CN119494712A 一种用于提高评标准确性的方法及系统 （华能招采数字科技有限公司）_第1页
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文档简介

本发明提供一种用于提高评标准确性的方2步骤四，将各投标文件数据对应的特征信息代入所所述数据清洗包括采用基于离群点检测的智能数据清洗算法，计算所述特征选择包括：运用基于互信息的特征选择方法，计算每个特采用加权平均的方式组合若干个偏见不敏感的学习模型，根据各s-s3预设公平性指标阈值，将公平性指标F与公平性指标阈值进行对比基于公平性指标F对融合模型的参数进行调整，直至公平性指标预先设定标准差阈值，将验证结果的标准差与预设的标准差基于验证结果的标准差对融合模型的参数进行调整，直至验证结果预先设定偏见阈值，将偏见指标B与预设的偏见阈值进行对比；若偏见指根据公平性约束、交叉验证和偏见检测的结果，调整模型的参数4专家对融合模型自动计算的评标分值进行调整，i为第i个投标方的最终评标分值，Si为第i个投标方基于融合模型自动计算得评标计算模块，其与所述数据预处理模块和所述模型融合模块连接567[0035]将历史各投标方的评标分值作为训练数据，将训练数据集分成K个数量相等的子SG2分别为不同投标方组合后的平均分值，为所有投标算得到的评标分值，ESi为第i个投标方基于专家调整后的评标分值，α为融合模型评分权89将投标文件数据的特征信息代入融合模型中计算评标分值，并通过专家复核机制进行调[0098]依次计算其他数据点的LOF值。假[0103]3.计算互信息I(X；Y)。以特征X1为例，I(X1;Y)=[0107]为了进一步优化上述实施例，通过多模型融合策略将各学习模型融合的过程包[0124]将历史各投标方的评标分值作为训练数据，将训练数据集分成K个数量相等的子[0130]通过K折交叉验证可以更全面地评估融合模型的性能稳定性，及时发现模型存在SG2分别为不同投标方组合后的平均分值，为所有投标[0140]通过这种偏见检测的方法，可以及时发现并解决融合模型中可能存在的偏见问[0147]通过不断地根据评估结果进行调整和优化，能够提高融算得到的评标分值，ESi为第i个投标方基于专家调整后的评标分值，α为融合模型评分权

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