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！

龙图腾网获悉北京赛博数智科技有限公司申请的专利一种基于订单数据的库存管理系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120125146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510607784.2，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权一种基于订单数据的库存管理系统是由郭建华;韩超设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于订单数据的库存管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于订单数据的库存管理系统，涉及智能仓储技术领域，包括，优先级评估模块，基于库存缺口清单，计算各仓库间的调拨权重以及库存调拨优先级评分，并生成QUBO矩阵；库存调拨模块，基于QUBO矩阵，采用量子退火算法进行全局最优解搜索，并通过编码规则进行解码，生成初始库存调拨指令集，同时采用MILP进行优化，生成最优库存调拨指令并执行。本发明通过采用量子退火算法进行全局最优解搜索，同时结合MILP进行二次优化，确保生成的调拨指令在满足复杂业务约束的前提下实现整体成本最小化。

本发明授权一种基于订单数据的库存管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于订单数据的库存管理系统，其特征在于：包括， 数据采集模块，采集各参与方的原始订单数据并进行预处理，提取每个订单的三维特征，原始订单数据包括订单时间戳、商品SKU编码、订单数量以及收货地址； 所述每个订单的三维特征包括时间维度特征、空间维度特征和品类维度特征； 特征融合模块，通过联邦学习算法对不同订单的三维特征进行联合加密，生成同态加密数据包，并采用联邦梯度下降算法进行协同训练，生成跨域特征相似度矩阵，最终通过门控注意力特征融合生成全局特征向量； 缺货量预测模块，基于动态仓库关系图、时间序列GRU层、空间图卷积层以及跨仓库注意力层，构建分布式时序预测模型，并根据全局特征向量，预测未来一段时间内各仓库的商品需求量，并结合实时库存数据，计算出每个仓库的商品预期缺货量，形成库存缺口清单； 优先级评估模块，基于库存缺口清单，计算各仓库间的调拨权重以及库存调拨优先级评分，并生成QUBO矩阵； 库存调拨模块，基于QUBO矩阵，采用量子退火算法进行全局最优解搜索，并通过编码规则进行解码，生成初始库存调拨指令集，同时采用MILP进行优化，生成最优库存调拨指令并执行； 所述构建分布式时序预测模型，并根据全局特征向量，预测未来一段时间内各仓库的商品需求量，步骤如下， 基于动态仓库关系图、时间序列GRU层、空间图卷积层和跨仓库注意力层，构建分布式时序预测模型； 以每个仓库为节点，以仓库间地理距离为边，采用逆距离加权法构建带权邻接矩阵，并通过ST-GCN进行时空特征聚合，生成动态仓库关系图； 时间序列GRU层基于全局特征向量中的时间维度特征，通过GRU单元进行线性变换和门控机制处理，生成具有时序依赖关系的时序特征； 空间图卷积层采用切比雪夫多项式近似法将时序特征与动态仓库关系图结合，并通过图卷积操作生成空间关联特征向量； 跨仓库注意力层基于空间关联特征向量，通过跨节点注意力机制预测，输出未来一段时间内各仓库的商品需求量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京赛博数智科技有限公司，其通讯地址为：101200 北京市平谷区中关村科技园区平谷园峪口新能源产业基地峪阳路38号-24425(集群注册)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。