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龍圖騰網獲悉武漢東湖大數據交易中心股份有限公司申請的專利基于標識解析數據的企業安全風險辨識評估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：CN114926074B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202210621932.2，技術領域涉及：G06Q10/0635；該發明授權基于標識解析數據的企業安全風險辨識評估方法及系統是由杜登斌;杜樂;杜小軍設計研發完成，并于2022-06-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于標識解析數據的企業安全風險辨識評估方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提出了一種基于標識解析數據的企業安全風險辨識評估方法及系統，所述方法包括：獲取歷史工業互聯網企業標識解析數據以及對應的歷史工業互聯網企業信息；建立信息數據庫，將信息數據庫中的數據均作為樣本數據；分別基于改進的CART決策樹模型和支持向量機模型構建企業安全風險辨識評估分類模型，并使用樣本數據進行訓練，得到最終分類模型；獲取待核驗工業互聯網企業的標識解析數據及其工業互聯網企業信息，輸入最終分類模型中進行分類，構建多元線性回歸模型，對分類后的待核驗工業互聯網企業進行安全風險辨識評估。本發明實現了統一融合的工業互聯網標識解析體系中工業互聯網企業安全風險的有效評估，從而提高企業的安全生產監管水平。

本發明授權基于標識解析數據的企業安全風險辨識評估方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于標識解析數據的企業安全風險辨識評估方法，其特征在于，所述方法包括： S1，獲取歷史工業互聯網企業標識解析數據以及對應的歷史工業互聯網企業信息； S2，建立信息數據庫，將歷史工業互聯網企業標識解析數據以及對應的歷史工業互聯網企業信息存入信息數據庫中，將信息數據庫中的數據均作為樣本數據； S3，分別基于改進的CART決策樹模型和支持向量機模型構建企業安全風險辨識評估分類模型，并將樣本數據輸入至企業安全風險辨識評估分類模型中進行訓練，得到最終分類模型； S4，獲取待核驗工業互聯網企業的標識解析數據及其工業互聯網企業信息，輸入最終分類模型中進行分類，構建多元線性回歸模型，對分類后的待核驗工業互聯網企業進行安全風險辨識評估，得到對應的安全風險辨識評估報告； 步驟S1具體包括：所述歷史工業互聯網企業信息包括對應的企業法律訴訟信息、企業經營情況信息以及管理層信息； 步驟S3具體包括：S301，將若干個風險辨識評估類別以及特征信息數據進行歸一化，分別得到類別集合和特征集合；S302，基于CART決策樹模型構建第一企業安全風險辨識評估分類模型，將類別集合作為因變量，將特征集合作為自變量，對訓練樣本采用遞歸分割的方式輸入至第一企業安全風險辨識評估分類模型中進行訓練，得到第一分類輸出結果，并計算訓練樣本中各數據的后驗概率；S303，基于支持向量機模型構建第二企業安全風險辨識評估分類模型，輸入類別集合以及訓練樣本進行訓練，得到第二分類輸出結果，計算訓練樣本中各數據的后驗概率；S304，將第一分類輸出結果和第二分類輸出結果進行結合得到最終分類輸出結果，并結合為最終分類模型； 步驟S304具體包括：將第一企業安全風險辨識評估分類模型的后驗概率PYk|ZjCART和第二企業安全風險辨識評估分類模型的后驗概率PYk|ZjSVM進行加權綜合得到： 其中，ACART表示第一企業安全風險辨識評估分類模型的分類精準度，ASVM表示第二企業安全風險辨識評估分類模型的分類精準度； 步驟S4中，構建多元線性回歸模型，對分類后的待核驗工業互聯網企業進行安全風險辨識評估具體包括： 基于若干個風險辨識評估類別以及樣本數據訓練構建出多元線性回歸模型y，其表達式為： y＝β0+β1x1+β2x2+…+βpxp 其中，βi為回歸系數，xi為風險辨識評估類別，i＝1,2,…,p。

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