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申请/专利权人：天津民祥药业有限公司
摘要：本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的药物库存动态优化方法，包括以下步骤：步骤S1：收集药物销售记录数据、药物供应链数据与外部环境数据；步骤S2：对收集到的药物销售记录数据、药物供应链数据与外部环境数据进行清洗和标准化处理；步骤S3：根据清洗和标准化处理后的药物销售记录数据、药物供应链数据与外部环境数据建立库存预测模型；步骤S4：使用循环神经网络来捕捉库存预测模型中库存变化的时间序列特性，并结合卷积神经网络分析非结构化数据。本发明通过多源数据的收集，包括药物销售记录数据、药物供应链数据与外部环境数据，能够更准确地反映影响药物库存变化的各种因素，从而提高库存预测的准确性。
主权项：1.一种基于深度学习的药物库存动态优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：收集药物销售记录数据、药物供应链数据与外部环境数据；步骤S2：对收集到的药物销售记录数据、药物供应链数据与外部环境数据进行清洗和标准化处理；步骤S3：根据清洗和标准化处理后的药物销售记录数据、药物供应链数据与外部环境数据建立库存预测模型；步骤S4：使用循环神经网络来捕捉库存预测模型中库存变化的时间序列特性，并结合卷积神经网络分析非结构化数据，非结构化数据包括药物图像数据与文本报告数据；步骤S5：根据库存预测模型对药物库存进行动态优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津民祥药业有限公司 一种基于深度学习的药物库存动态优化方法
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