法正智能科技有限公司徐梦获国家专利权
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龙图腾网获悉法正智能科技有限公司申请的专利基于AI技术的招投标数据智能分析方法、系统及存储介质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:CN119850315B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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:202510331337.9,技术领域涉及:G06Q30/08;该发明授权基于AI技术的招投标数据智能分析方法、系统及存储介质是由徐梦;陈朋举;晋好林设计研发完成,并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于AI技术的招投标数据智能分析方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了:本申请涉及招投标风险评估领域,公开了基于AI技术的招投标数据智能分析方法、系统及存储介质,方法包括以下步骤:获取招投标数据,并构建多维时空张量,通过动态张量分解提取低维特征;建立动态企业关系图谱,利用图神经网络建模企业合作关系,捕捉企业间的投标行为模式;构建多目标联合优化模型,同步实现市场趋势预测、企业信用评估及风险预警;采用生成对抗网络进行对抗训练,并结合帕累托优化动态调整任务权重,平衡多任务冲突;输出市场预测报告、企业信用画像及风险预警名单,并提供政策法规变动影响分析及风险证据链。本发明通过AI技术深度挖掘招投标数据,提高市场洞察力和异常投标行为识别能力,具有广泛的应用价值。
本发明授权基于AI技术的招投标数据智能分析方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了:1.基于AI技术的招投标数据智能分析方法,其特征在于,包括以下步骤: 获取招投标数据,所述招投标数据包括结构化数据、非结构化文本及外部数据; 将所述招投标数据构建为多维时空张量,并基于动态张量分解提取低维特征; 构建动态企业关系图谱,并通过图神经网络建模企业合作关系; 基于多目标联合优化模型,同步进行市场趋势预测、企业信用评估及风险预警; 通过对抗训练增强模型泛化能力,并结合帕累托优化平衡多任务冲突; 输出市场预测报告、企业信用画像及风险预警结果; 所述将所述招投标数据构建为多维时空张量,并基于动态张量分解提取低维特征的步骤包括: 将招投标数据构建为四维时空张量,所述四维包括企业维度、项目维度、时间维度及多模态特征维度,其中多模态特征维度整合结构化数据、文本语义向量及外部风险标签; 对所述四维时空张量进行非负张量分解,得到低秩核心张量及企业、项目、时间、特征四个维度的因子矩阵; 对所述因子矩阵施加自适应稀疏约束,根据特征分布的复杂度动态调整稀疏强度,所述复杂度通过特征熵值量化; 输出企业嵌入矩阵及时间演化矩阵,用于表征企业动态特征及时间维度演化规律; 所述构建动态企业关系图谱,并通过图神经网络建模企业合作关系的步骤包括: 基于历史招投标数据构建初始静态企业关系图谱,所述初始静态企业关系图谱的节点为企业实体,边权重由企业间历史合作次数及合作金额计算生成; 通过时序注意力机制动态更新图谱边权重,所述时序注意力机制包括: 根据企业上一时间片的嵌入特征计算注意力分数; 结合当前时间片内企业间的实际合作次数,并通过领域知识系数调整注意力权重,所述领域知识系数基于政策法规影响强度预先训练得到; 输出按时间片演化的动态企业关系图谱序列,用于多目标图神经网络的任务建模; 所述通过对抗训练增强模型泛化能力的步骤包括: 构建生成对抗网络,其中生成器基于历史招投标数据中的正常投标模式生成模拟异常投标样本,所述异常投标样本包括多家企业投标价格异常接近、投标时间高度同步的围标串标行为模式; 判别器与多目标图神经网络共享部分网络层,用于区分真实招投标数据与生成器生成的异常样本; 对抗训练过程中,生成器与判别器通过以下损失函数联合优化: 生成器损失函数:最大化判别器对生成样本的误判概率; 判别器损失函数:最小化对真实样本与生成样本的分类错误率; 将对抗训练损失函数与多任务损失函数加权融合,提升模型对异常投标行为的识别能力; 所述结合帕累托优化平衡多任务冲突的步骤包括: 定义领域驱动的多目标评估指标,所述多目标评估指标包括市场预测准确率、企业信用评估AUC值及风险预警误报率的组合计算,其中风险预警误报率通过政策合规性阈值约束; 基于帕累托前沿理论动态调整各任务损失函数的权重,所述权重调整通过梯度下降算法实现,确保各任务性能同步优化; 在优化过程中,若任务间冲突超过预设阈值,则触发任务权重再分配机制,优先保障风险预警任务的误报率满足政策合规性要求; 输出优化后的多任务模型参数及分析结果。
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