买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉青岛思科万方信息科技有限公司申请的专利基于大数据的场景融合供需全景可视化匹配决策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：CN120125062B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510285160.3，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于大数据的场景融合供需全景可视化匹配决策系统是由桑晨瑛;朱广祥;高人宇;潘红兵设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的场景融合供需全景可视化匹配决策系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据的场景融合供需全景可视化匹配决策系统，涉及信息共享技术领域，本发明场景融合供需全景可视化匹配决策系统包括数据采集模块、画像构建模块、匹配模块、场景融合模块、信息共享平台、提前决策模块和可视化显示模块；所述画像构建模块用于利用采集的供应端的供应数据构建每个供应端画像，利用需求端的需求数据构建每个需求端画像；将供应端和需求端进行组合生成供需组；所述场景融合模块用于分别分析市场中不同环境数据对所有供应端画像和需求端画像的影响，将不同环境数据的影响进行融合构建综合影响模型；所述提前决策模块用于通过信息共享平台中的信息，提前制定所有供需组的调整决策。

本发明授权基于大数据的场景融合供需全景可视化匹配决策系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的场景融合供需全景可视化匹配决策系统，其特征在于：场景融合供需全景可视化匹配决策系统包括数据采集模块、画像构建模块、匹配模块、场景融合模块、信息共享平台、提前决策模块和可视化显示模块； 所述数据采集模块用于统计市场中所有的供应端和需求端，分别采集每个供应端的供给数据，需求端的需求数据；并采集市场中的环境数据； 所述画像构建模块用于利用采集的供应端的供应数据构建每个供应端画像，利用需求端的需求数据构建每个需求端画像； 所述匹配模块用于对供应端画像和需求端画像进行适配性计算，将供应端和需求端进行组合生成供需组； 将供应端画像和需求端画像转化为可计算的特征向量；对特征向量进行加权构建匹配模型，公式为： ； 公式中，SimSj，Di表示第j个供应端和第i个需求端的匹配度，wk表示第k种特征向量的权重，sjk表示第j个供应端中第k种特征向量，dik表示第i个需求端中第k种特征向量，p表示特征向量的总数； 设置硬性约束条件为：匹配组中供应端产量大于需求端需求量； 将每个供应端画像和需求端画像转化后的特征向量输入到匹配模型中，计算得到匹配度最高且满足硬性约束条件的一组判断匹配成功，生成供需组； 当匹配度最高但不满足硬性约束条件的一组，根据匹配度大小进行顺沿直至满足硬性约束条件后，判断匹配成功，生成供需组； 所述场景融合模块用于分别分析市场中不同环境数据对所有供应端画像和需求端画像的影响，将不同环境数据的影响进行融合构建综合影响模型； 提取匹配模型中每个特征向量，计算采集并归一化后每个环境数据和每个特征向量的皮尔逊相关系数，根据经验设置相关系数阈值，当皮尔逊相关系数大于相关系数阈值时，判断环境数据为对应特征向量的影响因子，重复计算判断，得到每个特征向量的所有影响因子； 对特征向量的所有影响因子的影响关系进行判断，将所有影响因子分为线性影响和非线性影响，针对线性影响的影响因子利用多元线性回归模型进行场景融合，得到线性影响关系为：；公式中，△wx表示线性影响后特征向量的权重变化量，βt表示第t个影响因子的系数，β表示常数项；q表示线性影响的影响因子个数； 针对非线性影响的影响因子利用神经网络进行场景融合，得到非线性影响关系为：；公式中，△wf表示非线性影响后特征向量的权重变化量，fNN表示神经网络函数，E1、E2、E3...Ee表示第1、2、3、...、e个非线性影响因子； 将线性和非线性影响因子的影响关系进行结合，得到综合影响模型为△w=△wx+△wf；△w表示综合影响后特征向量的权重变化量；重复计算得到每个特征向量权重的综合影响模型； 所述信息共享平台用于构建一个共享平台，将市场中的实时供应数据、需求数据和环境数据采集后存在共享平台，所有供应端和需求端均可在共享平台中对信息进行查看； 所述提前决策模块用于通过信息共享平台中的信息，提前制定所有供需组的调整决策； 所述可视化显示模块用于对供需组进行调整后，将影响调整的环境数据和影响关系进行显示。

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青岛思科万方信息科技有限公司，其通讯地址为：266000 山东省青岛市崂山区海尔路31号1-2404；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。