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龙图腾网获悉成都易速物流有限公司申请的专利基于机器学习的医药冷链运输异常识别系统及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：CN120125128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510615765.4，技术领域涉及：G06Q10/0832；该发明授权基于机器学习的医药冷链运输异常识别系统及方法是由袁开军;曾小兰;吴海燕设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的医药冷链运输异常识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于机器学习的医药冷链运输异常识别系统及方法，属于机器学习技术领域，其系统包括：信息获取模块，用于按照冷链目标在运输过程中的预定义指标对历史采集数据进行解析，得到关键信息；模型构建模块，用于对所有关键信息进行划分得到训练样本以及验证样本，并按照所述训练样本对初始化后的神经网络模型进行训练，并按照验证样本对训练后的模型进行验证及纠偏，得到异常识别模型；异常识别模块，用于实时采集冷链运输过程中的当下信息，并输入到所述异常识别模型中得到所有异常因素，并针对每个异常因素进行预警提醒，实现异常管控。确保对当下信息的综合分析有效性以及控制与预警的及时性，实现对运输过程中所产生异常的及时消除。

本发明授权基于机器学习的医药冷链运输异常识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的医药冷链运输异常识别系统，其特征在于，包括： 信息获取模块，用于获取每次历史冷链运输的历史采集数据，并按照冷链目标在运输过程中的预定义指标对所述历史采集数据进行解析，得到对应运输下的关键信息； 模型构建模块，用于对所有关键信息进行划分得到训练样本以及验证样本，并按照所述训练样本对初始化后的神经网络模型进行训练，并按照验证样本对训练后的模型进行验证及纠偏，得到异常识别模型； 异常识别模块，用于实时采集冷链运输过程中的当下信息，并输入到所述异常识别模型中得到所有异常因素，并针对每个异常因素进行预警提醒，实现异常管控； 其中，所述信息获取模块，包括： 范围比较单元，用于分析每个运输时间点下的相应维度数值是否在对应预定义指标下的标准范围内； 向相应预定义指标赋予1，否则，向对应预定义指标赋予0，并构建对应运输时间点下的运输粗向量； 标准化单元，用于对每个预定义指标下的维度数值进行标准化处理，得到的标准化数值，构建得到对应运输时间点下的运输细向量； 其中，表示对应预定义指标下第k个运输时间点的标准化数值，表示应预定义指标下第k个运输时间点的维度数值，表示对应预定义指标下所有维度数值的均值，表示对应预定义指标下所有维度数值的标准差；R0对应预定义指标的参考阈值；ln表示对数函数符号；、为设定常数； 控制获取单元，用于对所述运输粗向量与运输细向量进行控制分析以及报警分析，得到相应的控制信息以及报警信息； 关键信息获取单元，用于将所述运输粗向量、运输细向量、控制信息以及报警信息作为对应运输下的关键信息，其中，所述控制信息中包含控制指令以及控制调整的异常因素。

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