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龙图腾网获悉利溪(上海)厨房设备工程有限公司申请的专利一种基于AI动态预测的厨房易腐品智能补货系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121168740B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511294095.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于AI动态预测的厨房易腐品智能补货系统及方法是由李锐设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI动态预测的厨房易腐品智能补货系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于AI动态预测的厨房易腐品智能补货系统及方法，属于专门适用于管理的信息技术领域，所述系统模块具体包括：数据采集及存储模块、预处理融合模块、AI动态预测模块、补货报告生成及推送模块及模型迭代更新模块；数据采集及存储模块采集数据并存储；预处理融合模块进行预处理与特征提取融合；AI动态预测模块动态检测腐蚀状态及预测剩余腐蚀时间；补货报告生成及推送模块生成预测报告及推送；模型迭代更新模块利用算法更新优化模型策略；本发明相对于传统的易腐蚀品检测及补货系统，具有预测腐蚀时间的技术优势，解决了传统系统无法有效预测腐蚀时间导致补货不及时的问题，提供更高效的补货方法。

本发明授权一种基于AI动态预测的厨房易腐品智能补货系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI动态预测的厨房易腐品智能补货系统，其特征在于，具体包括：数据采集及存储模块、预处理融合模块、AI动态预测模块、补货报告生成及推送模块及模型迭代更新模块；该数据采集及存储模块、预处理融合模块、AI动态预测模块、补货报告生成及推送模块及模型迭代更新模块依次相连； 所述数据采集及存储模块利用多源式传感部署，采集厨房内全部品类的实时状态数据，并利用数据库技术构建品类库，将品类数据进行存储； 所述预处理融合模块根据品类库提取其中的品类数据，将数据进行清洗对齐并利用特征提取技术提取每个品类的特征向量，将其归一整合化处理，并输出品类整合特征； 所述AI动态预测模块根据品类整合特征，利用分布式梯度增强库XGBoost， 训练出XGBoost-mini用于判定腐蚀状态及XGBoost-S用于预测腐蚀时间，模型输出品类状态及预测的腐蚀剩余时间； 所述补货报告生成及推送模块根据品类状态及预测的腐蚀剩余时间，利用分层补货的办法生成报告及调用云端联动，实现将补货信息传输至工作人员接收端提醒补货，并下架已腐蚀的品类； 所述模型迭代更新模块根据训练输出的XGBoost-mini及XGBoost-S模型，利用增量式在线学习算法更新其模型内部超参数，使模型能够适应不断变化的环境，完成模型自身的优化策略； 所述AI动态预测模块包括数据准备子模块、XGBoost-mini训练子模块及XGBoost-S训练子模块； 所述数据准备子模块，根据融合特征向量设定状态标签与时间标签，该状态标签为离散值形式，即[0,1,2,3]分别代表不同的离散类别；该时间标签为连续值，单位为小时；将标签融入数据集并划分为训练、验证及测试三个子集； 所述XGBoost-mini训练子模块，根据训练集与验证集利用基于XGBoost的分类器进行初始化并设置超参数，从训练集中提取出特征矩阵，经过模型计算训练后，输出XGBoost-mini模型文件，该模型接收融合特征向量后生成一个概率向量，即P=[P0,P1......Pi]其中Pi为属于第i个品类腐蚀状态的概率向量，该向量记为P并输出； 所述XGBoost-S训练子模块，根据训练集与验证集利用基于XGBoost的回归器，从训练集中提取出特征矩阵并结合XGBoost-mini得出的确认已腐蚀的品类将其剔除后，进行初始化并设置超参数，经过模型计算训练后，输出XGBoost-S模型文件，该模型接收融合特征向量后生成预测时间，可直接输出一个连续的预测值，该预测值单位为小时，即预测的剩余腐蚀时间记为Pt并输出。

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