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龙图腾网获悉杭州国言信息技术有限公司申请的专利一种基于人工智能的后勤保障物质智能验收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：CN121073386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511213676.3，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种基于人工智能的后勤保障物质智能验收方法是由苏响设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的后勤保障物质智能验收方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的后勤保障物质智能验收方法，包括如下步骤：采集后勤保障物质的数据并获取对应订单信息，得到多模态特征数据集；通过规则引擎进行校验，输出规则校验信息；基于规则校验信息和多模态特征数据集，构建改进型梯度提升决策树模型；利用改进型梯度提升决策树模型进行异常判别，输出异常判别结果；进行异常推送流程，将异常判别结果推送至采购端及运维后台；当扫码失败、网络中断时，将多模态特征数据集和异常判别结果进行本地缓存；将多模态特征数据集、规则校验信息、改进型梯度提升决策树模型、异常判别结果、推送过程及复核日志进行电子化归档。本发明采用规则融合与梯度提升模型，实现物质智能验收。

本发明授权一种基于人工智能的后勤保障物质智能验收方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的后勤保障物质智能验收方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集后勤保障物质的多视角图像、商品标签信息和实时称重数据，并同步获取对应订单信息，进行预处理，得到多模态特征数据集； 基于多模态特征数据集，通过规则引擎进行校验，输出规则校验信息； 将多模态特征数据集与规则校验信息作为输入，采用规则校验信息对决策树分裂点的优先级和路径分支进行约束与调整，获得改进型梯度提升决策树模型； 利用改进型梯度提升决策树模型对后勤保障物质进行异常判别，输出异常判别结果； 根据异常判别结果，进行异常推送流程，将异常判别结果推送至采购端及运维后台； 对验收过程中出现扫码失败、网络中断的情形，将多模态特征数据集和异常判别结果进行本地缓存，待网络恢复后自动补传； 将多模态特征数据集、规则校验信息、改进型梯度提升决策树模型、异常判别结果、推送过程及复核日志进行电子化归档； 所述将多模态特征数据集与规则校验信息作为输入，采用规则校验信息对决策树分裂点的优先级和路径分支进行约束与调整，获得改进型梯度提升决策树模型具体包括： 将多模态特征数据集与规则校验信息输入至改进型梯度提升决策树模型，所述改进型梯度提升决策树模型包括多个基学习器、规则信息处理单元、残差更新单元、加权集成单元以及结构记录与输出单元； 基学习器为融合规则校验信息生长的决策树，每个基学习器包括若干节点； 在规则信息处理单元的作用下，针对每一轮基学习器的训练，利用规则校验信息对基学习器的分裂点和分裂路径进行约束与调整； 由残差更新单元在每一轮训练后，基于上一轮基学习器的输出结果与样本实际标签计算残差，将残差作为下一轮基学习器的训练目标； 在各轮训练过程中，结构记录与输出单元记录每个基学习器的结构特征，包括分裂点选择、路径约束、规则约束类型及分支结构信息； 经多轮迭代后，由加权集成单元对全部基学习器的输出结果进行加权组合； 结构记录与输出单元输出改进型梯度提升决策树模型的结构信息及训练结果； 所述基学习器为融合规则校验信息生长的决策树，每个基学习器包括若干节点具体包括： 在每个基学习器的每一节点，接收多模态特征数据集中的商品类别、标签识别结果、称重数据，作为分裂特征候选； 结合规则校验信息，判定当前节点分裂特征的规则约束类型，若属于推荐分裂区间，则优先选择当前节点分裂特征及分裂阈值进行节点分裂； 对于规则校验信息中标记为不可用的分裂路径，禁止当前节点在对应分裂特征及分裂路径上继续分裂； 对于规则校验信息中标记为需强制分裂的分裂路径，当前节点必须采用指定的分裂特征及分裂阈值进行分裂； 对于未被规则校验信息覆盖的分裂特征，节点分裂时按照常规决策树的分裂标准进行选择； 节点输出分裂特征、分裂阈值、叶节点输出、规则约束类型、分裂优先级和路径约束信息，形成融合规则约束和数据驱动的节点结构； 所述在规则信息处理单元的作用下，针对每一轮基学习器的训练，利用规则校验信息对基学习器的分裂点和分裂路径进行约束与调整具体包括： 在每一轮基学习器训练开始时，规则信息处理单元接收本轮训练所需的多模态特征数据集和规则校验信息，初始化全局分裂点候选集和分裂路径候选集； 对于推荐分裂区间内的特征分裂点，规则信息处理单元提升分裂优先级，并在全局分裂点候选集排序中优先选择； 对于路径约束信息指定为不可用的分裂路径，规则信息处理单元在分裂路径选择流程中自动剔除不可用的分裂路径； 对于路径约束信息指定为需强制分裂的路径，规则信息处理单元锁定对应分裂特征及分裂阈值，优先生成需强制分裂的分裂路径； 对于未被规则校验信息覆盖的分裂特征和分裂路径，规则信息处理单元按照加权损失函数进行全局分裂点和路径的选择； 在本轮基学习器训练结束后，规则信息处理单元输出已采纳规则的分裂点、路径约束应用结果和分裂优先级分配情况。

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