智能物流系统的关键技术包括（智能物流的主要技术,四大技术,一一叙来!）

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一、智能物流的主要技术分析

1.自动识别技术(1)自动识别技术是建立在计算机、光学、力学、电学、通信等技术发展基础上的高度自动化的数据采集技术。通过应用一定的识别设备，可以自动获取被识别对象的相关信息，并提供给后台处理系统，完成相关的后续处理。(2)可以帮助人们快速、准确地自动收集和输入海量数据，在运输、仓储、配送等方面得到了广泛的应用。(3)自动识别技术经过近30年的发展，已经发展成为由条形码识别技术、智能卡识别技术、光学字符识别技术、射频识别技术、生物识别技术等组成的综合技术。并向集成应用方向发展。条形码识别技术是目前应用最广泛的自动识别技术。它利用光电扫描设备读取条形码符号，从而实现信息的自动输入。条形码是由一组条、空格和相应的字符按特定规则排列而成的符号，代表一定的信息。不同的编码体系有不同的条码符号组成规则。常用的码制有EAN/UPC条码、128条码、ITF-14条码、交织25条码、39条码、Kudba条码等。2.数据挖掘技术(1)数据仓库出现于20世纪80年代中期。这是一个面向主题的、综合的、非易失的和随时间变化的数据集。数据仓库的目标是存储、提取和维护数据仓库中经过处理的不同来源和结构的数据。支持复杂数据的全面海量分析处理和高层决策支持。(2)数据仓库使用户可以有随意提取数据的自由，而不会干扰业务数据库的正常运行。数据挖掘是从大量不完整、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中挖掘隐含的、未知的、具有潜在价值的知识和规则的过程。(3)一般可分为描述性数据挖掘和预测性数据挖掘。描述性数据挖掘包括数据汇总、聚类和关联分析，而预测性数据挖掘包括分类、回归和时间序列分析。(4)其目的是对数据进行统计、分析、综合、归纳和推理，揭示事件之间的关系，预测未来的发展趋势，为企业决策者提供决策依据。3.人工智能技术(1)人工智能(Artificialintelligence)是探索用各种机器模拟人类智能的方法，使人类智能得以物化和延伸的学科。它借鉴仿生学，用数学语言抽象描述知识，模仿生物系统和人类智能机制。主要方法有神经网络、进化计算和粒度计算。(2)神经网络是在生物神经网络研究的基础上，模拟人类直觉思维的一种并行处理网络。根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化和归纳总结而成。(3)神经网络的主要功能有联想记忆、分类聚类、优化计算等。虽然神经网络存在结构复杂、可解释性差、训练时间长等缺点。对噪声数据容忍度高、错误率低的优势，以及网络剪枝算法、规则提取算法等各种网络训练算法的不断完善，使得神经网络在数据挖掘中的应用越来越受到用户的欢迎。4.GIS技术(1)GIS是构建智能物流的关键技术和工具。使用GIS，可以建立物流地图，管理订单信息、网络信息、配送信息、车辆信息、客户信息等数据。一张图，实现快速智能的订单配送、网络合理布局、配送路线合理规划、包裹监控管理。(2)GIS技术可以帮助物流企业实现基于地图的服务，例如：在地图上标注物流企业的网点及其信息(如地址、电话、送货等信息)，方便用户和企业管理者快速查询。区域划分从“地理空间”的角度管理大数据，p

快速分发利用GIS地址匹配技术，搜索定位分区单元，快速将地址分发到区域和网点。并根据物流司单元属性找到责任人，实现“最后一公里”配送。车辆监控管理系统监控货物从发货到客户到达的全过程，减少货物损失；合理调度车辆，提高车辆利用率；各种报警设置保证了货运司机车辆的安全，节约了企业资源。综上所述，智能物流的四大技术已经分析完成，无需再赘述，免得再嫌弃我啰嗦。看完之后，你的内心是否被触动；如果是这样，应该使用该技术。四项技术的使用使得智能物流的发展更加迅速，因为它优化了人员配置，提高了工作效率，降低了支出成本，获得了最大的利润。更多家居信息，请持续关注家居售后服务。

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