[發明專利]基于大數據和深度學習的個性化認定方法和機器人系統

有效

• 申請號: 201811211101.8
• 申請日: 2018-10-17
• 公開（公告）號: CN109359133B
• 公開（公告）日: 2021-12-07
• 發明（設計）人: 朱定局
• 申請（專利權）人: 大國創新智能科技（東莞）有限公司
• 主分類號: G06F16/2457
• 分類號: G06F16/2457;G06F16/9535;G06F16/215;G06N20/00;G06Q10/06
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 蔡抒楓

1.一種認定方法，其特征在于，所述方法包括：

個性化認定標準獲取步驟，用于獲取個性化認定標準；

對象數據獲取步驟，用于獲取待認定的對象的數據；

標準對應的數據獲取步驟，用于從所述待認定的對象的數據中獲取所述個性化認定標準對應的數據；

認定判斷步驟，用于判斷所述個性化認定標準對應的數據是否符合所述個性化認定標準;

所述個性化認定標準獲取步驟包括:

對象類型獲取步驟，用于獲取待認定的對象的類型；

對象類型對應的認定標準獲取步驟，用于獲取所述待認定的對象的類型對應的預設類別的認定標準，作為待認定對象的個性化認定標準;

所述個性化認定標準通過專家設定或基于大數據與深度學習自動生成；

所述標準對應的數據獲取步驟包括：

數據篩選步驟，用于從所述待認定的對象的數據中篩選出所述個性化認定標準對應的數據作為第一數據；獲取數據源中數據類別與各項標準之間的預設對應關系，從所述 對象的數據中獲取每一數據源對應的數據，從所述每一數據源對應的數據中檢索出與所述 每一數據源對應的標準相關的數據;

綜合判斷步驟：判斷所述待認定的對象是否符合所述個性化認定標準中每一 項標準和總體標準：是，則判定所述待認定的對象屬于預設類別，即認定的結果是所述待認 定的對象通過了認定；否，則判定所述待認定的對象不屬于預設類別，即認定的結果是所述待認定的對象沒有通過認定；符合所述個性化認定標準中每一項標準和總體標準指的是同 時符合所述個性化認定標準中每一項標準和總體標準；如果有某一項標準或總體標準不符合，則判斷所述待認定的對象不屬于預設類別。

2.根據權利要求1所述的認定方法，其特征在于，

所述對象數據獲取步驟包括：

數據源獲取步驟，用于獲取數據源；

對象數據檢索步驟，用于從所述數據源中檢索并獲取所述待認定的對象的數據；

所述標準對應的數據獲取步驟包括：

數據清洗步驟，用于從所述第一數據中提取與每一項標準對應的數據作為所述每一項標準對應的第二數據。

3.根據權利要求1所述的認定方法，其特征在于，

所述個性化認定標準獲取步驟包括:

如果待認定的對象是企業，則待認定的對象的類型包括行業類型、產業類型、研發類型、規模類型;如果待認定的對象是人，則待認定的對象的類型包括職業類型、能力類型。

4.根據權利要求2所述的認定方法，其特征在于，

所述認定判斷步驟包括：

子標準獲取步驟，用于獲取所述個性化認定標準中每一項標準和總體標準；

對應數據提取步驟，用于從所述第一數據中提取所述每一項標準對應的所述第二數據；

每一項標準對應的預設模型獲取步驟，用于獲取所述每一項標準對應的預設模型；

每一項標準對應的第三數據生成步驟，用于根據所述每一項標準對應的所述第二數據和所述每一項標準對應的所述預設模型，計算得到所述每一項標準對應的第三數據；

每一項標準判斷步驟，用于根據每一標準對應的第三數據和預設范圍，判斷所述待認定的對象是否符合所述每一項標準；

總體標準對應的預設模型獲取步驟，用于獲取所述總體標準對應的預設模型；

總體標準判斷步驟，用于根據所述每一項標準對應的第三數據、所述總體標準對應的預設模型和預設范圍，判斷所述待認定的對象是否符合所述總體標準；

綜合判斷步驟，用于判斷所述待認定的對象是否符合所述個性化認定標準中所述每一項標準和所述總體標準。