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龙图腾网获悉莆田学院申请的专利一种贸易流程数字化优化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：CN119740876B 。

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：202510237575.3，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种贸易流程数字化优化方法及系统是由林琦设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种贸易流程数字化优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及贸易操作技术领域，具体为一种贸易流程数字化优化方法及系统，包括以下步骤：在贸易数据集合中提取交易订单的时序特征值、物流节点滞后时间值与异常交易行为量，通过特征差异性运算提取交易行为特征范围。本发明中，通过深入分析交易数据，提取交易订单的时序特征与物流节点的滞后时间，精准筛选交易行为特征，优化数据关联，提高交易链的协调性，基于全局数据趋势分析，动态识别关键节点的变化情况，确保时序连贯性并优化节点间的连通性，通过细粒度时序分析，提升节点间的协同能力，减少异常延迟带来的影响，构建动态权重矩阵，实时监测并识别潜在风险，调整路径流量与权重分布，实现资源的优化配置，减少供应链压力。

本发明授权一种贸易流程数字化优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种贸易流程数字化优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S101：从贸易数据集合中提取交易订单的时序特征值，并对提取的时序特征值进行排序，通过计算交易订单间的时间差生成时间差序列，依据时间差序列分布特性筛选高频交易时间段的交易订单，计算高频交易时间段与整体交易时间序列的交集比率，生成交易高频特征区间； S102：将所述交易高频特征区间中的时间段特征值与物流节点滞后时间值进行交叉比对，按区间计算每段时间的差异均值及差异标准偏差，筛选差异均值大于标准偏差一定倍数的区间，通过比对区间覆盖率，生成高差异特征区间集； S103：对所述高差异特征区间集中的异常交易行为量进行累积计算，采用公式： ； 计算多区间的异常交易行为影响值，生成异常交易行为影响值集合； 其中，代表异常交易行为影响值，代表交易订单的时序特征值，代表物流节点滞后时间值，代表异常交易行为量，代表高差异特征区间的总数量； S104：对所述异常交易行为影响值集合进行稀疏化处理，将异常交易行为影响值大于稀疏阈值的区间标记为有效区间，通过提取有效区间中的特征参数，生成稀疏特征向量集合； S201：从所述稀疏特征向量集合中提取并计算稀疏特征向量中多时间序列的归一化值，针对归一化值序列计算时间点动态变化率，基于动态变化率波动值筛选突出变化时间点，生成全局贸易数据变化趋势序列值； S202：将所述全局贸易数据变化趋势序列值与交易网络核心节点动态化趋势进行对比，提取序列差异显著节点，将差异显著节点动态化趋势分段进行分析，基于节点速率与全局动态趋势速率差异计算均方差值，生成核心交易节点动态化趋势； S203：对所述核心交易节点动态化趋势的关键节点滞后时间进行标准匹配，计算滞后时间的偏差值，采用公式： ； 提取滞后时间偏差值较大的节点作为滞后超标节点，生成滞后时间超标的关键节点； 其中，代表关键节点滞后时间的偏差值，代表动态化趋势节点的滞后时间，代表标准时间序列，代表节点总数量，为调整权重，针对滞后时间标准差的放缩调节作用，代表滞后时间的标准差，衡量时间序列分散程度，表示对所有节点的求和操作； S204：对所述滞后时间超标的关键节点与核心交易节点连通性权重变化进行分析，基于逐节点权重变化速率计算连通性权重波动值，筛选波动值与滞后影响关联的关键节点，建立全局关键节点趋势预测值； S3：基于所述全局关键节点趋势预测值，分离细粒度节点时间变化数据，计算每个节点的时序关联度量值，提取时间变化速率值，比较相邻节点的连通权重值，调用节点更新规则执行关联性迭代优化，建立分布式关键节点动态权重矩阵； S4：基于所述分布式关键节点动态权重矩阵，提取节点间风险因子组合值，计算风险传导概率值，分析权重矩阵异常变化区域，筛选风险显著节点，比较节点间动态权重差异，建立节点关联风险传递指标； S5：基于所述节点关联风险传递指标，构建风险节点的优化路径序列，调整关键路径流量值与权重值，验证优化路径的连通性，调整流量分布比例，生成关键节点优化路径集合。

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