[发明专利]基于模型造型独特性因素的自动定价方法在审
| 申请号： | 201710815500.4 | 申请日： | 2017-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN107609909A | 公开（公告）日： | 2018-01-19 |
| 发明（设计）人： | 王德麾;樊庆文;李焕;赵志键;李海博;裴宏亮 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙)51241 | 代理人： | 曹少华 |
| 地址： | 610065 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 模型 造型 独特性 因素 自动 定价 方法 | ||
【权利要求书】：
1.基于模型造型独特性因素的自动定价方法，其特征在于，包括以下过程：
(1)收集若干产品三维数字模型，以及对应的人工报价；从人工中确定产品主观性价格，与该产品的三维数字模型形成模型-价格数据，用(mi，pi)表示；
(2)对所有的三维数字模型，均沿着同一个方向，将三维数字模型等厚切割n次，获得每一切割面的轮廓图像；将模型等厚切割n次，形成n个切面；
(3)构建深度网络，三维数字模型mi的切片集合为输入数据，价格pi为目标数据，训练网络输出收敛于目标数据，完成自动报价系统的构建；
(4)进行产品造价自动评估时，将待报价产品的三维数字模型按照同样的规格进行切片，将切片数据集输入到构建好的深度网络中，其网络输出值即为系统自动形成的报价。
2.根据权利要求1所述的基于模型造型独特性因素的自动定价方法，其特征在于，通过人工定价或经过人工调整过的新报价数据逐步积累，使用该新增数据，在原有网络基础上进行再训练，使报价系统学习到最新的报价规则。
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