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龙图腾网恭喜浪潮通用软件有限公司申请的专利一种设备备品备件的质量评估方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118798742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411274708.6，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种设备备品备件的质量评估方法、系统、设备及介质是由马龙宁;张振宇;魏忠法;张韬;常翠;高琮设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种设备备品备件的质量评估方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种设备备品备件的质量评估方法、系统、设备及介质。方法包括：获取设备备品备件的目标样本数据集；基于预设全连接神经网络构建特征提取模型，基于特征提取模型，对目标样本数据集进行预设特征提取处理，获取第一特征集合；基于第一特征集合更新特征提取模型的第一网络参数，并返回对目标样本数据集进行预设特征提取处理的步骤，直至特征提取模型满足第一预设训练条件；基于训练后的特征提取模型，构建目标评估模型以对待评估的设备备品备件样本数据进行质量评估。通过本发明的方案，能够自动输出准确的设备备品备件质量评估结果，减少人工干预，降低成本。

本发明授权一种设备备品备件的质量评估方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种设备备品备件的质量评估方法，其特征在于，包括：获取设备备品备件的目标样本数据集；基于预设全连接神经网络构建特征提取模型，基于所述特征提取模型，对所述目标样本数据集进行预设特征提取处理，获取第一特征集合；基于所述第一特征集合更新所述特征提取模型的第一网络参数，并返回对所述目标样本数据集进行预设特征提取处理的步骤，直至所述特征提取模型满足第一预设训练条件；基于训练后的所述特征提取模型，构建目标评估模型以对待评估的设备备品备件样本数据进行质量评估；所述基于预设全连接神经网络构建特征提取模型的步骤包括：在由输入层、输出层和4层隐藏层封装的所述预设全连接神经网络的基础上，基于探索式梯度下降策略构建所述特征提取模型；所述基于所述特征提取模型，对所述目标样本数据集进行预设特征提取处理，获取第一特征集合的步骤，包括：响应于所述特征提取模型中的输入层接收到所述目标样本数据集，将所述目标样本数据集作为目标输入数据，将所述输入层的下一神经网络层作为目标网络层；基于所述目标网络层对所述目标输入数据进行预设线性变化处理，并基于ReLU激活函数对线性变化后的所述目标输入数据进行所述预设特征提取处理，以得到所述目标网络层输出的特征结果；将所述特征结果作为新的目标输入数据，将所述目标网络层的下一神经网络层作为新的目标网络层，并返回基于所述目标网络层对所述目标输入数据进行所述预设线性变化处理的步骤，直至所述目标网络层不存在下一神经网络层，将所述特征结果作为所述第一特征集合；其中，所述下一神经网络层包括隐藏层或输出层；所述基于所述第一特征集合更新所述特征提取模型的第一网络参数的步骤包括：根据所述第一特征集合，确定所述输出层的第一损失值；基于所述第一损失值，确定各所述隐藏层分别对应的第一权重梯度值和第一偏置梯度值；基于各所述第一权重梯度值和各所述第一偏置梯度值，预测各所述隐藏层分别对应的第二权重梯度值和第二偏置梯度值；基于各所述第一权重梯度值、各所述第一偏置梯度值、各所述第二权重梯度值和各所述第二偏置梯度值，更新各所述隐藏层分别对应的权重参数和偏置参数，以更新所述特征提取模型的第一网络参数。

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