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龙图腾网获悉中南大学申请的专利企业环境责任评估方法、装置、设备、介质及程序产品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：CN120579715B 。

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：202510817089.9，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权企业环境责任评估方法、装置、设备、介质及程序产品是由陈晓红;明荷汶;关健设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本企业环境责任评估方法、装置、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种企业环境责任评估方法、装置、设备、介质及程序产品，该方法包括：对样本企业的多源异构数据集进行预处理，获得多模态特征向量，基于数据来源将多模态特征向量分类为内部多模态特征向量和外部多模态特征向量，对内部多模态特征向量和外部多模态特征向量进行跨模态特征对齐，基于目标内部信息和目标外部信息进行真实性评估，获取真实性评估结果；将真实性评估结果输入至目标企业环境责任评分模型进行评估，获取各样本企业的企业环境责任分数，从而有效地从多源异构数据中挖掘出企业的内部特征和外部特征，实现对企业履行环境责任的真实情况进行准确评估，及时发现企业履行环境责任言行不一致的行为，提升环境监管力度。

本发明授权企业环境责任评估方法、装置、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种企业环境责任评估方法，其特征在于，所述企业环境责任评估方法应用于区块链中的环境责任评估参与节点，所述企业环境责任评估方法包括： 采集多个样本企业的多源异构数据集，并对所述多源异构数据集进行预处理，获得多模态特征向量，所述多模态特征向量包括图像特征向量、音频特征向量、文本特征向量和数值特征向量； 基于所述多模态特征向量中各特征向量对应的数据源进行数据来源分类，获得各样本企业的内部多模态特征向量和外部多模态特征向量； 将所述内部多模态特征向量和所述外部多模态特征向量输入至多模态特征融合模型进行跨模态特征对齐，获得目标内部信息和目标外部信息，所述多模态特征融合模型包括多头注意力模块，所述目标内部信息包括企业内部的第一环境监测信息和第一环保投入信息，所述目标外部信息包括外部监测机构采集的第二环境监测信息和第二环保投入信息； 所述基于所述目标内部信息和所述目标外部信息对各样本企业进行真实性评估，获取各样本企业的真实性评估结果，包括： 基于所述第一环境监测信息和所述第二环境监测信息计算各样本企业的监测指标内外差异率： 其中，表示监测指标内外差异率，表示企业内部的监测指标，表示外部监测结构的监测指标； 根据所述第一环境监测信息和所述第二环境监测信息获取目标污染排放监测区域的内部监测图像和外部监测图像，并基于所述内部监测图像和外部监测图像计算污染排放监测图像相似度： 其中，表示内部监测图像均值，表示外部监测图像均值，表示内部监测图像方差，表示外部监测图像方差，表示协方差，均为常数项，表示污染排放监测图像相似度； 基于所述第一环保投入信息和所述第二环保投入信息计算各样本企业的环保投入内外差异率： 其中，表示环保投入内外差异率，表示企业内部的环保投入金额，表示外部监测机构获取的环保投入金额； 构建真实性评估模型，并将所述监测指标内外差异率、所述污染排放监测图像相似度和所述环保投入内外差异率输入至所述真实性评估模型进行真实性评估，获取各样本企业的真实性评估结果，所述真实性评估模型包括： 其中，表示真实性评估结果，分别表示权重参数； 获取各环境责任评估参与节点上传至区块链的本地模型参数，所述本地模型参数为各环境责任评估参与节点对本地责任评分模型进行梯度训练获得； 基于各环境责任评估参与节点的历史行为信息从所述环境责任评估参与节点中剔除存在异常行为的异常节点，获得候选节点； 获取各候选节点的历史贡献信息，并基于所述历史贡献信息确定各候选节点的贡献权重； 基于所述贡献权重对各候选节点的本地模型参数进行聚合，获取全局模型参数； 根据全局模型参数对预构建的本地责任评分模型进行更新，获得目标企业环境责任评分模型； 将所述真实性评估结果输入至目标企业环境责任评分模型进行评估，获取各样本企业的企业环境责任分数，所述目标企业环境责任评分模型基于所述区块链中各环境责任评估参与节点提供的本地模型参数构建。

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