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智能物流及其支撑技术
摘要：提出了智能物流的概念，阐述了智能物流的特点，介绍了智能物流的主要支撑技术，包括 自动识别技术、数据仓库和数据挖掘技术以及人工智能技术。
关键词：智能物流数据仓库数据挖掘自动识别
随着科学技术的发展，生产环节高速运动物体，也可以同时识读多个对象，具有抗恶劣环境、保密性强等特点。
生物识别技术是利用人类自身生理或行为特征进行身份认定的一种技术。生物特征包括 手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等，行为特征包括签字、声音等。由于人体 特征具有不可复制的特性，这一技术的安全性较传统意义上的身份验证机制有很大的提高。
目前，人们已经发展了虹膜识别技术、视网膜识别技术、面部识别技术、签名识别技术、声 音识别技术、指纹识别技术等六种生物识别技术。
3. 2 数据仓库和数据挖掘技术 数据仓库出现在20世纪80年代中期,它是一个面向 主题的、集成的、非易失的、时变的数据集合，数据仓库的目标是把来源不同的、结构相异 的数据经加工后在数据仓库中存储、提取和维护，它支持全面的、大量的复杂数据的分析处 理和高层次的决策支持。数据仓库使用户拥有任意提取数据的自由，而不干扰业务数据库的 正常运行。
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的及随机的实际应用数据中挖掘出 隐含的、未知的、对决策有潜在价值的知识和规则的过程。一般分为描述型数据挖掘和预测 型数据挖掘两种。描述型数据挖掘包括数据总结、聚类及关联分析等，预测型数据挖掘包括 分类、回归及时间序列分析等。其目的是通过对数据的统计、分析、综合、归纳和推理揭 示事件间的相互关系，预测未来的发展趋势，为企业的决策者提供决策依据。
3. 3 人工智能技术人工智能就是探索研究用各种机器模拟人类智能的途径，使人类 的智能得以物化与延伸的一门学科。它借鉴仿生学思想，用数学语言抽象描述知识，用以模仿 生物体系和人类的智能机制，目前主要的方法有神经网络、进化计算和粒度计算三种。
3. 3. 1 神经网络。神经网络是在生物神经网络研究的基础上模拟人类的形象直觉思维 根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳，提炼总结出来的一类并行处理网络。神 经网络的主要功能主要有联想记忆、分类聚类和优化计算等。虽然神经网络具有结构复杂、 可解释性差、训练时间长等缺点，但由于其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点，以及 各种网络训练算法如网络剪枝算法和规则提取算法的不断提出与完善，使得神经网络在数据
挖掘中的应用越来越为广大使用者所青睐。
3. 3. 2 进化计算。进化计算是模拟生物进化理论而发展起来的一种通用的问题求解的 方法。因为它来源于自然界的生物进化，所以它具有自然界生物所共有的极强的适应性特点, 这使得它能够解决那些难以用传统方法来解决的复杂问题。它采用了多点并行搜索的方式, 通过选择、交叉和变异等进化操作，反复叠代,在个体的适应度值的指导下，使得每代进化的结 果都优于上一代，如此逐代进化,直至产生全局最优解或全局近优解。其中最具代表性的就是 遗传算法，它是基于自然界的生物遗传进化机理而演化出来的一种自适应优化算法。
3. 3. 3 粒度计算。早在1990年，我国著名学者张钹和张铃在文献［5 ］中就进行了关于
粒度问题的讨论，并指出“人类智能的一个公认的特点，就是人们能从极不相同的粒