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龙图腾网获悉武汉翼仓宝网络科技有限公司申请的专利基于大数据的逆向快递状态识别及跟踪管理方法、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：CN119887004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510040064.2，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权基于大数据的逆向快递状态识别及跟踪管理方法、系统是由孟云;李敏设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的逆向快递状态识别及跟踪管理方法、系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大数据的逆向快递状态识别及跟踪管理方法、系统，涉及逆向快递跟踪管理技术领域。跟踪管理方法包括：S1、获取逆向快递的商品信息、位置信息和商品状态；S2、获取逆向快递退回的退回流程和成本；S3、对破损商品进行不退件风险评估和综合价值评估，并做出处理决策；S4、获取退回流程中每个退回环节的退回状态数据；S5、进行逆向快递丢失风险预测，获取逆向快递的丢失风险概率；S6、根据丢失风险概率设置相应的跟踪管理方案。本发明通过对逆向快递进行不退件风险评估和综合价值评估，做出更加合理的破损商品处置决策，最大程度地降低整体损失。通过预测逆向快递的丢失风险概率，并采取差异化的跟踪管理措施，有效降低丢失风险。

本发明授权基于大数据的逆向快递状态识别及跟踪管理方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的逆向快递状态识别及跟踪管理方法，用于识别逆向快递的状态，并进行跟踪管理，其特征在于，包括： S1、获取逆向快递的商品信息、当前位置信息和商品状态，所述商品信息包括商品种类、体积和重量，所述商品状态包括破损商品和完整商品； S2、通过所述当前位置信息和所述商品信息，获取所述逆向快递退回的退回流程和退回成本； S3、对商品状态为所述破损商品的逆向快递进行不退件风险评估和综合价值评估，并根据综合价值评估结果做出处理决策，所述处理决策包括直接放弃、折扣销售和按照原路径退回； S4、按照预设周期对逆向快递进行跟踪，获取所述退回流程中每个退回环节的退回状态数据，所述退回状态数据包括每个所述退回环节的实际用时数据、运输路径信息和重量变更信息； S5、构建基于多层感知机的丢失预测模型进行逆向快递丢失风险预测，并通过河马算法优化所述丢失预测模型的超参数，输入所述退回状态数据，输出所述逆向快递的丢失风险概率； 构建基于多层感知机的丢失预测模型的过程包括： S51、收集逆向快递的历史退回状态数据，并标注是否丢失； S52、对所述历史退回状态数据进行预处理，所述预处理包括补充缺失值、清理异常值和数据标准化，得到预处理数据，并将所述预处理数据划分为训练集、测试集和验证集； S53、构建多层感知机模型，包括输入层，用于接收所述退回状态数据；多个隐藏层，每个隐藏层包括预设数量的神经元；输出层，输出所述逆向快递的丢失风险概率； S54、选择激活函数，将Sigmoid函数作为所述多层感知机模型的激活函数，所述Sigmoid函数的表示公式为： 其中，输入值x在0到1之间，输出值fx在0和1之间平滑变化； S55、在训练集上对所述多层感知机模型进行训练，使用测试集对训练完成的多层感知机模型进行评估，计算准确率，保留准确率最高的多层感知机模型参数，得到丢失预测模型； S6、根据所述丢失风险概率对所述逆向快递进行丢失风险等级划分，并为每个所述丢失风险等级设置相应的跟踪管理方案；所述丢失风险等级包括低丢失风险等级、中丢失风险等级和高丢失风险等级；设置相应的所述跟踪管理方案包括： 对所述低丢失风险等级的逆向快递，按照预设周期进行跟踪； 对所述中丢失风险等级的逆向快递，增加跟踪频率； 对所述高丢失风险等级的逆向快递，进行实时跟踪，并建立应急响应机制。

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