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龙图腾网获悉福建省星云大数据应用服务有限公司申请的专利一种融合多维数据的货运业务核验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：CN120542940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511029670.0，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种融合多维数据的货运业务核验方法及系统是由林卓然;林小荣;陈世咏;薛海琳;吴陈凡;罗丹设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多维数据的货运业务核验方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了人工智能与货运信息核验交叉技术领域的一种融合多维数据的货运业务核验方法及系统，方法包括：步骤S1、创建货运业务风险识别模型；步骤S2、获取大量的历史货运业务数据构建数据集对货运业务风险识别模型进行训练；步骤S3、服务器设定包含若干条核验规则的业务核验规则集；步骤S4、服务器通过ETL获取实时货运业务数据；步骤S5、通过规则引擎调用业务核验规则集，对实时货运业务数据进行事前核验；步骤S6、通过货运业务风险识别模型，对实时货运业务数据进行事中核验；步骤S7、基于实时货运业务数据构建增量数据集对货运业务风险识别模型进行事后优化。本发明的优点在于：极大的提升了货运业务核验的准确性以及时效性。

本发明授权一种融合多维数据的货运业务核验方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合多维数据的货运业务核验方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1、创建一货运业务风险识别模型，设定所述货运业务风险识别模型的损失函数；所述货运业务风险识别模型基于特征提取层、特征融合层以及预测输出层构建； 所述特征提取层基于合同数据处理模块、业务数据处理模块、轨迹数据处理模块、资金数据处理模块以及票据数据处理模块构建；所述合同数据处理模块用于通过Transformer构建的双向编码器从合同数据中提取关键语义依赖，得到合同风险特征；所述业务数据处理模块用于通过多层的第一全连接网络，对业务数据建模业务指标的线性关系与非线性关系，得到业务运营特征；所述轨迹数据处理模块用于通过第一门控循环单元从轨迹数据中提取轨迹风险特征；所述资金数据处理模块用于通过一维卷积神经网络从资金数据中捕捉局部交易特征，通过第二门控循环单元从资金数据中捕捉资金的序列依赖特征，基于所述局部交易特征以及序列依赖特征输出资金流动特征；所述票据数据处理模块用于通过多层的第二全连接网络，从票据数据中提取票据完整性特征； 所述特征融合层基于多头注意力模块、长短期记忆模块以及特征整合模块构建；所述多头注意力模块用于通过多头自注意力单元计算合同风险特征、业务运营特征、轨迹风险特征、资金流动特征以及票据完整性特征的特征权重，基于所述特征权重对合同风险特征、业务运营特征、轨迹风险特征、资金流动特征以及票据完整性特征进行融合，得到融合特征；所述长短期记忆模块用于通过LSTM单元对融合特征建模时序依赖，得到序列化特征；所述特征整合模块用于对序列化特征进行全局平均池化，得到整图特征向量； 所述预测输出层基于风险项预测分支、风险等级预测分支以及联合输出模块构建；所述风险项预测分支用于通过第一全连接层以及Sigmoid激活函数对整图特征向量进行推理，得到不同风险项的独立概率；所述风险等级预测分支用于通过第二全连接层以及Softmax激活函数对整图特征向量进行推理，得到风险等级的类别概率；所述联合输出模块用于依据独立概率以及类别概率，输出包括风险项以及风险等级的业务风险识别报告； 所述损失函数基于风险项损失与风险等级损失加权求和构建；所述风险项损失采用二元交叉熵损失；所述风险等级损失采用分类交叉熵损失； 步骤S2、获取大量的包括历史合同数据、历史业务数据、历史轨迹数据、历史资金数据以及历史票据数据的历史货运业务数据，对各所述历史货运业务数据进行预处理以及标注后构建数据集； 步骤S3、通过所述数据集以及损失函数对货运业务风险识别模型进行训练，将训练后的所述货运业务风险识别模型部署至服务器； 步骤S4、服务器设定包含若干条核验规则的业务核验规则集； 步骤S5、服务器通过ETL工具从合同系统、业务系统、轨迹系统、资金系统以及票据系统，获取包括实时合同数据、实时业务数据、实时轨迹数据、实时资金数据以及实时票据数据的实时货运业务数据； 步骤S6、服务器基于货运业务触发事件，通过API接口调用规则引擎，所述规则引擎从指定路径读取所述业务核验规则集，通过所述业务核验规则集对实时货运业务数据进行至少包括数据格式、数据完整性、逻辑一致性、车辆资质、人员资质、车辆轨迹、运单时效以及发票信息的事前核验，生成携带事前核验成功或者事情核验失败的事前核验报告； 当所述事前核验报告为事前核验失败时，将所述事前核验报告通过TLS协议实时推送给预先关联的管理终端； 服务器获取事前核验时间，计算所述事前核验报告以及事前核验时间的第一哈希值，通过SM9算法将所述事前核验报告、事前核验时间以及第一哈希值加密为一级加密数据，将所述一级加密数据按7:3的比例分割并调换前后顺序得到二级加密数据，通过RC6算法将所述二级加密数据加密为三级加密数据，将所述三级加密数据的各字符向右循环位移5位得到事前加密报告，将所述事前加密报告上传至区块链； 步骤S7、服务器通过部署的所述货运业务风险识别模型，对所述实时货运业务数据进行事中核验； 步骤S8、服务器基于所述实时货运业务数据构建增量数据集，通过所述增量数据集对货运业务风险识别模型进行事后优化。

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