[發明專利]一種回標文件生成系統及其方法

有效

• 申請號: 202210496259.4
• 申請日: 2022-05-09
• 公開（公告）號: CN114580362B
• 公開（公告）日: 2022-11-01
• 發明（設計）人: 羅官
• 申請（專利權）人: 四川野馬科技有限公司
• 主分類號: G06F40/166
• 分類號: G06F40/166;G06F40/103;G06F40/289;G06V30/40;G06N3/04;G06N3/08
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本發明屬于數據處理技術領域，公開了一種回標文件生成系統及其方法，系統一種回標文件生成系統，包括信息采集單元、標書分析單元以及回標生成單元。方法包括如下步驟：對招投標文件進行分析得到的歷史的標書信息和歷史的回標信息；基于神經網絡建立標書分析模型和回標生成模型；獲取當前的標書文件，使用標書分析模型對當前的標書文件進行分析，得到當前的標書信息；使用回標生成模型根據當前的標書信息和投標單位的投標信息生成初始的回標文件；對初始的回標文件進行壓縮處理和格式轉換，得到最終的回標文件。本發明解決了現有技術存在的制作回標文件工作量大、工作效率低以及回標文件過大導致出現錯誤的問題。

技術領域

本發明屬于數據處理技術領域，具體涉及一種回標文件生成系統及其方法。

背景技術

標書是由發標單位編制或委托設計單位編制，向投標者提供對該工程的主要技術、質量、工期等要求的文件。標書是招標工作時采購當事人都要遵守的具有法律效應且可執行的投標行為標準文件。它的邏輯性要強，不能前后矛盾，模棱兩可；用語要精煉、簡短。標書也是投標商投標編制投標書的依據，投標商必須對標書的內容進行實質性的響應，否則被判定為無效標。標書同樣也是評標最重要的依據。標書一般有至少一個正本，兩個或多個副本。回標就是受邀投標單位接受到邀請投標，在規定時間內回復是否愿意投標，并做回標文件。

現有技術存在的問題：

回標文件的制作通常采用人工方式，這樣的方式工作量大，工作效率低，尤其是在規定的回標時間很短的情況下，容易導致回標文件出現錯誤；在某些大型招標中，回標文件內容多，頁數多，接入的報告、圖片、文件過多，文件過大，導致回標文件無法打開，或回標文件打開響應速度慢，以及容易出現圖片丟失現象，導致錯過投標機會。

發明內容

為了解決現有技術存在的制作回標文件工作量大、工作效率低以及回標文件過大導致出現錯誤的問題，提出一種回標文件生成系統及其方法。

本發明所采用的技術方案為：

一種回標文件生成系統，包括信息采集單元、標書分析單元以及回標生成單元，所述的信息采集單元、標書分析單元以及回標生成單元依次連接，且信息采集單元連接有外部的招投標數據庫；

信息采集單元用于采集歷史的招投標文件，并對招投標文件進行分析，得到的歷史的標書信息和回標信息；標書分析單元設置有根據歷史的標書信息訓練得到的標書分析模型，用于接收招標單位的標書文件并使用標書分析模型對標書文件進行分析得到當前的標書信息；回標生成單元設置有根據歷史的回標信息訓練得到的回標生成模型，用于根據當前的標書信息和投標信息使用回標生成模型生成回標文件；

基于遞歸神經網絡根據歷史的標書信息建立標書分析模型，所述的遞歸神經網絡的公式為：

式中，x_i(t)、x_j(t)、x_j(t-τ_ij(t))均為遞歸神經網絡的狀態；f(*)為狀態相關函數；a_ij、b_ij均為網絡的權值；τ_ij(t)為時變時滯；u_i為外部輸入；y_i＝f(x_i(t))為遞歸神經網絡的輸出；i、j均為指示量；t為時刻自變量；

基于LSTM-FC神經網絡根據歷史的回標信息建立回標生成模型，LSTM-FC神經網絡的公式為：