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申请/专利权人：长江君业产融物联技术(天津)有限公司

摘要：本发明涉及在线询价采购平台信息处理领域，尤其涉及一种基于神经网络的询价采购数据快速处理方法，包括：S1、利用实时询价采购数据与对应关联性数据建立询价采购数据的多级数据特征；S2、利用所述询价采购数据的多级数据特征基于神经网络建立询价采购数据的多级多种类综合模型；S3、根据所述询价采购数据的多级多种类综合模型得到询价采购数据快速处理结果，采用了现有数据与历史数据的结合性分析处理，将现有数据特征与历史数据量合并考量，加入了数据外部硬件以及通讯线路的因素，在处理大批量高容量数据中有较好表现，可快速实现多端口多语言询价采购数据的快速处理。

主权项：1.一种基于神经网络的询价采购数据快速处理方法，其特征在于，包括：S1、利用实时询价采购数据与对应关联性数据建立询价采购数据的多级数据特征；S1包括：S1-1、根据所述实时询价采购数据获取对应询价语言类型与询价采购数据的生成时刻作为上游关联性数据；S1-2、利用所述实时询价采购数据获取对应数据存储地址与询价采购数据的询价应答端口作为下游关联性数据；S1-3、利用所述上游关联性数据与下游关联性数据作为关联性数据；S1-4、利用所述关联性数据建立询价采购数据的多级数据特征；S1-4包括：S1-4-1、利用所述关联性数据的上游关联性数据作为一级数据特征；S1-4-2、利用所述关联性数据的下游关联性数据作为二级数据特征；S1-4-3、根据所述上游关联性数据获取对应数据容量作为一级辅助数据特征；S1-4-4、根据所述下游关联性数据获取对应数据通路作为二级辅助数据特征；S1-4-5、利用所述一级数据特征、二级数据特征、一级辅助数据特征与二级辅助数据特征作为询价采购数据的多级数据特征；S2、利用所述询价采购数据的多级数据特征基于神经网络建立询价采购数据的多级多种类综合模型；S2包括：S2-1、利用所述询价采购数据的多级数据特征基于神经网络建立询价采购数据的关联性分类模型；S2-2、利用所述询价采购数据的多级数据特征基于神经网络建立询价采购数据的关联性验证模型；S2-2包括：S2-2-1、利用所述询价采购数据的多级数据特征对应二级数据特征的数据存储地址划分关联性验证模型的第一隐含层；S2-2-2、利用所述询价采购数据的多级数据特征对应二级数据特征的询价应答端口划分关联性验证模型的第二隐含层；S2-2-3、利用所述实时询价采购数据对应历史实时询价采购数据作为输入层，所述实时询价采购数据对应历史实时询价采购数据的数据通路作为输出层，根据关联性验证模型的第一隐含层与第二隐含层基于双层神经网络建立询价采购数据的初始关联性验证模型；S2-2-4、判断所述初始关联性验证模型的模型输出结果与实时询价采购数据对应历史实时询价采购数据的二级辅助数据特征是否一致，若是，则利用所述初始关联性验证模型作为询价采购数据的关联性验证模型，否则，执行S2-2-5；S2-2-5、判断所述实时询价采购数据的一级数据特征与实时询价采购数据对应历史实时询价采购数据的一级数据特征是否一致，若是，则返回S2-2-3，否则，返回S1-2；S2-3、利用所述询价采购数据的多级数据特征基于神经网络建立询价采购数据的安全性验证模型；S2-4、利用所述询价采购数据的关联性分类模型、关联性验证模型与安全性验证模型依次分别划分询价采购数据的一级模型、二级模型与三级模型作为询价采购数据的多级多种类综合模型；S3、根据所述询价采购数据的多级多种类综合模型得到询价采购数据快速处理结果。

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