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龙图腾网获悉中东供应链科技集团有限公司申请的专利一种基于AI的供应链风险预警方法及系统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：CN120338525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510829211.4，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于AI的供应链风险预警方法及系统是由郑之琳;郭文华;王海南设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的供应链风险预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智慧物流技术领域，具体为一种基于AI的供应链风险预警方法及系统，包括以下步骤：基于履约时间序列提取交错度与跳跃向量，结合密度突变节点，通过Transformer模型计算异常风险，生成履约风险预警结果。本发明中，通过将物流订单中节点的计划与完成时间进行对比，构建履约时间序列，并识别节奏反转、执行间隔波动等变化行为，能够有效刻画履约过程中因外部扰动所引起的节奏偏差；通过履约完成顺序与节点编号之间的对比，提取履约顺序扰动的位移程度，进一步捕捉节点间非线性时序关系；将上述两类扰动向量共同编码至具有时序结构的深层表达结构中，实现了跨维度、跨通道特征对齐与关联映射。

本发明授权一种基于AI的供应链风险预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的供应链风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过物流订单节点计划时间与完成时间获取履约时间序列，并对履约状态差异进行交错触发点识别处理，得到交错度序列； S2：根据所述履约时间序列中节点完成时间构建履约完成顺序，与节点编号进行位置对比生成跳跃向量； S3：将所述交错度序列与所述跳跃向量输入至Transformer模型的嵌入层进行非周期性履约扰动特征提取，得到非周期性履约扰动特征集； S4：根据所述履约时间序列中节点完成时间获取任务分布情况，构建任务压强时间窗口视图进行密集度突变识别，筛选密集度突变的节点，形成密度突变节点集合； S5：将所述密度突变节点集合与所述非周期性履约扰动特征集输入至Transformer模型的解码层，计算密度突变节点的异常风险评分，根据评分生成供应链物流履约风险预警结果； 所述供应链物流履约风险预警结果的获取步骤具体为： S511：基于所述密度突变节点集合和非周期性履约扰动特征集，对两类数据在履约节点维度上进行特征拼接处理，构建包括密度变化信息与履约扰动特征的融合特征序列； S512：将所述融合特征序列输入至Transformer模型的解码层，调用多头注意力机制对融合特征序列中的节点间融合特征进行注意力权重计算，提取每个节点在多维扰动与密度背景下的聚焦响应值，输出表示节点异常程度的风险评分； 对于提取每个节点在多维扰动与密度背景下的聚焦响应值，采用公式： ； 其中，是第个履约节点的聚焦响应值，数值越高，表示节点更易受到其他节点在扰动与密度维度上的响应集聚，是第个履约节点的融合特征向量，是第个履约节点的融合特征向量，是查询矩阵，用于对外部信息发起注意力，是键矩阵，用于响应查询，是节点的密度修正向量，表示密度突变对该节点注意力的增强，是节点对节点的注意力权重，是节点总数，等于履约序列中履约节点数量； S513：基于所述风险评分，依据设定的风险判定阈值执行分类判断，筛选评分超过阈值的节点并赋予对应等级标识，生成供应链物流履约风险预警结果，用于揭示履约过程中存在的时序失衡、执行偏移与节点负载异常的风险隐患。

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