申请/专利权人：广东康利达物联科技有限公司

申请日：2024-02-19

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117952495A

主分类号：G06Q10/083

分类号：G06Q10/083;G06F40/30;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本申请实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及基于数字化的智能物流数据处理方法及系统，通过获取并处理物流运行日志的语义向量集，使用神经网络的多个模型分支进行数据拆解、特征提炼、集成以及最终决策，实现了对物流调度冲突事件的自动识别。这一过程有效地整合和利用了物流状态的各种信息，包括时序数据和不同语义特征识别度下的物流要素等，从而能够准确且高效地识别出物流调度冲突事件。因此，该方案能够提高智能物流系统的管理效率和准确性。

主权项：1.一种基于数字化的智能物流数据处理方法，其特征在于，应用于智能物流数据处理系统，所述方法包括：获取存在物流调度冲突事件的待处理智能物流运行日志的当前物流状态语义向量集；通过目标事件识别网络的第一模型分支，对所述当前物流状态语义向量集拆解得到A个物流状态语义子集，并对所述A个物流状态语义子集进行前后序语义挖掘和集成得到第一物流状态语义向量集，所述第一物流状态语义向量集包括所述物流调度冲突事件的时序数据，所述A为大于1的整数；通过所述目标事件识别网络的第二模型分支，对所述第一物流状态语义向量集进行特征提炼得到B个第一池化物流状态语义向量集，所述B个第一池化物流状态语义向量集存在不同的语义特征识别度，所述B个第一池化物流状态语义向量集包括所述物流调度冲突事件在不同语义特征识别度下的物流要素，所述B为大于1的整数；通过所述目标事件识别网络的第三模型分支，将所述B个第一池化物流状态语义向量集和所述第一物流状态语义向量集集成得到第二物流状态语义向量集；通过所述目标事件识别网络的识别决策分支，对所述B个第一池化物流状态语义向量集和所述第二物流状态语义向量集进行识别得到所述物流调度冲突事件。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东康利达物联科技有限公司 基于数字化的智能物流数据处理方法及系统

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