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申请/专利权人：深圳平安智慧医健科技有限公司

摘要：本申请公开一种订单派发方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及计算机技术领域，用于提高订单派发的效率。该订单派发方法包括：接收订单派发请求；订单派发请求包括订单目的地址；获取与目的地址对应的目标区域内的目标取货点的特征信息；根据目标取货点的特征信息以及预先构建好的深度学习评分系统，确定目标取货点的权重值；若目标取货点的权重值满足预设条件，则向目标取货点和配送终端发送订单信息。

主权项：1.一种订单派发方法，其特征在于，包括：接收订单派发请求；所述订单派发请求包括订单目的地址；获取与所述目的地址对应的目标区域内的目标取货点的特征信息，所述特征信息包括目标取货点的位置、目标取货点与目的地址之间的距离、目标取货点的货品数量、目标取货点的好评数量、目标取货点的营业额中的至少一种；根据所述目标取货点的特征信息以及预先构建好的深度学习评分系统，确定所述目标取货点的权重值；若所述目标取货点的权重值满足预设条件，则向所述目标取货点和配送终端发送订单信息；将所述订单目的地址和权重存储于分布式配置中心的存储设备中；读取所述存储设备中所述订单目的地址和权重存储的物理起始地址和结束地址；以所述起始地址和结束地址构建所述订单目的地址和权重的存储文件夹；周期性的获取所述订单目的地址和权重的更新信息；将所述更新信息写入所述存储文件夹中，以使所述更新信息覆盖所述订单目的地址和权重进行存储；所述方法还包括：利用Hadoop开源软件和深度学习算法构建初始深度学习系统；所述深度学习算法包括在Hadoop数据库中建立的多个深度自动编码器、隐含层和反向传播神经网络BP；一个隐含层对应一个深度自动编码器；利用所述深度学习算法和来自至少一个取货点的特征信息对每个所述深度自动编码器进行训练，以得到构建好的深度学习评分系统；所述每个深度自动编码器均包括编码器和解码器；所述编码器采用如下关系式进行编码：h=f（x）=Sf（Wx+bj）；其中，x为所述来自至少一个取货点的特征信息所构成的特征向量；W为输入向量的权值，bj表示第j个神经元的阈值，h是得到的隐含层向量；将所述隐含层向量h作为所述解码器的输入量，所述解码器采用如下关系式进行解码：y=g（h）=Sg（Qh+bh）；其中，Q为所述隐含层向量h的权值向量，bh为阈值，Sg为所述解码器的激活函数。

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百度查询： 深圳平安智慧医健科技有限公司 订单派发方法、装置、计算机设备及存储介质