一种基于人工智能的CNC自动报价算法的制作方法

一种基于人工智能的cnc自动报价算法
技术领域
1.本发明涉及cnc报价算法技术领域，特别是涉及一种基于人工智能的cnc自动报价算法。


背景技术：

2.市面上的一些cnc报价算法，如计算公式法，基于预定义的计算公式来计算产品的成本和加工费用，从而得出报价。这些公式可以包括材料成本、工时费用、设备使用费用等因素的计算方法。计算公式法的缺点在于无法适应复杂的生产环境和变化的市场需求。公式的准确性可能受限，无法全面考虑各种因素的影响，导致报价结果不够精准；如统计回归法，通过收集历史数据，建立价格和影响因素之间的统计回归模型。根据已知的影响因素，如材料、工艺、工时等，预测产品价格。统计回归法的缺点在于对新产品和变化的市场需求的预测能力有限。它无法应对复杂的生产环境和非线性的关系，对于新数据的泛化能力较弱；如基于遗传算法的优化方法采用遗传算法等优化方法，通过演化和迭代过程来寻找最优的报价策略。通过不断的选择、交叉和变异操作，优化报价结果。基于遗传算法的优化方法的缺点在于计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。算法的收敛速度可能较慢，特别是对于复杂的问题，因此，上述cnc报价算法虽能在一定程度上得出报价，但由于无法全面满足复杂的生产环境和变化的市场需求，导致适应性较差、准确性不高。
3.因此，现有技术存在不足，需要改进。


技术实现要素：

4.针对上述现有技术存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于人工智能的cnc自动报价算法。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种基于人工智能的cnc自动报价算法，
6.包括如下步骤：
7.步骤s1：收集历史cnc零件报价数据并进行预处理；
8.步骤s2：基于人工智能模型，对所收集到的数据进行训练；
9.步骤s3：进行特征工程，对cnc零件特征进行提取、组合及转换；
10.步骤s4：进行模型优化；
11.步骤s5：根据接收的零件特征信息，预测零件的价格；
12.步骤s6：生成cnc零件的报价并显示报价信息。
13.优选地，所述零件报价数据包括零件的几何特征、材料属性、加工工艺参数、供应商报价及市场价格。
14.优选地，在步骤s1中，通过对所收集的零件报价数据进行数据清洗及筛选、去除异常值及噪音数据以实现预处理。
15.优选地，所述人工智能模型为决策树、神经网络或支持向量机。
16.优选地，所述特征工程包括主成分分析、特征选择或多项式特征扩展。
17.优选地，在步骤s4中，通过调整模型参数、结构、超参数，并采用交叉验证、网格搜索的方式对模型进行优化。
18.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
19.通过采用基于人工智能的算法，该发明能够准确预测cnc零件的价格。相较于传统的基于规则或统计模型的算法，该算法可以更全面地考虑各种因素的影响，并通过深度学习和模型优化等技术提高报价预测的准确性；通过实时报价系统的开发，该发明能够实现cnc零件的自动报价，节省了人工计算和报价的时间和努力。相较于传统的手工计算和基于规则的算法，大大提高了报价的效率和响应速度；能够灵活适应复杂的生产环境和多变的市场需求。通过人工智能模型的学习和优化，它能够自适应地处理各种类型的零件，并能够根据市场供求关系动态调整报价。与基于规则的算法相比，该算法的灵活性更高，能够更好地适应市场变化和不同的生产需求；优化了cnc零件的报价过程，准确的报价有助于避免过高或过低的价格，最大程度地提高生产效益和利润。
附图说明
20.为了更清楚地说明本发明中的方案，下面将对本发明实施例描述中所需要使用的附图作一个简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
21.图1是本发明提供的一种基于人工智能的cnc自动报价算法的流程框图。
具体实施方式
22.下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施例，都属于本发明所保护的范围。
23.本发明的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本发明的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。
24.请参阅图1，本发明提供一种基于人工智能的cnc自动报价算法，包括如下步骤：步骤s1：收集历史cnc零件报价数据并进行预处理；
25.步骤s2：基于人工智能模型，对所收集到的数据进行训练；
26.步骤s3：进行特征工程，对cnc零件特征进行提取、组合及转换；
27.步骤s4：进行模型优化；
28.步骤s5：根据接收的零件特征信息，预测零件的价格；
29.步骤s6：生成cnc零件的报价并显示报价信息。
30.在步骤s1中，根据cnc零件自动报价的需求，收集一定量的历史报价数据以便于形成数据规模及利于提升后续对数据的训练效果。其中，零件报价数据包括零件的几何特征、材料属性、加工工艺参数、供应商报价及市场价格。
31.进一步地，在步骤s1中，通过对所收集的零件报价数据进行数据清洗及筛选、去除
异常值及噪音数据以实现预处理，以确保数据的质量及可靠性；同时针对不同特征的数据，进行标准化及归一化处理，使其具有相同的量纲和范围，也利于后续的模型训练及预测。
32.优选地，在本发明中，人工智能模型为决策树、神经网络或支持向量机，包括但不限于此，具体可根据实际进行确定。在进行模型训练的过程中，将cnc零件报价数据划分为训练集和测试集，采用交差验证等技术进行模型的评估及选择、并通过机器学习算法或深度学习网络，使得模型得以自动学习和发现数据中的模式和关联，以利于后续预测零件的价格。
33.进一步地，常见的特征工程技术包括主成分分析、特征选择或多项式特征扩展，包括但不限于此，具体可根据实际进行确定。通过步骤s3，能够提取出更具代表性及重要性的特征，以增强模型对关键因素的识别及预测能力。
34.在步骤s4中，通过调整模型参数、结构、超参数，并采用交叉验证、网格搜索的方式对模型进行优化，以获得更佳的模型性能。
35.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
36.通过采用基于人工智能的算法，该发明能够准确预测cnc零件的价格。相较于传统的基于规则或统计模型的算法，该算法可以更全面地考虑各种因素的影响，并通过深度学习和模型优化等技术提高报价预测的准确性；通过实时报价系统的开发，该发明能够实现cnc零件的自动报价，节省了人工计算和报价的时间和努力。相较于传统的手工计算和基于规则的算法，大大提高了报价的效率和响应速度；能够灵活适应复杂的生产环境和多变的市场需求。通过人工智能模型的学习和优化，它能够自适应地处理各种类型的零件，并能够根据市场供求关系动态调整报价。与基于规则的算法相比，该算法的灵活性更高，能够更好地适应市场变化和不同的生产需求；优化了cnc零件的报价过程，准确的报价有助于避免过高或过低的价格，最大程度地提高生产效益和利润。
37.以上所述仅用以说明本发明的技术方案，而非对其进行限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

技术特征：
1.一种基于人工智能的cnc自动报价算法，其特征在于：包括如下步骤：步骤s1：收集历史cnc零件报价数据并进行预处理；步骤s2：基于人工智能模型，对所收集到的数据进行训练；步骤s3：进行特征工程，对cnc零件特征进行提取、组合及转换；步骤s4：进行模型优化；步骤s5：根据接收的零件特征信息，预测零件的价格；步骤s6：生成cnc零件的报价并显示报价信息。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的cnc自动报价算法，其特征在于：所述零件报价数据包括零件的几何特征、材料属性、加工工艺参数、供应商报价及市场价格。3.根据权利要求1所述的基于人工智能的cnc自动报价算法，其特征在于：在步骤s1中，通过对所收集的零件报价数据进行数据清洗及筛选、去除异常值及噪音数据以实现预处理。4.根据权利要求1所述的基于人工智能的cnc自动报价算法，其特征在于：所述人工智能模型为决策树、神经网络或支持向量机。5.根据权利要求1所述的基于人工智能的cnc自动报价算法，其特征在于：所述特征工程包括主成分分析、特征选择或多项式特征扩展。6.根据权利要求1所述的基于人工智能的cnc自动报价算法，其特征在于：在步骤s4中，通过调整模型参数、结构、超参数，并采用交叉验证、网格搜索的方式对模型进行优化。

技术总结
本发明涉及CNC报价算法技术领域，特别是涉及一种基于人工智能的CNC自动报价算法，包括如下步骤：步骤S1：收集历史CNC零件报价数据并进行预处理；步骤S2：基于人工智能模型，对所收集到的数据进行训练；步骤S3：进行特征工程，对CNC零件特征进行提取、组合及转换；步骤S4：进行模型优化；步骤S5：根据接收的零件特征信息，预测零件的价格；步骤S6：生成CNC零件的报价并显示报价信息。本发明的基于人工智能的CNC自动报价算法通过采用基于人工智能的算法，该发明能够准确预测CNC零件的价格。相较于传统的基于规则或统计模型的算法，该算法可以更全面地考虑各种因素的影响，并通过深度学习和模型优化等技术提高报价预测的准确性。和模型优化等技术提高报价预测的准确性。和模型优化等技术提高报价预测的准确性。


技术研发人员：田雪峰
受保护的技术使用者：深圳市速加科技有限公司
技术研发日：2023.05.31
技术公布日：2023/9/14