[发明专利]基于大数据的物流信息处理方法及人工智能服务器

权利要求书

1.一种基于大数据的物流信息处理方法，其特征在于，应用于人工智能服务器，包括：

根据第一智慧物流配送环境的多个第一配送资源分布信息示例启用人工智能神经网络，以获取与所述多个第一配送资源分布信息示例一对一匹配的多个第二配送资源分布信息示例；其中，所述多个第二配送资源分布信息示例采用区别于所述第一智慧物流配送环境的第二智慧物流配送环境；其中，所述人工智能神经网络为前馈神经网络；第一智慧物流配送环境为不同的配送状态或者不同的配送流程，包括物流分拣环境信息、物流入库环节信息或者物流分类环节信息；配送资源分布信息为不同配送资源的配置情况，包括人工分布情况、车辆分布情况或者产线分布情况；

根据所述第二智慧物流配送环境的多个第三配送资源分布信息示例以及分别对应的类型差异化关键词，训练用于所述第二智慧物流配送环境的第一资源分布差异化分析网络；其中，所述类型差异化关键词为类型差异化标签，所述第三配送资源分布信息示例是信息样本集合中被标记的；所述第一资源分布差异化分析网络为对资源分布进行分类处理的模型；

通过完成训练的所述第一资源分布差异化分析网络对所述多个第二配送资源分布信息示例进行根据量化可信数据的信息选定处理；

根据所述信息选定处理得到的第二配送资源分布信息示例，训练用于所述第二智慧物流配送环境的第二资源分布差异化分析网络；其中，所述第二资源分布差异化分析网络的架构复杂度大于所述第一资源分布差异化分析网络的架构复杂度；训练后的第二资源分布差异化分析网络用于基于第二智慧物流配送环境的资源分布分析。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述信息选定处理得到的第二配送资源分布信息示例，训练用于所述第二智慧物流配送环境的第二资源分布差异化分析网络之前，所述方法还包括：

根据资源分布差异化分析网络的网络性能量化数据与在设定时序步长内所能够消化的配送资源分布信息示例的数目的映射列表，确定与训练所述第二资源分布差异化分析网络所能够使用的网络性能量化数据匹配的目标示例数目；

从根据所述信息选定处理得到的第二配送资源分布信息示例组成的网络训练集中，信息选定出对应所述目标示例数目的配送资源分布信息示例，以作为训练用于所述第二智慧物流配送环境的第二资源分布差异化分析网络的示例。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二智慧物流配送环境的多个第三配送资源分布信息示例以及分别对应的类型差异化关键词，训练用于所述第二智慧物流配送环境的第一资源分布差异化分析网络，包括：

根据所述第二智慧物流配送环境的多个第三配送资源分布信息示例以及分别对应的类型差异化关键词，对所述第一资源分布差异化分析网络进行第i轮训练；

通过第i轮训练的所述第一资源分布差异化分析网络对所述多个第二配送资源分布信息示例进行根据量化可信数据的第i轮信息选定处理；

根据前i轮信息选定结果、所述多个第三配送资源分布信息示例以及分别对应的类型差异化关键词，对所述第一资源分布差异化分析网络进行第i+1轮训练；

将第i轮训练的所述第一资源分布差异化分析网络作为所述完成训练的所述第一资源分布差异化分析网络；其中，i为约束条件符合i大于等于1且小于等于j-1的整数，且取值从1进行自加一，j为大于2的整数，用于表示循环训练的总累积轮数。