[发明专利]一种基于FAHP-BCNN医药仓储中货物与货架匹配方法在审
| 申请号： | 202210882958.2 | 申请日： | 2022-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN115249532A | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 田冉;杨赛赛;马忠彧;刘颜星;王楚;冷吉锴;卢梦;康春明;赵光路 | 申请（专利权）人： | 西北师范大学 |
| 主分类号： | G16H40/20 | 分类号： | G16H40/20;G06Q10/08;G06Q10/06;G06N7/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京盛凡佳华专利代理事务所(普通合伙) 11947 | 代理人： | 靳桂琳 |
| 地址： | 730030 甘肃*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于贝叶斯卷积神经网络(BCNN)和模糊层次分析法(FAHP)医药仓储中货物与货架匹配方法。利用FAHP为匹配过程添加权重，同时为每对匹配组合考虑了环境影响的因素，权重和环境影响引入使模型最大合理化。在贝叶斯卷积神经网络的基础上，将某时间片的匹配结果看作为一个状态，前面状态对后续匹配过程产生影响，状态的引入提高了模型的灵活性。本发明通过BCNN挖掘货物与货架潜在信息，计算出匹配阈值，将货物与货架匹配结果与匹配阈值比较，对于匹配失败的货物，到下一个时间段与货架进行匹配，直至匹配成功，这都有效的提升了匹配效率。通过大量的实验证明，本发明无论是在匹配成功率，还是在各种不同医药仓储场景下，相对于先前研究都有一个较大的提升。本发明促进了基于深度学习的方法在仓储领域的发展，能够广泛应用于中小型仓储企业中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 fahp bcnn 医药 仓储 货物 货架 匹配 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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