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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司申请的专利一种单据数据预测方法、设备及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：CN115713150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211406354.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种单据数据预测方法、设备及介质是由于兴月设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种单据数据预测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种单据数据预测方法、设备及介质，方法包括：在预设周期内，获取用户在ERP系统中的历史单据数据；对历史单据数据进行过滤，得到有效单据数据；根据预设多个维度，对有效单据数据进行特征分类，得到分组单据数据；通过分组单据数据与预先构建的神经网络模型，预测用户的填单行为信息；根据填单行为信息，预测用户将要填写的单据数据。通过获取用户在ERP系统中的历史单据数据，基于历史单据数据与预先构建的神经网络模型，能够预测用户的填单行为信息，从而能够通过预测用户常用行为习惯，在用户新填单据时，向用户展示预测的将要填写的单据数据，帮助用户快速填单，以提高填单效率。

本发明授权一种单据数据预测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种单据数据预测方法，其特征在于，所述方法包括： 在预设周期内，获取用户在ERP系统中的历史单据数据； 对所述历史单据数据进行过滤，得到有效单据数据； 根据预设多个维度，对所述有效单据数据进行特征分类，得到分组单据数据； 通过所述分组单据数据与预先构建的神经网络模型，预测所述用户的填单行为信息； 根据所述填单行为信息，预测所述用户将要填写的单据数据； 所述通过所述分组单据数据与预先构建的神经网络模型，预测所述用户的填单行为信息，具体包括： 对所述分组单据数据进行离散取样处理，生成离散单据数据； 对所述离散单据数据进行排列组合，得到排列组合单据数据； 将所述排列组合单据数据输入所述预先构建的神经网络模型，生成所述用户的填单行为信息； 所述通过所述有效单据数据与预先构建的神经网络模型，预测所述用户的填单行为信息之前，所述方法还包括： 获取样本用户的样本单据数据； 对所述样本单据数据进行过滤，得到有效样本单据数据； 根据预设多个维度，对所述有效样本单据数据进行特征分类，得到分组样本单据数据； 对所述分组样本单据数据进行离散取样处理，生成离散样本单据数据； 对所述离散样本单据数据进行排列组合，得到排列组合样本单据数据； 将所述排列组合样本单据数据作为输入，将样本用户的填单行为信息作为输出，对初始神经网络模型进行训练，直至达到训练停止条件时，得到所述神经网络模型； 所述根据预设多个维度，对所述有效单据数据进行特征分类，得到分组单据数据，具体包括： 确定预设多个维度包括时间维度、地点维度、业务事项维度、是否超标维度情况中的至少一种； 生成所述有效单据数据在所述多个维度下分别对应的特征值； 在多个有效单据中，将每个有效单据数据在相同维度下的特征值进行对比，生成每个有效单据数据之间的相似度； 将相似度低于预设相似度阈值的有效单据数据划分为同一组单据数据； 所述根据所述填单行为信息，预测所述用户将要填写的单据数据，具体包括： 根据预设用户权限，对所述填单行为信息进行转换，生成向所述用户展示的填单行为分析报告； 接收所述用户的报告展示请求，将所述填单行为分析报告向所述用户进行展示； 接收所述用户的填单请求，根据所述填单行为分析报告，预测所述用户将要填写的单据数据； 将预测所述用户将要填写的单据数据向所述用户进行展示。

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