[發明專利]一種質量事故風險預測方法及裝置

有效

• 申請號: 202310521326.8
• 申請日: 2023-05-10
• 公開（公告）號: CN116245258B
• 公開（公告）日: 2023-08-04
• 發明（設計）人: 馮蕾;祿雨薇;支云杰;楊景娜
• 申請（專利權）人: 中國標準化研究院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/0635;G06Q10/0639;G06N3/0455
• 代理公司: 成都創典匯智知識產權代理事務所(普通合伙) 51383
• 代理人: 汪麗

1.一種質量事故風險預測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標產品的產品信息，作為可用信息；

確定所述可用信息的可用度，所述可用度與所述可用信息對所述目標產品的屬性的表征能力正相關，且與和所述可用信息包含的信息維度對應的預設權重正相關；

將所述可用信息輸入預先訓練的識別模型的編碼端，得到所述編碼端輸出的第一編碼信息；所述識別模型的所述編碼端和解碼端是共同訓練的方式獲得的；

將所述第一編碼信息和所述可用度輸入所述解碼端，得到所述解碼端輸出的第一解碼信息；

從預設的歷史事件庫中，查找到與所述第一解碼信息匹配的事件的事件信息；所述事件信息包含其所屬的事件針對的參照產品的產品信息、用戶針對所述參照產品的反饋信息；

基于所述事件信息，預測所述目標產品的質量事故風險；

其中，所述識別模型是自編碼器，所述識別模型是通過以下步驟訓練得到的：

從歷史的產品信息中，確定出曾引起質量事故的產品的產品信息；

對所述曾引起質量事故的產品的產品信息進行拆解，得到待定信息，使得每個所述待定信息僅在關聯維度之一和目標維度記錄有有效的數據；所述目標維度是所述待定信息對應的質量事故最為關注的信息維度；所述關聯維度是與所述目標維度相關、但不相同的信息維度；

對所述待定信息在所述目標維度和所述關聯維度記錄的數據進行模糊化處理，得到樣本信息；

確定所述樣本信息的可用度，使得所述樣本信息的可用度與所述模糊化處理的程度負相關；

將所述樣本信息輸入待訓練的識別模型的編碼端，得到所述編碼端輸出的第一待定編碼信息；

將所述第一待定編碼信息輸入所述待訓練的識別模型的解碼端，得到所述解碼端輸出的第一待定解碼信息；

將所述第一待定編碼信息和所述樣本信息的可用度輸入所述待訓練的識別模型的解碼端，得到所述解碼端輸出的第二待定解碼信息；

以所述第二待定解碼信息和所述樣本信息的相似度最大化，且所述第一待定解碼信息與所述待定信息的相似度最大化為訓練目標進行訓練，直至收斂。

2.如權利要求1所述方法，其特征在于，確定所述可用信息的可用度，包括：

提取出所述可用信息中，與預設的標準信息維度匹配的字段，作為可用字段；

確定出所述可用字段中精細化程度最高的，作為目標字段；

從預設的權重列表中，查找到所述目標字段對應的權重值，作為目標權重；

根據所述可用信息包含的各個可用字段的精細化程度，確定綜合精細化程度；

以所述目標權重對所述綜合精細化程度進行加權，得到所述可用度。

3.如權利要求2所述方法，其特征在于，根據所述可用信息包含的各個可用字段的精細化程度，確定綜合精細化程度，包括：

將各個字段的精細化程度進行求和，得到所述綜合精細化程度。

4.如權利要求1所述方法，其特征在于，從預設的歷史事件庫中，查找到與所述第一解碼信息匹配的事件的事件信息，包括：

針對每個所述信息維度，從所述歷史事件庫中，查找到與所述第一解碼信息的對應的信息維度匹配度最高的事件，作為可用事件；

將所述可用事件的事件信息，作為與所述第一解碼信息匹配的事件的事件信息。

5.如權利要求4所述方法，其特征在于，基于所述事件信息，預測所述目標產品的質量事故風險，包括：

確定各可用事件在歷史上引發的質量事故的風險程度；

以其中最大的風險程度所屬的可用事件對應的參照產品的產品信息的可用度作為權重，對所述最大的風險程度加權，得到第一風險程度；

以各可用事件各自對應的參照產品中與所述目標產品相似度最大的參照產品的風險程度，作為第二風險程度；

根據所述第一風險程度和所述第二風險程度，得到所述目標產品的質量事故風險。