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龙图腾网获悉湖南省交通规划勘察设计院有限公司申请的专利一种合同风险预测方法、装置、设备及存储介质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：CN120875589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511394189.1，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种合同风险预测方法、装置、设备及存储介质是由刘勇;阳君;钟浩;杨虹;钟子颖设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种合同风险预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种合同风险预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：基于待预测合同的合同数据获取合同内容信息，并确定合同参与对象，基于合同内容信息对待预测合同进行表面风险分析，获得待预测合同的表面风险信息，将待预测合同的生命周期中的潜在风险时序数据输入至目标风险时序预测模型进行风险时序预测，获得潜在风险预测结果，基于表面风险信息和潜在风险预测结果对待预测合同进行风险预测，获得合同风险预测结果；本发明通过表面风险分析和潜在风险分析，从而准确挖掘出合同的静态风险和动态风险，提升风险分析的覆盖全面性，从多个维度对合同进行风险预测，有效提升风险预测准确性，有效避免企业经济损失和工程项目纠纷。

本发明授权一种合同风险预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种合同风险预测方法，其特征在于，所述合同风险预测方法应用于联邦区块链中的参与节点，所述联邦区块链包括多个参与节点，所述合同风险预测方法包括： 基于待预测合同的合同数据获取合同内容信息，并确定合同参与对象，所述合同参与对象包括所述参与节点以及风险预测对象； 基于所述合同内容信息对所述待预测合同进行表面风险分析，获得所述待预测合同的表面风险信息； 获取所述待预测合同的潜在风险时序数据，所述潜在风险时序数据由所述待预测合同的生命周期中随时间变化的多个维度的潜在风险信息构成，所述潜在风险信息包括项目进度、回款进度、市场环境波动信息以及所述风险预测对象的企业经营信息和企业责任履行信息； 将所述潜在风险时序数据输入至目标风险时序预测模型进行风险时序预测，获得潜在风险预测结果，所述目标风险时序预测模型基于所述参与节点的第一本地模型参数以及所述联邦区块链中的共识节点提供的第二本地模型参数构建，所述共识节点为所述联邦区块链中参与本地模型训练的其他参与节点； 基于所述表面风险信息和所述潜在风险预测结果对所述待预测合同进行风险预测，获得合同风险预测结果，所述合同风险预测结果包括回款风险预测结果、项目进度风险预测结果、合规性风险预测结果和成本异常风险预测结果； 所述将所述潜在风险时序数据输入至目标风险时序预测模型进行风险时序预测，获得潜在风险预测结果之前，还包括： 构建原始风险时序预测模型； 基于本地风险时序数据对所述原始风险时序预测模型进行训练，获得本地风险时序预测模型以及第一本地模型参数，所述第一本地模型参数是参与节点基于本地风险时序数据训练本地风险时序预测模型后获得的参数，所述第一本地模型参数包括模型权重、偏置项和特征映射矩阵； 向联邦区块链中各共识节点发起模型训练请求，所述模型训练请求用于调度各共识节点基于本地风险时序数据对本地风险时序预测模型进行训练，并将训练得到的第二本地模型参数上传至所述联邦区块链，各共识节点的本地风险时序预测模型与所述原始风险时序预测模型的模型结构一致，所述第二本地模型参数是共识节点基于自身本地数据训练模型后获得的参数； 获取各共识节点上传的第二本地模型参数，并基于各共识节点的节点置信度将所述第一本地模型参数与所述第二本地模型参数进行参数聚合，获得全局模型参数，所述节点置信度基于各共识节点的节点身份类型以及历史行为信息确定； 将所述全局模型参数广播至各共识节点，以使各共识节点基于所述全局模型参数更新本地风险时序预测模型，并继续对更新后的本地风险时序预测模型进行训练，将训练得到的第二本地模型参数上传至所述联邦区块链； 获取各共识节点上传的第二本地模型参数，并基于各共识节点的节点置信度将各共识节点的第二本地模型参数进行参数聚合，获得更新后的全局模型参数，并重复执行所述将所述全局模型参数广播至各共识节点的步骤，直至全局模型参数的更新次数达到预设迭代次数阈值； 基于更新后的全局模型参数对所述原始风险时序预测模型进行更新，获得目标风险时序预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南省交通规划勘察设计院有限公司，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市望城区月亮岛路一段598号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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