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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于工业互联网的采购供应链一体化优化方法和设备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：CN115619033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202211361346.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于工业互联网的采购供应链一体化优化方法和设备是由阳春华;刘一顺;黄科科;李勇刚;桂卫华设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于工业互联网的采购供应链一体化优化方法和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于工业互联网的采购供应链一体化优化方法和设备，方法包括：对原料的市场价格进行预测；考虑原料的市场预测价格，建立单位原料成本最小的多周期动态采购模型，并优化求解各采购周期的最佳原料采购量；获取各供应商的历史供货数据，构建基于堆栈自编码器和套袋法集成学习的供应商自动评价模型，获得各供应商评分；综合考虑最佳原料采购量和供应商评分，建立最小化采购成本、最大化供应商综合效应的多目标优化模型，并求解获得从各供应商的最优采购策略。本发明通过工业互联网平台将采购供应链全流程数据进行全面获取、集中处理分析，综合考虑不同业务之间的关联性，可有效降低采购成本、提升采购效率。

本发明授权基于工业互联网的采购供应链一体化优化方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于工业互联网的采购供应链一体化优化方法，其特征在于，包括： 市场价格预测：对原料的市场价格进行预测； 原料采购决策：考虑原料的市场预测价格，建立单位原料成本最小的多周期动态采购模型，并优化求解各采购周期的最佳原料采购量； 供应商评价：获取各供应商的历史供货数据，构建基于堆栈自编码器和套袋法集成学习的供应商自动评价模型，获得各供应商评分； 供应商评价的具体过程为： 步骤C1，收集供应商的历史数据其中包括个供应商各自n个用于评价供应商的指标数据；由专家根据各指标数据对供应商进行评价，得到各供应商的历史评分；原始的历史数据和评分形成新的数据集步骤C2，基于套袋法，从数据集中随机选取个样本，并进行替换，形成子数据集； 步骤C3，重复步骤C2得到ND个相互独立的子数据集； 步骤C4，在每一个子数据集中，将每个供应商的n维评价指标数据作为输入，并将供应商的评分作为输出，对包括n维输入和1维输出的堆栈自编码器模型进行训练，获得供应商评价指标数据与供应商评分之间的映射关系； 步骤C5，重复步骤C4，获得ND个相互独立基于堆栈自编码器的评价模型； 步骤C6，当新的供应商n维指标数据输入到堆栈自编码器模型时，ND个堆栈自编码器模型相应得到ND个评分结果，然后取ND个评分结果的平均值作为该供应商的最终评分； 供应商订单分配：综合考虑最佳原料采购量和供应商评分，建立最小化采购成本、最大化供应商综合效应的多目标优化模型，并求解获得从各供应商的最优采购策略； 所述市场价格预测、原料采购决策、供应商评价和供应商订单分配，所需数据通过工业互联网平台自动获取。

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