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摘要：本发明涉及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系统，包括：数据采集模块，采集当前厂商和M个供应商的第一数据；数据预处理模块，对当前厂商和M个供应商的第一数据进行预处理获得特征矩阵；图结构数据构建模块，根据特征矩阵构建图结构数据；匹配预测模块，将图结构数据输入到匹配度预测模型中，输出的值表示M个供应商与当前厂商的匹配度；本发明通过匹配度预测模型对当前厂商和供应商的数据在时间维度上进行迭代更新，再根据当前厂商和供应商之间边的连接关系和边的数量进行信息聚合，提高模型的预测精度，从而筛选出更符合当前厂商的供应商。

主权项：1.一种基于人工智能的供应链管理系统，其特征在于，包括：数据采集模块，其用于在预设时间段T内，按照预设时间间隔t采集当前厂商和M个供应商的第一数据；第一数据包括：厂商类型、产品单价、产品生产数量、产品库存数量、产品销售数量、产品合格率和产品生产成本；数据预处理模块，其用于对当前厂商和M个供应商的第一数据进行预处理获得特征矩阵；特征矩阵的第i行的第j列的元素值表示第i个供应商或者当前厂商在第j个时间点的第二数据，其中1≤i≤M+1，1≤j≤N，N=Tt；第二数据在第一数据经过预处理后获得；图结构数据构建模块，其用于根据特征矩阵构建图结构数据；图结构数据包括：节点、节点的初始特征和节点之间的边；节点包括：第一节点和第二节点；第一节点与当前厂商建立数据联系；第二节点与供应商建立数据联系；第k个节点的初始特征通过特征矩阵的第k行的第1列到第N列的元素值来表示，其中1≤k≤M+1；匹配预测模块，其用于将图结构数据输入到匹配度预测模型中，输出的值表示M个供应商与当前厂商的匹配度；匹配度的取值范围为0到100，匹配度越大表示供应商与当前厂商的匹配程度越高；供应链方案生成模块，其用于根据M个供应商与当前厂商的匹配度生成供应链方案；匹配度预测模型包括：M+1个第一隐藏层、1个逻辑层、1个第二隐藏层、1个提取层和M个第一分类器；每个第一隐藏层都包括N个隐藏单元，每个第一隐藏层都共享权重参数和偏置参数；第u个第一隐藏层的第v个隐藏单元输入图结构数据的第u个节点的初始特征对应特征矩阵的第u行的第v列的元素值，输出第一更新特征；逻辑层用于将M+1个第一隐藏层的第N个隐藏单元输出的第一更新特征进行堆叠获得第一更新矩阵；第二隐藏层输入第一更新矩阵，输出第二更新矩阵，第二更新矩阵包括M+1个行向量，每个行向量对应图结构数据的一个节点的第二更新特征；提取层用于提取第二更新矩阵中M个第二节点对应的第二更新特征；M个第一分类器分别输入M个第二节点对应的第二更新特征，输出的值表示M个供应商与当前厂商的匹配度，每个第一分类器都共享权重参数和偏置参数；定义：1≤u≤M+1，1≤v≤N；匹配度预测模型的计算公式包括：第u个第一隐藏层的第v个隐藏单元的计算公式包括： ； ； ； ； ； ；其中、、、和分别表示第u个第一隐藏层的第v个隐藏单元的遗忘门、输入门、第一中间特征、第二中间特征和输出门，、、、、、、和分别表示第u个第一隐藏层的第v个隐藏单元的第一权重参数、第二权重参数、第三权重参数、第四权重参数、第五权重参数、第六权重参数、第七权重参数和第八权重参数，、、和分别表示第u个第一隐藏层的第v个隐藏单元的第一偏置参数、第二偏置参数、第三偏置参数和第四偏置参数，表示第u个第一隐藏层的第v个隐藏单元输入图结构数据的第u个节点的初始特征对应特征矩阵的第u行的第v列的元素值，和表示第u个第一隐藏层的第v个隐藏单元和第v-1个隐藏单元输出的第一更新特征，赋值为0，表示第u个第一隐藏层的第v-1个隐藏单元的第二中间特征，赋值为0，表示逐点相乘，sigmoid表示sigmoid激活函数，tanh表示双曲正切激活函数；第二隐藏层的计算公式包括： ； ；其中1≤p≤M+1，S表示第二更新矩阵，表示第p个节点的第二更新特征，表示第p个第一隐藏层的第N个隐藏单元输出的第一更新特征，表示将M+1个节点进行堆叠操作，表示与第p个节点存在边连接的节点的集合，和表示第p个节点的权重参数和偏置参数，表示第q个节点的权重参数，表示第p个节点和第q个节点之间的边的数量。

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