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申请/专利权人：深圳市快金数据技术服务有限公司

摘要：本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种基于MoE模型融合技术的智能物流服务管理系统及方法。方法包括：对物流服务系统进行历史物流数据查询，得到历史物流数据集并进行数据集分类，得到多个决策类型数据集；通过多个决策类型数据集分别对多个业务专家模型进行模型训练，得到多个第一物流决策模型；对多个第一物流决策模型进行决策策略优化，得到多个第二物流决策模型并进行模型集成，得到目标物流决策模型集；获取物流服务系统的实时物流数据集，并对实时物流数据集进行特征提取，得到多个实时物流特征；将多个实时物流特征输入目标物流决策模型集进行物流决策分析，得到多个实时物流决策信息，本申请提高了物流服务管理的准确率。

主权项：1.一种基于MoE模型融合技术的智能物流服务管理方法，其特征在于，所述基于MoE模型融合技术的智能物流服务管理方法包括：对物流服务系统进行历史物流数据查询，得到历史物流数据集，并根据多个物流决策类型对所述历史物流数据集进行数据集分类，得到多个决策类型数据集；具体包括：对物流服务系统进行历史物流数据查询，得到历史物流数据集，并对所述历史物流数据集进行数据离散化处理，得到离散化物流数据集；定义多个物流决策类型，所述多个物流决策类型包括：订单信息管理决策类型、货物跟踪信息管理决策类型及仓储信息管理决策类型；获取所述订单信息管理决策类型对应的订单关联数据标签，并获取所述货物跟踪信息管理决策类型对应的货物关联数据标签，以及获取所述仓储信息管理决策类型对应的仓储关联数据标签；根据所述订单关联数据标签确定对应的订单聚类中心，并根据所述货物关联数据标签确定对应的货物聚类中心，以及根据所述仓储关联数据标签确定对应的仓储聚类中心；根据所述订单聚类中心、所述货物聚类中心以及所述仓储聚类中心对所述离散化物流数据集进行数据集聚类分析，得到多个决策类型数据集，所述多个决策类型数据集包括：订单关联数据集、货物关联数据集以及仓储关联数据集；通过所述多个决策类型数据集分别对预置的多个业务专家模型进行模型训练，得到多个第一物流决策模型；采用强化学习算法，分别对所述多个第一物流决策模型进行决策策略优化，得到多个第二物流决策模型，并对所述多个第二物流决策模型进行模型集成，得到目标物流决策模型集；获取所述物流服务系统的实时物流数据集，并对所述实时物流数据集进行特征提取，得到多个实时物流特征；将所述多个实时物流特征输入所述目标物流决策模型集进行物流决策分析，得到多个实时物流决策信息。

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百度查询： 深圳市快金数据技术服务有限公司 基于MoE模型融合技术的智能物流服务管理系统及方法