[发明专利]订单识别方法、装置和可读存储介质在审
| 申请号： | 201810651270.7 | 申请日： | 2018-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN108876545A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 赵大昊;范坚劲 | 申请（专利权）人： | 北京小米移动软件有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 林锦澜 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区清河*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种订单识别方法、装置和可读存储介质，属于电子技术领域。该方法包括：获取待识别订单的地址信息；将待识别订单的地址信息转换成向量；调用目标神经网络模型对向量进行处理，得到待识别订单是否为异常订单的识别结果，该目标神经网络模型基于订单样本进行训练得到。本公开通过基于订单样本训练得到目标卷积神经网络模型，使其具有识别不同特征的待识别订单的能力，从而调用该模型对由待识别订单的地址信息转换的向量进行处理得到识别结果，避免了基于单一特征对待识别订单进行识别导致的误判问题。 | ||
| 搜索关键词： | 向量 地址信息转换 可读存储介质 神经网络模型 电子技术领域 单一特征 地址信息 调用目标 目标神经 网络模型 样本训练 误判 目标卷 调用 样本 | ||
【主权项】：
1.一种订单识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别订单的地址信息；将所述待识别订单的地址信息转换成向量；调用目标神经网络模型对所述向量进行处理，得到所述待识别订单是否为异常订单的识别结果，所述目标神经网络模型基于订单样本进行训练得到。
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