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龙图腾网获悉国网浙江浙电招标咨询有限公司;国网浙江省电力有限公司物资分公司申请的专利一种基于多维协同的智能筛选设计方法及装置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：CN115718844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211558396.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于多维协同的智能筛选设计方法及装置是由金日强;黄永祥;何佳;裘宏庆;韩菲菲;吕晓青;谢志远;吴浩;金奕;王庆;谢颖;刘美意;陈强设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维协同的智能筛选设计方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多维协同的智能筛选设计方法及装置，其方法包括：在供应商数据库中确定目标供应商名称，并查询出对应的至少两种产品信息；从产品信息中提取出至少两种目标关键词，并基于预设关键词等级以及目标关键词的总个数，计算出每种目标关键词的权重指标；将产品信息输入至第一卷积神经网络，并得到每种产品信息的分类特征；根据每种目标关键词的权重指标以及分类特征，计算出目标供应商的参考指标，并对目标供应商进行筛选处理。通过结合关键词提取算法以及卷积神经网络等智能分析手段对与目标供应商名称对应的产品信息进行高效处理，以实现对该目标供应商的初步筛选，不仅提高整体筛选效率，还可保障结果的准确性。

本发明授权一种基于多维协同的智能筛选设计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多维协同的智能筛选设计方法，其特征在于，包括： 在供应商数据库中确定目标供应商名称，并查询出与所述目标供应商名称对应的至少两种产品信息；其中，所述供应商数据库中包括至少两个供应商名称，所述供应商数据库中的供应商名称个数按照预设时间间隔进行更新； 从所述至少两种产品信息中提取出至少两种目标关键词，并基于预设关键词等级以及所述至少两种目标关键词的总个数，计算出每种目标关键词的权重指标； 将所述至少两种产品信息输入至训练好的第一卷积神经网络，并根据所述第一卷积神经网络的预测结果得到每种产品信息的分类特征；其中，所述第一卷积神经网络由多个已知分类特征的样本产品信息以及第二卷积神经网络训练得到； 根据所述每种目标关键词的权重指标以及所述每种产品信息的分类特征，计算出所述目标供应商的参考指标，并基于所述目标供应商的参考指标对所述目标供应商进行筛选处理； 所述根据所述第一卷积神经网络的预测结果得到每种产品信息的分类特征，包括： 从所述第一卷积神经网络的预测结果中划分出与每种产品信息对应的预测值； 当与所述产品信息对应的预测值处于预设第一区间时，确定所述产品信息的分类特征为第一类别； 当与所述产品信息对应的预测值处于预设第二区间时，确定所述产品信息的分类特征为第二类别； 当与所述产品信息对应的预测值处于预设第三区间时，查询出与所述产品信息对应的关联信息； 对所述产品信息以及与所述产品信息对应的关联信息进行叠加处理，并对经过叠加处理后的所述产品信息进行归一化处理； 将经过归一化处理后的所述产品信息重新输入至所述第一卷积神经网络，并根据所述第一卷积神经网络的预测结果得到所述产品信息的分类特征； 所述根据所述每种目标关键词的权重指标以及所述每种产品信息的分类特征，计算出所述目标供应商的参考指标，包括： 将分类特征为第一类别的所有所述产品信息进行汇总处理，得到目标关键词的第一集合； 根据所述每种目标关键词的权重指标以及所述目标关键词的第一集合，计算出所述目标供应商的第一参考指标； 将分类特征为第二类别的所有所述产品信息进行汇总处理，得到目标关键词的第二集合； 根据所述每种目标关键词的权重指标以及所述目标关键词的第二集合，计算出所述目标供应商的第二参考指标； 基于与所述第一类别对应的预设第一参数、所述目标供应商的第一参考指标、与所述第二类别对应的预设第二参数以及所述目标供应商的第二参考指标，计算出所述目标供应商的参考指标。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网浙江浙电招标咨询有限公司;国网浙江省电力有限公司物资分公司，其通讯地址为：311103 浙江省杭州市余杭区兴国路503号5幢206室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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