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龙图腾网获悉山东浪潮工业互联网产业股份有限公司申请的专利一种基于标识解析的商品管理方法、设备、存储介质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：CN114511222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202210108481.2，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于标识解析的商品管理方法、设备、存储介质是由潘先文;商广勇;李程;马岩堂设计研发完成，并于2022-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于标识解析的商品管理方法、设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种方法、设备、存储介质，该方法包括：采集相同种类的商品标识码，根据标识码获取商品的属性信息，获得样本集，根据属性信息生成多维度变量；接收用户选择确定目标变量，根据目标变量以及多维度变量的数量确定样本分布，根据样本分布的性质确定多元回归方程的形式；将多维度变量中除目标变量之外的其它变量作为特征变量，将特征变量输入多元回归方程获得每个样本的输出值；根据输出值与目标变量实际的值之间的差值确定多元回归方程的代价函数；确定代价函数的最小值，根据最小值确定多元回归方程中的参数，根据参数确定多元回归方程的表达式；根据对应的多元回归方程得到输出的目标变量的预测值，以使用户对商品进行管理。

本发明授权一种基于标识解析的商品管理方法、设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于标识解析的商品管理方法，其特征在于，应用于商品管理系统中，包括： 采集相同种类的商品标识码，根据所述标识码获取所述商品的属性信息，获得样本集，根据所述属性信息生成多维度变量； 接收用户选择确定目标变量，根据所述目标变量以及所述多维度变量的数量确定样本分布，根据所述样本分布的性质确定多元回归方程的形式； 将所述多维度变量中除所述目标变量之外的其它变量作为特征变量，将所述特征变量输入所述多元回归方程获得每个样本的输出值； 根据所述输出值与所述目标变量实际的值之间的差值确定所述多元回归方程的代价函数； 确定所述代价函数的最小值，根据所述最小值确定所述多元回归方程中的参数，根据所述参数确定所述多元回归方程的表达式； 根据对应所述的多元回归方程得到输出的目标变量的预测值，以使用户对商品进行管理； 所述接收用户选择确定目标变量，根据所述目标变量以及所述多维度变量的数量确定样本分布，根据所述样本分布的性质确定多元回归方程的形式，具体包括： 接收用户选择确定目标变量； 确定在所述目标变量的情况下的样本分布的定义域、值域； 确定所述样本分布的目标变量在所述值域内的变化情况，根据所述变化情况确定所述样本分布的性质；所述样本分布的性质包括在定义域中的单调性、奇偶性； 根据所述样本分布的性质与多元回归方程的性质进行匹配； 确定匹配程度最高的多元回归方程的形式； 所述根据所述输出值与所述目标变量实际的值之间的差值确定所述多元回归方程的代价函数，具体包括： 确定将每个样本的所述特征变量输入到多元回归方程中后的输出值与所述目标变量的实际值之间的差值，确定所述每个样本的差值的平方； 将所述每个样本的差值的平方相加得到平方和； 将所述平方和除以样本数量得到平方和的均值； 确定所述平方和均值的表达式，确定代价函数； 所述代价函数中包含所述多元回归方程的参数； 当用户查询商品时，所述方法还包括： 获取商品标识码，根据所述商品标识码获取商品的属性信息，作为多维度变量，所述多维度变量包括价格属性、成本属性、销量属性、利润属性；根据所述商品标识码的前缀获取同类商品的样本数据，形成样本集； 接收用户查询商品的利润属性，并根据所述利润属性生成目标变量y，确定样本属性在模型中的分布； 将在所述多维度变量中除所述利润属性之外的属性生成对应的特征变量x； 将所述样本集输入模型进行训练，确定查询商品的多元回归方程，根据所述多元回归方程得出预测的利润值； 根据所述利润值进行不同类别的商品比较，确定利润值最高的商品种类； 确定所述利润值最高的商品的有效库存； 根据所述有效库存计算可销时间； 判断所述可销时间小于售货时间时，确定补货方案； 判断所述可销时间大于售货时间时，确定调出方案； 采集相同种类的商品标识码前，所述方法还包括： 识别扫描到的所述商品上的标识码信息； 接收工作人员输入的所述商品的基本信息； 将所述标识码与所述商品的基本信息进行绑定； 根据预设分类规则对所述标识码进行分类； 根据分类结果将所述标识码以及所述标识码对应的基本信息存储进数据库中。

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