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龙图腾网获悉中投国信(北京)科技发展有限公司申请的专利一种基于多模态数据融合的商贸流通供应链优化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：CN120218364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510696754.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于多模态数据融合的商贸流通供应链优化方法是由高厚良;王苏栋;崔岩莉设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据融合的商贸流通供应链优化方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多模态数据融合的商贸流通供应链优化方法，包括以下步骤，步骤一，多模态数据采集：通过物联网设备、企业ERP系统、物流追踪系统及第三方平台，实时采集供应链全链条的多模态数据，多模态数据包括文本数据、图像数据、语音数据、时序数据及空间数据。在本方案实施的时候，在本方案实施的时候，通过整合物联网、ERP等多源异构数据，有效打破传统供应链中的信息孤岛的问题；多模态融合模型中引入位置编码与跨模态注意力机制，显著提升数据对齐精度，例如将语音沟通记录中的“紧急加单”与对应订单图像关联时，使得权重分配准确率提高；区块链技术的应用确保供应链决策的透明性与可追溯性。

本发明授权一种基于多模态数据融合的商贸流通供应链优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的商贸流通供应链优化方法，其特征在于，包括以下步骤， 步骤一，多模态数据采集：通过物联网设备、企业ERP系统、物流追踪系统及第三方平台，实时采集供应链全链条的多模态数据，多模态数据包括文本数据、图像数据、语音数据、时序数据及空间数据，文本数据包括订单信息、合同条款，图像数据包括商品图片、物流单据，语音数据包括与客户通话沟通记录，时序数据包括库存变化、运输轨迹，空间数据包括仓库位置、配送路径； 步骤二，数据预处理与特征提取：对多模态数据进行清洗、标准化及去噪处理，采用基于Transformer的多模态编码器对文本、图像、语音数据进行特征提取，生成高维语义向量；时序数据通过LSTM网络提取动态特征，空间数据通过地理编码转换为坐标向量； 步骤三，多模态数据融合优化：构建位置敏感优化的多模态融合模型，将步骤二中提取的特征向量输入融合模型，通过跨模态注意力机制计算文本-图像、文本-语音、时序-空间数据的关联权重，生成融合后的统一特征矩阵；融合模型结合转移概率矩阵预测供应链状态，并根据实时数据动态调整权重分配； 所述位置敏感优化的多模态融合模型包括跨模态对齐模块，跨模态对齐模块是基于位置编码的，跨模态对齐模块用于消除不同数据源的空间偏差； 步骤四，供应链智能决策：基于统一特征矩阵，采用深度强化学习算法生成供应链优化策略，供应链优化策略包括动态库存分配、路径规划、供应商匹配及风险预警； 步骤四中所述深度强化学习算法采用近端策略优化框架，其中具有奖励函数，奖励函数为： R=a×订单满足率+b×库存周转率-c×物流延迟惩罚； 其中，a、b、c为权重系数，R为奖励值，a、b、c通过历史数据动态调整； 根据R值对商品的流转效率进行评价； 步骤五，反馈与迭代：通过区块链技术记录供应链决策执行结果，将实际效益数据反馈至融合模型，利用差分进化算法优化模型参数，实现闭环迭代。

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