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一种货源优配模型构建方法、优配模型以及优配方法

摘要

本发明公开了一种货源优配模型构建方法、优配模型以及优配方法,属于深度学习领域,要解决的技术问题为如何对营销系统中的商品货源进行智能化最优分配。方法包括:S100、构建BP神经网络模型以及LSTM循环神经网络模型;采集零售户基础信息数据和零售户历史订购数据;S200、以训练样本中零售户基础信息数据训练BP神经网络模型模型;以输出的零售户货源历史分配数据以及训练样本中零售户历史订购数据训练LSTM循环神经网络模型;S300、如果模型准确率不符合阈值,循环执行步骤S200直至模型准确率达到阈值。模型为上述方法构建的货源优配模型。优配方法为通过上述方法构建的优配模型出参决策货源优配。

著录项

  • 公开/公告号CN110717628A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-01-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浪潮软件股份有限公司;

    申请/专利号CN201910952392.4

  • 发明设计人 马秀霖;

    申请日2019-10-09

  • 分类号

  • 代理机构济南信达专利事务所有限公司;

  • 代理人孙园园

  • 地址 250100 山东省济南市高新区浪潮路1036号

  • 入库时间 2023-12-17 05:22:44

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-02-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20191009

    实质审查的生效

  • 2020-01-21

    公开

    公开

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