摘要
本发明公开了一种基于人工智能的物流管理系统,用于提升物流调度与资源配置的效率与智能化水平,包括如下步骤:通过采集定位、传感器和运营日志等多类物流数据,建立统一的数据集,并利用建模方法融合形成包含时空和运输状态信息的数据结构,系统采用因果分析模型识别物流事件间的关键影响关系,并结合跨模态特征提取技术生成运输轨迹、负载与状态等表示向量,通过自适应策略,将因果信息与多模态特征融合生成决策依据,并根据实际运行反馈动态调整融合比例,实现运输路径优化、配送任务规划与资源合理分配。本系统具备持续学习能力,能在不断更新的数据环境下保持调度决策的准确性和灵活性。
技术关键词
物流管理系统
特征向量空间
跨模态
样本
推理算法
矩阵
非线性
参数
负载特征
物流执行系统
事件特征
网络建模方法
轨迹特征
融合策略
模态特征
决策
环境感知数据
特征提取技术
系统为您推荐了相关专利信息
测井方法
反演方法
机器学习方法
确定性方法
地层电阻率
桑树品种
桑树种子
位点
方差贡献率
机器学习算法
身份认证方法
面部
局部二值模式
指纹特征提取
多模态
并行开发方法
平台
时间预测模型
趣味性游戏
交互性