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申请/专利权人：南京数策信息科技有限公司

摘要：本发明属于延保日期计算技术领域，本发明公开了基于多种类型延保自动叠加计算延保日期的系统；应用于云控平台中，包括：第一数据采集模块，用于接收移动端采集的购买数据，购买数据包括产品数据和购买日期；数据分析模块，用于对产品数据进行分析，获取对应的保修期限；保修日期获取模块，用于根据保修期限和购买日期，获取对应的保修日期；第二数据采集模块，用于接收移动端采集的延保数据；延保日期获取模块，用于结合保修日期和延保数据进行分析，获取对应的延保日期；本发明实现一体化的延保管理服务，提升延保业务的效率和精度水平，从而优化用户体验并提升企业服务水平。

主权项：1.基于多种类型延保自动叠加计算延保日期的系统，其特征在于，应用于云控平台中，包括：第一数据采集模块，用于接收移动端采集的购买数据，购买数据包括产品数据和购买日期；数据分析模块，用于对产品数据进行分析，获取对应的保修期限；保修日期获取模块，用于根据保修期限和购买日期，获取对应的保修日期；所述保修日期的获取方法包括：步骤1：获取购买日期和保修年限对应的年份；步骤2：对保修日期进行编码，获取染色体，构建初始种群；步骤3：确定第一适应度函数；步骤4：对种群中的染色体进行自然选择；步骤5：对种群中的染色体进行交叉重组；步骤6：对种群中的染色体进行变异；步骤7：获取新种群，预设种群代数为L，适应度阈值为Q，L为大于0的整数，Q为大于0的实数；循环步骤4－步骤6，直至新种群对应的代数为L或新种群中存在染色体对应的适应度大于或等于适应度阈值Q时，循环结束，获取新种群中适应度最大对应的染色体对应的保修日期；所述步骤2中，将保修日期编码为，即为染色体，染色体为七位数的字符串，前四位数为年份，中间两位数为月份，最后两位数为日期号；的范围包括年份范围，月份范围和日期号范围，年份范围对应前四位数的范围，月份范围对应中间两位数的范围，日期号范围对应最后两位数的范围；年份范围为，，其中为购买日期对应的年份，”为保修年限对应的年份；月份范围为，日期号范围为；随机生成个染色体构成初始种群；所述步骤3中，第一适应度函数的表达式为：；式中，为第个染色体对应的第一适应度，为第个染色体对应的匹配度，；匹配度的获取方法包括：将保修期限和购买日期作为保修数据，将保修数据和染色体对应的保修日期作为分析数据，将分析数据输入训练好的匹配度分析模型，预测出对应的匹配度；匹配度分析模型的训练过程包括：预先收集多组分析数据对应的匹配度，将分析数据与对应的匹配度转换为对应的一组特征向量；将每组特征向量作为保修分析模型的输入，所述匹配度分析模型以每组分析数据对应的一组预测匹配度作为输出，以每组分析数据对应的实际匹配度作为预测目标，实际匹配度即为所述预先收集的与分析数据对应的匹配度；以最小化所有分析数据的预测误差之和作为训练目标；对匹配度分析模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止训练；所述匹配度分析模型为深度神经网络模型；所述步骤4中，自然选择采用精英法和轮转法相结合的方法进行；其中精英法产生个后代染色体，对于容量为的种群，将个染色体对应的第一适应度由大到小进行排列，将排在最前面的个染色体各产生一个后代染色体；轮转法产生个后代染色体，即个染色体根据对应的轮转概率产生个后代染色体；；轮转概率的表达式为：；式中，为第个染色体对应的轮转概率；所述步骤5中，在种群中随机选择个染色体进行交叉重组，获取个新染色体；交叉重组采用PMX法；染色体交叉重组后，计算个新染色体的第一适应度，将个新染色体的第一适应度与个染色体的第一适应度从大到小进行排序并生成排序表，按照正序将排序表中的U个染色体，替换种群中进行交叉重组的个染色体；所述步骤6中，预设变异概率为G，根据变异概率对种群中的N个染色体进行变异，变异方法为随机选择染色体中两个基因的位置，交换两个基因的值；第二数据采集模块，用于接收移动端采集的延保数据；所述延保数据包括m个延保类型以及与m个延保类型对应的延保期限，其中延保期限与延保类型一一对应；延保日期获取模块，用于结合保修日期和延保数据进行分析，获取对应的延保日期；对延保数据中的m个延保类型进行分析，获取m个延保类型对应的优先系数；所述优先系数的获取方法包括：预设类型－系数映射表，根据m个延保类型，获取对应的优先系数；根据m个延保类型对应的优先系数，结合保修日期和延保期限，获取对应的延保日期；所述延保日期的获取方法包括：步骤a：将m个延保类型根据对应的优先系数由大到小进行排序，其中若多个延保类型对应的优先系数相同，则将优先系数相同的延保类型进行随机排序，按照正序选择一个未标记为已选择类型的延保类型，并标记为正选择类型；获取正选择类型对应的延保类型；步骤b：预设初始化温度、最低温度、降温系数以及最大迭代次数，令当前温度；步骤c：随机设置一个可行解，可行解即为延保日期，可行解的表达式与上述染色体一致；可行解的范围包括年份范围，月份范围和日期号范围，其中月份范围和日期号范围与染色体的月份范围和日期号范围一致；年份范围为，其中，为每个优先系数对应的最大年份总和，为优先系数的数量；每个优先系数对应的最大年份为，获取每个优先系数对应的多个延保类型，将每个延保类型对应的延保期限的年份由大到小进行排序，将排在第一个的年份作为最大年份；步骤d：确定第二适应度函数；第二适应度函数的表达式为：；式中，为第二适应度，为准确度；准确度的获取方法包括：获取正选择类型对应的优先系数，并标记为选择系数，将m个延保类型中优先系数大于选择系数的延保类型标记为叠加类型，其中每个叠加类型对应的优先系数均不相同，若多个叠加类型的优先系数相同，则将优先系数相同的多个叠加类型对应的延保期限进行对比，将延保期限不为最大的叠加类型取消标记为叠加类型；获取叠加类型对应的延保期限并依次相加获取总延保期限；将总延保期限和保修日期作为特征数据，将特征数据和可行解对应的延保日期作为评估数据；将评估数据输入训练好的准确度分析模型，预测出对应的准确度；准确度分析模型的训练过程与上述匹配度分析模型的训练过程一致，且也为深度神经网络模型；步骤e：计算可行解对应的第二适应度；以可行解为当前点，在当前点的邻域内进行随机扰动，获取新的可行解，并计算新的可行解对应的第二适应度；步骤f：计算适应度差值，适应度差值的表达式为；若适应度差值，则令，即将新的可行解的值赋予可行解；若适应度差值，则计算概率，根据概率令；概率的表达式为：；步骤g：循环步骤e～步骤f，直至循环次数达到最大迭代次数时，循环结束，并进入步骤h；步骤h：令当前温度，即将步骤b中的当前温度进行降温，将降温后的数值赋予当前温度；令最大迭代次数，即将减小后的最大迭代次数的数值赋予最大迭代次数；步骤o：循环步骤e～步骤h，直至当前温度时，循环结束，获取可行解对应的延保日期，并将正选择类型标记为已选择类型；步骤s：循环步骤a～步骤o，直至m个延保类型均被标记为已选择类型，循环结束，m个延保类型均已获取对应的延保日期。

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