CN116011903B - 一种智能物流系统、方法、计算机设备、存储介质及终端 - Google Patents

一种智能物流系统、方法、计算机设备、存储介质及终端 Download PDF

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CN116011903B CN202310091106.6A CN202310091106A CN116011903B CN 116011903 B CN116011903 B CN 116011903B CN 202310091106 A CN202310091106 A CN 202310091106A CN 116011903 B CN116011903 B CN 116011903B
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Abstract

本发明属于物流技术领域，公开了一种智能物流系统、方法、计算机设备、存储介质及终端，智能物流系统包括：包裹获取模块、包裹检查模块、中央控制模块、包裹称重模块、信息关联模块、信息分析模块、信息加密模块、计费模块、包裹处置模块、支付确认模块。本发明通过包裹检查模块的设置能够实现对包裹内物品的安全性的检查，及时查出违禁物品并通过包裹处置模块进行退回，能够减少运输费用损失，更能够保证运输货物的安全性。通过信息关联模块实现包裹于物流信息的对应，更好的进行包裹的运输和配送。本发明的系统组成简单，能够实现货物的揽件、运输、退回、计费，实现物流体系的完善。

Description

一种智能物流系统、方法、计算机设备、存储介质及终端
技术领域
本发明属于物流技术领域，尤其涉及一种智能物流系统、方法、计算机设备、存储介质及终端。
背景技术
传统物流行业存在着诸多不符合时代要求的缺陷，包括：非智能化程度高、用户体验差、结构不平衡、社会综合效益低、末端物流不成熟等。但是现有的物流管理系统构建不合理，无法实现对物流货品的检查以及准确计费，难以满足物流发展需求。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有的物流管理系统构建不合理，无法实现对物流货品的检查以及准确计费，难以满足物流发展需求。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种智能物流系统、方法、计算机设备、存储介质及终端。
本发明是这样实现的，一种智能物流系统，所述智能物流系统包括：
包裹获取模块、包裹检查模块、中央控制模块、包裹称重模块、信息关联模块、信息分析模块、信息加密模块、计费模块、包裹处置模块、支付确认模块；
包裹获取模块，与中央控制模块连接，用于通过包裹获取程序进行已封装的包裹的获取；
包裹检查模块，与中央控制模块连接，用于通过包裹检查程序对已封装的包裹进行封装状态下的内部安全检查，以及对已封装包裹的外部包装进行破损检查；
中央控制模块，与包裹获取模块、包裹检查模块、包裹称重模块、信息关联模块、信息分析模块、信息加密模块、计费模块、包裹处置模块、支付确认模块连接，用于通过主控机控制各个模块正常运行；
包裹称重模块，与中央控制模块连接，用于通过包裹称重程序进行获取包裹的称重，得到包裹重量；
信息关联模块，与中央控制模块连接，用于通过信息关联程序进行已封装包裹与物流信息的关联；
信息分析模块，与中央控制模块连接，用于通过信息分析程序对已封装包裹关联的物流信息进行分析；
信息加密模块，与中央控制模块连接，用于通过数据加密程序进行已封装包裹关联的物流信息的加密，得到加密信息；
计费模块，与中央控制模块连接，用于通过计费程序依照包裹重量信息与已封装包裹关联的物流信息进行物流费用的计算；
包裹处置模块，与中央控制模块连接，用于通过包裹处置程序依照已封装的包裹进行封装状态下的内部安全检查结果对包裹进行处置，所述处置包括将包裹发送给收件人与将包裹退回给寄件人；
支付确认模块，与中央控制模块连接，用于通过支付确认程序进行物流费用的支付确认。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述智能物流系统的智能物流方法，所述智能物流方法包括以下步骤：
步骤一，通过包裹获取模块利用包裹获取程序进行已封装的包裹的获取；通过包裹检查模块利用包裹检查程序对已封装的包裹进行封装状态下的内部安全检查，以及对已封装包裹的外部包装进行破损检查；
步骤二，通过中央控制模块利用主控机控制各个模块正常运行；通过包裹称重模块利用包裹称重程序进行获取包裹的称重，得到包裹重量；
步骤三，通过信息关联模块利用信息关联程序进行已封装包裹与物流信息的关联；通过信息分析模块利用信息分析程序对已封装包裹关联的物流信息进行分析；
所述对已封装包裹关联的物流信息进行分析包括：
建立物流信息分析公式G(V,E),V＝{v1,v2,...vn}为物流信息中的信息分析特征范围集合，E＝{(vx,vy)|vx∈V,vy∈V}代表边的集合，基于物流信息分析公式生成邻接矩阵A，其中
物流信息被划分成四个信息分析特征子范围区域，记为C＝{c1,c2,c3,c4}，其中V(c1)＝{1,2,3,4}，V(c2)＝{5,6,7,8,9}，V(c3)＝{10,11,12,13}，V(c4)＝{14,15,16,17}；
将物流信息中所有的信息分析特征范围对(i,j)挑选出来作为候选信息分析特征范围对；
利用候选信息分析特征范围对之间的局部拓扑信息计算所述的信息分析特征范围对之间的相似性值，因为这两对信息分析特征范围都没有共同邻居，所以用局部拓扑信息计算出来的两对信息分析特征范围的相似性值都为0；
计算所述的信息分析特征范围对所在信息分析特征子范围区域的信息分析特征子范围区域相关性；
分别找到候选信息分析特征范围5和10所在的信息分析特征子范围区域c2和c3；
计算V(c2)＝{5,6,7,8,9}，Γ(c2)＝{3,10}，因此Γ(c2)∪V(c2)＝{3,5,6,7,8,9,10}；
求出Γ(c3)∪V(c3)＝{4,7,10,11,12,13}；
计算信息分析特征子范围区域c2和c3的信息分析特征子范围区域相关性为
对信息分析特征子范围区域相关性进行归一化，结果为
同理，可得到信息分析特征范围10和信息分析特征范围14分别属于信息分析特征子范围区域c3和信息分析特征子范围区域c4，这两个信息分析特征子范围区域归一化之后的信息分析特征子范围区域相关性为
综合考虑局部信息和信息分析特征子范围区域相关性对信息分析特征范围相似性的影响，重新计算候选信息分析特征范围对之间的相似性值Su,v；采用公式因此/>信息分析特征范围5和信息分析特征范围10之间的相似性比信息分析特征范围10和信息分析特征范围14之间的相似性高；
计算每个信息分析特征范围对的相似性值，并将相似性值按降序排列，构建相似性列表；
根据某种相似性准则，获取相似性列表中前N个信息分析特征范围对，这些排在前N个的信息分析特征范围对即为本链路预测方法得出的最有可能在未来产生连边的信息分析特征范围对，其中N为正整数；
步骤四，通过信息加密模块利用数据加密程序进行已封装包裹关联的物流信息的加密，得到加密信息；通过计费模块利用计费程序依照包裹重量信息与已封装包裹关联的物流信息进行物流费用的计算；
步骤五，通过包裹处置模块利用包裹处置程序依照已封装的包裹进行封装状态下的内部安全检查结果对包裹进行处置，所述处置包括将包裹发送给收件人与将包裹退回给寄件人；
步骤六，通过支付确认模块利用支付确认程序进行物流费用的支付确认。
进一步，步骤一中，所述通过包裹检查模块利用包裹检查程序对已封装的包裹进行封装状态下的内部安全检查，包括：
(1)使用X光扫描仪获取已封装的包裹的X光图像信息；
(2)识别所述X光图像信息，并对是被信息进行分析；
(3)通过分析结果对是否含有违禁物品进行判断。
进一步，所述违禁物品包括：可疑和危险物品。
进一步，所述通过包裹检查模块利用包裹检查程序对已封装的包裹进行封装状态下的内部安全检查，还包括：对违禁物品所在的包裹进行开封，对开封的包裹内的物品进行人工复查。
进一步，步骤三中，所述物流信息包括：寄件人信息、寄件人信息与包裹内物品信息。
进一步，所述寄件人信息包括寄件人姓名、寄件人电话、寄件人地址、寄件人身份证号码。
进一步，所述收件人信息包括：收件人姓名、收件人电话、收件人详细地址、收件时间要求。
进一步，步骤四中，所述通过信息加密模块利用数据加密程序进行已封装包裹关联的物流信息的加密，包括：
1)接收数据加密请求或者私密存储空间设置请求；
2)确定待构建的私密存储空间存储数据的属性；
3)构建所述属性对应的私密存储空间。
进一步，所述通过信息加密模块利用数据加密程序进行已封装包裹关联的物流信息的加密，还包括：
第一步，将物流信息存储于私密存储空间；
第二步，在检测到所述信息完成存储后，确定所述数据对应的原存储空间；
第三步，在所述原存储空间中删除所述数据。
本发明另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述智能物流方法。
本发明另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述智能物流方法。
本发明另一目的在于提供一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现所述智能物流方法。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明通过包裹检查模块的设置能够实现对包裹内物品的安全性的检查，及时查出违禁物品并通过包裹处置模块进行退回，能够减少运输费用损失，更能够保证运输货物的安全性。通过信息关联模块实现包裹于物流信息的对应，更好的进行包裹的运输和配送。
本发明的系统组成简单，能够实现货物的揽件、运输、退回、计费，实现物流体系的完善。
本发明所述对已封装包裹关联的物流信息进行分析中，建立物流信息分析公式为物流信息中的信息分析特征范围集合，E＝{(vx,vy)|vx∈V,vy∈V}代表边的集合，基于物流信息分析公式生成邻接矩阵A，其中/>物流信息被划分成四个信息分析特征子范围区域，记为C＝{c1,c2,c3,c4}，其中V(c1)＝{1,2,3,}4，V(c2)＝{5,6,7,8,9}，V(c3)＝{10,11,12,13}，V(c4)＝{14,15,16,17}；将物流信息中所有的信息分析特征范围对(i,j)挑选出来作为候选信息分析特征范围对；利用候选信息分析特征范围对之间的局部拓扑信息计算所述的信息分析特征范围对之间的相似性值，因为这两对信息分析特征范围都没有共同邻居，所以用局部拓扑信息计算出来的两对信息分析特征范围的相似性值都为0；计算所述的信息分析特征范围对所在信息分析特征子范围区域的信息分析特征子范围区域相关性等技术方案，保证了对物流品的智能分析，为下道工序的准确实施提供保证。预测准确度有所提高。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的智能物流系统结构框图。
图2是本发明实施例提供的智能物流方法流程图。
图3是本发明实施例提供的通过包裹检查模块利用包裹检查程序对已封装的包裹进行封装状态下的内部安全检查
图4是本发明实施例提供的通过信息加密模块利用数据加密程序进行已封装包裹关联的物流信息的加密流程图。
图5是本发明实施例提供的通过信息加密模块利用数据加密程序进行已封装包裹关联的物流信息的加密示意图。
图1中：1、包裹获取模块；2、包裹检查模块；3、中央控制模块；4、包裹称重模块；5、信息关联模块；6、信息分析模块；7、信息加密模块；8、计费模块；9、包裹处置模块；10、支付确认模块。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种智能物流系统、方法、计算机设备、存储介质及终端，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的智能物流系统包括：
包裹获取模块1、包裹检查模块2、中央控制模块3、包裹称重模块4、信息关联模块5、信息分析模块6、信息加密模块7、计费模块8、包裹处置模块9、支付确认模块10；
包裹获取模块1，与中央控制模块3连接，用于通过包裹获取程序进行已封装的包裹的获取；
包裹检查模块2，与中央控制模块3连接，用于通过包裹检查程序对已封装的包裹进行封装状态下的内部安全检查，以及对已封装包裹的外部包装进行破损检查；
中央控制模块3，与包裹获取模块1、包裹检查模块2、包裹称重模块4、信息关联模块5、信息分析模块6、信息加密模块7、计费模块8、包裹处置模块9、支付确认模块10连接，用于通过主控机控制各个模块正常运行；
包裹称重模块4，与中央控制模块3连接，用于通过包裹称重程序进行获取包裹的称重，得到包裹重量；
信息关联模块5，与中央控制模块3连接，用于通过信息关联程序进行已封装包裹与物流信息的关联；
信息分析模块6，与中央控制模块3连接，用于通过信息分析程序对已封装包裹关联的物流信息进行分析；
信息加密模块7，与中央控制模块3连接，用于通过数据加密程序进行已封装包裹关联的物流信息的加密，得到加密信息；
计费模块8，与中央控制模块3连接，用于通过计费程序依照包裹重量信息与已封装包裹关联的物流信息进行物流费用的计算；
包裹处置模块9，与中央控制模块3连接，用于通过包裹处置程序依照已封装的包裹进行封装状态下的内部安全检查结果对包裹进行处置，所述处置包括将包裹发送给收件人与将包裹退回给寄件人；
支付确认模块10，与中央控制模块3连接，用于通过支付确认程序进行物流费用的支付确认。
如图2所示，本发明实施例提供的智能物流方法包括以下步骤：
S101，通过包裹获取模块利用包裹获取程序进行已封装的包裹的获取；通过包裹检查模块利用包裹检查程序对已封装的包裹进行封装状态下的内部安全检查，以及对已封装包裹的外部包装进行破损检查；
S102，通过中央控制模块利用主控机控制各个模块正常运行；通过包裹称重模块利用包裹称重程序进行获取包裹的称重，得到包裹重量；
S103，通过信息关联模块利用信息关联程序进行已封装包裹与物流信息的关联；通过信息分析模块利用信息分析程序对已封装包裹关联的物流信息进行分析；
S104，通过信息加密模块利用数据加密程序进行已封装包裹关联的物流信息的加密，得到加密信息；通过计费模块利用计费程序依照包裹重量信息与已封装包裹关联的物流信息进行物流费用的计算；
S105，通过包裹处置模块利用包裹处置程序依照已封装的包裹进行封装状态下的内部安全检查结果对包裹进行处置，所述处置包括将包裹发送给收件人与将包裹退回给寄件人；
S106，通过支付确认模块利用支付确认程序进行物流费用的支付确认。
如图3所示，步骤S101中，本发明实施例提供的通过包裹检查模块利用包裹检查程序对已封装的包裹进行封装状态下的内部安全检查，包括：
S201，使用X光扫描仪获取已封装的包裹的X光图像信息；
S202，识别所述X光图像信息，并对是被信息进行分析；
S203，通过分析结果对是否含有违禁物品进行判断。
本发明实施例提供的违禁物品包括：可疑和危险物品。
本发明实施例提供的通过包裹检查模块利用包裹检查程序对已封装的包裹进行封装状态下的内部安全检查，还包括：对违禁物品所在的包裹进行开封，对开封的包裹内的物品进行人工复查。
步骤S103中，本发明实施例提供的物流信息包括：寄件人信息、寄件人信息与包裹内物品信息。
本发明实施例提供的寄件人信息包括寄件人姓名、寄件人电话、寄件人地址、寄件人身份证号码。
本发明实施例提供的收件人信息包括：收件人姓名、收件人电话、收件人详细地址、收件时间要求。
所述对已封装包裹关联的物流信息进行分析包括：
建立物流信息分析公式G(V,E),V＝{v1,v2,...vn}为物流信息中的信息分析特征范围集合，E＝{(vx,vy)|vx∈V,vy∈V}代表边的集合，基于物流信息分析公式生成邻接矩阵A，其中
物流信息被划分成四个信息分析特征子范围区域，记为C＝{c1,c2,c3,c4}，其中V(c1)＝{1,2,3,4}，V(c2)＝{5,6,7,8,9}，V(c3)＝{10,11,12,13}，V(c4)＝{14,15,16,17}；
将物流信息中所有的信息分析特征范围对(i,j)挑选出来作为候选信息分析特征范围对；
利用候选信息分析特征范围对之间的局部拓扑信息计算所述的信息分析特征范围对之间的相似性值，因为这两对信息分析特征范围都没有共同邻居，所以用局部拓扑信息计算出来的两对信息分析特征范围的相似性值都为0；
计算所述的信息分析特征范围对所在信息分析特征子范围区域的信息分析特征子范围区域相关性；
分别找到候选信息分析特征范围5和10所在的信息分析特征子范围区域c2和c3；
计算V(c2)＝{5,6,7,8,9}，Γ(c2)＝{3,10}，因此Γ(c2)∪V(c2)＝{3,5,6,7,8,9,10}；
求出Γ(c3)∪V(c3)＝{4,7,10,11,12,13}；
计算信息分析特征子范围区域c2和c3的信息分析特征子范围区域相关性为
对信息分析特征子范围区域相关性进行归一化，结果为
同理，可得到信息分析特征范围10和信息分析特征范围14分别属于信息分析特征子范围区域c3和信息分析特征子范围区域c4，这两个信息分析特征子范围区域归一化之后的信息分析特征子范围区域相关性为
综合考虑局部信息和信息分析特征子范围区域相关性对信息分析特征范围相似性的影响，重新计算候选信息分析特征范围对之间的相似性值Su,v；采用公式因此/>信息分析特征范围5和信息分析特征范围10之间的相似性比信息分析特征范围10和信息分析特征范围14之间的相似性高；
计算每个信息分析特征范围对的相似性值，并将相似性值按降序排列，构建相似性列表；
根据某种相似性准则，获取相似性列表中前N个信息分析特征范围对，这些排在前N个的信息分析特征范围对即为本链路预测方法得出的最有可能在未来产生连边的信息分析特征范围对，其中N为正整数；
如图4所示，步骤S104中，本发明实施例提供的通过信息加密模块利用数据加密程序进行已封装包裹关联的物流信息的加密，包括：
S301，接收数据加密请求或者私密存储空间设置请求；
S302，确定待构建的私密存储空间存储数据的属性；
S303，构建所述属性对应的私密存储空间。
如图5所示，本发明实施例提供的通过信息加密模块利用数据加密程序进行已封装包裹关联的物流信息的加密，还包括：
S401，将物流信息存储于私密存储空间；
S402，在检测到所述信息完成存储后，确定所述数据对应的原存储空间；
S403，在所述原存储空间中删除所述数据。
以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种智能物流方法，其特征在于，所述智能物流方法包括：
步骤一，通过包裹获取模块利用包裹获取程序进行已封装的包裹的获取；通过包裹检查模块利用包裹检查程序对已封装的包裹进行封装状态下的内部安全检查，以及对已封装包裹的外部包装进行破损检查；
步骤二，通过中央控制模块利用主控机控制各个模块正常运行；通过包裹称重模块利用包裹称重程序进行获取包裹的称重，得到包裹重量；
步骤三，通过信息关联模块利用信息关联程序进行已封装包裹与物流信息的关联；通过信息分析模块利用信息分析程序对已封装包裹关联的物流信息进行分析；所述对已封装包裹关联的物流信息进行分析包括：
建立物流信息分析公式G(V,E),V＝{v1,v2,...vn}为物流信息中的信息分析特征范围集合，E＝{(vx,vy)|vx∈V,vy∈V}代表边的集合，基于物流信息分析公式生成邻接矩阵A，其中
物流信息被划分成四个信息分析特征子范围区域，记为C＝{c1,c2,c3,c4}，其中V(c1)＝{1,2,3,4}，V(c2)＝{5,6,7,8,9}，V(c3)＝{10,11,12,13}，V(c4)＝{14,15,16,17}；
将物流信息中所有的信息分析特征范围对(i,j)挑选出来作为候选信息分析特征范围对；
利用候选信息分析特征范围对之间的局部拓扑信息计算所述的信息分析特征范围对之间的相似性值，因为这两对信息分析特征范围都没有共同邻居，所以用局部拓扑信息计算出来的两对信息分析特征范围的相似性值都为0；
计算所述的信息分析特征范围对所在信息分析特征子范围区域的信息分析特征子范围区域相关性；
分别找到候选信息分析特征范围5和10所在的信息分析特征子范围区域c2和c3；
计算V(c2)＝{5,6,7,8,9}，Γ(c2)＝{3,10}，因此Γ(c2)∪V(c2)＝{3,5,6,7,8,9,10}；
求出Γ(c3)∪V(c3)＝{4,7,10,11,12,13}；
计算信息分析特征子范围区域c2和c3的信息分析特征子范围区域相关性为
对信息分析特征子范围区域相关性进行归一化，结果为
同理，可得到信息分析特征范围10和信息分析特征范围14分别属于信息分析特征子范围区域c3和信息分析特征子范围区域c4，这两个信息分析特征子范围区域归一化之后的信息分析特征子范围区域相关性为
综合考虑局部信息和信息分析特征子范围区域相关性对信息分析特征范围相似性的影响，重新计算候选信息分析特征范围对之间的相似性值Su,v；采用公式因此/>信息分析特征范围5和信息分析特征范围10之间的相似性比信息分析特征范围10和信息分析特征范围14之间的相似性高；
计算每个信息分析特征范围对的相似性值，并将相似性值按降序排列，构建相似性列表；
根据某种相似性准则，获取相似性列表中前N个信息分析特征范围对，这些排在前N个的信息分析特征范围对即为本链路预测方法得出的最有可能在未来产生连边的信息分析特征范围对，其中N为正整数；
步骤四，通过信息加密模块利用数据加密程序进行已封装包裹关联的物流信息的加密，得到加密信息；通过计费模块利用计费程序依照包裹重量信息与已封装包裹关联的物流信息进行物流费用的计算；
步骤五，通过包裹处置模块利用包裹处置程序依照已封装的包裹进行封装状态下的内部安全检查结果对包裹进行处置，所述处置包括将包裹发送给收件人与将包裹退回给寄件人；
步骤六，通过支付确认模块利用支付确认程序进行物流费用的支付确认。
2.如权利要求1所述智能物流方法，其特征在于，步骤一中，所述通过包裹检查模块利用包裹检查程序对已封装的包裹进行封装状态下的内部安全检查，包括：
(1)使用X光扫描仪获取已封装的包裹的X光图像信息；
(2)识别所述X光图像信息，并对是被信息进行分析；
(3)通过分析结果对是否含有违禁物品进行判断。
3.如权利要求2所述智能物流方法，其特征在于，所述违禁物品包括：可疑和危险物品。
4.如权利要求2所述智能物流方法，其特征在于，所述通过包裹检查模块利用包裹检查程序对已封装的包裹进行封装状态下的内部安全检查，还包括：对违禁物品所在的包裹进行开封，对开封的包裹内的物品进行人工复查。
5.如权利要求1所述智能物流方法，其特征在于，步骤三中，所述物流信息包括：寄件人信息、寄件人信息与包裹内物品信息；
所述寄件人信息包括寄件人姓名、寄件人电话、寄件人地址、寄件人身份证号码；
所述收件人信息包括：收件人姓名、收件人电话、收件人详细地址、收件时间要求。
6.如权利要求1所述智能物流方法，其特征在于，步骤四中，所述通过信息加密模块利用数据加密程序进行已封装包裹关联的物流信息的加密，包括：
1)接收数据加密请求或者私密存储空间设置请求；
2)确定待构建的私密存储空间存储数据的属性；
3)构建所述属性对应的私密存储空间；
所述通过信息加密模块利用数据加密程序进行已封装包裹关联的物流信息的加密，还包括：
第一步，将物流信息存储于私密存储空间；
第二步，在检测到所述信息完成存储后，确定所述数据对应的原存储空间；
第三步，在所述原存储空间中删除所述数据。
7.一种智能物流系统，其特征在于，所述智能物流系统包括：
包裹获取模块，与中央控制模块连接，用于通过包裹获取程序进行已封装的包裹的获取；
包裹检查模块，与中央控制模块连接，用于通过包裹检查程序对已封装的包裹进行封装状态下的内部安全检查，以及对已封装包裹的外部包装进行破损检查；
中央控制模块，与包裹获取模块、包裹检查模块、包裹称重模块、信息关联模块、信息分析模块、信息加密模块、计费模块、包裹处置模块、支付确认模块连接，用于通过主控机控制各个模块正常运行；
包裹称重模块，与中央控制模块连接，用于通过包裹称重程序进行获取包裹的称重，得到包裹重量；
信息关联模块，与中央控制模块连接，用于通过信息关联程序进行已封装包裹与物流信息的关联；
信息分析模块，与中央控制模块连接，用于通过信息分析程序对已封装包裹关联的物流信息进行分析；所述对已封装包裹关联的物流信息进行分析包括：
建立物流信息分析公式G(V,E),V＝{v1,v2,...vn}为物流信息中的信息分析特征范围集合，E＝{(vx,vy)|vx∈V,vy∈V}代表边的集合，基于物流信息分析公式生成邻接矩阵A，其中
物流信息被划分成四个信息分析特征子范围区域，记为C＝{c1,c2,c3,c4}，其中V(c1)＝{1,2,3,4}，V(c2)＝{5,6,7,8,9}，V(c3)＝{10,11,12,13}，V(c4)＝{14,15,16,17}；
将物流信息中所有的信息分析特征范围对(i,j)挑选出来作为候选信息分析特征范围对；
利用候选信息分析特征范围对之间的局部拓扑信息计算所述的信息分析特征范围对之间的相似性值，因为这两对信息分析特征范围都没有共同邻居，所以用局部拓扑信息计算出来的两对信息分析特征范围的相似性值都为0；
计算所述的信息分析特征范围对所在信息分析特征子范围区域的信息分析特征子范围区域相关性；
分别找到候选信息分析特征范围5和10所在的信息分析特征子范围区域c2和c3；
计算V(c2)＝{5,6,7,8,9}，Γ(c2)＝{3,10}，因此Γ(c2)∪V(c2)＝{3,5,6,7,8,9,10}；
求出Γ(c3)∪V(c3)＝{4,7,10,11,12,13}；
计算信息分析特征子范围区域c2和c3的信息分析特征子范围区域相关性为
对信息分析特征子范围区域相关性进行归一化，结果为
同理，可得到信息分析特征范围10和信息分析特征范围14分别属于信息分析特征子范围区域c3和信息分析特征子范围区域c4，这两个信息分析特征子范围区域归一化之后的信息分析特征子范围区域相关性为
综合考虑局部信息和信息分析特征子范围区域相关性对信息分析特征范围相似性的影响，重新计算候选信息分析特征范围对之间的相似性值Su,v；采用公式因此/>信息分析特征范围5和信息分析特征范围10之间的相似性比信息分析特征范围10和信息分析特征范围14之间的相似性高；
计算每个信息分析特征范围对的相似性值，并将相似性值按降序排列，构建相似性列表；
根据某种相似性准则，获取相似性列表中前N个信息分析特征范围对，这些排在前N个的信息分析特征范围对即为本链路预测方法得出的最有可能在未来产生连边的信息分析特征范围对，其中N为正整数；
信息加密模块，与中央控制模块连接，用于通过数据加密程序进行已封装包裹关联的物流信息的加密，得到加密信息；
计费模块，与中央控制模块连接，用于通过计费程序依照包裹重量信息与已封装包裹关联的物流信息进行物流费用的计算；
包裹处置模块，与中央控制模块连接，用于通过包裹处置程序依照已封装的包裹进行封装状态下的内部安全检查结果对包裹进行处置，所述处置包括将包裹发送给收件人与将包裹退回给寄件人；
支付确认模块，与中央控制模块连接，用于通过支付确认程序进行物流费用的支付确认。
8.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1～6任意一项所述智能物流方法。
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1～6任意一项所述智能物流方法。
10.一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端用于实现权利要求1～6任意一项所述的智能物流方法。
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