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申请/专利权人:山东浪潮爱购云链信息科技有限公司;山东浪潮应急科技有限公司;浪潮数字云链(云南)供应链科技有限公司
摘要:本申请公开了一种基于人工智能的货仓补货管理方法、设备及介质,方法包括:通过传感器设备采集货物的货物数据,并将货物数据存储至数据库中;预设的查询时间点为查询条件,获取数据库中与查询时间点对应的单日货物数据;基于预设周期,累积预设周期内的单日货物数据,得到周期货物数据,对周期货物数据进行特征提取,得到关键特征,并对周期货物数据进行预处理,构建训练集和验证集;通过深度学习框架进行神经网络模型构建,生成初始补货预测模型;通过训练集对初始补货预测模型进行训练,生成补货预测模型。将货物数据存储至数据库中,并对数据库进行定时更新,方便对货物数据的查询管理,实时监控货物的库存情况和销售情况。
主权项:1.一种基于人工智能的货仓补货管理方法,其特征在于,包括:通过RFID技术,获取货仓中每个货物的标签,通过传感器设备采集所述货物的货物数据,将所述标签作为所述货物的唯一标识,并将所述货物数据存储至数据库中;以预设的查询时间点为查询条件,获取所述数据库中与所述查询时间点对应的单日货物数据,以确定所述货仓中所述货物的每日更新情况;基于预设周期,累积所述预设周期内的所述单日货物数据,得到周期货物数据,对所述周期货物数据进行特征提取,得到关键特征,并对所述周期货物数据进行预处理,基于预处理后的所述周期货物数据构建训练集和验证集;根据所述关键特征,确定神经网络结构,基于所述神经网络结构,通过深度学习框架进行神经网络模型构建,生成初始补货预测模型;通过训练集对所述初始补货预测模型进行训练,生成补货预测模型,并通过所述验证集对所述补货预测模型进行验证,得到预测补货数据,基于所述预测补货数据使用损失函数优化算法对所述补货预测模型进行优化。
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