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龙图腾网恭喜辛巴网络科技(南京)有限公司申请的专利一种基于语音中间件的车型扩充评估方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119293302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411815456.3，技术领域涉及：G06F16/9035；该发明授权一种基于语音中间件的车型扩充评估方法及系统是由许玮;张俊涛;张若南设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语音中间件的车型扩充评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及汽车车机技术领域，本发明公开了一种基于语音中间件的车型扩充评估方法及系统，包括先计算需求方案与M个预构建的解决方案之间的偏差距离，根据偏差距离从M个解决方案中确定初始方案，将需求方案和初始方案进行比对，生成方案比对结果，基于方案比对结果以及初始方案确定N个目标方案，根据开发时间、开发成本以及智能优化算法从N个目标方案中确定最优方案，本发明通过筛选、差异比对生成目标方案、并通过智能优化算法选择最优方案，有效减少了对复杂项目的深度定制需求，这样一来，能够在有限的开发周期和成本内，灵活满足用户的多样化需求，简化了开发过程并提升了效率。

本发明授权一种基于语音中间件的车型扩充评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语音中间件的车型扩充评估方法，其特征在于，包括：获取待扩充车型对应的需求方案，计算需求方案与M个预构建的解决方案之间的偏差距离，根据偏差距离从M个解决方案中确定初始方案，初始方案为M个解决方案中的其中一个，M为大于0的整数；将需求方案和初始方案进行比对，生成方案比对结果，基于方案比对结果以及初始方案确定N个目标方案，计算N个目标方案对应的开发时间以及开发成本，N为大于0的整数；根据开发时间、开发成本以及智能优化算法从N个目标方案中确定最优方案，最优方案为N个目标方案中的其中一个；所述生成方案比对结果的方法包括：将需求方案中每个第一元素按照预设规则进行重构处理，根据需求方案中每个处理后的第一元素与初始方案中对应的第二元素计算皮尔逊相关系数以及信息熵，将皮尔逊相关系数以及信息熵进行融合处理，生成元素对比结果，将所有元素对比结果的集合作为方案对比结果；所述基于方案比对结果以及初始方案确定N个目标方案的方法包括：将方案比对结果以及初始方案输入到预构建的方案生成模型中，获得方案生成模型输出的N个目标方案；方案生成模型的构建方法包括：获取样本数据集，所述样本数据集中包括历史方案比对结果、历史初始方案和历史目标方案；将样本数据集划分为样本训练集和样本测试集，构建回归网络；以样本训练集中的历史方案比对结果以及历史初始方案作为回归网络的输入数据，以样本训练集中的历史目标方案作为回归网络的输出数据，对回归网络进行训练，得到用于预测目标方案的初始回归网络；利用样本测试集对初始回归网络进行测试，输出小于预设误差值的初始回归网络作为方案生成模型；所述智能优化算法为麻雀搜索算法，获得最优方案的方法包括：S301：随机生成一组麻雀个体，每个麻雀个体代表一个目标方案，对每个麻雀个体随机生成初始位置，即目标方案，使其满足： ∈; ∈;其中，为目标方案对应的开发成本，为预设开发成本阈值，为目标方案对应的开发时间，为预设开发时间阈值；S302：构建每个麻雀个体的适应度函数值： =;式中，、均为权重因子；S303：对部分麻雀个体执行探索操作，更新其目标初始配比； ;式中，为第个麻雀在第代的位置，为第个麻雀在第代的位置，为最大迭代次数，为随机角度，是以e为底的指数函数，e为自然常数；S304：检查更新后的是否小于，若否，则进行边界处理，检查更新后的是否小于，若否，则进行边界处理；S305：对其余麻雀个体执行追随操作，更新其目标初始配比；S306：计算更新后每个麻雀个体的适应度函数值，更新当前最优解；S307：重复S303至S306，当达到预设的最大迭代次数时停止搜索，输出当前最优解对应的目标方案，即为最优方案。

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