[发明专利]一种基于机器学习的报价方法在审
| 申请号： | 201711114410.9 | 申请日： | 2017-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN107886359A | 公开（公告）日： | 2018-04-06 |
| 发明（设计）人： | 马佳;邓森洋 | 申请（专利权）人： | 艾凯克斯（嘉兴）信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 314001 浙江省嘉兴市南湖区城区*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 报价 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于机器学习的报价方法，其特征在于，包含以下步骤：
A、获取各类型产品合同参数集合；
B、获取以往产品的报价信息；
C、系统对录入的信息进行学习；
D、更新拟合函数；
E、利用更新后的拟合函数进行新的报价。
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的智能报价方法，其特征在于，所述步骤C具体是：把报价人员输入的数据作为学习样本，利用获取到的样本数据、输出向量，以及合适的网络结构（感知器、多层神经网络），选取合适的激活函数（如Linear,Tanh,Sigmoid,ReLu），通过计算（BP神经网络）得到相应的权值矩阵，最终得到符合预期的网络结构，即拟合函数。
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