(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211140677.6 (22)申请日 2022.09.20 (71)申请人 江苏现代造船技 术有限公司 地址 212000 江苏省镇江市梦溪路2号江苏 科技大学科技楼四-五楼 (72)发明人 姚飚　陈婷　程玲　 (74)专利代理 机构 江苏德耀知识产权代理有限 公司 32583 专利代理师 崔娟 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种基于专家打分法与神经网络的船舶快 速报价系统 (57)摘要 本发明提供了一种基于专家打分法与神经 网络的船舶快速报价系统， 所述报价系统包括输 入模块、 信息采集模块、 指标库模块、 快速估算模 块、 输出模块； 所述的输入模块用于输入非结构 化数据； 信息采集模块用于采集船舶信息， 形成 批量数据分类； 指标库模块用于将船舶信息分类 数据结构化、 模块化； 快速估算模块为基于神经 网络进行快速估算； 输出模块用于输出计算结 果， 并将计算结果保存至指标库中。 通过专家打 分法与BP神经网络相结合， 能够对船舶进行快速 报价， 降低人工报价的主观性， 同时由于对BP神 经网络进行迭代升级提高了船舶快速报价的准 确度。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115456677 A 2022.12.09 CN 115456677 A 1.一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统， 其特征在于， 所述报价系统 包括输入 模块、 信息采集模块、 指标库模块、 快速估算模块、 输出模块； 所述的输入 模块用于 输入非结构化数据； 所述的信息采集模块用于采集船舶信息， 形成批量数据分类； 所述的指标库模块用于将船舶信息分类数据结构化、 模块 化； 所述的快速估算模块为基于神经网络， 按照不同类型对快速估算模块进行分类， 分别 输入输出并进行汇总， 得到快速估算结果； 所述的输出模块用于 输出计算结果， 并将计算结果保存至指标库中。 2.根据权利要求1所述的一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统， 其特 征在于， 快速估算模块建立的具体步骤为： S1、 收集读取 数据： 收集多组船舶的船体任务书给 出的数据； S2、 设置训练数据与预测数据： 将所收集的数据作为训练数据， 将其对应的实际估算价 格作为预测数据； S3、 训练数据归一 化： 使用最大最小标准对原 始数据进行线性变换训练数据归一 化； S4、 构建BP神经网络： 根据预测目标选择神经网络结构， 确定相关函数构建BP神经网 络； S5、 网络参数配置： 确定学习率及最大训练次数， 使用专 家打分法配置网络参数； S6、 BP神经网络训练、 预测： 将BP神经网络进行训练， 并将新输入值代入训练后的神经 网络中进行 预测； S7、 验证： 将真实值与预测值 误差进行比较， 验证神经网络的可靠性。 3.根据权利要求1所述的一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统， 其特 征在于， 分类后的快速估算模块由设备费用估算模块、 原材料费用估算模块、 劳务费用估算 模块以及管理费用估算模块构成。 4.根据权利要求1所述的一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统， 其特 征在于， 使用专 家打分法配置网络参数的具体步骤为： S1： 选取需要确认权 重的输入值作为因素集{U}； S2： 将评价结果作为评价 集{V}， 按重要程度赋予权 重{A}； S3： 统计专 家打分次数R， 对每 个指标进行 隶属度分析， 得到 权重Wij。 5.根据权利要求1所述的一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统， 其特 征在于， 船舶信息包括航速、 船型、 载重量、 自动化程度、 国产化程度、 排水量、 预计交船年 份、 船厂设备、 人员素质、 船厂规模。 6.根据权利要求4所述的一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统， 其特 征在于， S2评价 集{V}中指标为Vi， i＝1,2,3,4， 具体参数如下： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115456677 A 27.根据权利要求3所述的一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统， 其特 征在于， S3中权 重Wij的表达式为： 8.根据权利要求1所述的一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统， 其特 征在于， BP神经网络结构为输入层、 隐藏层和输出层； 所述的隐藏层为一层， 隐藏节点为三 个， 并设置 两个偏置单 元。 9.根据权利要求8所述的一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统， 其特 征在于， 输入层到隐藏层使用Sigmo id函数， 表达式为： 10.根据权利要求8所述的一种基于专家打分法与神经网络的船舶快速报价系统， 其特 征在于， 隐藏层到 输出层使用回归函数输出 船价的预估价格， 表达式为： g(x)＝h1W1+h2W2+h3W3+b； 损失函数l oss使用方差表达式为： 权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115456677 A 3