摘要
本申请公开了一种物流分拣模型的训练方法、设备及介质,涉及物流分拣技术领域。方法包括:采集物流物品的多维样本数据,并对多维样本数据进行预处理,以获得标准化多维样本数据;基于标准化多维样本数据,对预设的投放决策模型进行训练,直至获得满足预设第一收敛条件的初始投放方案;基于初始投放方案,对预设的动态分拣匹配模型进行训练,直至生成符合预设第二收敛条件的物流物品分拣投放方案;将收敛的投放决策模型及收敛的动态分拣匹配模型进行关联,以获得目标物流分拣器。本申请通过上述方法实现了从物流物品投放到分拣流程全链条的模型优化,提高了物流分拣的整体效率。
技术关键词
分拣模型
分拣器
决策
工位
样本
动态
计算机可执行指令
数据
拉格朗日
物流分拣技术
设备运行状态
计算机存储介质
训练设备
分类规则
松弛
算法
处理器通信
偏差
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润滑脂
可靠性评估方法
FrankCopula函数
指标
概率密度函数
数据库构建方法
图谱
局部放电监测系统
数据库构建系统
像素点
GNSS定位方法
随机森林
GNSS观测值
核密度估计方法
分类器训练