物流分拣系统/分拣系统/分拣机/分拣软件

一、智慧物流技术组成

      智慧物流由自动识别技术、数据挖掘技术、人工智能技术、GIS技术、数据交换、自动分拣、无线终端7个主要技术组成。

二、智慧物流设计方案

智能物流在实施的过程中强调的是物流 过程数据智慧化、网络协同化和决策智慧化。智能物流在功能上要实现 6 个“正确”，即正 确的货物、正确的数量、正确的地点、正确的质量、正确的时间、正确的价格，在技术上要实现：物品识别、地点跟踪、物品溯源、物品监控、实时响应。

三、系统传输方案

该技术的设计难点在于车辆驾驶实时信息的采集、处理以及传输，还包括车内传感网络以及终端装置的信息数据交互与控制以及数据的解析与编译、网络管理与远程诊断服务等。为了解决上述问题，应该形成智能化的信息控制车载终端，通过信息控制系统的建立，能保证对车辆动态信息的及时收集，并在信息收集与处理的基础上，与智慧物流运输管理服务系统进行数据信息的交换，为驾驶员提供相关的节能交通以及安全提示等信息

四、各类技术的系统

自动识别

自动识别技术就是应用一定的识别装置，通过被识别物品和识别装置之间的接近活动，自动地获取被识别物品的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的一种技术

数据挖掘技术

通常数据挖掘需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。

（1） 信息收集：根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。

（2） 数据集成：把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。

（3） 数据规约：执行多数的数据挖掘算法即使在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时往往数据量非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。

（4） 数据清理：在数据库中的数据有一些是不完整的（有些感兴趣的属性缺少属性值），含噪声的（包含错误的属性值），并且是不一致的（同样的信息不同的表示方式），因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。不然，挖掘的结果会差强人意。

（5） 数据变换：通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据,通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。

（6） 数据挖掘过程：根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。

（7） 模式评估：从商业角度，由来验证数据挖掘结果的正确性。

（8） 知识表示：将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。

数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。不是每件数据

挖掘的工作都需要这里列出的每一步，例如在某个工作中不存在多个数据源的时候，步骤（2）数据集成的步骤便可以省略。

步骤（3）数据规约（4）数据清理（5）数据变换又合称数据预处理。在数据挖掘中，至少60%的费用可能要花在步骤（1）信息收集阶段，而至少60%以上的精力和时间是花在数据预处理

人工智能技术

人工智能的四大技术分支如下所示：

（1）模式识别：是指对表征事物或者现象的各种形式（数值的文字、逻辑的关系等等）信息进行处理分析，以及对事物或现象进行描述分析分类解释的过程，例如汽车车牌号的辨识，涉及到图像处理分析等技术；

（2）机器学习：研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构是指不断完善自身的性能，或者达到操作者的特定要求；

（3）数据挖掘：知识库的知识发现，通过算法搜索挖掘出有用的信息，应用于市场分析、科学探索、疾病预测等等；

（4）智能算法：解决某类问题的一些特定模式算法，例如我们熟悉的短路径问题，以及工程预算问题等等。

GIS技术

一个地理信息系统是一种具有信息系统空间专业形式的数据管理系统。在严格的意义上，这是一个具有集中、存储、操作、和显示地理参考信息的计算机系统。