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龙图腾网恭喜广西科技大学;广西柳工机械股份有限公司;柳州职业技术学院申请的专利基于机器学习的装载机铲装作业过程优化方法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：CN114186731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202111493207.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于机器学习的装载机铲装作业过程优化方法是由谌炎辉;蔡登胜;向上升;李贝设计研发完成，并于2021-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的装载机铲装作业过程优化方法在说明书摘要公布了：本发明旨在提供一种基于机器学习的装载机铲装作业过程优化方法，包括以下步骤：A、装载机进行多次实地铲装作业，收集每次作业的15个铲斗位置参数；B、收集每次作业铲装重量、作业能耗、作业时间这三个优化目标参数；C、收集每次作业的15个铲斗位置参数和优化目标参数形成多个铲斗位置参数数据组和优化目标参数数据组，去除数据组中的异常数据并进行归一化处理；D、构建BP神经网络；E、利用代价函数对神经网络进行训练和验证；F、利用训练好的神经网络，输入15个铲斗位置参数进行预测，经实际作业验证后选择最优的铲斗位置参数组，实现装载机铲装作业过程的优化。本发明可以对装载机铲装作业过程进行优化，具有良好的应用前景。

本发明授权基于机器学习的装载机铲装作业过程优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的装载机铲装作业过程优化方法，其特征在于包括以下步骤：A、设定铲装物料，装载机进行多次实地铲装作业，收集每次作业全过程的装载机整车位移、动臂油缸位移、转斗油缸位移这三个铲斗位置参数；并记录各次的铲装重量实际值、作业能耗实际值、作业时间实际值；B、基于每次作业的装载机整车位移、动臂油缸位移、转斗油缸位移这三个铲斗位置参数分析，将铲装作业划分为四个阶段：水平铲装阶段、铲斗翻转铲装阶段、铲装阶段、铲斗提升阶段，各次作业分别获得12个铲斗位置参数；从各次的装载机整车位移、动臂油缸位移、转斗油缸位移提取出3个位移参数：载机铲入料堆的瞬时速度及动臂油缸初始长度和转斗油缸初始长度；C、将各次作业的这15个位移参数收集起来，形成多个铲斗位置参数数据组，去除包含异常数据的数据组，然后进行归一化处理，获得多个归一化铲斗位置参数数据组，构建形成归一化铲斗位置参数数据集；对处于归一化位铲斗位置参数数据集中的各组数据所对应的铲装重量实际值、作业能耗实际值和作业时间实际值分别进行归一化处理，获得铲装重量实际归一化值、作业能耗实际归一化值、作业时间实际归一化值；D、构建BP神经网络，神经网络包括4个依次连接的隐藏层，以及和最后隐藏层连接的输出层；4个隐藏层分别包括11、9、7、5个节点；输出层包括3个节点，分别对应铲装重量、作业能耗、作业时间；其中，归一化铲斗位置参数数据集中的各组个铲斗位置参数数据组的15个位移参数分别输入第一个隐藏层的各个节点中，由偏置和15个位移参数加权累加，并通过激活函数运算得到计算结果；其他隐藏层和输出层的各个节点均由偏置和上一层输出的所有数据加权累加，并通过激活函数运算得到计算结果；初始的数据权系数和偏置随机生成；E、构建代价函数，并利用代价函数对神经网络进行训练和验证，得到训练好的神经网络；利用训练好的神经网络，设定理想的15个铲斗位置参数对铲装重量、作业能耗、作业时间这三个优化目标参数进行预测，经实际作业验证后选择最优的铲斗位置参数组，实现装载机铲装作业过程的优化。

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广西科技大学;广西柳工机械股份有限公司;柳州职业技术学院，其通讯地址为：545006 广西壮族自治区柳州市东环路268号；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”。