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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院系统工程研究院申请的专利一种库存物资保障评估指标动态权重计算方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119106964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411185323.2，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种库存物资保障评估指标动态权重计算方法及装置是由肖岩平;唐凯;蔡小溪;冯俊池设计研发完成，并于2024-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种库存物资保障评估指标动态权重计算方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种库存物资保障评估指标动态权重计算方法及装置，该方法包括获取库存物资保障的任务集合、能力集合和指标集合；所述任务集合包括N个任务信息；所述能力集合包括M个能力信息；所述指标集合包括T个指标信息；M、N和T均为正整数；对所述任务集合、所述能力集合和所述指标集合进行融合处理，得到语义向量信息集；对所述语义向量信息集进行分析处理，得到库存物资保障能力评估指标权重信息。可见，本申请有利于根据不同的任务关联不同的库存物资保障能力和指标，使得库存物资保障评估指标体系的指标权重分配更具有合理性，能够动态地反映库存物资保障能力评估过程中不同保障任务的差异性。

本发明授权一种库存物资保障评估指标动态权重计算方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种库存物资保障评估指标动态权重计算方法，其特征在于，所述方法包括： S1，获取库存物资保障的任务集合、能力集合和指标集合；所述任务集合包括N个任务信息；所述能力集合包括M个能力信息；所述指标集合包括T个指标信息；M、N和T均为正整数； S2，对所述任务集合、所述能力集合和所述指标集合进行融合处理，得到语义向量信息集； S3，对所述语义向量信息集进行分析处理，得到库存物资保障能力评估指标权重信息； 所述对所述任务集合、所述能力集合和所述指标集合进行融合处理，得到语义向量信息集，包括： S21，对所述任务集合、所述能力集合和所述指标集合进行特征词提取，得到任务特征词集合、能力特征词集合和指标特征词集合； S22，对所述任务特征词集合、所述能力特征词集合和所述指标特征词集合进行特征向量分析处理，得到任务特征词向量集合、能力特征词向量集合和指标特征词向量集合； S23，对所述任务特征词向量集合、所述能力特征词向量集合和所述指标特征词向量集合进行融合处理，得到语义向量信息集； 所述对所述任务特征词向量集合、所述能力特征词向量集合和所述指标特征词向量集合进行融合处理，得到语义向量信息集，包括： S231，利用库存物资保障语义计算模型，对所述任务特征词向量集合、所述能力特征词向量集合和所述指标特征词向量集合进行计算处理，得到任务语义向量信息、能力语义向量信息和指标语义向量信息； 其中，所述库存物资保障语义计算模型为： 式中，Vr、Vc、Vz为所述任务语义向量信息、所述能力语义向量信息和所述指标语义向量信息，Vri1为所述任务语义向量信息中第i1个任务信息对应的语义向量，Vci2为所述能力语义向量信息中第i2个能力信息对应的语义向量，Vzi3为所述指标语义向量信息中第i3个指标信息对应的语义向量，为所述任务特征词向量集合中第i1个任务信息的第l1个特征词向量，为所述能力特征词向量集合中第i2个能力信息的第l2个特征词向量，为所述指标特征词向量集合中第i3个指标信息的第l3个特征词向量，ai1为所述任务特征词向量集合中第i1个任务信息对应的特征词的数量，bi2为所述能力特征词向量集合中第i2个能力信息对应的特征词的数量，ci3为所述指标特征词向量集合中第i3个指标信息对应的特征词的数量，N、M和T分别为所述任务特征词向量集合的任务信息的数量、所述能力特征词向量集合的能力信息的数量，所述指标特征词向量集合的指标信息的数量，δ1、δ2和δ3分别为第一权重参数、第二权重参数和第三权重参数； S232，对所述任务语义向量信息、所述能力语义向量信息和所述指标语义向量信息进行合并处理，得到语义向量信息集； 所述对所述语义向量信息集进行分析处理，得到库存物资保障能力评估指标权重信息，包括： S31，利用第一相似度计算模型，对所述语义向量信息集进行计算处理，得到能力相似度信息和指标相似度信息； 其中，所述第一相似度计算模型： 式中，SVcj1,Vcj2为所述能力相似度信息中第j1个能力信息和第j2个能力信息之间的相似度值，SVzj3,Vzj4为所述指标相似度信息中第j3个指标信息和第j4个指标信息之间的相似度值，Vcj1和Vcj2分别表示语义向量信息集中所述能力语义向量信息的第j1个和第j2个能力信息对应的语义向量，Vzj3,Vzj4分别表示语义向量信息集中所述指标语义向量信息的第j3个和第j4个指标信息对应的语义向量，M和T分别表示所述能力语义向量信息中能力信息的数量和所述指标语义向量信息中指标信息的数量，θ1和θ2分别表示第一相似度值偏移常量和第二相似度值偏移常量，·表示向量内积，||表示向量的模； S32，利用所述能力相似度信息和所述指标相似度信息，构建得到能力判断矩阵和指标判断矩阵； S33，对所述能力判断矩阵和所述指标判断矩阵进行分析处理，得到能力权重系数信息和指标权重系数信息； S34，对所述语义向量信息集进行分析处理，得到第一层边权重系数信息和第二层边权重系数信息； S35，对所述能力权重系数信息、所述指标权重系数信息、所述第一层边权重系数信息和所述第二层边权重系数信息进行计算处理，得到库存物资保障能力评估指标权重信息； 所述对所述语义向量信息集进行分析处理，得到第一层边权重系数信息和第二层边权重系数信息，包括： S341，对所述语义向量信息集进行计算处理，得到第一层边相似度信息和第二层边相似度信息； S342，预设s＝1； S343，判断所述第一层边相似度信息中第s个相似度值是否小于预设的第一相似度阈值，得到第一判断结果； 当所述第一判断结果为是时，将该相似度值更新为0，得到更新后的第一层边相似度信息，并确定所述更新后的第一层边相似度信息为第三层边相似度信息，执行S344； 当所述第一判断结果为否时，执行S344； S344，判断所述s是否等于所述第一层边相似度信息中所述相似度值的数量，得到第二判断结果； 当所述第二判断结果为是时，执行S345； 当所述第二判断结果为否时，执行S343； S345，对所述第二层边相似度信息和预设的第二相似度阈值进行计算处理，得到第四层边相似度信息； S346，对所述第三层边相似度信息和所述第四层边相似度信息分别进行归一化处理，得到第一层边权重系数信息和第二层边权重系数信息； 所述对所述语义向量信息集进行计算处理，得到第一层边相似度信息和第二层边相似度信息，包括： 利用第二相似度计算模型，对所述语义向量信息集进行计算处理，得到第一层边相似度信息和第二层边相似度信息； 其中所述第二相似度计算模型为： 式中，SVrj5,Vcj6为所述第一层边相似度信息中第j5个任务信息和第j6个能力信息之间的相似度值，SVcj7,Vzj8为所述第二层边相似度信息中第j7个能力信息和第j8个指标信息之间的相似度值，Vrj5和Vcj6分别表示语义向量信息集中所述任务语义向量信息的第j5个任务信息对应的语义向量和所述能力语义向量信息的第j6个能力信息对应的语义向量，Vcj7和Vzj8分别表示语义向量信息集中所述能力语义向量信息的第j7个能力信息对应的语义向量和所述指标语义向量信息的第j8个指标信息对应的语义向量，N、M和T分别表示所述任务语义向量信息中任务信息的数量、所述能力语义向量信息中能力信息的数量和所述指标语义向量信息中指标信息的数量，θ3和θ4分别表示第三相似度值偏移常量和第四相似度值偏移常量，·表示向量内积，||表示向量的模。

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