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来源: 发布时间:2024年07月05日

“智慧物流”Intelligent Logistics System, ILS由IBM提出,2009年12月中国物流技术协会信息中心、华夏物联网、《物流技术与应用》编辑部联合提出概念。物流是在空间、时间变化中的商品等物质资料的动态状态。智慧物流是指通过智能软硬件、物联网、大数据等智慧化技术手段,实现物流各环节精细化、动态化、可视化管理,提高物流系统智能化分析决策和自动化操作执行能力,提升物流运作效率的现代化物流模式。IBM于2009年提出了,建立一个面向未来的具有先进、互联和智能三大特征的供应链,通过感应器、RFID标签、制动器、GPS和其它设备及系统生成实时信息的“智慧供应链”概念,紧”更重视将物联网、传感网与现有的互联网整合起来,通过以精细、动态、科学的管理,实现物流的自动化、可视化、可控化、智能化、网络化,从而提高资源利用率和生产力水平,创造更丰富社会价值的综合内涵。另一方面,物流过程中加强管理和提高物流效率,以改进物流服务质量。连云港新款智能物流设备销售

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人们不仅能在不同粒度的世界上进行问题的求解,而且能够很快地从一个粒度世界跳到另一个粒度世界,往返自如,毫无困难。这种处理不同粒度世界的能力,正是人类问题求解的强有力的表现”.随后,Zadeh 讨论模糊信息粒度理论时,提出人类认知的三个主要概念,即粒度(包括将全体分解为部分) 、组织(包括从部分集成全体) 和因果(包括因果的关联) ,并进一步提出了粒度计算。他认为,粒度计算是一把大伞,它覆盖了所有有关粒度的理论、方法论、技术和工具的研究。主要有模糊集理论、粗糙集理论和商空间理论三种。苏州无线智能物流设备私人定做还出现了虚拟仓库、虚拟银行的供应链管理,这都必将把国际物流推向一个崭新的发展阶段。

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数据仓库使用户拥有任意提取数据的自由,而不干扰业务数据库的正常运行。 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的及随机的实际应用数据中, 挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的知识和规则的过程。一般分为描述型数据挖掘和预测型数据挖掘两种。描述型数据挖掘包括数据总结、聚类及关联分析等,预测型数据挖掘包括分类、回归及时间序列分析等。其目的是通过对数据的统计、分析、综合、归纳和推理, 揭示事件间的相互关系,预测未来的发展趋势,为企业的决策者提供决策依据。

智能物流就是利用条形码、射频识别技术、传感器、全球定位系统等先进的物联网技术通过信息处理和网络通信技术平台广泛应用于物流业运输、仓储、配送、包装、装卸等基本活动环节,实现货物运输过程的自动化运作和高效率优化管理,提高物流行业的服务水平,降低成本,减少自然资源和社会资源消耗。物联网为物流业将传统物流技术与智能化系统运作管理相结合提供了一个很好的平台,进而能够更好更快地实现智能物流的信息化、智能化、自动化、透明化、系统的运作模式。智能物流在实施的过程中强调的是物流 过程数据智慧化、网络协同化和决策智慧化。智能物流在功能上要实现 6 个“正确”,即正 确的货物、正确的数量、正确的地点、正确的质量、正确的时间、正确的价格,在技术上要实现:物品识别、地点跟踪、物品溯源、物品监控、实时响应 [1]  。智能物流在实施的过程中强调的是物流 过程数据智慧化、网络协同化和决策智慧化。

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人工智能就是探索研究用各种机器模拟人类智能的途径,使人类的智能得以物化与延伸的一门学科。它借鉴仿生学思想,用数学语言抽象描述知识,用以模仿生物体系和人类的智能机制,主要的方法有神经网络、进化计算和粒度计算三种。 神经网络:神经网络是在生物神经网络研究的基础上模拟人类的形象直觉思维,根据生物神经元和神经网络的特点,通过简化、归纳,提炼总结出来的一类并行处理网络。神经网络的主要功能主要有联想记忆、分类聚类和优化计算等。并根据该物流区划单元的属性找到责任人以实现“一公里”配送。苏州无线智能物流设备私人定做

借智能物流的东风,我国物流企业信息化将上一个新台阶,同时也促进物流行业实现信息共享的局面 [2] 。连云港新款智能物流设备销售

虽然神经网络具有结构复杂、可解释性差、训练时间长等缺点,但由于其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点,以及各种网络训练算法如网络剪枝算法和规则提取算法的不断提出与完善,使得神经网络在数据挖掘中的应用越来越为广大使用者所青睐。 进化计算:进化计算是模拟生物进化理论而发展起来的一种通用的问题求解的方法。因为它来源于自然界的生物进化,所以它具有自然界生物所共有的极强的适应性特点,这使得它能够解决那些难以用传统方法来解决的复杂问题。连云港新款智能物流设备销售