[發(fā)明專利]一種數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210529460.8 | 申請日: | 2022-05-16 |
| 公開(公告)號: | CN114997906A | 公開(公告)日: | 2022-09-02 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 孫佳麗;胡聰;張翠翠;盧銳軒;孫琦;王鵬;劉翠玲;洪德華 | 申請(專利權(quán))人: | 國網(wǎng)安徽省電力有限公司信息通信分公司 |
| 主分類號: | G06Q30/02 | 分類號: | G06Q30/02;G06K9/62 |
| 代理公司: | 合肥律眾知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 34147 | 代理人: | 趙娟 |
| 地址: | 230000 *** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 數(shù)據(jù) 資產(chǎn) 價值 評估 方法 | ||
1.一種數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估方法,其特征在于:包括以下步驟:
S1、獲取待評估數(shù)據(jù),基于評估因子對待評估數(shù)據(jù)進行預(yù)處理得到本體數(shù)據(jù);
S2、利用訓練集對數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型進行模型訓練,并根據(jù)訓練集的數(shù)據(jù)類型構(gòu)建價值評估模型庫;
S3、從價值評估模型庫中選取與本體數(shù)據(jù)適配的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型,并對本體數(shù)據(jù)進行價值評估,得到待評估數(shù)據(jù)的本體價值;
S4、對待評估數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)性分析得到關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),分別獲取待評估數(shù)據(jù)、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的被應(yīng)用信息;
S5、根據(jù)待評估數(shù)據(jù)、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的被應(yīng)用信息,得到待評估數(shù)據(jù)的外延價值;
S6、基于待評估數(shù)據(jù)的本體價值、外延價值,確定待評估數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估方法,其特征在于:所述評估因子的獲取方法,包括:
從價值評估模型庫中選取與待評估數(shù)據(jù)適配的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型,并獲取與待評估數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型相同的數(shù)據(jù)集;
將數(shù)據(jù)集分為互不相交的數(shù)據(jù)子集,隨機選取一個數(shù)據(jù)子集作為測試集,其余數(shù)據(jù)子集作為訓練集;
利用訓練集對數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型進行模型訓練,并基于測試集得到相應(yīng)誤差;
重復(fù)進行上述過程,直至所有數(shù)據(jù)子集均作為測試集,將各誤差的平均計算結(jié)果作為待評估數(shù)據(jù)對應(yīng)的評估因子。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估方法,其特征在于:S2中利用訓練集對數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型進行模型訓練,包括:
對訓練集進行數(shù)據(jù)分析,根據(jù)數(shù)據(jù)類型將訓練集分為互不相交的訓練子集,對訓練子集進行數(shù)據(jù)清洗后輸入對應(yīng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型進行模型訓練;
對各數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型分別求出隱藏層權(quán)重和輸出層權(quán)重,并基于隱藏層權(quán)重和輸出層權(quán)重計算誤差;
重復(fù)進行上述過程,直至誤差趨于收斂,完成各數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型的模型訓練。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估方法,其特征在于:所述對各數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型分別求出隱藏層權(quán)重和輸出層權(quán)重,包括:
采用下式計算各數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型的隱藏層權(quán)重:
wh=i1×w1+i2×w1+i3×w1;
采用下式計算各數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型的輸出層權(quán)重:
wo=h1×w2+h2×w2+h3×w2;
其中,i1、i2、i3分別為輸入層神經(jīng)元的輸入值,h1、h2、h3分別為隱藏層神經(jīng)元的輸入值,w1、w2為權(quán)重系數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估方法,其特征在于:所述基于隱藏層權(quán)重和輸出層權(quán)重計算誤差,包括:
采用下式計算各數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型的誤差:
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估方法,其特征在于:S4中對待評估數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)性分析得到關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),包括:
獲取用于表征目標節(jié)點與子節(jié)點之間關(guān)聯(lián)性的有向圖,獲取與子節(jié)點對應(yīng)的數(shù)據(jù)作為關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),其中目標節(jié)點與待評估數(shù)據(jù)對應(yīng)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估方法,其特征在于:所述獲取用于表征目標節(jié)點與子節(jié)點之間關(guān)聯(lián)性的有向圖,包括:
獲取用于表征目標節(jié)點、中間節(jié)點與子節(jié)點之間關(guān)聯(lián)性的中間有向圖,從中間有向圖中去除中間節(jié)點,并對子節(jié)點進行處理后得到有向圖。
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