造纸企业多源数据融合算法与生产物流智能调度研究

张海涛，唐美玲，刘锋，朱定欢

摘  要： 为了有效地提高造纸企业智能调度的性能和效率，结合人工智能深度学习方法，针对造纸企业传感器数据融合探测、诊断决策和装载机调度等任务建立数据融合网络模型，提取数据的关联性特征，提高数据融合的精度和效率，并在此基础上开展生产物流智能调度研究。

关键词： 造纸企业; 数据融合; 生产物流; 智能调度

中图分类号：TP391          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2022）01-05-03

Research on multi-source data fusion algorithm and production logistics

intelligent scheduling in papermakin ……此处隐藏3706个字…… 结果和分析，包括：负荷预测实验模型结构和参数设置、基于MMD的一级马尾松木风干漂白浆板迁移学习的实验结果、基于MMD的一级桤木风干漂白浆板迁移学习实验结果、基于MMD的一级松木风干漂白浆板迁移学习实验结果。综合实验结果对比，MMD为三种不同规格浆包生产智能调度提供管理支撑。

3 结束语

本研究利用深度学习等人工智能方法，为传感器数据融合探测和装载机调度等任务建立数据融合网络模型，提取数据的关联性特征，提高数据融合的精度和效率[6]，并在此基础上利用HDFS、Hbase、GraphDB、MapReduce、Spark等分布式存储与云计算等大数据技术构建多源异构数据库，采用批处理和流处理计算技术，以实现生产智能调度科学化。

参考文献（References）：

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