CN113987919B 一种瓦楞纸箱的配材生成方法、装置、存储介质及终端 （杭州未名信科科技有限公司）

图3.本发明公开了一种瓦楞纸箱的配材生成方的产品参数输入预先训练的瓦楞纸箱配材模型是基于Apriori算法和协同过滤算法构建的；基于每个配材序列的置信度从多个配材序列中确造的瓦楞纸箱的配材序列。由于本申请采用Apriori算法和协同过滤算法对历史纸箱配材数2将所述待制造的瓦楞纸箱的产品参数输入预先训练的瓦楞纸箱纸箱配材模型是基于Apriori算法和协同过基于每个所述配材序列的置信度从所述多个配材序列中确定出目将所述每个数据项的支持度与预设阈值做比较，并将所述支持基于预设数量的历史瓦楞纸箱数据训练生成协同过将所述Apriori算法模型与所述协同过滤算法模型合并，生成预先训练的瓦楞纸箱配逐一判断所述每个配材序列的置信度是否大于等于预设置根据所述多个判断结果从所述多个配材序列中确定出至少一个目标配材序列；接收对所述至少一个目标配材序列的选择指令，根据所述标配材序列中确定出目标配材序列。从所述多个判断结果中获取小于所述预设置信度阈值的判断继续执行所述将所述每个数据项的支持度与预设阈值做比较的步骤，直到所3采用协同过滤算法构建瓦楞纸箱配材模型，并将所述历史瓦楞纸箱数据根据每个所述相似的瓦楞纸箱的产品参数的配材计算所述多个相似瓦楞纸箱之间的将所述待制造的瓦楞纸箱的产品参数输入Apriori算法模型中，生成第一数量的配材输出所述第一数量的配材序列以及每个第一配材序列将所述待制造的瓦楞纸箱的产品参数输入协同过滤算法模型，得从所述多个相似的第二瓦楞纸箱的产品参数中获取每个所述第二瓦楞纸箱的多个配输出所述第二数量的配材序列以及每个第二配材序列7.一种使用权利要求1-6任一项所述的方法实现的瓦楞纸箱的配材生成装置，其特征参数输出模块，用于将所述待制造的瓦楞纸箱的产品参数输入配材序列确定模块，用于基于每个所述配材序列的置信度从所适于由处理器加载并执行如权利要求1-6任4[0003]当前纸包装企业的销售及订单审核人员在纸箱生产前，会根据客户对产品楞型、其中的关键是必须将纸箱的质量与成本统筹考虑，在保证质量的情况下尽可能降低成本。材序列确定为待制造的瓦楞纸箱的配材序列。5[0025]将Apriori算法模型与协同过滤算法模型合并，生成预先训练的瓦楞纸箱配材模[0034]根据每个相似的瓦楞纸箱的产品参数的配材计算多个相似瓦楞纸箱之间的相似[0036]可选的，将待制造的瓦楞纸箱的产品参数输入预先训练[0037]将待制造的瓦楞纸箱的产品参数输入Apriori算法模型中，生成第一数量的配材6于Apriori算法和协同过滤算法构建的；最后基于每个配材序列的置信度从多个配材序列申请采用Apriori算法和协同过滤算法对历史纸箱配材数据进行建模并融合，其中基于寻找频繁项集技术的Apriori算法和协同过滤算法融合后的模型不仅解决了协同过滤推荐中7的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方同过滤算法对历史纸箱配材数据进行建模并融合，其中基于寻找频繁项集技术的Apriori了关联规则算法本身计算量大的问题，从而提高了生成瓦楞纸箱的配材的合理性和精确[0071]下面将结合附图1-附图6，对本申请实施例提供的瓦楞纸箱的配材生成方法进行8其次计算选项集中每个数据项的支持度，最后将每个数据项的支持度与预设阈值做比较，[0081]具体的，当频繁项集中频繁项数量不为1时，将频繁项集中各频繁项进行遍历拼以获取的是纸包装行业内某龙头企业的近5年内销售订单表和产品明细表数据。然后对历据项的支持度与预设阈值做比较的步骤，直到频繁项集中的数量项数量为1时，生成9中有4中历史瓦楞纸箱，4中历史瓦楞纸箱的产品参数分别为{B水果681829}、{C水果731234[0090]例如图3所示，根据表1中的数据经过预处理后可得到清洗好的纸箱单产品数据历史瓦楞纸箱数据输入瓦楞纸箱配材模型中，得到多个相似的第一瓦楞纸箱的产品参数，[0096]得到用户之间的相似度后，UserCF算法会给用户推荐和他最相似的k个用户喜欢结合图5A所示的矩阵再结合上述相似度计算公式可[0098]进一步地，根据上述过程生成Apriori算法模型与协同过滤算法模型后，将[0104]相似度结果表明产品参数A对配材方案c和配材e的置信度可能是一样的，并且较出目标配材序列时，首先逐一判断每个配材序列的置信度是否大于等于预设置信度阈值，[0107]具体的，根据多个判断结果从多个配材序列中确定出至[0108]例如，基于Apriori算法和协同过滤算法生成的预先训练的瓦楞纸箱配材模型会250A牛170A瓦200A牛A'})；例如当输入待制造的瓦楞纸箱的产品参数为({双楞纸箱68ibs[0113]例如图6所示，图6是本申请提供的一种瓦楞纸箱的配材生成过程的过程示意框[0114]需要说明的是，基于寻找频繁项集技术的Apriori算法会输出相应的配材序列和于Apriori算法和协同过滤算法构建的；最后基于每个配材序列的置信度从多个配材序列申请采用Apriori算法和协同过滤算法对历史纸箱配材数据进行建模并融合，其中基于寻找频繁项集技术的Apriori算法和协同过滤算法融合后的模型不仅解决了协同过滤推荐中[0117]请参见图7，其示出了本发明一个示例性实施例提供的瓦楞纸箱的配材生成装置于Apriori算法和协同过滤算法构建的；最后基于每个配材序列的置信度从多个配材序列申请采用Apriori算法和协同过滤算法对历史纸箱配材数据进行建模并融合，其中基于寻找频繁项集技术的Apriori算法和协同过滤算法融合后的模型不仅解决了协同过滤推荐中执行时实现上述各个方法实施例提供的瓦楞纸场可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，FPGA)、可编程逻辑阵列序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功材序列确定为待制造的瓦楞纸箱的配材序列。[0145]在一个实施例中，处理器1001按照以下步骤生成预先训练的瓦楞纸箱配材模型[0153]将Apriori算法模型与协同过滤算法模型合并，生成预先训练的瓦楞纸箱配材模[0154]在一个实施例中，处理器1001在执行当频繁项集中频繁项数量为1时，生成[0162]根据每个相似的瓦楞纸箱的产品参数的配材计算多个相似瓦楞纸箱之间的相似[0165]将待制造的瓦楞纸箱的产品参数输入Apriori算法模型中，生成第一数量的配材于Apriori算法和协同过滤算法构建的；最后基于每个配材序列的置信度从多个配材序列申请采用Apriori算法和协同过滤算法对历史纸箱配材数据进行建模并融合，其中基于寻找频繁项集技术的Apriori算法和协