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龙图腾网获悉天比高零售管理(深圳)有限公司申请的专利基于深度学习的珠宝库存智能预测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：CN120746454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511248057.8，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权基于深度学习的珠宝库存智能预测方法是由刘炳明;刘玉洁;陈曦设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的珠宝库存智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的珠宝库存智能预测方法，涉及珠宝库存智能预测技术领域，包括：采集展柜的环境数据和蛋白石的相关数据；基于采集的数据计算冲突窗口指数序列；基于采集的数据和蛋白石相关数据计算含水迟滞代理态；基于含水迟滞代理态，计算蛋白石的冲突暴露量；用时序深度模型对数据向量的历史滑动窗口进行建模，得到下柜风险强度；基于下柜风险强度和短期预测期，计算短期可售存活概率；基于短期可售存活概率，得到有效可售库存；根据冲突窗口指数、有效可售库存与下柜风险强度，触发告警和生成下柜建议。本发明能够有效识别并解决在珠宝混陈列场景下蛋白石因吸脱附迟滞导致的短期可售库存预测失真与货损风险。

本发明授权基于深度学习的珠宝库存智能预测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的珠宝库存智能预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集展柜的相对湿度序列、温度序列、等效热负荷序列和柜内蛋白石的入柜时间、入柜前包装的湿度值以及是否可售状态，对相对湿度序列和等效热负荷序列进行预处理； S2、基于相对湿度序列识别湿度区间的下行阶跃，以确定阶跃时刻，根据阶跃时刻和相对湿度序列计算冲突窗口指数序列；具体如下，在相对湿度序列中设定湿度阈值上限和湿度阈值下限，当相对湿度从不低于湿度阈值上限到不高于湿度阈值下限的快速下降，且满足预设的下降速率阈值与最大步数约束时，确定对应的阶跃时刻为最近一次有效阶跃时刻；以阶跃时刻作为时间起点，根据相对湿度相对于湿度阈值上限的偏干幅度与预设时间常数，计算冲突窗口指数序列； S3、基于温度序列、相对湿度序列、等效热负荷序列、入柜时间和入柜前包装的湿度值按吸附与脱附不同速率计算蛋白石的含水迟滞代理态序列；具体如下，将含水迟滞代理态设定为在入柜时间的入柜前包装的湿度值；依据相对湿度序列的上升或下降分别采用吸附基速率与脱附基速率进行递推更新，并依据温度序列与等效热负荷序列对脱附速率进行修正；其中，含水迟滞代理态表示蛋白石内部实际含水比例的隐含状态，模拟其吸水慢失水快的迟滞特性；吸附基速率表示当环境湿度上升时蛋白石吸水的基础速率，脱附基速率表示环境湿度下降时蛋白石失水的基础速率； S4、基于相对湿度序列和含水迟滞代理态序列，得到湿度路径偏差，对每个采样间隔内的冲突窗口指数、对应间隔的湿度路径偏差和采样间隔的乘积进行累加得到蛋白石的冲突暴露量；具体如下，根据去噪后的相对湿度与含水迟滞代理态的差值，得到湿度路径偏差；对每个采样间隔，将冲突窗口指数在该间隔终点的取值、该间隔终点的湿度路径偏差与采样间隔相乘，得到该采样间隔的间隔增量；以入柜时间为开始时间，对间隔增量按时间顺序累加，得到蛋白石的冲突暴露量序列； S5、基于冲突窗口指数、冲突暴露量、湿度路径偏差、温度和等效热负荷构建向量，用时序深度模型对向量的历史滑动窗口进行建模，得到蛋白石的下柜风险强度； S6、基于下柜风险强度和短期预测期，计算短期可售存活概率； S7、基于蛋白石的是否可售状态和短期可售存活概率，得到有效可售库存； S8、根据冲突窗口指数、有效可售库存与下柜风险强度，触发告警和生成下柜建议。

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天比高零售管理(深圳)有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市罗湖区东晓街道独树社区布心路3008号水贝珠宝总部大厦A座3208A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”。

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