Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
服务订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 中国标准化研究院禄雨薇获国家专利权

中国标准化研究院禄雨薇获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉中国标准化研究院申请的专利一种基于大数据的质量评价信息生成方法及系统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:CN119807627B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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:202510300027.0,技术领域涉及:G06F18/10;该发明授权一种基于大数据的质量评价信息生成方法及系统是由禄雨薇;支云杰;廖景行设计研发完成,并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于大数据的质量评价信息生成方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于大数据的质量评价信息生成方法及系统,包括采集预设产品的服务数据和测试数据,对所述服务数据和所述测试数据进行预处理;对所述服务数据进行有效性筛选获得有效数据,通过所述有效数据获得质量数据;所述质量数据包括第一质量和第二质量;所述第一质量表征基于服务数据的产品质量得分;所述第二质量表征用户的服务满意度;采用所述测试数据修正所述质量数据获得修正数据,根据所述修正数据构建质量评价信息生成模型;根据评价误差优化所述质量评价信息生成模型,将待评价数据输入所述质量评价信息生成模型,输出生成结果。该方法提高质量评价信息生成的精度,同时具有较好的可解释性,可直接用于质量评价信息生成系统中。

本发明授权一种基于大数据的质量评价信息生成方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于大数据的质量评价信息生成方法,其特征在于,包括以下步骤: 采集预设产品的服务数据和测试数据,对所述服务数据和所述测试数据进行预处理; 对所述服务数据进行有效性筛选获得有效数据,通过所述有效数据获得质量数据;所述质量数据包括第一质量和第二质量;所述第一质量表征基于服务数据的产品质量得分;所述第二质量表征用户的服务满意度; 采用所述测试数据修正所述质量数据获得修正数据,根据所述修正数据构建质量评价信息生成模型;包括: 将服务数据中产品数据和测试数据进行对照,计算服务数据中产品数据和测试数据的偏差度: , 其中第c个产品数据为,第c个测试数据为,核密度估计函数为,测试数据的数量为N,范数的平方为,误差因子为,控制系数为; 根据测试数据的相似度采用决策树进行分类,计算测试数据的信息量: , 其中第x个分类的信息量为,第x个分类的测试数据数量为,第x个分类的第c个测试数据为,第x个分类的测试数据平均值为,测试数据出现的概率为; 通过偏差度和信息量修正质量数据,表达式为: , 其中第c个质量数据为,第c个修正数据为; 根据评价误差优化所述质量评价信息生成模型,将待评价数据输入所述质量评价信息生成模型,输出生成结果;包括: 引入粒子种群,将评价误差的方差作为适应度误差,对粒子种群进行混沌映射,表达式为: , 其中0到1的混沌随机数为b,第w+1个维度为,第w个维度为; 计算粒子的适应度,将适应度最大的粒子位置作为最优位置,更新粒子的位置,表达式为: , 其中1到2的随机数为,第t+1次迭代第a个粒子第w个维度的更新位置为,第a个粒子第w个维度的初始位置为,0到1的随机数为,柯西算子为,第t次迭代的最优位置为; 引入扰动因子,更新粒子位置获得扰动位置,表达式为: , , 其中第t+1次迭代第a个粒子第w个维度的扰动位置为,第t次迭代第a个粒子第w个维度的更新位置为,0到1的随机数分别为、、,第t次迭代的扰动因子为,最大迭代次数为,当前迭代次数为t; 采用标准差更新的位置获得修正位置,表达式为: , 其中正态分布随机数的标准差为,第t次迭代第a个粒子第w个维度的扰动位置为,第t+1次迭代第a个粒子第w个维度的修正位置为,第w维度的下界为,第w维度的上界为; 不断迭代,直到达到最大迭代次数则停止迭代,否则更新扰动因子。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国标准化研究院,其通讯地址为:100080 北京市海淀区知春路4号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。