摘要
本发明提供了一种图书馆的库存管理方法及系统,涉及图书管理技术领域,包括获取图书馆的元数据,包括书籍信息和用户借阅记录,基于这些数据构建知识图谱,并利用异构图匹配算法提取用户查询意图,得到目标节点集合。然后,基于多分辨率小波变换与频域分析提取用户意图的语义表示信息。利用稀疏贝叶斯学习算法对未来借阅需求进行预测,生成需求预测结果。通过多目标规划算法和凸优化方法,结合库存分配与物流成本,生成库存分配方案,并通过拉格朗日松弛法优化该方案。最后,结合动态系统状态估计法实时调整库存分配方案。本发明能够显著提升图书馆库存管理的精确性与灵活性,降低运营成本,并提高资源利用率。
技术关键词
图书馆
库存管理方法
稀疏贝叶斯学习
多分辨率小波
需求预测模型
库存管理系统
规划算法
构建知识图谱
语义特征
意图
异构
系统状态估计
拉格朗日
稀疏傅里叶变换
处理单元
凸优化方法
书籍
预测特征
系统为您推荐了相关专利信息
需求预测模型
需求预测方法
资源调度系统
分布特征
资源分配
稀疏贝叶斯学习
稀疏先验
概率密度函数
回波
多普勒
智能交互方法
需求预测模型
个性化设计方案
深度神经网络模型
参数
网络资源调度方法
网络负载预测
需求预测模型
强化学习算法
任务调度
充电站
选址定容方法
需求预测模型
选址模型
初始荷电状态