基于图卷积神经网络和RoBERTa的物流订单分类

订单信息贯穿于物流供应链的所有环节,高效的订单处理是保障物流服务质量和运营效率的关键。面对日益增长的差异化客户物流订单,人工对订单分类费时、低效,难以满足现代物流要求的效率标准。为了提升物流订单分类的性能,该文提出了一种基于图卷积神经网络(graph convolution network,GCN)和RoBERTa预训练语言模型的订单分类方法。首先,基于物流订单文本的抽象语义表示(abstract meaning representation,AMR)结果和关键词构建全局AMR图,并使用图卷积神经网络对全局AMR图进行特征提取,获取订单文本的全局AMR图表示向量;其次,基于AMR算法构建物流订单文本分句的局部AMR图集合,然后使用堆叠GCN处理图集合得到订单文本局部AMR图表示向量;再次,使用RoBERTa模型处理物流订单文本,得到文本语义表示向量;最后,融合三种类型的文本表示向量完成物流订单分类。实验结果表明:该方法在多项评价指标上优于其他基线方法。消融实验结果也验证了该分类方法各模块的有效性。

供应链环境下MC模式的订单分类

在供应链环境下进行大规模定制(MC)模式的运作,是解决MC模式中规模生产效应同客户个性化需求之间固有矛盾的有效途径。本文在对供应链环境下MC模式基本特征描述与分析的基础上,提出了一种面向供应链环境的MC模式基本运作框架模型。以该模型为基础,详细分析和探讨了与该模式有关的订单分类理论及相关的时间阈值理论。从而,为顺利实现供应链环境下MC模式运作过程的合理优化奠定了必要的技术理论基础。

基于SVM的生鲜食品冷链共配实时订单分类模型

随着消费者生鲜食品冷链宅配需求的不断增加,如何将货物高效率地将送至客户手中,就显得尤为重要。针对生鲜食品冷链共配的实际情况,建立了基于SVM的生鲜食品冷链共配实时订单分类模型,通过支持向量机中的一对一分类法对订单进行分类,并采用多因素法确定各客户类别的服务优先级,最终利用MATLAB软件对算例中的客户订单进行分时处理,验证了模型的有效性。实时订单分类模型便于生鲜食品冷链配送中心实时掌握客户订单信息,并分阶段处理动态更新的生鲜食品客户订单,有利于提升生鲜食品冷链配送效率并提高客户满意度。

基于B2B的第三方物流末端集货配送优化模式

20世纪20年代以来,物流行业快速发展。同时,由于个体的需求越来越多,末端配送占整个物流的比重越来越高。伴随着末端物流的发展,出现的问题也越来越多。文章首先分析了当前末端配送的现状,指出其流程复杂以及无法合理利用车辆仓容的问题,结合相关理论为以B2B模式为主的第三方物流企业提供了构造顶单相同元的订单快速分类的方案,并结合相关的数学模型,为物流公司优化末端集货配送模式提供建议,以解决末端配送的复杂问题。文章还对所提出的集货配送进行了效益分析。经过分析发现,文章针对问题所提出的方案具有实际的应用意义。

动态虚拟企业中订单任务分类研究

为了解决动态虚拟企业中订单任务的分类问题,在分析SOFM网络学习算法的基础上,以提高算法的收敛速度和分类精度为出发点,研究了对SOFM网络的改进方法。针对SOFM网络中过多的输入不利于任务分类的问题,研究了基于粗糙集的订单任务属性特征提取方法。最后,在实际样本数据的基础上,以matlab为仿真工具,利用粗糙集的属性特征提取及改进的SOFM网络对样本进行分类,证实了该方法可以实现订单任务的自动分类,并且较传统SOFM网络分类方法具有更快的速度和更高的精度。