[发明专利]一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统

权利要求书

1.一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统，其特征在于，所述报价系统包括输入模块、信息采集模块、指标库模块、快速估算模块、输出模块；

所述的输入模块用于输入非结构化数据；

所述的信息采集模块用于采集船舶信息，形成批量数据分类；

所述的指标库模块用于将船舶信息分类数据结构化、模块化；

所述的快速估算模块为基于神经网络，按照不同类型对快速估算模块进行分类，分别输入输出并进行汇总，得到快速估算结果；

所述的输出模块用于输出计算结果，并将计算结果保存至指标库中。

2.根据权利要求1所述的一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统，其特征在于，快速估算模块建立的具体步骤为：

S1、收集读取数据：收集多组船舶的船体任务书给出的数据；

S2、设置训练数据与预测数据：将所收集的数据作为训练数据，将其对应的实际估算价格作为预测数据；

S3、训练数据归一化：使用最大最小标准对原始数据进行线性变换训练数据归一化；

S4、构建BP神经网络：根据预测目标选择神经网络结构，确定相关函数构建BP神经网络；

S5、网络参数配置：确定学习率及最大训练次数，使用专家打分法配置网络参数；

S6、BP神经网络训练、预测：将BP神经网络进行训练，并将新输入值代入训练后的神经网络中进行预测；

S7、验证：将真实值与预测值误差进行比较，验证神经网络的可靠性。

3.根据权利要求1所述的一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统，其特征在于，分类后的快速估算模块由设备费用估算模块、原材料费用估算模块、劳务费用估算模块以及管理费用估算模块构成。

4.根据权利要求1所述的一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统，其特征在于，使用专家打分法配置网络参数的具体步骤为：

S1：选取需要确认权重的输入值作为因素集{U}；

S2：将评价结果作为评价集{V}，按重要程度赋予权重{A}；

S3：统计专家打分次数R，对每个指标进行隶属度分析，得到权重W_ij。

5.根据权利要求1所述的一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统，其特征在于，船舶信息包括航速、船型、载重量、自动化程度、国产化程度、排水量、预计交船年份、船厂设备、人员素质、船厂规模。

6.根据权利要求4所述的一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统，其特征在于，S2评价集{V}中指标为V_i，i＝1,2,3,4，具体参数如下：

7.根据权利要求3所述的一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统，其特征在于，S3中权重W_ij的表达式为：

8.根据权利要求1所述的一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统，其特征在于，BP神经网络结构为输入层、隐藏层和输出层；所述的隐藏层为一层，隐藏节点为三个，并设置两个偏置单元。

9.根据权利要求8所述的一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统，其特征在于，输入层到隐藏层使用Sigmoid函数，表达式为：

10.根据权利要求8所述的一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统，其特征在于，隐藏层到输出层使用回归函数输出船价的预估价格，

表达式为：g(x)＝h₁W₁+h₂W₂+h₃W₃+b；

损失函数loss使用方差表达式为：