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龙图腾网获悉中理检验有限公司申请的专利基于一站检平台的业务管理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：CN120146502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510242047.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于一站检平台的业务管理方法是由王德华;谭新星;王靖设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于一站检平台的业务管理方法在说明书摘要公布了：本申请涉及业务管理领域，公开了基于一站检平台的业务管理方法：通过收集订单需求和外部环境数据，建立订单需求的动态系统模型，进行卡尔曼滤波预测，并基于最优控制理论和变分法构建优化模型，最终实现资源调度策略的优化，处理需求波动和不确定性，采用多层次反馈机制动态调整资源配置；本发明还提供基于一站检平台的业务管理系统：数据采集模块，非线性动力学模型模块，需求预测模块，资源调度优化模块，随机控制模块以及反馈控制模块。本发明结合非线性动力学系统模型与卡尔曼滤波技术，实现精准订单需求预测并动态调整；基于最优控制理论优化资源调度，引入随机控制模型应对不确定性，多层次反馈机制确保快速响应和调整。

本发明授权基于一站检平台的业务管理方法在权利要求书中公布了：1.基于一站检平台的业务管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集平台的订单需求数据和外部环境数据，所述订单需求数据包括订单数量、订单类型、产品规格信息，所述外部环境数据包括市场波动、季节性变化因素； 基于非线性动力学系统模型建立订单需求的动态系统模型，所述非线性动力学系统模型用于描述订单需求随着时间的变化以及外部扰动因素的影响； 对所述订单需求数据进行卡尔曼滤波处理，通过递推计算实时更新订单需求的预测值； 基于所述预测的订单需求，采用最优控制理论构建资源调度的优化模型，所述优化模型包含目标函数，所述目标函数用于最小化资源调度的总成本并满足业务约束； 利用变分法求解所述优化模型，获得最优资源调度策略，并基于所述策略进行资源配置； 通过随机控制模型，处理订单需求波动与资源调度中的不确定性，所述随机控制模型基于期望最小化的目标函数进行优化； 构建多层次反馈控制机制，根据实时数据和需求预测结果动态调整资源调度策略； 所述非线性动力学系统模型的状态方程为： 其中，xt表示系统的状态变量，通常是系统中需要跟踪的量；ut表示外部输入变量，通常是影响系统的外部因素；wt表示系统噪声，反映了模型无法捕捉的随机性和不确定性；fxt,ut,t是系统的动态函数，表示系统状态随时间演变的规律，其依赖于当前状态xt、控制输入ut以及时间t； 所述最优控制理论中的目标函数为： 其中，Ju是资源调度优化问题的目标函数，表示在时间区间0≤t≤T内，目标函数的总积分值；是与资源调度相关的成本函数，依赖于系统状态xt、控制输入ut以及时间t，通常用于表示资源调度的费用；Iut是资源调度策略的信息熵，用于衡量资源配置的不确定性；λ是信息熵项的权重系数，控制资源调度优化目标中成本和不确定性之间的平衡；T表示优化问题的时间周期，目标函数的积分区间为从t＝0到t＝T； 所述随机控制模型中的目标函数为： 其中，表示求解最优控制策略u，目标是最小化后续的期望值；表示期望运算，用于计算在随机扰动影响下的平均值；Ju表示资源调度优化问题的目标函数；是资源调度的成本函数，依赖于系统的状态xt、控制输入ut和时间t，表示在某一时刻的调度成本；xt系统的状态向量，通常是描述订单需求、资源使用内容；ut调度策略，表示在时刻t对系统资源的调配决策；T时间周期，表示从时间0到时间T进行的调度优化过程。

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