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龙图腾网获悉浙江小兰智慧科技有限公司申请的专利一种基于云平台的校园自助洗衣管理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：CN120409749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510920417.8，技术领域涉及：G06Q10/02；该发明授权一种基于云平台的校园自助洗衣管理系统是由陈艺戎;刘峻;屈玥明设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云平台的校园自助洗衣管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及自助服务技术领域，本发明公开了一种基于云平台的校园自助洗衣管理系统，包括：获取在未来预约时间下所有预约用户的洗衣任务，以及可选洗衣机；获取关于可选洗衣机的疲劳程度数据；根据疲劳程度指数从所有可选洗衣机中匹配出与预约用户同等数量的目标洗衣机，并根据所有目标洗衣机与预约用户形成多个洗衣匹配策略；利用预配置遗传算法从多个洗衣匹配策略中获取最佳的洗衣匹配策略；根据最佳的洗衣匹配策略将每个目标洗衣机分配给对应的预约用户；本发明有利于优化低频洗衣机的使用频率，缩小洗衣机之间的维护周期差异，提高低频洗衣机的投资回报率。

本发明授权一种基于云平台的校园自助洗衣管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云平台的校园自助洗衣管理系统，其特征在于，所述系统包括： 第一数据获取模块，用于获取在未来预约时间下所有预约用户的洗衣任务，以及获取在未来预约时间下的可选洗衣机； 第二数据获取模块，用于获取关于可选洗衣机的疲劳程度数据，所述疲劳程度数据包括每一可选洗衣机在未来预约时间下的短期疲劳指数； 其中，所述洗衣任务中包含洗衣任务数据，所述洗衣任务数据包括预约时间、待洗衣物类型、待洗衣物数量和计划洗涤时长； 其中，所述获取关于可选洗衣机的疲劳程度数据，包括： 获取可选洗衣机的疲劳影响特征数据，所述疲劳影响特征数据包括过去L个小时内的洗衣任务数量、每一洗衣任务下的电机温度、电机功率和计划洗涤时长，L为大于零的整数； 将疲劳影响特征数据输入预先训练好的第一LSTM神经网络模型中，以预测得到可选洗衣机在未来预约时间下的短期疲劳指数； 其中，所述第一LSTM神经网络模型的训练方法如下： 收集历史疲劳程度训练数据，将历史疲劳程度训练数据划分为疲劳程度训练集和疲劳程度测试集，其中，所述历史疲劳程度训练数据包括疲劳影响特征数据及其对应的短期疲劳指数； 其中，所述历史疲劳程度训练数据中短期疲劳指数的计算逻辑如下： ； 式中：为短期疲劳指数，为可选洗衣机在第k个洗衣任务期间的电机功率，为第k个洗衣任务期间可选洗衣机的电机温度，为第k个洗衣任务的计划洗涤时长，R为洗衣任务数量，为参考设定运行时长，为自然常数； 构建以LSTM神经网络为架构的回归网络，将疲劳程度训练集中的疲劳影响特征数据作为回归网络的输入，以及将短期疲劳指数作为输出，训练回归网络，得到初始疲劳程度回归模型； 利用疲劳程度测试集对初始疲劳程度回归模型进行模型验证，输出小于等于预测测试误差阈值的初始疲劳程度回归模型，作为训练好的第一LSTM神经网络模型； 重复上述步骤，直至获得每一可选洗衣机在未来预约时间下的短期疲劳指数； 将每一可选洗衣机在未来预约时间下的短期疲劳指数，作为关于可选洗衣机的疲劳程度数据； 预约匹配模块，用于根据疲劳程度指数从所有可选洗衣机中匹配出与预约用户同等数量的目标洗衣机，并根据所有目标洗衣机与预约用户形成多个洗衣匹配策略； 决策寻优模块，用于利用预配置遗传算法从多个洗衣匹配策略中获取最佳的洗衣匹配策略； 其中，所述从多个洗衣匹配策略中获取最佳的洗衣匹配策略，包括： a1：初始化种群：随机将某个洗衣匹配策略作为原始种群，所述原始种群种中包含X个个体，每个个体代表一个洗衣匹配策略，在每个洗衣匹配策略均存在多个预约用户以及与之对应的目标洗衣机，X为大于零的整数； a2：适应度评估：在每一个体下，获取所有目标洗衣机的累计运行时长；并将累计运行时长输入预构建的适应度函数中，计算得到每个个体的适应度； 其中，所述预构建的适应度函数的计算公式为：；式中：为适应度，为第i个目标洗衣机的累计运行时长，为所有目标洗衣机的平均运行时长，为目标洗衣机的总数量； a3：选择：采用轮盘赌法选择原始种群中两个适应度高的个体作为父本和母本； a4：交叉：对父本和母本进行交叉操作，以产生新的个体； a5：变异：对新的个体进行变异操作，得到Y个新的个体，将Y个新的个体组合为新种群，并将新种群替换掉原始种群，并返回步骤a2； a6：重复上述步骤a2～a5，直至原始种群或新种群中个体的适应度大于等于预设的适应度阈值，或迭代次数大于等于预设最大迭代次数阈值时，输出对应个体代表的洗衣匹配策略作为最佳的洗衣匹配策略； 自适应分配模块，用于根据最佳的洗衣匹配策略将每个目标洗衣机分配给对应的预约用户，以使每个目标洗衣机在未来预约时间下执行对应预约用户的洗衣任务。

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