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申请/专利权人：中通云仓科技有限公司
摘要：本发明涉及仓储管理技术领域，具体涉及基于AI的仓储行业智能识别方法，包括：将每个参数向量降维得到降维向量，对所有样本层次聚类得到层次聚类树，根据层次聚类树的每一层中不同类簇内带有不同标签的样本的数量以及分布情况，筛选出层次聚类树中的最佳层，通过样本的降维向量与相同标签的其他样本的降维向量的差异调节Adaboost算法中的弱分类器权重，结合调整后的Adaboost算法对若干个神经网络进行组合，以对仓储运输车运输货物的状态进行识别。本发明保证了处理实时数据的效率和准确性，可以有效提高对仓储货物运输状态的识别准确性。
主权项：1.基于AI的仓储行业智能识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取仓储运输车在运输货物过程中由每个时刻下若干种数据形成的参数向量，根据货物在运输过程中的运输状态为每个时刻的参数向量标注一个标签；将每个参数向量进行降维得到参数向量的降维向量，将一个降维向量作为一个样本，对所有样本进行层次聚类得到层次聚类树，根据层次聚类树的每一层中不同类簇内带有不同标签的样本的数量以及分布情况，筛选出层次聚类树中的最佳层；根据最佳层中所有类簇以及每个类簇内样本的降维向量与相同标签的其他样本的降维向量的差异，获得每个样本的中心性，利用中心性调节Adaboost算法中的弱分类器权重，得到调整后的Adaboost算法；结合调整后的Adaboost算法对若干个神经网络进行组合，得到集成式神经网络，利用集成式神经网络对仓储运输车运输货物的状态进行识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中通云仓科技有限公司 基于AI的仓储行业智能识别方法
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