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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基于机器学习驱动的项目自动审核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：CN120543123B 。

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：202511032026.9，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种基于机器学习驱动的项目自动审核方法及系统是由陈雯珊;张祖生;林大勇;易鹏程;叶勇;陈旭设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习驱动的项目自动审核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流程自动化交叉技术领域的一种基于机器学习驱动的项目自动审核方法及系统，方法包括：步骤S1、获取大量的历史项目数据构建数据集，通过数据集对项目审核模型进行训练；步骤S2、将项目审核模型部署至不同项目的联邦节点上；步骤S3、各联邦节点采集实时项目数据，对各实时项目数据进行预处理后输入部署的项目审核模型，得到实时项目审核报告，将实时项目审核报告通过OA系统进行流转；步骤S4、各联邦节点实时记录包括实时项目审核报告、审核时间、项目审核模型版本号、人工复合记录的审核日志；步骤S5、各联邦节点基于审核日志更新项目审核模型。本发明的优点在于：极大的提升了项目审核的效率、质量、可靠性以及安全性。

本发明授权一种基于机器学习驱动的项目自动审核方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习驱动的项目自动审核方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1、基于多模态文档理解模块、风险知识图谱构建模块以及决策模块创建一项目审核模型，设定所述项目审核模型的损失函数； 所述多模态文档理解模块用于从项目数据中提取统一文档向量，所述项目数据的数据格式至少包括文本、表格以及图像；所述风险知识图谱构建模块用于依据外部结构化知识库构建风险知识图谱；所述决策模块用于通过统一文档向量在风险知识图谱中查询关联实体，基于各所述关联实体进行推理，输出包括显性规则审核结果、隐性风险审核结果以及审核置信度的项目审核报告； 所述多模态文档理解模块基于文本编码单元、表格编码单元、图像编码单元以及特征融合单元构建； 所述文本编码单元用于通过RoBERTa从项目数据中的文本数据里提取文本特征； 所述表格编码单元用于通过TabTransformer从项目数据中的表格数据里提取表格特征； 所述图像编码单元用于通过卷积神经网络从项目数据中的图像数据里提取图像特征； 所述特征融合单元用于通过多头注意力机制将文本特征、表格特征以及图像特征对齐融合为统一文档向量； 所述风险知识图谱构建模块基于知识检索单元以及图谱表示单元构建； 所述知识检索单元用于通过预定义规则或者向量检索，从外部结构化知识库中检索项目实体以及实体关系； 所述图谱表示单元用于通过图神经网络将检索到的项目实体以及实体关系编码为低维向量表示，基于各所述低维向量表示构建风险知识图谱； 所述决策模块基于实体关联单元、风险推理单元、置信度计算单元以及报告生成单元构建； 所述实体关联单元用于通过图注意力网络将统一文档向量映射到风险知识图谱中的项目实体，计算所述统一文档向量与项目实体的相似度，基于所述相似度匹配对应的项目实体作为关联实体； 所述风险推理单元用于通过规则引擎调用预设的审核规则对关联实体进行审核得到显性规则审核结果，通过多层感知机调用风险知识图谱对各所述关联实体进行图谱路径推理得到隐性风险审核结果； 所述置信度计算单元用于通过蒙特卡洛Dropout计算显性规则审核结果以及隐性风险审核结果的审核置信度； 所述报告生成单元用于通过全连接层以及激活函数，输出包括显性规则审核结果、隐性风险审核结果以及审核置信度的项目审核报告； 步骤S2、获取大量的历史项目数据，对各所述历史项目数据进行预处理以及标注后构建数据集，对所述数据集进行样本扩充操作； 步骤S3、将所述数据集划分为训练集、验证集以及测试集，通过所述训练集以及损失函数对项目审核模型进行训练，通过所述验证集以及测试集对训练后的项目审核模型进行验证和测试； 步骤S4、对测试通过的所述项目审核模型进行压缩，将压缩后的所述项目审核模型部署至不同项目的联邦节点上； 步骤S5、各联邦节点采集实时项目数据，对各所述实时项目数据进行预处理后输入部署的项目审核模型，得到实时项目审核报告，将所述实时项目审核报告通过OA系统进行流转； 步骤S6、各联邦节点实时记录包括所述实时项目审核报告、审核时间、项目审核模型版本号、人工复合记录的审核日志； 联邦节点通过SM4算法将所述审核日志加密为一级加密数据，对所述一级加密数据进行Base64编码得到Base64数据，对所述Base64数据中的字符a、b、c分别与字符A、B、C进行对调，对字母O与数字0进行对调得到二级加密数据，通过SM9算法将所述二级加密数据加密为三级加密数据，基于Unicode编码对所述三级加密数据进行循环右移2位得到四级加密数据，通过AES算法将所述四级加密数据加密为加密日志，将所述加密日志存储至指定路径，通过SHA256算法计算所述加密日志的日志指纹上传区块链； 步骤S7、各联邦节点基于所述审核日志更新项目审核模型。

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