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龙图腾网获悉武汉东湖大数据交易中心股份有限公司申请的专利基于标识解析数据的企业安全风险辨识评估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：CN114926074B 。

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：202210621932.2，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于标识解析数据的企业安全风险辨识评估方法及系统是由杜登斌;杜乐;杜小军设计研发完成，并于2022-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于标识解析数据的企业安全风险辨识评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于标识解析数据的企业安全风险辨识评估方法及系统，所述方法包括：获取历史工业互联网企业标识解析数据以及对应的历史工业互联网企业信息；建立信息数据库，将信息数据库中的数据均作为样本数据；分别基于改进的CART决策树模型和支持向量机模型构建企业安全风险辨识评估分类模型，并使用样本数据进行训练，得到最终分类模型；获取待核验工业互联网企业的标识解析数据及其工业互联网企业信息，输入最终分类模型中进行分类，构建多元线性回归模型，对分类后的待核验工业互联网企业进行安全风险辨识评估。本发明实现了统一融合的工业互联网标识解析体系中工业互联网企业安全风险的有效评估，从而提高企业的安全生产监管水平。

本发明授权基于标识解析数据的企业安全风险辨识评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于标识解析数据的企业安全风险辨识评估方法，其特征在于，所述方法包括： S1，获取历史工业互联网企业标识解析数据以及对应的历史工业互联网企业信息； S2，建立信息数据库，将历史工业互联网企业标识解析数据以及对应的历史工业互联网企业信息存入信息数据库中，将信息数据库中的数据均作为样本数据； S3，分别基于改进的CART决策树模型和支持向量机模型构建企业安全风险辨识评估分类模型，并将样本数据输入至企业安全风险辨识评估分类模型中进行训练，得到最终分类模型； S4，获取待核验工业互联网企业的标识解析数据及其工业互联网企业信息，输入最终分类模型中进行分类，构建多元线性回归模型，对分类后的待核验工业互联网企业进行安全风险辨识评估，得到对应的安全风险辨识评估报告； 步骤S1具体包括：所述历史工业互联网企业信息包括对应的企业法律诉讼信息、企业经营情况信息以及管理层信息； 步骤S3具体包括：S301，将若干个风险辨识评估类别以及特征信息数据进行归一化，分别得到类别集合和特征集合；S302，基于CART决策树模型构建第一企业安全风险辨识评估分类模型，将类别集合作为因变量，将特征集合作为自变量，对训练样本采用递归分割的方式输入至第一企业安全风险辨识评估分类模型中进行训练，得到第一分类输出结果，并计算训练样本中各数据的后验概率；S303，基于支持向量机模型构建第二企业安全风险辨识评估分类模型，输入类别集合以及训练样本进行训练，得到第二分类输出结果，计算训练样本中各数据的后验概率；S304，将第一分类输出结果和第二分类输出结果进行结合得到最终分类输出结果，并结合为最终分类模型； 步骤S304具体包括：将第一企业安全风险辨识评估分类模型的后验概率PYk|ZjCART和第二企业安全风险辨识评估分类模型的后验概率PYk|ZjSVM进行加权综合得到： 其中，ACART表示第一企业安全风险辨识评估分类模型的分类精准度，ASVM表示第二企业安全风险辨识评估分类模型的分类精准度； 步骤S4中，构建多元线性回归模型，对分类后的待核验工业互联网企业进行安全风险辨识评估具体包括： 基于若干个风险辨识评估类别以及样本数据训练构建出多元线性回归模型y，其表达式为： y＝β0+β1x1+β2x2+…+βpxp 其中，βi为回归系数，xi为风险辨识评估类别，i＝1,2,…,p。

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