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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國軟件與技術(shù)服務(wù)股份有限公司申請的專利一種基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)票票種核定方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114529776B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202011312354.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)一種基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)票票種核定方法是由王彥;武錦;王飚;馬達(dá);韓佶興;劉思含;李超;李雪設(shè)計研發(fā)完成，并于2020-11-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)票票種核定方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)票票種核定方法，其步驟包括：1基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM建立票種核定預(yù)測模型并設(shè)定輸入指標(biāo)、輸出指標(biāo)；2對于每一設(shè)定納稅人U，根據(jù)設(shè)定輸入指標(biāo)、輸出指標(biāo)采集該納稅人U最近連續(xù)N個月的相應(yīng)數(shù)據(jù)作為該納稅人U的時序樣本數(shù)據(jù)；3利用樣本數(shù)據(jù)對票種核定預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得模型性能最優(yōu)時的最佳歷史數(shù)據(jù)長度；4根據(jù)最佳歷史數(shù)據(jù)長度對時序樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行截取訓(xùn)練該票種核定預(yù)測模型；5獲取目標(biāo)納稅人最佳歷史數(shù)據(jù)長度的輸入指標(biāo)數(shù)據(jù)，并輸入到票種核定預(yù)測模型對該目標(biāo)納稅人進(jìn)行票種核定預(yù)測，得到該目標(biāo)納稅人的擴(kuò)版增量值、單份發(fā)票最高開票限額和每月最高購票數(shù)量。

本發(fā)明授權(quán)一種基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)票票種核定方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)票票種核定方法，其步驟包括： 1基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM建立票種核定預(yù)測模型并設(shè)定輸入指標(biāo)、輸出指標(biāo)； 2對于每一設(shè)定納稅人U，根據(jù)設(shè)定輸入指標(biāo)、輸出指標(biāo)采集該納稅人U最近連續(xù)N個月的相應(yīng)數(shù)據(jù)作為該納稅人U的時序樣本數(shù)據(jù)；該票種核定預(yù)測模型為雙層LSTM遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括兩個LSTM隱藏層和一個以線性整流函數(shù)為激活函數(shù)的Dense輸出層；選用適應(yīng)性矩估計算法作為訓(xùn)練該票種核定預(yù)測模型的優(yōu)化器，以均方差函數(shù)作為訓(xùn)練該票種核定預(yù)測模型的損失函數(shù)； 3利用變分自編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對時序樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行修復(fù)，得到平穩(wěn)樣本數(shù)據(jù)；然后利用平穩(wěn)樣本數(shù)據(jù)對票種核定預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得使得該票種核定預(yù)測模型性能最優(yōu)時的最佳歷史數(shù)據(jù)長度；其中， 利用變分自編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對時序樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行修復(fù)，得到平穩(wěn)樣本數(shù)據(jù)的方法為： 31對于設(shè)定納稅人U的時序樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)該時序樣本數(shù)據(jù)的移動平均變化圖和移動均方差變化圖，判定該時序樣本數(shù)據(jù)是否合理，如果不合理則對該設(shè)定納稅人U重新采樣；如果合理，則進(jìn)行步驟32； 32對該時序樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本平穩(wěn)性分析，如果符合設(shè)定參數(shù)要求則將其視為平穩(wěn)樣本數(shù)據(jù)；否則進(jìn)行步驟33；設(shè)定參數(shù)要求包括：a時序樣本數(shù)據(jù)的均值函數(shù)在所有時間上恒為常數(shù)，b時序樣本數(shù)據(jù)存在二階矩，c對于所有時間t和時滯k，時序樣本數(shù)據(jù)的自協(xié)方差相同； 33利用變分自編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對該時序樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼得到序列Z，然后對序列Z進(jìn)行解碼，得到重構(gòu)樣本序列作為該時序樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的平穩(wěn)樣本數(shù)據(jù)； 其中所得序列與序列X的距離最小，X為該時序樣本數(shù)據(jù)； 得到所述最佳歷史數(shù)據(jù)長度的方法為：選取多個時序樣本數(shù)據(jù)；然后設(shè)置模型預(yù)測輸出數(shù)據(jù)長度f＝1，固定窗口移動步長s＝1，改變時序樣本數(shù)據(jù)的長度，采用坐標(biāo)延遲法構(gòu)造輸入輸出數(shù)據(jù)集；然后將輸入輸出數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，利用訓(xùn)練集訓(xùn)練該票種核定預(yù)測模型，得到訓(xùn)練集中每一樣本的估計值，統(tǒng)計計算不同長度時樣本估計值與對應(yīng)真實值之間的平均誤差loss，選取平均誤差loss最小值對應(yīng)的時序樣本數(shù)據(jù)長度作為所述最佳歷史數(shù)據(jù)長度； 4根據(jù)得到的最佳歷史數(shù)據(jù)長度對時序樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行截取訓(xùn)練該票種核定預(yù)測模型； 5獲取目標(biāo)納稅人所述最佳歷史數(shù)據(jù)長度的輸入指標(biāo)數(shù)據(jù)，并輸入到步驟4訓(xùn)練后的票種核定預(yù)測模型對該目標(biāo)納稅人進(jìn)行票種核定預(yù)測，得到該目標(biāo)納稅人的擴(kuò)版增量值、單份發(fā)票最高開票限額和每月最高購票數(shù)量。

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