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公开(公告)号：CN119741072A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510221798.0
申请日：2025-02-27
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q30/0282 , G06N3/0464 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06V40/20
Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络的用户满意度仿真方法及系统，包括采集用户的行为数据和产品测试数据，对行为数据和产品测试数据进行预处理；采用卷积神经网络对行为数据进行特性规律提取获得特性数据，对特性数据进行行为语义识别获得语义数据；将产品测试数据与语义数据进行关联获得关联数据，根据关联数据进行有向加权获得数据权重，采用语义数据和数据权重构造满意度函数；根据满意度函数构建用户满意度仿真模型，优化用户满意度仿真模型，将待仿真数据输入用户满意度仿真模型，输出仿真结果。该方法不仅提高用户满意度仿真的精度，同时具有较好的可解释性，直接应用于用户满意度仿真系统中。
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公开(公告)号：CN119721872A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510221747.8
申请日：2025-02-27
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了基于区块链的质量基础设施评价指标体系构建方法及系统，包括采集基础设施的测试数据和设施实际数据，对所述测试数据和所述设施实际数据进行预处理；对所述测试数据进行关系抽取获得数据关系和不确定度，根据所述数据关系和所述不确定度进行有向加权获得指标权重；对所述设施实际数据进行状态评估获得衰减因子，根据所述指标权重和所述衰减因子构造质量评价函数；根据所述质量评价函数构建质量基础设施评价指标体系，输出目标体系。该方法不仅可以提高基于区块链的质量基础设施评价指标体系的精度，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于质量基础设施评价指标体系构建系统中。
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公开(公告)号：CN118278950B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410442390.1
申请日：2024-04-12
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q30/018 , G06Q10/0639 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及质量事故溯源技术领域，具体公开一种基于区块链的产品质量事故溯源方法及系统，该方法包括：供应链信息获取、供应链信息提取、供应链信息分析以及事故溯源定位，通过需质检产品生产信息、需质检产品加工信息、需质检产品运输信息以及需质检产品销售信息，分别分析得出需质检产品的生产影响质量指数、需质检产品的加工影响质量指数、需质检产品的运输影响质量指数以及需质检产品的销售影响质量指数，由此筛选得到需质检产品事故出现区块，并对需质检产品进行质量事故溯源定位，有助于快速找到产品质量事故的根源，并采取针对性的措施对产品质量进行提升，提高解决产品质量事故的效率。
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公开(公告)号：CN117726240B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410179455.8
申请日：2024-02-18
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的质量评价分类方法及系统。该基于卷积神经网络的质量评价分类方法，包括以下步骤：将产品质量评价分类层级划分若干层；通过若干的卷积神经网络模型分别评估得到对应的产品质量评价分类层级的产品质量特征数据；分析若干层的产品质量评价分类层级是否属于异常状态，对产品质量评价分类层级进行质量异常预警。本发明通过不同的卷积神经网络模型对应产品质量评价划分层级分别评估，根据评估结果对产品质量评价划分层级判断是否进行预警，实现了有效提高基于卷积神经网络的产品全环节质量评价准确性的效果，解决了现有技术中，存在不能有效提高基于卷积神经网络的产品全环节质量评价分类准确性的问题。
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公开(公告)号：CN117893100A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410297455.8
申请日：2024-03-15
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及数据更新技术领域，具体公开一种基于卷积神经网络的质量评价数据更新模型的构建方法，该方法包括：采集原始质量评价模型的产品质量评价历史数据，确定原始质量评价模型的质量评价数据更新频率；根据产品质量评价历史数据，并获取原始质量评价模型邻近一次用于数据更新的质量评价数据，建立第一数据样本集和第二数据样本集，对原始质量评价模型进行数据更新；对质量评价数据更新后的质量评价模型进行模型性能测试，判定质量评价数据更新的有效评估结果。本发明通过确定质量评价模型的数据更新频率，对模型中数据样本进行更新，同时通过评估质量评价数据更新的有效性，从而提高模型的性能和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118917390B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202410958215.8
申请日：2024-07-17
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06N5/02 , G06F18/243 , G06F16/3329 , G06F11/34 , G06N7/02 , G06Q30/015 , G06Q50/10 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了基于知识大模型的服务知识库管理系统及方法，具体涉及知识库管理技术领域：通过实时监控和预处理知识库系统的运行状态数据，利用决策树算法提取特征并识别关键性能指标，综合分析知识库命中率和更新频率的异常变化及波动情况，对系统运行稳定性进行精确评估，并根据评估结果将系统状态分类；在系统不稳定时监测知识大模型的性能和回复效果，使用模糊逻辑量化其对用户体验的影响程度，从而采取针对性的优化管理措施；通过智能化和数据驱动的方法，提高了知识库系统的运行稳定性和响应准确性，优化了用户体验，提升了整体系统的效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN118917390A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410958215.8
申请日：2024-07-17
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06N5/02 , G06F18/243 , G06F16/332 , G06F11/34 , G06N7/02 , G06Q30/015 , G06Q50/10 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了基于知识大模型的服务知识库管理系统及方法，具体涉及知识库管理技术领域：通过实时监控和预处理知识库系统的运行状态数据，利用决策树算法提取特征并识别关键性能指标，综合分析知识库命中率和更新频率的异常变化及波动情况，对系统运行稳定性进行精确评估，并根据评估结果将系统状态分类；在系统不稳定时监测知识大模型的性能和回复效果，使用模糊逻辑量化其对用户体验的影响程度，从而采取针对性的优化管理措施；通过智能化和数据驱动的方法，提高了知识库系统的运行稳定性和响应准确性，优化了用户体验，提升了整体系统的效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN118154227A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410465896.4
申请日：2024-04-18
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q30/0201 , G06Q10/04 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/27
Abstract: 本发明涉及满意度调查技术领域，具体公开一种消费者满意度调查模型的建模方法，该方法包括：获取消费者食品购买满意度调查评价数据集，对消费者食品购买满意度调查评价数据集进行数据预处理并进行数据划分和特征提取及转换，构建消费者满意度调查模型，输出消费者满意度评估指数，优化消费者满意度调查模型输出优化消费者满意度评估指数，对消费者食品购买满意度进行提示，本发明解决了当前对消费者食品购买满意度进行建模时未采集多元化数据，导致模型无法全面反映消费者的需求和偏好的问题，并对所建立的消费者满意度调查模型进行优化，提供了对未来消费者满意度变化的准确预测，有助于企业制定有效的战略和改进计划。
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公开(公告)号：CN117893100B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410297455.8
申请日：2024-03-15
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及数据更新技术领域，具体公开一种基于卷积神经网络的质量评价数据更新模型的构建方法，该方法包括：采集原始质量评价模型的产品质量评价历史数据，确定原始质量评价模型的质量评价数据更新频率；根据产品质量评价历史数据，并获取原始质量评价模型邻近一次用于数据更新的质量评价数据，建立第一数据样本集和第二数据样本集，对原始质量评价模型进行数据更新；对质量评价数据更新后的质量评价模型进行模型性能测试，判定质量评价数据更新的有效评估结果。本发明通过确定质量评价模型的数据更新频率，对模型中数据样本进行更新，同时通过评估质量评价数据更新的有效性，从而提高模型的性能和准确性。
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公开(公告)号：CN117557157A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311618669.2
申请日：2023-11-30
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种基于卷积神经网络的质量考核评价方法，即便是针对时序性不明显的产品，也能够较为充分地考察产品随时间表现出的特征，进而较为客观地对产品质量进行考核评价。此外，本说明书中的方法在LSTM模型训练较为困难的体系下，实现了基于卷积神经网络的产品质量考核评价，并达到了相应的评价效果。一方面，通过以管理、监督目的的数据处理，实现了对产品的使用效果的预测，得到了针对产品的质量考核评价结果。另一方面，得到的质量考核评价结果，为进一步地减少监督、管理资源的消耗提供了条件。
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