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龙图腾网获悉成都信息工程大学;中国电子口岸数据中心成都分中心申请的专利一种基于机器学习的进出口企业风险评估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：CN119539461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202311115198.3，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于机器学习的进出口企业风险评估方法是由乔少杰;谢添丞;余华;游泽青;周图南;赵传波;韩楠;李耀;赵明;陈偲;黄灿;姜韬;苏旭设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的进出口企业风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的进出口企业风险评估方法，包括以下步骤：根据历史监控数据构建企业风险概况数据库，统计各事项总数量；生成每类事项的时间权重以及风险权重；对企业总体事项计算各风险事项风险值；根据相应风险值划分企业的风险等级；计算企业风险在各个风险等级中的隶属度；根据隶属度矩阵判断该企业是否在合格范围并反馈。本发明通过历史监控数据、企业风险概况数据库、时间风险双注意力模块、企业风险评估模块、风险等级划分模块、一级模糊综合评价模型以及反馈模块实现了对目标企业的风险分析，从而可以根据目标企业的风险值判断该企业是否存在风险。

本发明授权一种基于机器学习的进出口企业风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的进出口企业风险评估方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 步骤S1：根据历史监控数据构建企业风险概况数据库，统计各事项总数量； 步骤S2：将企业风险概况数据库中待评估企业信息输入时间风险双注意力模块，生成每类事项的时间权重以及风险权重；所述步骤S2具体包括以下子步骤： 步骤S201：构建时间风险双注意力模块，所述模块包括时间注意力模块和风险注意力模块； 步骤S202：根据历史信息对输入时间注意力模块的数据进行衰减系数计算； 步骤S203：根据衰减系数设计时间权重算法计算各事项的时间权重；时间权重算法的表达式为： 其中，表示第i个事项的时间权重，T表示时间的含义，k为时间权重的衰减系数，Yi为第i个事项所发生的时间至今经过的年限； 步骤S204：设计风险权重算法对输入风险注意力模块的数据进行计算求取各风险事项的单独权重； 步骤S3：构建企业风险值评估模块，对企业总体事项计算各风险事项风险值；所述步骤S3具体包括以下子步骤： 步骤S301：将每个事项的时间权重及需评估的企业的信用承诺总数NCr输入至企业风险评估模块中的加分单元； 步骤S302：在加分单元中构建正面事项算法计算该企业的总加分值；正面事项算法的表达式为： 其中，为该企业的总加分值，NCr为该企业的信用承诺事项的总数量，Yi为第i个事项所发生的时间至今经过的年限； 步骤S303：将每个事项的时间权重、需评估的企业的各负面事项数量NS、NJ、NX以及各负面事项的权重WS、WJ、WX，输入扣分单元； 步骤S304：在扣分单元中构建负面事项算法计算该企业的扣分值； 步骤S4：构建风险等级划分模块，根据相应风险值划分企业的风险等级； 步骤S5：构建一级模糊综合评价模型生成隶属度矩阵，计算企业风险在各个风险等级中的隶属度；所述步骤S5具体包括以下子步骤： 步骤S501：根据各个风险等级设定评语集； 步骤S502：融合加分单元的加分值计算各评语集的评价标准；其计算公式如下： stdm=midm+ 其中，stdm为第m个评语集的评价标准，midm为第m个评语集的中位风险值，为该企业的总加分值； 步骤S503：设计梯形分布隶属函数计算模糊综合评判矩阵； 步骤S504：设计权重矩阵与模糊综合评判矩阵相结合生成隶属度矩阵； 步骤S505：由隶属度矩阵生成企业风险在各个风险等级中的隶属度； 步骤S6：根据隶属度矩阵判断该企业是否在合格范围并反馈给相关人员，具体包括以下子步骤： 步骤S601：将需评估企业的隶属度矩阵输入至反馈模块中的预警单元； 步骤S602：由预警单元根据隶属度矩阵进行判断是否进行预警，若该企业风险程度为高风险则进入S603，否则进入S604； 步骤S603：将该企业的信息反馈给相关处理人员并对该企业进行仔细审查； 步骤S604：显示该企业的各个风险隶属度以及各个事项的总数细则； 所述步骤S602由预警单元根据风险程度进行判断是否进行预警，若该企业的高风险隶属度大于百分之五十，即0.5，则进入S603；否则进入S604中。

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