【技术实现步骤摘要】
本专利技术一般地涉及数据处理领域。更具体地，本专利技术涉及基于大数据的供应链智能库存管理系统及方法。
技术介绍
1、在供应链库存中有些货物较难保存，例如水果，当货物储存环境储存不当，或者储存时间较长时，就会出现坏损现象。这种坏损货物不及时处理会引发其他货物坏损，因而在出现坏损货物时，需及时识别并给出相应处理。
2、神经网络能够较为准确的实现坏损货物识别，但是在利用神经网络进行坏损货物识别之前，需要对神经网络进行训练，而训练神经网络需要大量带标签的货物图像，因而需要人工完成大量货物图像的打标签工作，而给货物图像打标签的工作不仅繁琐，同时工作量也较大，因而如何实现智能化打标签成为亟待解决的问题。
3、现有专利申请文件cn117370902a中展示了多分类多标签的数据标注方法及装置，该文件中方法是通过多人对同一事物进行打标签，根据标签的一致性情况等来给每人的标签分配合适的权重，进而来决定最终标签。通过该文件中方法能够降低人工打标签的错误率，提高打标签的准确性。
4、该文件中打标签的方法不仅不会降低人们打标签...
【技术保护点】
1.基于大数据的供应链智能库存管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的供应链智能库存管理方法，其特征在于，所述计算第四损失值，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的供应链智能库存管理方法，其特征在于，所述预先训练的第一分割网络的获取方法，包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的供应链智能库存管理方法，其特征在于，预先训练的第二分割网络的获取方法，包括：
5.根据权利要求1所述的基于大数据的供应链智能库存管理方法，其特征在于，所述预先构建的标签生成网络的获取方法，包括：
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【技术特征摘要】
1.基于大数据的供应链智能库存管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的供应链智能库存管理方法，其特征在于，所述计算第四损失值，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的供应链智能库存管理方法，其特征在于，所述预先训练的第一分割网络的获取方法，包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的供应链智能库存管理方法，其特征在于，预先训练的第二分割网络的获取方法，包括：
5.根据权利要求1所述的基于大数据的供应链智能库存管理方法，其特征在于，所述预...
【专利技术属性】
技术研发人员：李志东，孙世国，李洋，赵策，胡振升，范友林，范家文，郭强，
申请(专利权)人：浪潮智慧供应链科技山东有限公司，
类型：发明
国别省市：
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