申请/专利权人：郑州软通合力计算机技术有限公司

申请日：2023-07-27

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN116933941B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/083;G06N5/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2023.11.10#实质审查的生效;2023.10.24#公开

摘要：公开了一种智慧供应链物流智能优化方法、系统及存储介质。其首先获取物流产品供应链信息，接着，提取所述物流产品供应链信息中的后验推断模式以得到物流供应后验特征向量，然后，基于所述物流供应后验特征向量，确定物流供应等级。这样，可以合理分配供应链资源，将有限的资源优先分配给重要性和紧急程度较高的物流产品，以确保它们能够及时得到供应和配送，从而提高整体的供应链效率。

主权项：1.一种智慧供应链物流智能优化方法，其特征在于，包括：获取物流产品供应链信息；提取所述物流产品供应链信息中的后验推断模式以得到物流供应后验特征向量；以及基于所述物流供应后验特征向量，确定物流供应等级；其中，所述物流产品供应链信息包括产品基础数据、供应链节点信息和供应设备信息；其中，提取所述物流产品供应链信息中的后验推断模式以得到物流供应后验特征向量，包括：分别对所述产品基础数据、所述供应链节点信息和所述供应设备信息进行语义编码以得到产品基础数据语义编码特征向量、供应链节点信息语义编码特征向量、供应设备信息语义编码特征向量；以及融合所述产品基础数据语义编码特征向量、所述供应链节点信息语义编码特征向量、所述供应设备信息语义编码特征向量以得到所述物流供应后验特征向量；其中，融合所述产品基础数据语义编码特征向量、所述供应链节点信息语义编码特征向量、所述供应设备信息语义编码特征向量以得到所述物流供应后验特征向量，包括：基于贝叶斯概率模型来融合所述产品基础数据语义编码特征向量、所述供应链节点信息语义编码特征向量、所述供应设备信息语义编码特征向量以得到所述物流供应后验特征向量；其中，基于所述物流供应后验特征向量，确定物流供应等级，包括：对所述物流供应后验特征向量进行特征分布优化以得到优化物流供应后验特征向量；以及将所述优化物流供应后验特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示物流供应等级标签；其中，对所述物流供应后验特征向量进行特征分布优化以得到优化物流供应后验特征向量，包括：计算所述产品基础数据语义编码特征向量、所述供应链节点信息语义编码特征向量、所述供应设备信息语义编码特征向量中的每个特征向量以及所述物流供应后验特征向量的可转移特征的量化的可转移性感知因数；以所述可转移性感知因数作为权重，分别对所述产品基础数据语义编码特征向量、所述供应链节点信息语义编码特征向量、所述供应设备信息语义编码特征向量进行加权以得到加权后产品基础数据语义编码特征向量、加权后供应链节点信息语义编码特征向量和加权后供应设备信息语义编码特征向量；以及基于贝叶斯概率模型来融合所述加权后产品基础数据语义编码特征向量、所述加权后供应链节点信息语义编码特征向量、所述加权后供应设备信息语义编码特征向量以得到所述优化物流供应后验特征向量；其中，计算所述产品基础数据语义编码特征向量、所述供应链节点信息语义编码特征向量、所述供应设备信息语义编码特征向量中的每个特征向量以及所述物流供应后验特征向量的可转移特征的量化的可转移性感知因数，包括：以如下因数计算公式分别计算所述产品基础数据语义编码特征向量、所述供应链节点信息语义编码特征向量、所述供应设备信息语义编码特征向量中的每个特征向量以及所述物流供应后验特征向量的可转移特征的量化的可转移性感知因数；其中，所述因数计算公式为： 其中，fij分别是所述产品基础数据语义编码特征向量、所述供应链节点信息语义编码特征向量、所述供应设备信息语义编码特征向量的特征值，fcj是所述物流供应后验特征向量的特征值，log为以2为底的对数函数，且α是加权超参数，Vi表示所述产品基础数据语义编码特征向量、所述供应链节点信息语义编码特征向量、所述供应设备信息语义编码特征向量中的每个特征向量，其中i＝1～3，Vc为所述物流供应后验特征向量，wi是所述产品基础数据语义编码特征向量、所述供应链节点信息语义编码特征向量、所述供应设备信息语义编码特征向量中的每个特征向量以及所述物流供应后验特征向量的可转移特征的量化的可转移性感知因数。

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