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龙图腾网获悉号百信息服务有限公司申请的专利快递号码识别的方法、装置、电子设备及存储介质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：CN114547001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210106569.0，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权快递号码识别的方法、装置、电子设备及存储介质是由周晓辉;陈美;陈益辉设计研发完成，并于2022-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本快递号码识别的方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种快递号码识别的方法、装置、电子设备及存储介质，快递号码识别的方法包括步骤：S1、输入快递号码黑白名单数据和信令话单数据，对数据以数据清洗，通过数据关联融合得到模型所需的原始数据集；S2、采用SMOTETomeK算法对原始数据集进行综合采样，形成模型样本数据集；S3、将模型样本数据集划分为训练集和测试集，分别采用XGboost模型、NGboost模型、Catboost模型进行模型训练，形成初级模型；S4、采用五折交叉验证法训练XGboost模型、NGboost模型、Catboost模型，使用测试集进行验证，输出预测值；S5、将XGboost模型、NGboost模型、Catboost模型的输出值分别作为LightGBM模型的输入特征，形成次级模型，进行次级模型的训练，经训练后输出满足预先设定模型精度的模型，从而形成XNCLBoost模型。

本发明授权快递号码识别的方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种快递号码识别的方法，所述方法包括如下步骤： S1、输入快递号码黑白名单数据和信令话单数据，对数据以数据ETL工程方式清洗数据，所述数据ETL工程包括数据抽取、转换、加载，进而通过数据关联融合得到模型所需的原始数据集； S2、采用SMOTETomeK算法对所述原始数据集进行综合采样，形成模型样本数据集； S3、将训练样本按x:y比列将所述模型样本数据集划分为训练集和测试集，其中，x∈[0,1]，y∈[0,1]，x+y=1，分别采用XGboost模型、NGboost模型、Catboost模型进行模型训练，形成基础分类器模型，作为初级模型； S4、采用五折交叉验证法训练XGboost模型、NGboost模型、Catboost模型，使用测试集进行验证，输出预测值； S5、将XGboost模型输出值XG_Score、NGboost模型输出值NG_Score和Catboost模型输出值Cat_Score分别作为LightGBM模型的输入特征，形成次级模型，进行次级模型的训练，经训练后输出满足预先设定模型精度的模型，从而形成XNCLBoost模型， 其中，所述XNCLBoost模型基于Stacking策略融合， 其中，所述LightGBM模型超参数较多时，采用高斯贝叶斯算法优化超参数的取值范围，提升模型的预测准确度及稳健性， 其中，基于高斯过程改进贝叶斯优化算法，采用多策略组合形式的协方差函数用来同时捕捉目标函数的平滑性和振幅； S6、待测的信令话单数据输入所述XNCLBoost模型，经模型预测后，将预测结果输出，依据预测结果进行异议数据剔除； S7、将所述输出的模型预测数据应用在来电名片和码号识别业务场景，为用户识别和标识来电号码。

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