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龙图腾网获悉安徽易海云科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的锂电池行业MES系统排产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：CN120087729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510585228.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于深度学习的锂电池行业MES系统排产方法是由刘勇超;吴相如设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的锂电池行业MES系统排产方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的锂电池行业MES系统排产方法，包括如下步骤：S1、采集锂电池生产数据并预处理；S2、构建双塔Siamese网络对标准化序列进行编码，生成相似度矩阵；S3、利用Transformer‑XL建模长期依赖，提取跨周期排产关系；S4、将排产关系构建为关联权重张量，输入神经图灵机，通过读写操作生成原始排产指令流；S5、基于控制器记忆对比机制进行冲突检测与依赖重排，迭代更新神经图灵机状态；S6、反馈候选方案至MES执行层并更新模型参数。本发明融合多模型结构，实现锂电池排产的智能建模与动态优化，有效提升排产效率、响应速度与系统自适应能力。

本发明授权一种基于深度学习的锂电池行业MES系统排产方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的锂电池行业MES系统排产方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集锂电池生产数据并进行预处理，得到标准化序列； S2、构建基于双塔结构的Siamese网络，对标准化序列进行双分支编码，通过共享权重子网络提取标准化序列的相似性特征，生成相似度矩阵； S3、将相似度矩阵与标准化序列进行拼接融合，形成特征融合序列，并利用Transformer-XL模型对特征融合序列进行长期依赖建模，通过相对位置嵌入和可扩展记忆缓存机制提取跨周期的排产依赖关系； S4、将排产依赖关系转换为包含关联权重的排产张量，并将所述排产张量输入神经图灵机，所述神经图灵机包括可读写的外部存储矩阵和控制器，通过对所述排产张量的读写操作产生原始排产指令流； S5、基于控制器内部的记忆对比机制，对原始排产指令流进行冲突检测与依赖关系重排，并通过迭代更新神经图灵机状态生成候选排产方案集合； S6、将候选排产方案集合反馈至MES系统执行层进行生产计划执行，并周期性采集反馈数据，对Siamese网络与Transformer-XL模型参数进行迭代更新。

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