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龙图腾网获悉神州医疗科技股份有限公司申请的专利一种商品质量评估方法、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：CN119760404B 。

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：202411923658.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种商品质量评估方法、装置、电子设备及存储介质是由刘硕;白焜太;王蕾;周文仲;杨雅婷;许娟;史文钊设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种商品质量评估方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种商品质量评估方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待评估商品的多源商品信息；提取所述多源商品信息中的商品质量特征；将所述商品质量特征输入至预训练的质量评估模型，得到所述待评估商品的质量评估结果。通过本发明的方法，基于增强型交叉熵损失函数中正则化项，可鼓励模型输出更加接近真实质量评估结果的预测概率分布，提升模型的精度。

本发明授权一种商品质量评估方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种商品质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待评估商品的多源商品信息； 提取所述多源商品信息中的商品质量特征； 将所述商品质量特征输入至预训练的质量评估模型，得到所述待评估商品的质量评估结果，其中，所述质量评估模型是基于以下方式训练得到的： 获取训练数据，所述训练数据中包括多个样本商品以及每个所述样本商品的真实质量评估结果； 根据所述训练数据，对初始模型进行训练，得到每个所述样本商品的预测质量评估结果； 根据所有样本商品的预测质量评估结果和真实质量评估结果，采用增强型交叉熵损失函数，确定所述初始模型的损失值，以基于该损失值完成对所述初始模型的训练，得到所述质量评估模型，其中，所述增强型交叉熵损失函数为在交叉熵损失函数中增加一个正则化项所得到的函数，所述正则化项用于表征预测质量评估结果和真实质量评估结果之间的差异； 所述训练数据中的样本数据为图片，在根据所述训练数据，对初始模型进行训练之前，所述方法还包括： 采用以下方式判断样本集中的样本数据的数量是否达到预设要求： S1，对于每个样本数据，实时计算每个样本数据与基础图像之间的相似度值，其中，基础图像为全面表达样本商品质量的图像； S2，按照相似度值的从大到小，对各个所述样本数据进行排序； S3，将按照相似度值从小到大分别与预设的相似度阈值进行比较，对小于相似度阈值的相似度值对应的样本数据进行删除处理，得到候选样本集； S4，对于候选样本集中的样本数据进行数量统计，若该数量小于设定值，则继续对候选样本集进行扩充； S5，重复采用上述S1至S4的处理过程，直到候选样本集中的样本数据的数量不小于设定值，结束对候选样本集的扩充，得到训练数据。

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