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龍圖騰網(wǎng)恭喜蘇州神碼物信智能科技有限公司申請的專利一種基于人工智能的進出口貿易管理系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN118410954B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202310453761.1，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權一種基于人工智能的進出口貿易管理系統(tǒng)及方法是由李七一設計研發(fā)完成，并于2023-04-25向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的進出口貿易管理系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及進出口貿易技術領域，具體為一種基于人工智能的進出口貿易管理系統(tǒng)及方法，包括檢驗流程數(shù)據(jù)分析模塊、抽樣方式差異確定模塊、屬性匹配包構建模塊、選擇優(yōu)先級分析模塊、實時監(jiān)測分析模塊和預警提醒模塊；檢驗流程數(shù)據(jù)分析模塊用于獲取進出口貿易管理平臺記錄的檢驗流程數(shù)據(jù)；抽樣方式差異確定模塊用于分析待分析抽樣方式是否均相同；匹配屬性包構建模塊用于構建第一根節(jié)點與第一抽樣方式的屬性匹配包；選擇優(yōu)先級分析模塊用于分析根節(jié)點的選擇優(yōu)先級；實時監(jiān)測分析模塊用于獲取實時監(jiān)測狀態(tài)下的進出口貨物的名稱，并與屬性匹配包進行匹配；預警提醒模塊用傳輸進出口貨物在檢驗流程開始前抽樣方式的預警。

本發(fā)明授權一種基于人工智能的進出口貿易管理系統(tǒng)及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的進出口貿易管理方法，其特征在于，所述方法包括以下分析步驟：步驟S1：獲取進出口貿易管理平臺記錄的檢驗流程數(shù)據(jù)，所述檢驗流程數(shù)據(jù)以貨物檢驗的全部流程為一數(shù)據(jù)包，所述檢驗流程數(shù)據(jù)是指進出口貨物在開始抽樣檢驗環(huán)節(jié)前到完成檢驗流程中記錄的屬性特征數(shù)據(jù)；所述屬性特征包括進出口貨物的名稱、環(huán)節(jié)對應的位置數(shù)據(jù)、環(huán)節(jié)對應的時間數(shù)據(jù)、貨物的抽樣方式以及抽樣結果；所述抽樣結果包括合格和不合格；步驟S2：以進出口貨物的名稱為根節(jié)點，提取所述檢驗流程數(shù)據(jù)中不同數(shù)據(jù)包中同一根節(jié)點對應的抽樣方式為待分析抽樣方式，若所述待分析抽樣方式均相同，則傳輸根節(jié)點為第一根節(jié)點、待分析抽樣方式為第一抽樣方式，并構建第一根節(jié)點與第一抽樣方式的屬性匹配包A，A＝{第一根節(jié)點→第一抽樣方式}；所述屬性匹配包是指記錄進出口貨物對應的抽樣方式；若所述待分析抽樣方式存在差異，則基于根節(jié)點所屬數(shù)據(jù)包分析根節(jié)點的選擇優(yōu)先級；所述步驟S2中基于根節(jié)點所屬數(shù)據(jù)包分析根節(jié)點的選擇優(yōu)先級，包括以下分析步驟：將所述待分析抽樣方式存在差異的根節(jié)點對應的檢驗流程數(shù)據(jù)構建待分析數(shù)據(jù)包，所述待分析數(shù)據(jù)包由一個根節(jié)點和m個抽樣方式對應的檢驗流程數(shù)據(jù)構成；所述待分析數(shù)據(jù)包中的根節(jié)點為目標根節(jié)點，待分析數(shù)據(jù)包中的抽樣方式及對應的檢驗流程數(shù)據(jù)為目標子數(shù)據(jù)包；獲取目標根節(jié)點的第i個目標子數(shù)據(jù)包中環(huán)節(jié)對應的時間數(shù)據(jù)，提取目標根節(jié)點的第i個目標子數(shù)據(jù)包記錄抽樣環(huán)節(jié)的抽樣時長T1i以及完成抽樣環(huán)節(jié)到得到抽樣結果的間隔時長T2i；利用公式：ti＝T1iH1+T2iH2，計算目標根節(jié)點的第i個目標子數(shù)據(jù)包的時效系數(shù)ti；其中i≤m；H1、H2分別表示目標根節(jié)點包含的m個目標子數(shù)據(jù)包中抽樣時長的平均值和間隔時長的平均值；H1＝1m∑T1i，H2＝1m∑T2i；標記目標根節(jié)點的m個目標子數(shù)據(jù)包中抽樣結果為不合格的數(shù)據(jù)包為異常數(shù)據(jù)包；獲取異常數(shù)據(jù)包在目標根節(jié)點對應記錄數(shù)據(jù)包中的出現(xiàn)總頻次n，則計算第i個目標子數(shù)據(jù)包對應目標根節(jié)點的不合格率為ri，ri＝cimi*ci；其中mi表示第i個目標子數(shù)據(jù)包記錄的總次數(shù)；ci表示第i個目標子數(shù)據(jù)包記錄為異常數(shù)據(jù)包出現(xiàn)的次數(shù)；獲取異常數(shù)據(jù)包中環(huán)節(jié)對應的位置數(shù)據(jù)，當進行抽樣環(huán)節(jié)的位置與抽樣異常后需返回前向環(huán)節(jié)的位置不同時，標記特征值為1，當進行抽樣環(huán)節(jié)的位置與抽樣異常后需返回前向環(huán)節(jié)的位置相同時，標記特征值為0；所述前向環(huán)節(jié)是指根據(jù)檢驗流程數(shù)據(jù)中按時間先后順序記錄的抽樣環(huán)節(jié)前的流程環(huán)節(jié)；利用公式：gi＝0.45*ri+0.55*a，計算目標根節(jié)點的第i個目標子數(shù)據(jù)包的關聯(lián)影響系數(shù)gi；a＝{0,1}；所述步驟S2還包括以下分析步驟：獲取第i個目標子數(shù)據(jù)包的時效系數(shù)ti以及關聯(lián)影響系數(shù)gi，利用公式：Vi＝k1*ti+k2*gi計算目標根節(jié)點的第i個目標子數(shù)據(jù)包的優(yōu)先權指數(shù)Vi，其中k1、k2分別表示時效系數(shù)對應的參考系數(shù)和關聯(lián)影響系數(shù)對應的參考系數(shù)；k1+k2＝1，0k1、k21；將目標根節(jié)點的m個目標子數(shù)據(jù)包對應的優(yōu)先權指數(shù)按照從小到大的順序排列，并生成目標根節(jié)點對應的選擇優(yōu)先級，所述選擇優(yōu)先級的選擇優(yōu)先權與優(yōu)先級排列順序相同；步驟S3：基于進出口貨物的選擇優(yōu)先級，獲取實時監(jiān)測狀態(tài)下的進出口貨物的名稱；當進出口貨物的名稱存在于屬性匹配包中，則在檢驗流程開始前傳輸對應屬性匹配包中第一抽樣方式進行預警提醒；當進出口貨物的名稱不存在于屬性匹配包中時，則分析實時檢驗流程數(shù)據(jù)與選擇優(yōu)先級中數(shù)據(jù)的相似指數(shù)；所述步驟S3中分析實時檢驗流程數(shù)據(jù)與選擇優(yōu)先級中數(shù)據(jù)的相似指數(shù)，包括以下分析步驟：獲取目標根節(jié)點下的第i種抽樣方式對應的mi個目標子數(shù)據(jù)包，提取第mi個目標子數(shù)據(jù)包對應的位置數(shù)據(jù)并按照時間的先后順序進行排序生成位置集合bmi；將mi個目標子數(shù)據(jù)包對應的位置集合bmi進行bm1∩bm2∩bm3......∩bmi運算，得到相交位置，并輸出所述相交位置為第i種抽樣方式的可靠位置wi；獲取實時監(jiān)測狀態(tài)下的進出口貨物進入檢驗流程后未開始抽樣環(huán)節(jié)前的位置數(shù)據(jù)f1，提取選擇優(yōu)先級中首個目標子數(shù)據(jù)包的位置數(shù)據(jù)p1；則計算位置數(shù)據(jù)f1與可靠位置wi、位置數(shù)據(jù)p1的相似指數(shù)e{f1→wi,p1}，e{f1→wi,p1}＝ef+epe0+e1；其中ef表示位置數(shù)據(jù)f1與可靠位置wi對比時相同位置的個數(shù)，ep表示位置數(shù)據(jù)f1與位置數(shù)據(jù)p1對比時相同位置的個數(shù)，e0表示存在可靠位置wi的總個數(shù)，e1表示首個目標子數(shù)據(jù)包中存在的位置數(shù)據(jù)總個數(shù)；步驟S4：設置相似指數(shù)閾值，基于相似指數(shù)閾值與相似指數(shù)的大小關系，傳輸進出口貨物在檢驗流程開始前抽樣方式的預警。

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