汽车配件聚类方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

一种汽车配件聚类方法，所述方法包括：构建由多个配件样本组成的配件图；确定所述配件图的拉普拉斯矩阵；对所述拉普拉斯矩阵进行分解，获得特征向量；对所述特征向量进行聚类，以使得多个所述配件样本中同类别的配件样本聚集，不同类别的配件样本分离。本发明专利技术能够对多个配件进行聚类，以选择出替换件，节约维修费用，同时，节省仓储，缩短维修工期。

Automobile parts clustering method, device, electronic equipment and storage medium

A method for clustering automobile parts. The method includes: building an accessory map consisting of a plurality of parts samples; determining the Laplasse matrix of the parts map; decomposing the Laplasse matrix, obtaining the feature vectors; clustering the feature vectors to make the same category of the sample parts of the parts matched. Sample samples are clustered and samples of different categories are separated. The invention can cluster multiple parts to select replacement parts, save maintenance cost, save warehousing and shorten maintenance period.

【技术实现步骤摘要】
汽车配件聚类方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及汽车配件
，尤其涉及一种汽车配件聚类方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
近年来，不论合资品牌还是自主品牌，汽车产品均不断推陈出新。汽车厂家根据国家新法规新技术，产品升级质量提升等因素，在原有汽车基础上实施工程更改，从不同层面提升整车的性能，以满足不同客户对油耗和驾驶舒适度的多样化需求。因此，不少车型由于不同生产日期，或者同一型号汽车在不同生产时期，其部分零件不具有替换性。另外一方面，同一品牌的汽车新开发的车型，一般以老车型为基础，进行性能、装备方面的改进和扩展，为了降低开发、生产的成本，以及维修的方便性，新车型采用了原车型的许多部件，仍有很多零件是可以通用的。在汽车维修层面，维修厂不可能贮备所有的配件，而车主如果选择原装的配件进行维修，将会花费较高的维修费用。因此，在汽车配件数据管理的基础上，如何选择替换件是一个亟待解决的技术课题。
技术实现思路
鉴于以上内容，有必要提供一种汽车配件聚类方法、装置、电子设备及存储介质，能够对多个配件进行聚类，以选择出替换件，节约维修费用，同时，节省仓储，缩短维修工期。一种汽车配件聚类方法，所述方法包括：构建由多个配件样本组成的配件图；确定所述配件图的拉普拉斯矩阵；对所述拉普拉斯矩阵进行分解，获得特征向量；对所述特征向量进行聚类，以使得多个所述配件样本中同类别的配件样本聚集，不同类别的配件样本分离。在一种可能的实现方式中，所述构建由多个配件样本组成的配件图包括：构建以配件样本为对象的集合；计算各个所述配件样本之间的相似度；根据所述集合以及所述各个所述配件样本之间的相似度，构建由多个配件样本组成的配件图。在一种可能的实现方式中，所述计算各个所述配件样本之间的相似度包括：计算各个所述配件样本的图像属性之间的第一相似度；计算各个所述配件样本的文本属性之间的第二相似度；根据所述第一相似度以及所述第二相似度，确定各个所述配件样本之间的相似度。在一种可能的实现方式中，针对聚集后的同类别的配件样本，任意两个所述配件样本之间具有可替换性。一种汽车配件聚类装置，所述汽车配件聚类装置包括：构建单元，用于构建由多个配件样本组成的配件图；确定单元，用于确定所述配件图的拉普拉斯矩阵；分解单元，用于对所述拉普拉斯矩阵进行分解，获得特征向量；聚类单元，用于对所述特征向量进行聚类，以使得多个所述配件样本中同类别的配件样本聚集，不同类别的配件样本分离。在一种可能的实现方式中，所述构建单元构建由多个配件样本组成的配件图包括：构建以配件样本为对象的集合；计算各个所述配件样本之间的相似度；根据所述集合以及所述各个所述配件样本之间的相似度，构建由多个配件样本组成的配件图。在一种可能的实现方式中，所述计算各个所述配件样本之间的相似度包括：计算各个所述配件样本的图像属性之间的第一相似度；计算各个所述配件样本的文本属性之间的第二相似度；根据所述第一相似度以及所述第二相似度，确定各个所述配件样本之间的相似度。在一种可能的实现方式中，针对聚集后的同类别的配件样本，任意两个所述配件样本之间具有可替换性。一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序以实现所述的汽车配件聚类方法。一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现所述的汽车配件聚类方法。由以上技术方案，本专利技术中，电子设备可以构建由多个配件样本组成的配件图；确定所述配件图的拉普拉斯矩阵；对所述拉普拉斯矩阵进行分解，获得特征向量；对所述特征向量进行聚类，以使得多个所述配件样本中同类别的配件样本聚集，不同类别的配件样本分离。可见，通过本专利技术的实施例，电子设备可以通过相关的算法对多个配件样本进行聚类，从而使得多个所述配件样本中同类别的配件样本聚集，不同类别的配件样本分离，聚集后的同类别的多个配件样本之间，任意两个配件样本具有可替换性，从而可以从多个配件中选择出替换件，节约维修费用，同时，节省仓储，缩短维修工期。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1是本专利技术公开的一种汽车配件聚类方法的较佳实施例的流程图。图2是本专利技术公开的一种配件图的示意图。图3是本专利技术公开的另一种汽车配件聚类方法的较佳实施例的流程图。图4是本专利技术公开的一种汽车配件聚类装置的较佳实施例的功能模块图。图5是本专利技术实现汽车配件聚类方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。主要元件符号说明电子设备1汽车配件聚类装置11存储器12处理器13构建单元101确定单元102分解单元103聚类单元104具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。其中，所述电子设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－ProgrammableGateArray，FPGA)、数字处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、嵌入式设备等。所述电子设备包括但不限于任何一种可与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、个人数字助理(PersonalDigitalAssistant，PDA)、交互式网络电视(InternetProtocolTelevision，IPTV)等。请参见图1，图1是本专利技术公开的一种汽车配件聚类方法的较佳实施例的流程图。其中，根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。S11、电子设备构建由多个配件样本组成的配件图。本专利技术实施例中，汽车由各种各样的配件组成，当汽车需要进行性能、装备方面的改进和扩展，或者产品质量升级，或者维修时，往往需要对配件进行替换。其中，配件可以包括但不限于滤清器、刹车片、刹车盘、皮带、润滑油、球头、球笼、减震器、点火线圈、火花塞、雨刮片、燃油泵以及汽机油等。汽车可以包括但不限于各种品牌各种机型的汽车，比如宝马318iE46N42CHN，奥迪A6L2017等。本专利技术实施例中，在对汽车进行维修时，由于汽车的配件多种多样，而维修厂不可能储备所有的配件，因而需要构建由多个配件样本组成的配件图，以研究配件之间的可替换性。可选的，所述构建由多个配件样本组成的配件图包括：构建以配件样本为对象的集合；计算各个所述配件样本之间的相似度；根据所述集合以及所述各个所述配件样本之间的相似度，构建由多个配件样本组成的配件图。其本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种汽车配件聚类方法，其特征在于，所述方法包括：构建由多个配件样本组成的配件图；确定所述配件图的拉普拉斯矩阵；对所述拉普拉斯矩阵进行分解，获得特征向量；对所述特征向量进行聚类，以使得多个所述配件样本中同类别的配件样本聚集，不同类别的配件样本分离。

【技术特征摘要】
1.一种汽车配件聚类方法，其特征在于，所述方法包括：构建由多个配件样本组成的配件图；确定所述配件图的拉普拉斯矩阵；对所述拉普拉斯矩阵进行分解，获得特征向量；对所述特征向量进行聚类，以使得多个所述配件样本中同类别的配件样本聚集，不同类别的配件样本分离。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建由多个配件样本组成的配件图包括：构建以配件样本为对象的集合；计算各个所述配件样本之间的相似度；根据所述集合以及所述各个所述配件样本之间的相似度，构建由多个配件样本组成的配件图。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算各个所述配件样本之间的相似度包括：计算各个所述配件样本的图像属性之间的第一相似度；计算各个所述配件样本的文本属性之间的第二相似度；根据所述第一相似度以及所述第二相似度，确定各个所述配件样本之间的相似度。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，针对聚集后的同类别的配件样本，任意两个所述配件样本之间具有可替换性。5.一种汽车配件聚类装置，其特征在于，所述汽车配件聚类装置包括：构建单元，用于构建由多个配件样本组成的配件图；确定单元，用于确定所述配件图的拉普拉斯矩阵；分解单元，用于对所述拉普拉斯矩阵进行分解，获得特征向量；聚类单元...

【专利技术属性】
技术研发人员：江兴凌，袁海昌，叶铭根，武群夺，雷四红，
申请(专利权)人：深圳开思时代科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44