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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105556558A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201480051775.X
申请日：2014-08-21
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06Q30/06
CPC classification number: G06Q30/0202 , G06Q10/083 , G06Q30/06
Abstract: 本发明公开了一种确定适当的订货量的订货量确定设备。成分确定单元(91)基于以下各项来确定在出货量预测中使用的特定成分：分层隐结构在分层隐结构中，隐变量由树形结构表示并且表示概率模型的成分被分配给所述树形结构的最低层处的节点；门函数，该门函数确定前述分层隐结构的每个节点处的分支的方向；以及预测数据。基于所确定的成分和预测数据，出货量预测单元(92)计算针对现在时间与在第一时间点之后的第二时间点之间的产品的所预测的出货量。订货量确定单元(93)通过将对应于所确定的成分的预测误差散布的数量添加到所获得的数量，或者通过从所获得的数量减去对应于所确定的成分的预测误差散布的数量，来确定针对所述产品的订货量，其中所获得数量是通过从现在时间与前述第二时间点之间的产品的所预测的出货量减去产品的当前库存和在现在时间与前述第一时间点之间将接收的产品的数量而被获得。
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公开(公告)号：CN105556546B
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201480051777.9
申请日：2014-09-02
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06N7/00
Abstract: 主要目标在于提供能够解决前述问题的分层隐变量模型估计设备、分层隐变量模型估计方法、供应量预测设备、供应量预测方法、以及记录介质。分层隐结构设置单元82设置分层隐结构，该分层隐结构为其中隐变量由树结构表示并且表示概率模型的成分位于树结构的最低层的节点处的结构。变分概率计算单元81计算路径隐变量的变分概率，该路径隐变量为在分层隐结构中的将根节点链接到目标节点的路径中包括的隐变量。成分优化单元83针对计算出的变分概率而优化成分中的每个成分。门函数优化单元84基于节点中的隐变量的变分概率来优化门函数模型，该门函数模型为用于根据分层隐结构的节点中的多变量数据来确定分支方向的模型。
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公开(公告)号：CN105580044A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201480051774.5
申请日：2014-08-21
Applicant: 日本电气株式会社
CPC classification number: G06Q30/0631 , G06Q30/0254
Abstract: 本发明公开了一种产品推荐设备，该产品推荐设备推荐在许多店铺中将销售得很好的产品而非仅在一些店铺中销售得很好的产品。针对在多个店铺处销售的多个产品中的每个产品，得分计算单元(90)计算随着出货量和正被销售的相关产品所在的店铺的数目二者而增加的得分。产品推荐单元(91)推荐具有比正在做出推荐的店铺处销售的产品更高得分的产品。
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公开(公告)号：CN105556557A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201480051724.7
申请日：2014-08-21
Applicant: 日本电气株式会社
Abstract: 本发明公开了一种预测新店铺处的产品的出货量的出货量预测设备。分类单元(90)将多个现有店铺分类为多个聚类。基于关于新店铺的信息，聚类估计单元(91)估计新店铺将属于哪个聚类。出货量预测单元(92)通过计算针对与新店铺属于相同聚类的现有店铺处的产品的所预测的出货量，来估计新店铺处的产品的出货量。
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公开(公告)号：CN105556546A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201480051777.9
申请日：2014-09-02
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06N7/00
CPC classification number: G06N5/02 , G06N7/005 , G06N99/005
Abstract: 主要目标在于提供能够解决前述问题的分层隐变量模型估计设备、分层隐变量模型估计方法、供应量预测设备、供应量预测方法、以及记录介质。分层隐结构设置单元82设置分层隐结构，该分层隐结构为其中隐变量由树结构表示并且表示概率模型的成分位于树结构的最低层的节点处的结构。变分概率计算单元81计算路径隐变量的变分概率，该路径隐变量为在分层隐结构中的将根节点链接到目标节点的路径中包括的隐变量。成分优化单元83针对计算出的变分概率而优化成分中的每个成分。门函数优化单元84基于节点中的隐变量的变分概率来优化门函数模型，该门函数模型为用于根据分层隐结构的节点中的多变量数据来确定分支方向的模型。
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