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龍圖騰網獲悉江西知渠服科技有限公司申請的專利一種基于人工智能的醫院后勤采購庫存管理方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120278641B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510555841.7，技術領域涉及：G06Q10/087；該發明授權一種基于人工智能的醫院后勤采購庫存管理方法及系統是由開拓;何劍波;楊安濤設計研發完成，并于2025-04-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的醫院后勤采購庫存管理方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于人工智能的醫院后勤采購庫存管理方法及系統，涉及醫院物流與供應鏈管理技術領域，包括，構建CIVS矩陣，計算動態EOQ，基于CIVS矩陣調整EOQ，計算訂貨周期，設置醫院后勤采購安全庫存；人工智能通過多標準決策分析，給醫院管理者提供最優供應商；構建MaMPA多目標優化采購方案，引入低碳環保約束，初始化獵物種群，設置三個迭代階段，每個階段后隨機引入FADs效應，迭代流程計算非支配排序和擁擠度機制確定捕獵者，使用模糊決策選擇最優方案；人工智能執行醫院后勤采購庫存管理自動補貨與采購訂單生成的全流程，通過構建CIVS矩陣，增強供應鏈的靈活性與適應性，構建MaMPA多目標優化采購方案引入低碳環保約束，提升采購決策的科學性與優化程度。

本發明授權一種基于人工智能的醫院后勤采購庫存管理方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的醫院后勤采購庫存管理方法，其特征在于：包括， 收集醫療物資數據并預處理，構建CIVS矩陣； 構建ARIMA模型，預測每種醫療物資的月預測需求量，使用經典經濟訂購批量模型EOQ，計算每種醫療物資的最優訂貨量，基于CIVS矩陣，調整最優訂貨量，計算訂貨周期，設置醫院后勤采購安全庫存； 基于CIVS矩陣，構建AHP層次結構，給醫院管理者提供最優供應商； 構建MaMPA多目標優化采購方案，引入低碳環保約束，初始化獵物種群，設置三個迭代階段，每個階段后隨機引入FADs效應，迭代流程計算非支配排序和擁擠度距離確定捕獵者，使用模糊決策選擇最優方案； 人工智能執行醫院后勤采購庫存管理自動補貨與采購訂單生成的全流程； 自動化監控與動態調整醫院后勤采購庫存管理的全流程； 所述收集醫療物資數據并預處理，構建CIVS矩陣，包括： 所述醫療物資數據，包括醫院倉庫、藥房和使用科室的所有的藥品、耗材和設備的結構數據，使用加權平均法計算預處理后的每種醫療物資的加權成本得分，使用K-MeansWCSS，得到每種醫療物資的C分類； 定義三個評價指標，為預處理后的每種醫療物資的三個評價指標分配離散值，計算、和，為醫療物資種類的索引，設計一個三層決策樹，根據E1、E2和E3的組合規則，將醫療物資分類為I1、I2和I3，并使用倍數法為I1、I2和I3設定重要性得分，得到每種醫療物資分的I分類； 從預處理后的醫療物資數據中提取每種醫療物資的單位時間消耗量序列，計算每種醫療物資的需求波動性得分，基于歐氏距離和Ward方法，使用層次聚類，得到每種醫療物資的V分類； 獲取每種醫療物資的生命周期環境數據，反向歸一化后的碳排放量和廢棄物生成量數據，使用等權重加權平均公式，計算每種醫療物資的可持續性得分，使用K-MeansWCSS，得到每種醫療物資的S分類； 基于每種醫療物資的加權成本得分、重要性得分、需求波動性得分和可持續性得分分別作為C、I、V和S指標的量化得分； 構建評估矩陣，并歸一化處理，對每個指標計算熵值，計算每個指標的客觀權重，計算每種醫療物資的加權得分； 定義I和S為正向指標，C和V為負向指標，對于正向指標和負向指標計算理想解和負理想解，計算每種醫療物資到理想解和負理想解的歐氏距離，計算相對接近度作為每種醫療物資的優先級得分，使用四分位數劃分為每種醫療物資劃分優先級順序，構建CIVS矩陣。

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