[发明专利]一种基于深度学习的招投标风险值计算系统及方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的招投标风险值计算系统，其特征在于：包括数据获取单元、数据预处理单元、招投标风险评估模型构建单元、招投标风险评估模型训练单元、风险值VR计算单元、风险等级输出单元和数据反馈单元；

所述数据获取单元，用于获取现有招投标系统的招投标数据初始信息A0和待评估招投标项目的招投标信息A1；

所述数据预处理单元，用于对数据获取单元的招投标数据初始信息A0和待评估招投标项目的招投标信息A1进行处理，招投标数据初始信息A0中从获得训练集D1和测试集D2，从待评估招投标项目的招投标信息A1中提取待评估招投标项目的招投标风险因子B的数据值；

所述招投标风险评估模型构建单元，用于构建构建招投标风险评估模型E；

所述招投标风险评估模型训练单元，用于对投标风险评估模型E进行训练，获取最终的投标风险评估模型E0；

所述风险值VR计算单元，用于将待评估招投标项目的招投标信息A1输入最终的投标风险评估模型E0，并接收投标风险评估模型E0计算的风险值VR；

所述风险等级输出单元，用于根据风险值VR判断该待评估招投标项目的风险等级；

所述数据反馈单元，用于将获得的待评估招投标项目的招投标风险因子B、风险值VR反馈给所述数据获取单元。

2.一种根据权利要求1所述的基于深度学习的招投标风险值计算系统的计算方法，其特征在于：包括如下几个步骤：

步骤1：通过数据获取单元获取招投标系统的招投标数据，作为初始信息A0；

步骤2：对初始信息A0进行预处理，从初始信息A0的每一次招投标信息中分别提取招投标风险因子B的数据值；

步骤3：将提取的招投标风险因子B的数据值分为训练集D1和测试集D2；

步骤4：构建招投标风险评估模型E；

步骤5：将训练集D1输入投标风险评估模型E，对投标风险评估模型E进行训练，并存储投标风险评估模型E的模型参数，获得最终的投标风险评估模型E0；

步骤6：获取需要进行风险评估的待评估招投标项目的招投标信息A1，并从招投标信息A1中提取待评估招投标项目的招投标风险因子B的数据值；

步骤7：将待评估招投标项目的招投标风险因子B的数据值输入最终的投标风险评估模型E0中，计算出待评估招投标项目的风险值VR；

步骤8：将步骤7中计算的待评估招投标项目的风险值VR与预设值进行比较，判断该待评估招投标项目的风险等级；

步骤9：将以上步骤中获得的待评估招投标项目的所有数据反馈给数据获取单元，作为招投标数据初始信息A0。

3.根据权利要求2所述的基于深度学习的招投标风险值计算方法，其特征在于：所述步骤2中，风险因子B分为招标风险因子B1、投标风险因子B2、评标风险因子B3和定标风险因子B4。

4.根据权利要求3所述的基于深度学习的招投标风险值计算方法，其特征在于：所述步骤2中，所述招标风险因子B1、投标风险因子B2、评标风险因子B3和定标风险因子B4，采用一维向量表示。

5.根据权利要求2所述的基于深度学习的招投标风险值计算方法，其特征在于：所述步骤4中包括如下步骤：

步骤41：分别确定招标风险因子B1、投标风险因子B2、评标风险因子B3和定标风险因子B4的个数，建立招投标风险因子B列表；

步骤42：确定招投标风险因子B的评价集F；

步骤43：确定模糊关系矩阵R；

步骤44：确定权重矩阵F；

步骤45：获得招投标风险评估模型E。

6.根据权利要求2所述的基于深度学习的招投标风险值计算方法，其特征在于：将招投标风险因子B的数据值分为多个等级，进行多级模糊评价。