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龙图腾网获悉山东聚蔚来信息科技集团有限公司申请的专利基于深度学习的供应链账务清分结算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：CN120450697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510538721.6，技术领域涉及：G06Q20/10；该发明授权基于深度学习的供应链账务清分结算系统及方法是由陈启江;孙德龙;黄克家;李晨睿设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的供应链账务清分结算系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的供应链账务清分结算系统及方法，S1、采集供应链中的账务数据，并进行标准化处理；S2、通过胶囊网络对账务数据进行处理，生成每个账单元素的高级特征表示；S3、利用关系推理模块对账单之间的复杂关系进行建模，建立账单间的关系图，获取账单的最终结算顺序和金额分配方案；S4、采用历史账务数据作为训练集，对胶囊网络和关系推理模块进行训练；S5、对新生成的账单数据进行实时自动清分与结算处理，并更新供应链中的结算状态；S6、生成详细的结算报告，并将结算报告返回给供应链节点。本发明能够在供应链账务清分结算中提供高效、科学的优化方案，为实际应用带来显著的技术价值和经济效益。

本发明授权基于深度学习的供应链账务清分结算系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的供应链账务清分结算方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集供应链中的账务数据，并进行标准化处理； S2、通过胶囊网络对账务数据进行处理，基于动态路由机制对特征进行分配和更新，捕捉账务数据元素之间的空间和姿态关系，生成每个账单元素的高级特征表示； S3、基于账单元素的高级特征表示，利用关系推理模块对账单之间的复杂关系进行建模，建立账单间的关系图，并通过推理机制推导出各账单的优先级，获取账单的最终结算顺序和金额分配方案； 所述S3包括以下步骤： S31、根据从胶囊网络中获得的每个账单元素的高级特征表示，利用关系推理模块对账单之间的复杂关系进行建模，分析账单间的关联性、支付顺序、金额分配信息； S32、通过计算账单和账单之间的相似度来构建账单之间的关系图，每个节点代表一个账单元素，边表示账单元素之间的关系： ； 其中，表示相似性函数，为账单特征向量，为账单的特征向量，和分别为特征向量中第个元素，为节点度数； S33、每个账单节点在图神经网络中的特征更新公式为： ； 其中，表示账单在第层图卷积后的特征向量，是账单和账单之间的关系矩阵元素， 是节点的度数，表示与节点相邻的邻居节点集合，为sigmoid激活函数； S34、在图卷积的基础上，进一步通过多层感知机对账单节点间的关系进行非线性建模，通过将每个账单的特征和输入到多层感知机中，来计算账单之间的支付顺序和金额分配策略： ； 其中，和分别为账单和账单在图卷积网络中第L层的输出特征向量，表示多层感知机，通过多层非线性映射学习账单间的复杂关系，该模型用于预测账单之间的结算规则和优先级；S35、基于账单之间的相似度和图神经网络输出，构建结算优先级矩阵： ； 其中，为权重向量，和分别是账单和账单在图卷积网络中第 层的输出，表示账单和账单之间的结算优先级，为自然指数函数，为调节因子； S36、将推导出的结算优先级矩阵与金额分配策略结合，得到账单的最终结算顺序和金额分配方案； S4、采用历史账务数据作为训练集，通过反向传播和梯度下降方法对胶囊网络和关系推理模块进行训练； S5、应用训练后的胶囊网络和关系推理模块对新生成的账单数据进行实时自动清分与结算处理，根据推理结果进行账单间的金额匹配、支付顺序确定，并自动更新供应链中的结算状态； S6、根据自动清分与结算的结果，生成详细的结算报告，并将结算报告返回给供应链节点进行支付处理。

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