[发明专利]基于神经网络算法的企业特性分类计算方法及系统在审
| 申请号： | 201810427288.9 | 申请日： | 2018-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN108647292A | 公开（公告）日： | 2018-10-12 |
| 发明（设计）人： | 宋小鹏 | 申请（专利权）人： | 前海梧桐（深圳）数据有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06N3/06;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 深圳市精英专利事务所 44242 | 代理人： | 冯筠 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于神经网络算法的企业特性分类计算方法及系统，该方法包括获取目标企业的动态信息；从动态信息中拆分出企业资源和企业能力，形成企业相关特性数据；使用机器学习技术以及神经网络算法对企业相关特性数据进行挖掘、分类；建立基础数据数据库；存储分类后的企业相关特性数据。本发明通过对获取的目标企业动态信息进行拆分，再对拆分后的数据进行挖掘和分类，拆分过程中会从企业资源和企业能力入手，则综合考虑企业静态资源和企业动态能力，评价结果更全面和可信，采用神经网络分类方式，应用方便，效率高，拆分的颗粒越精细，分类的颗粒度精细，描绘和评价的准确性增加。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络算法 动态信息 特性数据 分类 计算方法及系统 企业特性 企业资源 精细 神经网络分类 存储分类 获取目标 基础数据 静态资源 目标企业 企业动态 使用机器 综合考虑 挖掘 颗粒度 分出 数据库 可信 描绘 应用 学习 | ||
【主权项】：
1.基于神经网络算法的企业特性分类计算方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标企业的动态信息；从动态信息中拆分出企业资源和企业能力，形成企业相关特性数据；使用机器学习技术以及神经网络算法对企业相关特性数据进行挖掘、分类；建立基础数据数据库；存储分类后的企业相关特性数据。
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