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龙图腾网恭喜湖南工商大学申请的专利基于人工智能的供应链韧性评估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：CN119740760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510249616.0，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于人工智能的供应链韧性评估方法及系统是由戴博;杨冬;龙昭达;丰帅;曹万里;杨玫;黄思颖;李穿设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的供应链韧性评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的供应链韧性评估方法及系统，方法包括数据采集、数据预处理、时序数据转换、韧性评估模型构建和供应链韧性评估。本发明涉及供应链韧性评估技术领域，具体是指基于人工智能的供应链韧性评估方法及系统，本发明通过数据采集得到韧性评估原始数据；采用数据清洗、数据标注、数据编码和数据归一化的数据预处理方法；采用基于鹿群优化算法将供应链时序数据转换为RGB图像数据进行处理，将时间序列模式转化为图像空间特征，使时序分析无法捕捉的非线性关联和动态变化得以显示；采用EfficientHRNet模型进行供应链韧性评估的方法，更好地捕捉时间序列数据中的复杂模式、空间关系和多尺度特征。

本发明授权基于人工智能的供应链韧性评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的供应链韧性评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集，通过数据采集，得到韧性评估原始数据集，所述韧性评估原始数据集，具体包括供应链结构数据、供应链运营数据、外部环境数据、企业财务数据和供应链风险数据，所述供应链结构数据，具体包括供应商数量、供应商地理位置、供应商合作模式和供应商可替代性，所述供应链运营数据，具体包括运营订单数据、产量波动数据、生产线冗余度和需求波动数据，所述外部环境数据，具体包括物流效率和市场需求波动数据，所述企业财务数据，具体包括企业财务状况数据、企业库存周转率和企业资金流动数据，所述供应链风险数据，具体包括供应链停止次数、供应链恢复时长和供应链恢复成本；步骤S2：数据预处理，对采集到的韧性评估原始数据进行预处理，得到韧性评估初步数据集；步骤S3：时序数据转换，用于将初步数据中的时间序列数据转换为RGB图像数据，具体为将所述韧性评估初步数据集中的时间序列数据转换为格拉米安角场图像数据，并基于鹿群优化算法，将格拉米安角场图像数据转换为RGB图像数据；步骤S4：韧性评估模型构建，具体为构建EfficientHRNet模型，并作为韧性评估模型；步骤S5：供应链韧性评估，具体为通过所述韧性评估模型对供应链韧性进行评估，得到供应链韧性等级参考数据；所述韧性评估模型构建，具体包括以下步骤：步骤S41：多分辨率特征提取；步骤S42：多分辨率特征融合；步骤S43：交叉分辨率特征融合；步骤S44：计算最终融合特征；步骤S45：计算模型输出；步骤S46：构建并训练模型，具体为通过所述多分辨率特征提取、所述多分辨率特征融合、所述交叉分辨率特征融合、所述计算最终融合特征和所述计算模型输出，进行EfficientHRNet模型的构建，并基于所述韧性评估训练集训练模型，基于所述韧性评估测试集验证模型性能，模型损失函数选择交叉熵损失函数，得到EfficientHRNet模型，并作为韧性评估模型。

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