[发明专利]基于模型造型独特性因素的自动定价方法在审

专利信息
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: 发明属于智能制造技术领域,具体的为基于模型造型独特性因素的自动定价方法,收集若干产品三维数字模型和对应的人工报价,形成模型‑价格数据;对所有的三维数字模型等厚切割,获得每一切割面的轮廓图像;构建深度网络,训练网络输出收敛于目标数据,完成自动报价系统的构建;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。本发明将连续的三维模型转变为利于计算机计算的有限离散切片,有效的降低了数据维数;通过使用深度网络技术,实现了产品数字模型特征的自动选取、评价和报价系统的自动构建,能够保证报价的准确性。
搜索关键词: 基于 模型 造型 独特性 因素 自动 定价 方法
【主权项】:
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。
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