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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于介科学的可解释性发票虚开检测方法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：CN115496571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211311760.5，技术领域涉及：G06Q40/10；该发明授权一种基于介科学的可解释性发票虚开检测方法是由郑庆华;董博;张浩堃;武乐飞;师斌;赵锐;王凯设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于介科学的可解释性发票虚开检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于介科学的可解释性发票虚开检测方法，包括步骤：首先将税务交易数据转化为税务动态网络，用于下游的数据推理和计算。然后基于介科学复杂系统建模理论，发票虚开数据系统划分为若干介区域，分别是“数据项‑发票”，“发票‑企业”和“企业‑团伙”。其次，在划分好的介区域中，通过融合税务领域知识构建介区域中的控制机制，实现数据推理，检测企业是否存在虚开发票的行为。最后对推理结果进行反向遍历找出结果生成的依据，形成与该结果对应的证据链。本发明使得税局稽查部门能够有效且有依据的检测到企业的发票虚开行为。

本发明授权一种基于介科学的可解释性发票虚开检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于介科学的可解释性发票虚开检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，基于自注意力机制的税务交易动态图嵌入；首先将税务交易数据经过特征处理和特征嵌入步骤转化为税务动态网络，税务动态网络保存了不同时间片企业之间的交易信息和其他的结构性信息； S2，基于介科学的发票虚开数据系统中介区域的确定；根据介科学复杂数据系统建模理论，在税务动态交易网络中，“发票虚开”是发票虚开行为的主导因素，因此基于主导因素“发票流向”将税务网络的数据系统划分成不同的介区域； S3，对划分出的介区域构建符号化可微编程的控制机制；在划分出的介区域的基础上，经过控制机制符号化表示及构建两个步骤来构建人工可参与的控制机制；具体实现方法为： 在步骤S2划分好的介区域的基础上，为了实现模型的分而治之和人工可参与，通过介区域中的外部税务领域知识Ki构建介区域Mi中的控制机制集合Ri，满足RiEi,Ki→Ei+1，并将其作用于多层次多尺度耦合关系的发票虚开数据系统中，具体执行步骤如下： Step1.将控制机制符号化表示 发票虚开检测的控制机制Ri包含税法知识、推理规则和计算单元；因而Ri由Rules和CUs组合构成，满足其中Rules表示逻辑规则集合，CUs表示计算单元集合，×表示笛卡尔积； 构成逻辑规则的符号单元和计算单元相互作用，进而形成介区域中的控制机制Ri； Step2.构建可微编程的控制机制 对于发票虚开检测所需的控制机制，细粒度的原子公式作为其主要组成部分；基于自底向上的可微编程模型来学习介区域中所需的控制机制，包括原子公式抽取、控制机制学习和先后序关系发掘，具体步骤如下： Step201.首先对已有的税务领域知识相关税法，应用UIE信息抽取算法提取相应的实体，并用原子公式表示；然后使用预训练模型BERT来嵌入语义，对税务知识进行文本编码，通过构建词语级别的注意力机制，得到注意力权重向量T＝{t1,t2,...,tN}，其中n表示知识的长度，对于权重高的向量，判断之间的关系类型，从而从税务知识中的事实中抽取出原子公式Atom∷＝Pr,Sub,Obj，其中Pr表示逻辑谓词，Sub和Obj表示原子公式的主语和宾语； Step202.步骤Step201抽取出来的原子公式之间的关系用矩阵M表示，并用注意力机制对每个原子公式进行权重分析： 其中，n为步骤Step201中抽取得到的原子公式之间的关系数量，矩阵元素Mij表示原子公式i和j存在于规则中的置信度，然后基于LSTM网络模型对关系进行建模以抽取原子公式集合及其顺序； Step203.由于介区域的推理过程需要多个控制机制按照设定的次序共同完成，对步骤Step202得到的控制机制进行排序组合；首先，确定介区域中所需主题及相关原理I；其次，通过注意力机制α·计算出完成该推理对不同控制机制的注意力程度，从而根据注意力程度得到先后次序关系；公式如下： 其中，表示原理I有关的第j个控制机制和原理I的余弦相似度，N表示步骤Step202中学习得到的控制机制的数目，TopN·表示根据注意力程度进行降序，最后得到完成整个推理过程； 通过步骤Step2，将介区域推理过程中多个逻辑关系的先后顺序挖掘出来； S4，通过耦合控制机制的计算与推理，检测企业是否存在发票虚开行为，同时生成跨区域的推理路径，为推理结果提供可解释的证据链，基于切比雪夫聚合的多目标进化算法对各个介区域推理步骤耦合形成的推理路径进行优化选取，最终选择一个最优解为推理结果提供证据。

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