adam优化器通过梯度下降算法来更新BP神经网络的权重和偏置，直到训练轮次达到训练预设要求； 步骤五，根据船舶分段制造车间的状态特征值和优化目标权重，利用BP神经网络，计算调度规则优先权重矩阵； 步骤六，根据调度规则优先权重矩阵，执行调度规则进行自动排程，满足优化目标输出排程结果； 步骤七，将排程结果记录到排程经验回访池中，从而为后续的BP神经网络更新和工作记录查询提供帮助； 步骤八，每隔一定使用次数后从排程经验回访池中随机提取小批量的经验样本，对BP神经网络的参数进行更新。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南大学，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市岳麓区麓山南路麓山门；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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