Resumen

La investigación sobre la red de recursos inversos de los residuos electrónicos en el país y en el extranjero está todavía en pañales, y la mayor parte de ella se basa únicamente en la logística tradicional hacia delante. Los recursos inversos son el proceso de traslado de las mercancías desde su destino final típico hasta su valor de reciclaje o su correcta eliminación. Con la intensificación de la competencia en el mercado y el refuerzo de la legislación de protección medioambiental por parte del gobierno, los recursos inversos han dejado de ser un rincón descuidado en la cadena de suministro. El modelo DLRNN del sistema de recuperación de recursos inversos de residuos electrónicos construido en este trabajo puede proporcionar una importante base teórica y empírica para la utilización racional de los residuos de productos electrónicos y aprovechar plenamente el valor potencial de los residuos de productos electrónicos, que es de gran importancia para el reciclaje de los recursos naturales. En este trabajo, se diseña un marco de red híbrido DLRNN basado en el aprendizaje profundo (DL) y la red neuronal cíclica (RNN) para la clasificación de problemas. Los resultados experimentales muestran que la precisión de clasificación de este marco mejora en un 2,4% en TREC y en un 2,5% en MSQC sin herramientas adicionales de conversión de vectores de palabras.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:productos electrónicos, recursos inversos, red de recursos inversos, vector de palabras adicional, marco de red híbrido, valor de los residuos, legislación de protección del medio ambiente, sistema de recuperación de recursos, marco de red dlrnn, intensificación del mercado
• Keywords:electronic products, reverse resources, reverse resources network, additional word vector, hybrid network framework, value of waste, environmental protection legislation, resources recovery system, network framework dlrnn, intensification of market