龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：暨南大学
摘要：本申请涉及基于TOPSIS和SVR的订单评级方法、装置、评级系统及存储介质，该方法包括：获取待排序的订单数据，对订单数据进行预处理，以生成预设数据格式的候选订单数据，候选订单数据包括多种目标指标参数；利用TOPSIS法，处理多种目标指标参数，得到每个目标指标参数所对应的权重数据；对多种目标指标参数和每个目标指标参数对应的权重数据，利用秩和比评价法RSR进行秩和比计算，得到与每个目标指标参数对应的实时加权秩和比，将实时加权秩和比输入SVR模型，输出与实时加权秩和比对应的预测加权秩和比；根据预测加权秩和比和预设的分档规则，确定每个订单数据所对应的分档排序结果。通过本申请，解决相关技术中评级订单的方法效率及准确率低的问题。
主权项：1.一种基于TOPSIS和SVR的订单评级方法，其特征在于，包括：获取待排序的订单数据，并对所述订单数据进行预处理，以生成预设数据格式的候选订单数据，其中，所述候选订单数据包括多种目标指标参数；利用逼近于理解向的排序法TOPSIS，处理多种所述目标指标参数，得到每个所述目标指标参数所对应的权重数据；对多种所述目标指标参数和每个所述目标指标参数对应的所述权重数据，利用秩和比评价法RSR进行秩和比计算，得到与每个所述目标指标参数对应的实时加权秩和比，并将所述实时加权秩和比输入已训练的支持向量回归SVR模型，输出与所述实时加权秩和比对应的预测加权秩和比，其中，所述SVR模型是基于支持向量机SVM的预测模型，并被训练为根据输入的加权秩和比预测与该加权秩和比对应的秩和比预测值；根据所述预测加权秩和比和预设的分档规则，确定每个所述订单数据所对应的分档排序结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 暨南大学 基于TOPSIS和SVR的订单评级方法、装置、评级系统及存储介质
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号