申请/专利权人：华晨宝马汽车有限公司

申请日：2020-03-27

公开（公告）日：2024-01-23

公开（公告）号：CN113449406B

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;G06F30/20;G06Q10/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.23#授权;2021.10.22#实质审查的生效;2021.09.28#公开

摘要：公开了打紧工具方案推荐方法和装置及存储介质。打紧工具方案包括打紧工具与配件的组合，打紧工具方案用于打紧紧固件。打紧工具方案推荐方法包括：接收描述用户需求的一组参数数据，所述一组参数数据包括：打紧工具的扭矩数据、转速数据和类型数据，紧固件的类型数据、形状数据和尺寸数据，紧固件相对于打紧操作者的朝向数据和紧固件的周围环境数据；基于所存储的关于打紧工具和配件的手册数据，确定能够满足用户需求并且具有正确的几何连接性的打紧工具与配件的组合；基于所确定的组合与用户需求的匹配程度，对所确定的组合进行评分和排序，从而确定预定数量的最优组合；以及输出所述预定数量的最优组合作为推荐的打紧工具方案。

主权项：1.一种打紧工具方案推荐方法，打紧工具方案包括打紧工具与配件的组合，打紧工具方案用于打紧紧固件，其特征在于，包括：接收描述用户需求的一组参数数据，所述一组参数数据包括：打紧工具的扭矩数据、转速数据和类型数据，紧固件的类型数据、形状数据和尺寸数据，紧固件相对于打紧操作者的朝向数据和紧固件的周围环境数据；基于所存储的关于打紧工具和配件的手册数据，确定能够满足用户需求并且具有正确的几何连接性的打紧工具与配件的组合；对所确定的组合进行评分和排序，该评分反映出所确定的组合与用户需求的匹配程度，从而确定预定数量的最优组合，其中，对所确定的组合进行评分和排序包括：使用经过训练的深度推荐模型来对所确定的组合进行评分和排序；以及输出所述预定数量的最优组合作为推荐的打紧工具方案，其中，深度推荐模型包括浅层和深层推荐模型，并且其中，对浅层和深层推荐模型进行训练包括：构建浅层和深层推荐模型，将历史数据输入到浅层和深层推荐模型中，对浅层和深层推荐模型的模型参数进行训练，直到浅层和深层推荐模型的逻辑损失函数的值大于或等于预设阈值为止，该历史数据包括所述一组参数数据以及指示出相关联的实际采用的打紧工具方案的数据，其中，所述一组参数数据中的离散的参数数据以及相关联的方案数据被输入到浅层和深层推荐模型的浅层部分中，所述一组参数数据中的连续的参数数据以及相关联的方案数据被输入到浅层和深层推荐模型的深层部分中。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华晨宝马汽车有限公司 打紧工具方案推荐方法和装置及存储介质

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