一种蓝牙设备的标识匹配系统及方法与流程

1.本发明涉及蓝牙设备技术领域，特别涉及一种蓝牙设备的标识匹配系统及方法。


背景技术：

2.目前，维修人员在维修蓝牙设备(例如：蓝牙考勤设备等)时，需要查看蓝牙设备的设备信息(例如：操作日志和报错记录等)，一般均是先查看设备铭牌，确认设备代号，然后操作专业操作终端，基于设备代号，调取对应的设备信息，比较繁琐；另外，专业操作终端存在卡死和没电等特殊情况的发生可能，会降低维修效率；
3.因此，亟需一种解决办法。


技术实现要素：

4.本发明提供一种蓝牙设备的标识匹配系统及方法，在蓝牙设备出厂前，为其匹配专属的电子标识，当维修人员需要查看蓝牙设备的设备信息时，只需基于电子标识进行获取，无需查看设备铭牌，操作专业操作终端调取设备信息，提升了便利性，也避免了专业操作终端会卡死和没电等造成维修效率降低的问题发生。
5.本发明提供一种蓝牙设备的标识匹配系统，包括：
6.读取模块，用于读取屏蔽箱内待匹配标识的蓝牙设备的设备码；
7.查询模块，用于查询预设的设备码-查看链接库，确定所述设备码对应的查看链接；
8.生成模块，用于基于所述查看链接，生成电子标识，并进行打印；
9.贴附模块，用于将打印后的电子标识贴附于所述蓝牙设备上。
10.优选的，所述生成模块执行如下操作：
11.获取预设的电子标识库，从所述电子标识库中随机挑选电子标识，完成生成，同时，从所述电子标识库中剔除挑选的电子标识；
12.将挑选的电子标识与所述查看链接进行配对，获得配对组；
13.将所述配对组输入至预设的标识-链接库。
14.优选的，所述贴附模块执行如下操作：
15.获取所述蓝牙设备的设备轮廓和正常使用姿态，同时，获取所述设备轮廓上的可贴附区域；
16.获取打印后的电子标识的标识轮廓和标识类型；
17.训练贴附位置确定模型，将所述设备轮廓、正常使用姿态、可贴附区域、标识轮廓和标识类型输入至所述贴附位置确定模型，获得贴附位置；
18.将打印后的电子标识贴附于所述贴附位置上。
19.优选的，训练贴附位置确定模型，包括：
20.获取多个第一贴附位置确定事件；
21.获取所述第一贴附位置确定事件对应的确定类型，所述确定类型包括：正向确定
和反向确定；
22.当所述第一贴附位置确定事件对应的确定类型为正向确定时，基于预设的第一验证策略对所述第一贴附位置确定事件进行验证；
23.若验证不通过，剔除对应第一贴附位置确定事件；
24.当所述第一贴附位置确定事件对应的确定类型为反向确定时，基于预设的第二验证策略对所述第一贴附位置确定事件进行验证；
25.若验证不通过，剔除对应第一贴附位置确定事件；
26.当需要剔除的所述第一贴附位置确定事件均剔除后，将剔除剩余的所述第一贴附位置确定事件作为第二贴附位置确定事件；
27.将所述第二贴附位置确定事件全部输入至预设的神经网络训练模型，进行模型训练，获得贴附位置确定模型。
28.优选的，蓝牙设备的标识匹配系统，还包括：
29.处理模块，用于监测是否发生标识匹配异常事件，若是，制定所述标识匹配异常事件适宜的处理策略，基于所述处理策略进行应对处理。
30.优选的，制定所述标识匹配异常事件适宜的处理策略，包括：
31.获取所述标识匹配异常事件对应的多个第一备选处理策略；
32.提取出所述标识匹配异常事件的多个第一事件元素；
33.查询预设的事件元素-模拟需求度库，确定所述第一事件元素对应的模拟需求度；
34.累加计算所述模拟需求度，获得模拟需求度和；
35.若所述模拟需求度和大于等于预设的模拟需求度和阈值，将所述标识匹配异常事件输入至预设的事件仿真模型，基于所述事件仿真模型，在预设的仿真空间内进行对应事件仿真；
36.在事件仿真过程中，依次遍历所述第一备选处理策略，每次遍历时，基于遍历到的所述第一备选处理策略，在所述仿真空间内，进行模拟应对处理；
37.在模拟应对处理过程中，获取预设的评价节点集，所述评价节点集包括：多个第一评价节点；
38.获取所述第一评价节点对应的第一规范值；
39.若所述第一规范值小于等于预设的规范阈值，剔除对应所述第一评价节点；
40.当需要剔除的所述第一评价节点均剔除后，将剔除剩余的所述第一评价节点作为第二评价节点；
41.获取所述第二评价节点对应的记录规则，基于所述记录规则，记录模拟应对处理过程中的应对过程记录，同时，将所述应对过程记录发送至所述第二评价节点；
42.当模拟应对处理结束后，获取所述第二评价节点回复的第一评价值；
43.确定所述第二评价节点对应的所述第一规范值，并作为第二规范值；
44.按照预设的节点权重生成规则，基于所述第二规范值，生成节点权重；
45.赋予对应所述第一评价值所述节点权重，获得第二评价值，并与对应所述第一备选处理策略进行关联；
46.累加计算所述第一备选策略关联的所述第二评价值，获得评价值和；
47.将最大所述评价值和对应的所述第一备选策略作为所述标识匹配异常事件适宜
的处理策略，完成制定；
48.若所述模拟需求度和小于所述模拟需求度和阈值，随机建立第一搭配组，所述第一搭配组包括：所述标识匹配异常事件和第一备选处理策略；
49.获取所述第一搭配组对应的多个第一历史处理事件；
50.对所述标识匹配异常事件进行事件解析，确定所述标识匹配异常事件对应的第一异常场景；
51.获取所述第一历史处理事件对应的第二异常场景；
52.将所述第一异常场景和所述第二异常场景进行场景匹配，获得匹配度；
53.若所述匹配度小于等于预设的匹配度阈值，剔除对应所述第一历史处理事件；
54.当需要剔除的所述第一历史处理事件均剔除后，将剔除剩余的所述第一历史处理事件作为第二历史处理事件；
55.将所述第二历史处理事件输入至预设的效果评价模型，获得第三评价值，并与对应所述第二搭配组进行关联；
56.将最大所述第三评价值关联的所述第二搭配组中的所述第一备选处理策略作为所述标识匹配异常事件适宜的处理策略，完成制定。
57.优选的，获取所述第一评价节点对应的第一规范值，包括：
58.获取所述第一评价节点对应的多个历史评价过程；
59.依次遍历所述历史评价过程，每次遍历时，将遍历到的所述历史评价过程拆分成多个第一过程项；
60.获取所述第一过程项的过程先后顺序；
61.建立过程线，基于所述过程先后顺序，将所述第一过程项在所述过程线上对应设置；
62.对所述第一过程项进行特征提取，获得多个第一过程特征；
63.获取预设的不合格特征库，将所述第一过程特征与所述不合格特征库中的第二过程特征进行匹配，若匹配符合，获取匹配符合的所述第二过程特征对应的至少一个影响特征，同时，将对应所述第一过程项作为第二过程项；
64.确定所述第一过程项中除所述第二过程项之外的第三过程项对应的所述第一过程特征，并作为第三过程特征；
65.将所述第三过程特征与所述影响特征进行匹配，若匹配符合，获取匹配符合的影响特征对应的第一影响值，并与对应所述第一评价节点进行关联，同时，将匹配符合的所述第三过程特征对应的所述第三过程项作为第四过程项；
66.确定所述第四过程项在所述过程线上的分布位置；
67.基于各所述分布位置，确定影响分布；
68.将所述影响分布输入至预设的影响评价模型，获得第二影响值，并与对应所述第一评价节点进行关联；
69.遍历所述历史评价过程结束后，累加计算所述第一评价节点关联的所述第一影响值和所述第二影响值，获得影响值和；
70.将所述影响值和的倒数作为所述第一评价节点对应的第一规范值，完成获取。
71.本发明提供一种蓝牙设备的标识匹配方法，包括：
72.步骤1：读取屏蔽箱内待匹配标识的蓝牙设备的设备码；
73.步骤2：查询预设的设备码-查看链接库，确定所述设备码对应的查看链接；
74.步骤3：基于所述查看链接，生成电子标识，并进行打印；
75.步骤4：将打印后的电子标识贴附于所述蓝牙设备上。
76.优选的，所述步骤3中，基于所述查看链接，生成电子标识，包括：
77.获取预设的电子标识库，从所述电子标识库中随机挑选电子标识，完成生成，同时，从所述电子标识库中剔除挑选的电子标识；
78.将挑选的电子标识与所述查看链接进行配对，获得配对组；
79.将所述配对组输入至预设的标识-链接库。
80.优选的，所述步骤4：将打印后的电子标识贴附于所述蓝牙设备上，包括：
81.获取所述蓝牙设备的设备轮廓和正常使用姿态，同时，获取所述设备轮廓上的可贴附区域；
82.获取打印后的电子标识的标识轮廓和标识类型；
83.训练贴附位置确定模型，将所述设备轮廓、正常使用姿态、可贴附区域、标识轮廓和标识类型输入至所述贴附位置确定模型，获得贴附位置；
84.将打印后的电子标识贴附于所述贴附位置上。
85.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
86.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
87.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
88.图1为本发明实施例中一种蓝牙设备的标识匹配系统的示意图；
89.图2为本发明实施例中又一蓝牙设备的标识匹配系统的示意图；
90.图3为本发明实施例中一种蓝牙设备的标识匹配方法的流程图。
具体实施方式
91.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
92.本发明提供一种蓝牙设备的标识匹配系统，如图1所示，包括：
93.读取模块1，用于读取屏蔽箱内待匹配标识的蓝牙设备的设备码；
94.查询模块2，用于查询预设的设备码-查看链接库，确定所述设备码对应的查看链接；
95.生成模块3，用于基于所述查看链接，生成电子标识，并进行打印；
96.贴附模块4，用于将打印后的电子标识贴附于所述蓝牙设备上。
97.上述技术方案的工作原理及有益效果为：
98.当待匹配标识的蓝牙设备进入屏蔽箱内时，读取蓝牙设备的设备码(可与蓝牙设
备进行蓝牙连接，之后进行读取)；查询预设的设备码-查看链接库(存储不同设备码对应的查看链接)，确定设备码对应的查看链接(该查看链接对应于显示蓝牙设备的设备信息的页面)；基于查看链接，生成电子标识(例如：二维码标识)；打印电子标识并贴附于蓝牙设备上，当维修人员相应查看蓝牙设备的设备信息时，只需基于电子标识获取(例如：手机扫码跳转至设备信息显示页面)；
99.本发明实施例在蓝牙设备出厂前，为其匹配专属的电子标识，当维修人员需要查看蓝牙设备的设备信息时，只需基于电子标识进行获取，无需查看设备铭牌，操作专业操作终端调取设备信息，提升了便利性，也避免了专业操作终端会卡死和没电等造成维修效率降低的问题发生。
100.本发明提供一种蓝牙设备的标识匹配系统，所述生成模块3执行如下操作：
101.获取预设的电子标识库，从所述电子标识库中随机挑选电子标识，完成生成，同时，从所述电子标识库中剔除挑选的电子标识；
102.将挑选的电子标识与所述查看链接进行配对，获得配对组；
103.将所述配对组输入至预设的标识-链接库。
104.上述技术方案的工作原理及有益效果为：
105.在生成电子标识时，从预设的电子标识库(存储有大量电子标识)中随机挑选一个电子标识，并从电子标识库中剔除该电子标识，避免重复匹配；将挑选的电子标识与查看链接进行配对，获得配对组，并将配对组输入至预设的标识-链接库中，以供查看什么标识与什么查看链接匹配。
106.本发明提供一种蓝牙设备的标识匹配系统，所述贴附模块4执行如下操作：
107.获取所述蓝牙设备的设备轮廓和正常使用姿态，同时，获取所述设备轮廓上的可贴附区域；
108.获取打印后的电子标识的标识轮廓和标识类型；
109.训练贴附位置确定模型，将所述设备轮廓、正常使用姿态、可贴附区域、标识轮廓和标识类型输入至所述贴附位置确定模型，获得贴附位置；
110.将打印后的电子标识贴附于所述贴附位置上。
111.上述技术方案的工作原理及有益效果为：
112.将打印后的电子标签贴附于蓝牙设备上时，获取蓝牙设备的设备轮廓(三维轮廓)和正常使用姿态(例如：挂在墙上)，也获取其可贴附区域(例如：除显示屏和按钮之外的区域)，获取打印后的电子标识轮廓和标识类型(例如：二维码)；训练贴附位置确定模型(该模型可以综合确定最佳贴附位置，例如：蓝牙设备挂在墙上，先排除与墙接触的一面，标识类型为二维码，在正上方一面确定贴附位置，便于扫码时有足够的光线)，将设备轮廓、正常使用姿态、可贴附区域、标识轮廓和标识类型输入至该模型中，获得贴附位置；将打印后的电子标识贴附于该贴附位置上即完成贴附；
113.本发明实施例训练贴附位置确定模型，用于确定蓝牙设备上贴附打印后的电子标识的最佳位置，提升了标识贴附的合理性，同时，也更加智能化；一般情况下，厂商生产蓝牙设备的类型有很多种，最佳贴附位置也不同，训练贴附位置确定模型的应用使得无需对蓝牙设备进行区分并分批次进行标识贴附，提升了标识匹配的效率。
114.本发明提供一种蓝牙设备的标识匹配系统，训练贴附位置确定模型，包括：
115.获取多个第一贴附位置确定事件；
116.获取所述第一贴附位置确定事件对应的确定类型，所述确定类型包括：正向确定和反向确定；
117.当所述第一贴附位置确定事件对应的确定类型为正向确定时，基于预设的第一验证策略对所述第一贴附位置确定事件进行验证；
118.若验证不通过，剔除对应第一贴附位置确定事件；
119.当所述第一贴附位置确定事件对应的确定类型为反向确定时，基于预设的第二验证策略对所述第一贴附位置确定事件进行验证；
120.若验证不通过，剔除对应第一贴附位置确定事件；
121.当需要剔除的所述第一贴附位置确定事件均剔除后，将剔除剩余的所述第一贴附位置确定事件作为第二贴附位置确定事件；
122.将所述第二贴附位置确定事件全部输入至预设的神经网络训练模型，进行模型训练，获得贴附位置确定模型。
123.上述技术方案的工作原理及有益效果为：
124.在训练贴附位置确定模型时，获取多个第一贴附位置确定事件(人工基于设备轮廓、正常使用姿态、可贴附区域、标识轮廓和标识类型等确定蓝牙设备上最佳贴附位置的记录)；第一贴附位置确定事件的确定类型分为正向确定(没有贴附，正向基于设备轮廓等进行确定)和反向确定(已经贴附，发现不合理，反向进行修正)；当确定类型为正向确定时，基于预设的第一验证策略(正向验证策略，例如：验证推理最佳贴附位置的推理过程是否合理)对相应的第一贴附位置确定事件进行验证，若验证不通过，剔除对应第一贴附位置确定事件；当确定类型为反向确定时，基于预设的第二验证策略(反向验证策略，例如：验证贴附错误的贴附位置的错误原因和修正过程之间是否合理)，对相应的第二贴附位置确定事件进行验证，若验证不通过，剔除对应第一贴附位置确定事件；将剔除剩余的第二贴附位置确定事件输入至预设的神经网络训练模型中进行模型训练，获得贴附位置确定模型；
125.本发明实施例在训练贴附位置确定模型时，获取第一贴附位置确定事件，设置合理；另外，基于第一贴附位置确定事件的确定类型分别对第一贴附位置确定事件进行验证，筛选出合格的第二贴附位置确定事件以进行模型训练，提升了贴附位置确定模型的训练质量，第一贴附位置确定事件的来源不一定是本地，还可以是其他厂商进行确定的记录，因此，验证更具有必要性，也具有更强的适用性。
126.本发明提供一种蓝牙设备的标识匹配系统，如图2所示，还包括：
127.处理模块5，用于监测是否发生标识匹配异常事件，若是，制定所述标识匹配异常事件适宜的处理策略，基于所述处理策略进行应对处理。
128.上述技术方案的工作原理及有益效果为：
129.监测在对蓝牙设备进行标识匹配时，是否发生标识匹配异常事件(例如：设备码读取失败、电子标识打印异常和电子标识贴附异常等)，若是，制定标识匹配异常事件适宜的处理策略(例如：设备码读取失败时，副机械臂将蓝牙设备举起等待，主机械臂挑拣下一待匹配标识的蓝牙设备，待测试人员补充设备码时，接力对蓝牙设备进行标识匹配)，基于处理策略进行相应应对处理；
130.本发明实施例在对蓝牙设备进行标识匹配时，若发生标识匹配异常事件，制定适
宜的处理策略，进行应对处理，实现智能化应对，提升了系统的应对能力；由于打印设备等均属于消耗型设备，经常会出现异常，因此，智能化应对更具有必要性。
131.本发明提供一种蓝牙设备的标识匹配系统，制定所述标识匹配异常事件适宜的处理策略，包括：
132.获取所述标识匹配异常事件对应的多个第一备选处理策略；
133.提取出所述标识匹配异常事件的多个第一事件元素；
134.查询预设的事件元素-模拟需求度库，确定所述第一事件元素对应的模拟需求度；
135.累加计算所述模拟需求度，获得模拟需求度和；
136.若所述模拟需求度和大于等于预设的模拟需求度和阈值，将所述标识匹配异常事件输入至预设的事件仿真模型，基于所述事件仿真模型，在预设的仿真空间内进行对应事件仿真；
137.在事件仿真过程中，依次遍历所述第一备选处理策略，每次遍历时，基于遍历到的所述第一备选处理策略，在所述仿真空间内，进行模拟应对处理；
138.在模拟应对处理过程中，获取预设的评价节点集，所述评价节点集包括：多个第一评价节点；
139.获取所述第一评价节点对应的第一规范值；
140.若所述第一规范值小于等于预设的规范阈值，剔除对应所述第一评价节点；
141.当需要剔除的所述第一评价节点均剔除后，将剔除剩余的所述第一评价节点作为第二评价节点；
142.获取所述第二评价节点对应的记录规则，基于所述记录规则，记录模拟应对处理过程中的应对过程记录，同时，将所述应对过程记录发送至所述第二评价节点；
143.当模拟应对处理结束后，获取所述第二评价节点回复的第一评价值；
144.确定所述第二评价节点对应的所述第一规范值，并作为第二规范值；
145.按照预设的节点权重生成规则，基于所述第二规范值，生成节点权重；
146.赋予对应所述第一评价值所述节点权重，获得第二评价值，并与对应所述第一备选处理策略进行关联；
147.累加计算所述第一备选策略关联的所述第二评价值，获得评价值和；
148.将最大所述评价值和对应的所述第一备选策略作为所述标识匹配异常事件适宜的处理策略，完成制定；
149.若所述模拟需求度和小于所述模拟需求度和阈值，随机建立第一搭配组，所述第一搭配组包括：所述标识匹配异常事件和第一备选处理策略；
150.获取所述第一搭配组对应的多个第一历史处理事件；
151.对所述标识匹配异常事件进行事件解析，确定所述标识匹配异常事件对应的第一异常场景；
152.获取所述第一历史处理事件对应的第二异常场景；
153.将所述第一异常场景和所述第二异常场景进行场景匹配，获得匹配度；
154.若所述匹配度小于等于预设的匹配度阈值，剔除对应所述第一历史处理事件；
155.当需要剔除的所述第一历史处理事件均剔除后，将剔除剩余的所述第一历史处理事件作为第二历史处理事件；
156.将所述第二历史处理事件输入至预设的效果评价模型，获得第三评价值，并与对应所述第二搭配组进行关联；
157.将最大所述第三评价值关联的所述第二搭配组中的所述第一备选处理策略作为所述标识匹配异常事件适宜的处理策略，完成制定。
158.上述技术方案的工作原理及有益效果为：
159.在适宜适宜的处理策略时，获取标识匹配异常事件对应的多个第一备选处理策略(备选的多个处理策略，可以经验人员提供)；提取出标识匹配异常事件的第一事件元素(例如：设备码读取失败、待进行标识匹配的蓝牙设备数目和主副机械臂的当前位置等)；查库确定第一事件元素对应的模拟需求度，模拟需求度越大，说明要评价第一备选处理策略对于该事件的效果，越需要模拟进行评价；若累加计算(求和)模拟需求度获得的模拟需求度和大于等于预设的模拟需求度和阈值，说明总体需要进行模拟评价，将标识匹配异常事件输入至预设的事件仿真模型(预先训练的用于进行事件仿真的模型)中，基于其在预设的仿真空间内进行对应事件仿真；在事件仿真过程汇总，依次遍历第一备选处理策略，并在仿真空间内进行对应模拟应对处理；在模拟应对处理过程中，获取第一评价节点(对应一个评价方，评价方可以为人工评价方，也可以为预先训练的用于进行模拟应对处理效果评价的模型)；获取第一评价节点对应的第一规范值，第一规范值越大，说明其历史上评价总体规范程度越大；若第一规范值较小，应剔除对应第一评价节点；获取剔除剩余的第二评价节点对应的记录规则(记录评价节点进行评价需要依据的内容类型)，基于记录规则，记录模拟应对处理过程中的应对过程记录，并发送至对应第二评价节点；当模拟应对处理结束后，获取第二评价节点回复的第一评价值，第一评价值越大，模拟应对处理效果越好；确定第二评价节点对应的第二规范值，并按照预设的节点权重生成规则(规范值越小，节点权重越小，两者不完全呈正比，例如：规范值为90，节点权重为5，规范值为60，节点权重为0)，生成节点权重，并赋予对应第一评价值(两者相乘)，获得第二评价值；累加计算第二评价值，将最大累加和对应的第一备选策略作为标识匹配异常事件适宜的处理策略；当模拟需求度和小于模拟需求度和阈值时，无需进行模拟评价，将标识匹配异常事件和第一备选处理策略进行随机搭配，获取搭配组对应的第一历史处理事件(采用第一备选处理策略对该标识匹配异常事件进行处理的历史记录)，对标识匹配异常事件进行细致地事件解析，确定第一异常场景(应对的场景，例如：待进行标识匹配的蓝牙设备数目为1002等)；获取第一历史处理事件对应的第二异常场景(历史上应对的场景)，将第一异常场景和第二异常场景进行场景匹配，获得匹配度；若匹配度较小，说明对应第一历史处理事件应对场景与当前应对场景不符程度较大，没有作为效果评价的意义，应予剔除；将剔除剩余的第二历史处理事件输入至预设的效果评价模型(预先训练的用于基于历史处理事件确定处理策略处理效果的模型)中，获得第三评价值，第三评价值越高，处理效果越好；将最大第三评价值关联的第二搭配组中的第一备选处理策略作为标识匹配异常事件适宜的处理策略；
160.本发明实施例在制定标识匹配异常事件适宜的处理策略时，从第一备选处理策略中进行细致挑选，保证了制定的处理策略的适宜性；在进行细致挑选时，首先确定是否需要模拟评价，减少了模拟评价资源，提升了细致挑选效率；当需要进行模拟评价时，进行事件仿真，设置多个评价节点对其进行评价，提升了评价的全面性和合理性，也对评价节点进行规范筛选，提升了评价质量；当无需进行模拟评价时，建立搭配组获取历史处理事件，基于
其进行效果评价，设置合理，也对历史处理事件进行是否与当前应对相符的验证，提升了评价的评价质量。
161.本发明提供一种蓝牙设备的标识匹配系统，获取所述第一评价节点对应的第一规范值，包括：
162.获取所述第一评价节点对应的多个历史评价过程；
163.依次遍历所述历史评价过程，每次遍历时，将遍历到的所述历史评价过程拆分成多个第一过程项；
164.获取所述第一过程项的过程先后顺序；
165.建立过程线，基于所述过程先后顺序，将所述第一过程项在所述过程线上对应设置；
166.对所述第一过程项进行特征提取，获得多个第一过程特征；
167.获取预设的不合格特征库，将所述第一过程特征与所述不合格特征库中的第二过程特征进行匹配，若匹配符合，获取匹配符合的所述第二过程特征对应的至少一个影响特征，同时，将对应所述第一过程项作为第二过程项；
168.确定所述第一过程项中除所述第二过程项之外的第三过程项对应的所述第一过程特征，并作为第三过程特征；
169.将所述第三过程特征与所述影响特征进行匹配，若匹配符合，获取匹配符合的影响特征对应的第一影响值，并与对应所述第一评价节点进行关联，同时，将匹配符合的所述第三过程特征对应的所述第三过程项作为第四过程项；
170.确定所述第四过程项在所述过程线上的分布位置；
171.基于各所述分布位置，确定影响分布；
172.将所述影响分布输入至预设的影响评价模型，获得第二影响值，并与对应所述第一评价节点进行关联；
173.遍历所述历史评价过程结束后，累加计算所述第一评价节点关联的所述第一影响值和所述第二影响值，获得影响值和；
174.将所述影响值和的倒数作为所述第一评价节点对应的第一规范值，完成获取。
175.上述技术方案的工作原理及有益效果为：
176.获取第一评价节点对应的第一规范值时，获取第一评价节点对应的多个历史评价过程(历史上进行模拟应对处理效果评价的过程记录)，依次遍历，每次遍历时，将遍历到的历史评价过程拆分成多个第一过程项，获取过程先后顺序，基于其在过程线(例如：时间轴线等)上对应设置第一过程项；提取出第一过程项的第一过程特征，并与预设的不合格特征库(存储大量评价过程不规范的特征)中的第二过程特征进行匹配，若匹配符合，获取匹配符合的第二过程特征对应的至少一个影响特征(某过程评价过程不规范产生的明确影响的影响特征)，将其他第三过程项对应的第三过程特征与该影响特征进行匹配，若匹配符合，说明被影响坐实，获取对应第一影响值，第一影响值越大，受到影响的程度越大，同时，确定对应第四过程项在过程项上的分布位置，基于各分布位置，确定影响分布(各分布位置组合而成)；将影响分布输入至预设的影响评价模型(预先训练的用于基于影响分布评价影响程度的模型，评价过程为推理过程，即基于什么得到什么，因此，过程之间存在关联性，前一个过程若不规范，必然对后面的过程产生影响，因此，基于影响分布可以确定由于过程之间存
在关联性而产生的影响)，获得第二影响值；累加计算第一评价节点关联的第一影响值和第二影响值，获得影响值和；影响值和越大，越不规范，因此，将其倒数作为第一评价节点对应的第一规范值，完成获取；
177.本发明实施例在获取第一规范值时，基于历史评价过程进行获取，设置合理；设置不合格特征库和影响特征，确定明确影响，确定影响分布输入影响评价模型，确定过程之间存在关联性而产生的影响，提升了第一规范值确定的准确性和全面性。
178.本发明提供一种蓝牙设备的标识匹配系统，还包括：
179.扩充模块，用于对所述评价节点集进行扩充；
180.获取待扩充的多个第三评价节点，同时，获取对所述第三评价节点进行担保的至少一个第一评价节点，并作为第四评价节点；
181.获取所述第四评价节点对所述第三评价节点进行担保的担保值；
182.确定所述第四评价节点对应的所述第一规范值，并作为第三规范值；
183.基于所述担保值和第三规范值计算所述第三评价节点的允许值，计算公式如下：
[0184][0185]
其中，γ为所述第三评价节点的允许值，α
t
为对所述第三评价节点进行担保的第t个第四评价节点对应的担保值，β
t
为对所述第三评价节点进行担保的第t个第四评价节点对应的第三规范值，σ为对所述第三评价节点进行担保的第四评价节点的总数目，μ1和μ2为预设的权重值；
[0186]
若所述允许值大于等于预设的允许值阈值，将对应所述第三评价节点加入值所述评价节点集中；
[0187]
当需要加入值所述评价节点集中的所述第三评价节点均加入后，完成扩充。
[0188]
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
[0189]
对评价节点集进行扩充时，获取待扩充的第三评价节点，第三评价节点想要加入评价节点集，需要已在评价节点集内的第四评价节点进行担保，担保力度越大，担保值越大；同时，获取第四评价节点对应的第三规范值；基于第三规范值和担保值计算允许值，公式中，规范值和担保值与允许值呈正比，设置合理；当允许值足够时，将对应第三评价节点加入评价节点集中；
[0190]
本发明实施例对评价节点集进行扩充，提升了评价的全面性；另外，通过上述公式快速计算允许值，便于确认是否需要将对应第三评价节点加入值评价节点集中，提升了系统的工作效率。
[0191]
本发明提供一种蓝牙设备的标识匹配方法，如图3所示，包括：
[0192]
步骤1：读取屏蔽箱内待匹配标识的蓝牙设备的设备码；
[0193]
步骤2：查询预设的设备码-查看链接库，确定所述设备码对应的查看链接；
[0194]
步骤3：基于所述查看链接，生成电子标识，并进行打印；
[0195]
步骤4：将打印后的电子标识贴附于所述蓝牙设备上。
[0196]
上述技术方案的工作原理及有益效果已在系统权要中说明，不再赘述。
[0197]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围
之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。