买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：电子科技大学成都学院

摘要：本发明属于供应链管理技术领域，公开了一种基于人工智能的供应链管理方法。所述的方法包括如下步骤：在云数据中心中，部署区块链，并构建图像识别模型和供应链分类模型；调用可信机构对所有供应链数据服务器进行密钥生成和实名认证；使用供应链数据服务器对实时供应链多源数据进行加密和签名，并上传至云数据中心；基于云数据中心，进行签名认证和解密，使用图像识别模型和供应链分类模型，生成设置有实时预测分类标签的标准化实时供应链文本数据，并使用区块链对标准化实时供应链文本数据进行上链存储。本发明解决了现有技术存在的管理难度大、效率低、传输安全性差、人力成本投入大以及存储可靠性差的问题。

主权项：1.一种基于人工智能的供应链管理方法，其特征在于：包括如下步骤：在云数据中心中，部署区块链，并根据采集的若干历史供应链多源数据，构建图像识别模型和供应链分类模型，包括如下步骤：基于云数据中心，根据若干存储数据服务器，构建区块链，并对区块链中的若干节点进行分组，得到区块链的领导节点组和对应的若干子共识组群；采集若干历史供应链多源数据，并对若干历史供应链多源数据进行预处理，得到若干预处理后历史供应链多源数据；所述的历史供应链多源数据包括历史供应链图像数据和历史供应链文本数据；根据若干预处理后历史供应链多源数据中的预处理后历史供应链图像数据，使用图像识别算法，构建图像识别模型，包括如下步骤：对若干预处理后历史供应链多源数据进行数据解析，得到若干预处理后历史供应链图像数据；使用预先训练的图像风格迁移模型，根据不同手写文本风格，对若干预处理后历史供应链图像数据进行图像风格迁移，得到不同手写文本风格的若干风格迁移历史供应链图像数据；使用图像边缘检测算法，获取风格迁移历史供应链图像数据的横线、竖线以及横线与竖线的交点；根据横线、竖线以及交点，获取风格迁移历史供应链图像数据的历史单元格信息数据；根据历史单元格信息数据，对风格迁移历史供应链图像数据进行图像裁剪，得到若干历史供应链单元格图像数据；根据若干历史供应链单元格图像数据，使用CNN-BiLSTM-CTC算法，构建图像识别模型，包括如下步骤：对若干历史供应链单元格图像数据进行真实文本标签添加，得到历史图像识别样本集；将历史图像识别样本集按照7：3的比例划分为第一模型训练样本集和第一模型测试样本集；使用CNN-BiLSTM-CTC算法，构建初始的图像识别模型，并输入第一模型训练样本集进行优化训练，得到优化的图像识别模型；输入第一模型测试样本集对优化的图像识别模型进行模型测试，得到对应的若干历史预测文本标签；将若干历史预测文本标签与对应的真实文本标签进行对比统计，得到对应的第一预测准确率；若第一预测准确率大于第一预测准确率阈值，则输出最优的图像识别模型，否则，继续进行训练优化；根据若干预处理后历史供应链多源数据中的预处理后历史供应链文本数据，使用深度学习算法，构建供应链分类模型；使用云数据中心调用可信机构对所有连接至云数据中心的供应链数据服务器进行密钥生成和实名认证，得到对应的公私密钥对和注册信息；所述的公私密钥对包括公钥和私钥；使用供应链数据服务器采集供应商的实时供应链多源数据，根据私钥和注册信息，对实时供应链多源数据进行加密和签名，并将得到的加密后实时供应链多源数据及签名数据上传至云数据中心；所述的实时供应链多源数据包括实时供应链图像数据和实时供应链文本数据；基于云数据中心，根据公钥和注册信息，对加密后实时供应链多源数据及签名数据进行签名认证和解密，根据得到的解密后实时供应链多源数据，使用图像识别模型和供应链分类模型，生成设置有实时预测分类标签的标准化实时供应链文本数据，并使用区块链对标准化实时供应链文本数据进行上链存储。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学成都学院 一种基于人工智能的供应链管理方法