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龍圖騰網獲悉中東供應鏈科技集團有限公司申請的專利一種基于AI的供應鏈風險預警方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120338525B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510829211.4，技術領域涉及：G06Q10/0635；該發明授權一種基于AI的供應鏈風險預警方法及系統是由鄭之琳;郭文華;王海南設計研發完成，并于2025-06-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于AI的供應鏈風險預警方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及智慧物流技術領域，具體為一種基于AI的供應鏈風險預警方法及系統，包括以下步驟：基于履約時間序列提取交錯度與跳躍向量，結合密度突變節點，通過Transformer模型計算異常風險，生成履約風險預警結果。本發明中，通過將物流訂單中節點的計劃與完成時間進行對比，構建履約時間序列，并識別節奏反轉、執行間隔波動等變化行為，能夠有效刻畫履約過程中因外部擾動所引起的節奏偏差；通過履約完成順序與節點編號之間的對比，提取履約順序擾動的位移程度，進一步捕捉節點間非線性時序關系；將上述兩類擾動向量共同編碼至具有時序結構的深層表達結構中，實現了跨維度、跨通道特征對齊與關聯映射。

本發明授權一種基于AI的供應鏈風險預警方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于AI的供應鏈風險預警方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：通過物流訂單節點計劃時間與完成時間獲取履約時間序列，并對履約狀態差異進行交錯觸發點識別處理，得到交錯度序列； S2：根據所述履約時間序列中節點完成時間構建履約完成順序，與節點編號進行位置對比生成跳躍向量； S3：將所述交錯度序列與所述跳躍向量輸入至Transformer模型的嵌入層進行非周期性履約擾動特征提取，得到非周期性履約擾動特征集； S4：根據所述履約時間序列中節點完成時間獲取任務分布情況，構建任務壓強時間窗口視圖進行密集度突變識別，篩選密集度突變的節點，形成密度突變節點集合； S5：將所述密度突變節點集合與所述非周期性履約擾動特征集輸入至Transformer模型的解碼層，計算密度突變節點的異常風險評分，根據評分生成供應鏈物流履約風險預警結果； 所述供應鏈物流履約風險預警結果的獲取步驟具體為： S511：基于所述密度突變節點集合和非周期性履約擾動特征集，對兩類數據在履約節點維度上進行特征拼接處理，構建包括密度變化信息與履約擾動特征的融合特征序列； S512：將所述融合特征序列輸入至Transformer模型的解碼層，調用多頭注意力機制對融合特征序列中的節點間融合特征進行注意力權重計算，提取每個節點在多維擾動與密度背景下的聚焦響應值，輸出表示節點異常程度的風險評分； 對于提取每個節點在多維擾動與密度背景下的聚焦響應值，采用公式： ； 其中，是第個履約節點的聚焦響應值，數值越高，表示節點更易受到其他節點在擾動與密度維度上的響應集聚，是第個履約節點的融合特征向量，是第個履約節點的融合特征向量，是查詢矩陣，用于對外部信息發起注意力，是鍵矩陣，用于響應查詢，是節點的密度修正向量，表示密度突變對該節點注意力的增強，是節點對節點的注意力權重，是節點總數，等于履約序列中履約節點數量； S513：基于所述風險評分，依據設定的風險判定閾值執行分類判斷，篩選評分超過閾值的節點并賦予對應等級標識，生成供應鏈物流履約風險預警結果，用于揭示履約過程中存在的時序失衡、執行偏移與節點負載異常的風險隱患。

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