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文档简介

司一种数智供应链电力设备供应商质量评估本发明公开了一种数智供应链电力设备供发明通过构建了一个完整且严谨的供应商质量2采集供应链各环节的数据并对采集的数据进建立供应商全生命周期质量数据绿色数据库，采用分布式链下点对点数据传输技术，使用孤立森林算法构建异常检测模型，使用历史数据训练异将基于实时供应链数据提取的特征向量F输入训练好的异常检测模型，计算得到每个3设计供应商智能画像模板，包括供应商的基本信息、质量指标将从数据校验后的供应链数据中提取的特征映射到供应商智能画像将标签化后的供应商智能画像存储于供应商全生命周期质量数据基于供应商质量综合评分Y和可信标签化的供应商智能画像生成供应商质量评估报8.一种如权利要求1_7任一所述的数智供应链电力设备供应商质量评估方法的数智供被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的数智供应链电力设备供应商质量评估4[0004]鉴于上述现有的一种数智供应链电力设备供应商质量评估方法及系统中存在的[0007]作为本发明所述数智供应链电力设备供应商质量评估方法的一种优选方案，其5[0008]作为本发明所述数智供应链电力设备供应商质量评估方法的一种优选方案，其将基于实时供应链数据提取的特征向量F输入训练好的异常检测模型，计算得到[0009]作为本发明所述数智供应链电力设备供应商质量评估方法的一种优选方案，其[0010]作为本发明所述数智供应链电力设备供应商质量评估方法的一种优选方案，其[0014]作为本发明所述数智供应链电力设备供应商质量评估方法的一种优选方案，其将标签化后的供应商智能画像存储于供应商全生命周期质量数据[0015]作为本发明所述数智供应链电力设备供应商质量评估方法的一种优选方案，其6基于供应商质量综合评分Y和可信标签化的供应商智能画像生成供应商质量评估[0017]作为本发明所述数智供应链电力设备供应商质量评估系统的一种优选方案，其理器执行所述计算机程序时实现数智供应链电力设备供应商质量评估方法行时实现数智供应链电力设备供应商质量评估方[0020]本发明有益效果为：本发明通过构建了一个完整且严谨7将基于实时供应链数据提取的特征向量F输入训练好的异常检测模型，计算得到8[0033]通过设立异常分数阈值Rl，并根据客户要求和相关制度规范由专家设定这一阈9将标签化后的供应商智能画像存储于供应商全生命周期质量数据基于供应商质量综合评分Y和可信标签化的供应商智能画像生成供应商质量评估

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