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一种基于深度学习的设备设施单元评估方法及装置

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本发明公开了一种基于深度学习的设备设施单元评估方法及装置，该方法包括：获取设备单元对应的评估项目参数；所述设备单元的个数为N，N为自然数，N≥1；对每一个评估项目参数进行赋值打分，得到每一个评估项目参数对应的分值；对所有评估项目参数建立指派性问题数学模型，求解总体评估量化指标函数；利用贝叶斯推断策略计算每个评估项目参数的量化概率。该方法实现评估获得需要进行优化的项目，降低人工成本，并提高工作效率。

著录项

公开/公告号CN110472753A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-11-19

原文格式PDF
申请/专利权人苏宝炜;
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申请/专利号CN201910776664.X
发明设计人苏宝炜;李薇薇;苏宝昕;
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申请日2019-08-22
分类号
代理机构北京市京师律师事务所;
代理人高晓丽
地址 100000 北京市西城区后半壁街16号
入库时间 2024-02-19 15:39:38

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-12-13

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/00 申请日:20190822

实质审查的生效
2019-11-19

公开

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