[发明专利]老人用车服务系统及其运行方法

权利要求书

1.一种老人用车服务系统，其特征在于，包括：

常用信息获取单元，用于获取待分配老人的常用信息，所述常用信息包括姓名、年龄、性别、身体状态、家庭住址和常用地址；

常用特征向量构造单元，用于将所述待分配老人的常用信息中的各项信息分别通过第一编码器转化为特征值，以获得由多个特征值构成的常用特征向量；

偏好信息单元，用于获取待分配老人的偏好信息，所述偏好信息包括是否乘坐轮椅、是否畏寒、是否畏热和是否要求安静；

偏好向量构造单元，用于将所述待分配老人的偏好信息中的各项信息分别通过第二编码器以转化为特征值，以获得由多个特征值构成的偏好向量；

关联单元，用于基于所述常用特征向量和所述偏好向量，构造用于表示常用信息和偏好信息之间的关联的关联矩阵；

神经网络单元，用于使用卷积神经网络从所述关联矩阵获得关联特征图；

空间映射单元，用于将所述待分配老人的偏好向量和待匹配车辆的车辆条件向量分别映射到所述关联特征图的特征空间中，以获得偏好特征向量和车辆条件特征向量，其中，所述待匹配车辆的车辆条件向量基于所述待匹配车辆的车辆条件信息生成；

转移矩阵计算单元，用于计算所述偏好特征向量和所述车辆条件特征向量之间的转移矩阵，其中，所述转移矩阵与所述车辆条件特征向量之间矩阵相乘的结果为所述偏好特征向量，所述转移矩阵用于表示偏好信息和车辆条件信息在所述关联特征图的特征空间中的差异；

邻域处理单元，用于对所述转移矩阵进行邻域处理，以获得邻域处理后的转移矩阵作为分类矩阵，所述邻域处理包括邻域均值处理和计算差分矩阵处理；以及

车辆匹配分析单元，用于将所述分类矩阵通过分类器以获得分类结果，所述分类结果用于表示待分配的老人与待匹配车辆是否匹配。

2.根据权利要求1所述的老人用车服务系统，其中，所述常用特征向量构造单元，进一步用于：将所述待分配老人的常用信息中的姓名、家庭住址和常用地址通过词嵌入模型以转化为特征值；将所述待分配老人的常用信息中的性别和身体状态通过类别型特征编码器以转化为特征值；将所述待分配老人的常用信息中的年龄进行数字编码器以转化为特征值。

3.根据权利要求1所述的老人用车服务系统，其中，所述偏好向量构造单元，进一步用于：将所述待分配老人的偏好信息中的各项信息分别通过类别型特征编码器以转化为特征值，以获得由多个特征值构成的偏好向量。

4.根据权利要求1所述的老人用车服务系统，其中，所述关联单元，进一步用于：将所述常用特征向量与所述偏好向量的转置进行矩阵相乘以获得所述关联矩阵。

5.根据权利要求1所述的老人用车服务系统，其中，所述邻域处理单元，进一步用于：以如下公式对所述转移矩阵进行邻域处理，以获得邻域处理后的转移矩阵作为分类矩阵；

所述公式为：

6.根据权利要求1所述的老人用车服务系统，其中，所述卷积神经网络以如下公式对所述关联矩阵进行处理以生成关联特征图；

其中，所述公式为：

f_i＝active(N_i×f_i-1+B_i)

其中，f_i-1为第i层卷积神经网络的输入，f_i为第i层卷积神经网络的输出，N_i为第i层卷积神经网络的卷积核，且B_i为第i层卷积神经网络的偏置向量，active表示非线性激活函数。

7.根据权利要求1所述的老人用车服务系统，其中，所述车辆匹配分析单元，进一步用于：将所述分类矩阵通过一个或多个全连接层以获得分类特征向量；将所述分类特征向量输入Softmax分类函数以获得所述分类特征向量归属于待分配的老人与待匹配车辆匹配的第一概率和所述分类特征向量归属于待分配的老人与待匹配车辆不匹配的第二概率；以及，基于所述第一概率和所述第二概率之间的比较，生成所述分类结果。