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申请/专利权人：金陵科技学院

摘要：一种基于信息管理的办公系统资产配置方法，该方法包括以下步骤：步骤1，用户通过信息管理办公系统的人机交互界面和扫码枪采集资产数据；步骤2，对标记的资产数据内的关键词进行近似扩充；步骤3，训练信息资产识别模型；步骤4，根据扫码枪采集资产数据进行近似词语比对，若与对应最终标记文本数据块文本内关键词相同或近似则直接在该数据块进行筛选查询。本发明通过扩充关键词，训练信息资产识别模型，通过模型所推荐的资产标签可提高用户对办公资产配置的效率，提高筛选效率。

主权项：1.一种基于信息管理的办公系统资产配置方法，具体步骤如下，其特征在于：步骤1，用户通过信息管理办公系统的人机交互界面和扫码枪采集资产数据，并将采集后的数据通过信息交互系统传输至数据库中；步骤1中信息管理办公系统表示为：信息管理办公系统由采集设备、信息交互系统、信息资产识别系统组成；其中采集设备由测量装置、扫码枪、读卡器组成；信息交互系统由串口通讯和网络通讯组成；信息资产识别系统由训练完成的信息资产识别模型和数据库组成；信息交互系统通过串口通讯接收采集设备所采集的数据，再通过网络通讯将资产数据、设备编号、时间戳发送至信息资产识别系统的数据库中，信息资产识别模型识别该资产的类型，在得到分析结果后，对使用者进行资产类型推荐，完成信息交互；步骤2，对标记的资产数据内的关键词进行近似扩充，最大限度扩展资产数据的文本的关键词数据库，形成扩展后的数据库；步骤2中对标记的资产数据内的关键词进行近似扩充表示为：通过LeakGAN网络对关键词进行近似扩充，生成器选用seqtoseq结构，其中判别器采用CNN网络模型，生成器采用LSTM网络模型：将当前的关键词输入至判别器中，通过特征提取器输出特征f：f＝Fs1式中，S为当前关键词，F为特征提取函数；提取的特征再经过sigmoid分类单元处理：Ds＝sigmoidf2式中，sigmoid为sigmoid函数；生成器所生成的关键词st也通过特征提取器提取特征ft：ft＝Fst3式中，t为训练次数，再把提取的特征ft输入至Manager和Worker模块，其中Manager和Worker模块由LSTM网络组成，Manager模块表示如下：gt＝LSTMft，θm4式中，gt为Manager模块的输出目标向量，θm是Manager模块的网络参数，Worker模块表示如下：ot＝LSTMxt，θw5xt为网络的生成词，ot为行为向量，θw是Worker模块的网络参数；网络模型目标损失函数：VD,G＝Ex～μ[logDx]+Ez～γ[log1-DGz]6式中E是分布期望，x是训练样本，μ是训练样本x的概率分布，z是生成器的随机样本，γ是随机样本z的概率分布，Dx是判别器的鉴别函数，Gz是生成器的生成样本；生成对抗网络的提升网络性能的目标是： 在优化生成器时，要使得目标函数值最小，在优化判别器时，要使得目标函数值最大；训练完LeakGAN网络后，根据输入的关键词扩展数据库；步骤3，训练信息资产识别模型，根据资产数据对信息资产关键词的相似度进行评分，并对相似度进行排序，可获得相似度最高的几个信息资产标签；步骤3中训练信息资产识别模型表示为：通过识别网络对信息资产类型进行分类，将数据库的样本作为训练样本训练信息资产识别模型，首先初始化网络，训练样本数据st通过输入层连接至取样积分层获得s’t，并将s’t输出至特征提取层获得特征Jc，并经连接权值矩阵win进入储备池，并根据下式采集系统状态和输出状态：l1c+1＝a1P1winJc+1+W1l1c8yc＝gwout[l1c，Jc]9其中，l1c是储备池的系统参数，a1是储备池的调节系数，P1是储备池节点的激励函数sigmoid，g为储备池输出单元的激励函数tanh，W1是储备池内部神经元的连接权值矩阵，wout表示信息资产分类标签；步骤4，根据扫码枪采集资产数据进行近似词语比对，若与对应最终标记文本数据块文本内关键词相同或近似则直接在该数据块进行筛选查询。

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