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龙图腾网获悉上海东普信息科技有限公司申请的专利物流网点的质量检测方法、装置、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：CN113807692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202111067117.8，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权物流网点的质量检测方法、装置、设备及存储介质是由康元佳;杨周龙;聂英春设计研发完成，并于2021-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本物流网点的质量检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能领域，公开了一种物流网点的质量检测方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取多个物流网点的网点信息、历史天气数据、历史业务指标数据以及历史网点质量等级，并对其预处理；基于历史网点质量等级，对预处理后的数据进行标定，并构建训练数据集；调用网络模型，计算训练数据集中每个物流网点与预设的多个网点质量等级标签之间的多分类匹配概率分布；基于预设损失函数和数据标定，计算损失值，并根据损失值，调整模型的网络参数，得到物流网点的质检模型；调用该质检模型，对待检测物流网点的网点信息、当月天气信息以及当月业务指标数据进行处理，得到网点质量等级。本发明结合机器学习，从而提高物流网点的质检效率。

本发明授权物流网点的质量检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种物流网点的质量检测方法，其特征在于，所述物流网点的质量检测方法包括： 获取多个物流网点的网点信息、历史天气数据、历史业务指标数据以及历史网点质量等级，其中，所述网点信息用于表示物流网点的地理位置和网点规模； 对所述网点信息、所述历史天气数据以及所述历史业务数据进行预处理，并基于所述历史网点质量等级，对预处理后的数据进行数据标定，以及根据数据标定后的数据，构建训练数据集； 调用预设的网络模型，计算所述训练数据集中每个物流网点与预设的多个网点质量等级标签之间的多分类匹配概率分布；所述网络模型为深度因子分解机模型，包括因子分解机和深度神经网络，所述因子分解机和所述深度神经网络共享输入层； 基于预设的损失函数和数据标定的结果，计算所述多分类匹配概率分布对应的损失值，并根据所述损失值，调整所述网络模型的网络参数，得到物流网点的质检模型； 调用所述物流网点的质检模型，对待检测物流网点的网点信息、当月天气信息以及当月业务指标数据进行处理，得到待检测物流网点的网点质量等级。

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