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龙图腾网恭喜国网江苏省电力有限公司物资分公司;江苏电力信息技术有限公司;国网江苏省电力有限公司申请的专利一种基于知识图谱使用GA参数优化的供应商分类方法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：CN116028864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202310015798.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于知识图谱使用GA参数优化的供应商分类方法是由温富国;李金霞;卞华星;余建新;胡天牧;沈健;周晓宇;胡晓东;吴静沁设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱使用GA参数优化的供应商分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱使用GA参数优化的供应商分类方法，包括：获取供应商知识图谱的图结构以及数据；选取合适的隐含层数量，建立神经网络；使用GA算法优化当前BP网络的权值与阈值参数；根据GA多次优化后的权值与阈值训练得到的网络，对供应商进行分类。本发明使用已构建的供应商知识图谱数据，提取图数据关键特征，构建数据样本；使用遗传算法对BP神经网络初始参数进行优化，以达到更好的学习效果与效率；使用知识图谱提供数据的BP神经网络分类方法，深度提炼业务数据的内在联系，找出客观存在关键分类因素，实现对供应商等业务更好地分类。

本发明授权一种基于知识图谱使用GA参数优化的供应商分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱使用GA参数优化的供应商分类方法，其特征在于，包含以下内容：S1、获取供应商知识图谱的图结构以及数据，包含知识图谱的本体、实体、属性、关系，使用图表示算法Graph2Vector，获取供应商为起点的向量数据，读取向量节点包含的实体属性数据，组成供应商多维样本数据空间；过滤维度缺失，数据不平衡的维度数据；对缺失值进行插值处理，剔除离群数据，形成初步样本空间；S2、如果得到的数据样本属性繁杂，先使用自编码器对数据样本进行降维处理；BP神经网络的结构与维度的选择直接相关，在处理后选择的维度包含供应商上一年度资产负债率、流动资金、近3年供应批次数、近3年涉法事件数、累计签订合同金额、近3年合同签订金额、近3年按时生产供应批次数、不良行为次数、供应物资种类；S3、确定神经网络的输出；选取合适的隐含层数量，建立BP神经网络，在0,1范围内随机初始化网络中的所有连接权值与阈值，选取SIGMOID函数作为激活函数；S4、读入当前BP网络的权值与阈值，都是实数，使用10位二进制对网络初始参数进行编码，编码的长度＝输入层到隐含层权值数+隐含层数+隐含层到输出层数+输出层数，编码后数据作为GA的输入，设置GA参数；S5、使用GA算法优化当前BP网络的权值与阈值参数；S6、对GA的染色体进行解码，把解码后的参数代入BP神经网络，并进行训练；然后，计算当前网络输出层的误差，即输出层神经元的梯度项；再将误差逆向传播至隐含层神经元，计算当前网络隐含层神经元的梯度项；最后根据隐含层神经元的误差对连接权值与阈值进行调整；计算结果误差绝对值Emse；采用结果误差绝对值进行评估，即Emse的值越小，那么参数越可靠；S7、测试网络误差，如果未达到结束条件，则开始迭代程序，重复S3到S6的过程，直到训练误差已达到一个预设值，或者达到GA的最大迭代代数；S8、根据S7中选取的BP神经网络，提供新的供应商样本数据作为网络输入层的输入，根据GA多次优化后的权值与阈值训练得到的网络，对供应商进行分类；步骤S1中，图表示算法Graph2Vector具体如下：11构造包含图谱所有本体类型的集合O，以知识图谱实体为顶点，以关系为边的图的邻接表N；12选择实体v为起点，开始随机游走它的相邻节点，当游走到相邻节点w时，使用覆盖度函数f决定下一步游走对象t，覆盖度函数结果越大那么对应节点的选择概率越高；考虑以v到t的最短路径深度l，以及选择概率参数p；即可能下一个节点ti在其邻接表中未被遍历的节点个数；l＝0时，按概率q进行回退操作，q为超参数； 13判断实体节点t对应的本体类型，如果没有出现在集合O中，那么加入集合O，并把节点t插入目标供应商多维数据向量；如果已经在集合O中，那么删除它在邻接表中的数据，回退到上一个节点重新游走；14重复12，13的操作，直到覆盖所有本体类型，或所有实体节点，形成供应商多维数据向量空间。

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