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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利基于动态数据赋能的智能物流匹配方法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：CN119941085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510428915.0，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权基于动态数据赋能的智能物流匹配方法是由王松;陈超婷;徐戈;陈巍巍;杨旭;张小龙设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态数据赋能的智能物流匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于动态数据赋能的智能物流匹配方法，具体涉及物流匹配技术领域；首先，获取物流匹配系统的实时运行数据，并通过标准化处理构建初始状态特征向量，其次，筛选出运行稳定、匹配合理的目标订单配送群体，随后，通过计算当前订单的状态特征相似度，匹配最优订单配送群体；针对匹配异常情况，采用异常模式识别方法，提取运力分布异常特征和匹配模式的时序变化异常特征，计算异常匹配度，并基于计算结果生成匹配调整指令，对匹配权重进行动态优化；本发明有效避免了匹配算法因自我强化导致的偏差累积问题，减少算法孤岛现象，提升物流匹配系统的自适应能力，使物流资源分配更高效、公平，提升整体物流网络的运营效率。

本发明授权基于动态数据赋能的智能物流匹配方法在权利要求书中公布了：1.基于动态数据赋能的智能物流匹配方法，其特征在于：包括： 获取物流匹配系统的实时运行数据，并对其进行标准化处理，形成初始状态特征向量； 基于长期监测数据，筛选出物流网络运行稳定、匹配结果合理的目标订单配送群体； 计算初始状态特征向量与目标订单配送群体的状态特征相似度，确定最优匹配的订单配送群体，并生成最优物流匹配方案； 若相似度低于预设相似度阈值，则判定物流匹配异常，并对不同类型的异常匹配模式进行识别，提取各异常匹配模式下的异常特征； 结合物流运力分布异常特征和匹配模式的时序变化异常特征，计算异常匹配度，并根据计算结果生成相应的匹配调整指令，对匹配权重进行动态调整； 所述物流运力分布异常特征为运力供需比异常指数，所述匹配模式的时序变化异常特征为匹配模式转换频率偏差指数； 其中，匹配模式转换频率偏差指数的获取方法为：记录过去N个时间窗口内的匹配模式转换次数，形成时间序列，训练ARIMA模型，使其能够预测匹配模式转换频率的正常趋势；计算实际匹配模式转换频率与ARIMA预测值的差异，表达式为：；计算差异的均方误差MSE后，计算匹配模式转换频率偏差指数，表达式为：；其中，c为极小数，为匹配模式转换频率偏差指数。

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