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申请/专利权人：北京国联视讯信息技术股份有限公司

摘要：本申请实施例提供的基于智慧矿山服务的动态物料装载调度方法及系统，通过分析包括矿山物料类别数据、矿山物料存储量数据以及矿山生产业务数据在内的装载调度模拟数据，利用决策树网络对智慧矿山服务器在不同装载调度周期中对物料装载调度策略的运载线路规划信息进行时效性评价和可行性估测。此方法不仅能确保时效性评价的精度，而且能挖掘出智慧矿山服务器对物料装载调度策略的解析数据，从而提升针对矿山物料装载调度策略的可行性估测精度和合理性。这种策略有助于提高矿山物料装载调度的时效性和针对性，进一步提升矿山生产的效率。

主权项：1.一种基于智慧矿山服务的动态物料装载调度方法，其特征在于，应用于物料装载调度决策系统，所述方法包括：获取物料装载调度模拟数据，所述物料装载调度模拟数据包含目标智慧矿山服务器在第一装载调度周期针对矿山物料装载调度策略的运载线路规划信息；通过第一调度决策树网络对所述物料装载调度模拟数据中的运载线路规划信息进行时效性解析，获取所述物料装载调度模拟数据对应的时效性解析数据；基于所述物料装载调度模拟数据对应的时效性解析数据，确定所述目标智慧矿山服务器在第一装载调度周期对所述矿山物料装载调度策略的第一联动可行性估测结果；通过第二调度决策树网络基于所述第一联动可行性估测结果、所述矿山物料装载调度策略的调度策略属性向量集、以及所述目标智慧矿山服务器的运载服务需求向量集，确定所述目标智慧矿山服务器在第二装载调度周期对所述矿山物料装载调度策略的第二联动可行性估测结果，所述第二装载调度周期晚于所述第一装载调度周期；所述第二调度决策树网络包括图像描述挖掘分支、图像描述交叉分支和可行性估测分支；所述通过第二调度决策树网络基于所述第一联动可行性估测结果、所述矿山物料装载调度策略的调度策略属性向量集、以及所述目标智慧矿山服务器的运载服务需求向量集，确定所述目标智慧矿山服务器在第二装载调度周期对所述矿山物料装载调度策略的第二联动可行性估测结果，包括：将所述第一联动可行性估测结果、所述矿山物料装载调度策略的调度策略属性向量集、以及所述目标智慧矿山服务器的运载服务需求向量集进行聚合，得到目标联动图像特征集；将所述目标联动图像特征集进行特征择选，得到注意力图像描述向量序列；调用所述图像描述挖掘分支对所述注意力图像描述向量序列进行可逆处理，得到可逆描述向量序列；调用所述图像描述交叉分支将所述注意力图像描述向量序列与所述可逆描述向量序列进行交叉，得到交叉描述向量序列；调用所述可行性估测分支对交叉描述向量序列进行可行性映射，输出所述目标智慧矿山服务器在第二装载调度周期对所述矿山物料装载调度策略的第二联动可行性估测结果；所述第二调度决策树网络的调试过程包括：获取过往学习样例集，所述过往学习样例集至少包括过往智慧矿山服务器在第一过往装载调度周期的过往运载服务需求向量集、过往矿山物料装载调度策略在第一过往装载调度周期的过往调度策略属性向量集、以及所述过往智慧矿山服务器在第一过往装载调度周期针对所述过往矿山物料装载调度策略的第三联动可行性估测结果和在第二过往装载调度周期的第四联动可行性估测结果；其中，所述第三联动可行性估测结果依据所述过往智慧矿山服务器在第一过往装载调度周期针对所述过往矿山物料装载调度策略的第一物料装载调度模拟数据确定，所述第四联动可行性估测结果依据所述过往智慧矿山服务器在第二过往装载调度周期针对所述过往矿山物料装载调度策略的第二物料装载调度模拟数据确定，所述第二过往装载调度周期位于所述第一过往装载调度周期之后；基于所述过往运载服务需求向量集、过往调度策略属性向量集以及所述第三联动可行性估测结果，生成目标联动图像特征集样例；将所述目标联动图像特征集样例输入第二基础神经网络进行可行性估测处理，得到所述过往智慧矿山服务器在第二装载调度周期对所述过往矿山物料装载调度策略的第二联动可行性估测结果；依据所述第二联动可行性估测结果与所述第四联动可行性估测结果，确定第二目标训练代价；基于所述第二目标训练代价改进所述第二基础神经网络的网络参量，并进行循环调试，直到满足调试达标要求，得到第二调度决策树网络；所述方法还包括：获取所述过往智慧矿山服务器在所述第二过往装载调度周期对所述过往矿山物料装载调度策略的第二物料装载调度模拟数据；通过所述第一调度决策树网络对所述第二物料装载调度模拟数据进行时效性解析，输出所述第二物料装载调度模拟数据对应的时效性解析数据；基于所述第二物料装载调度模拟数据对应的时效性解析数据，确定所述过往智慧矿山服务器在所述第二过往装载调度周期对所述过往矿山物料装载调度策略的第四联动可行性估测结果；所述通过第一调度决策树网络对所述物料装载调度模拟数据中的运载线路规划信息进行时效性解析，获取所述物料装载调度模拟数据对应的时效性解析数据之前，所述方法还包括：获取过往物料装载调度模拟数据以及对应的过往时效性解析数据，所述过往物料装载调度模拟数据至少包括过往智慧矿山服务器针对过往矿山物料装载调度策略的过往运载线路规划信息；将所述过往物料装载调度模拟数据录入预调试的第一基础神经网络，以依据所述过往物料装载调度模拟数据中的过往运载线路规划信息进行时效性解析，得到时效性预测结果；依据所述过往时效性解析数据与所述时效性预测结果，确定第一目标训练代价；基于所述第一目标训练代价改进所述预调试的第一基础神经网络的网络参量，并进行循环调试，直到满足调试达标要求，得到第一调度决策树网络；所述时效性解析数据包括所述物料装载调度模拟数据属于目标时效等级注释的置信权重；所述基于所述物料装载调度模拟数据对应的时效性解析数据，确定所述目标智慧矿山服务器在第一装载调度周期对所述矿山物料装载调度策略的第一联动可行性估测结果，包括：基于所述物料装载调度模拟数据属于目标时效等级注释的置信权重，确定所述物料装载调度模拟数据对应的时效等级值；基于所述物料装载调度模拟数据对应的时效等级值，确定所述目标智慧矿山服务器在第一装载调度周期对所述矿山物料装载调度策略的第一联动可行性估测结果。

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