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龙图腾网获悉上海安硕企业征信服务有限公司申请的专利基于MCP的多源异构企业信用数据融合方法及装置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：CN120849429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511339987.4，技术领域涉及：G06F16/23；该发明授权基于MCP的多源异构企业信用数据融合方法及装置是由陈家树;严晨;于海军设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MCP的多源异构企业信用数据融合方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于MCP的多源异构企业信用数据融合方法及装置，其包括采集多源异构企业信用数据，得到多源数据，按数据来源将多源数据划分为多个模块；采用Lasso惩罚算法对每个模块中的原始变量进行筛选，通过最小化删失分位数回归损失函数，剔除冗余变量，输出模块化数据；将每个模块化数据视为独立删失数据集，构建多源数据整合模型，整合模型的目标函数包括：各模块的删失分位数回归损失函数、Contrast惩罚项及Lasso惩罚项；采用CQRFabs迭代算法求解目标函数，得到分位数回归模型，并计算不同分位数水平下的违约时点估计值，整合得到企业违约时点分布结果，并通过删失分位数损失函数校正删失数据干扰，输出包含不同置信水平违约时点及分布特征的预测结果。

本发明授权基于MCP的多源异构企业信用数据融合方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于MCP的多源异构企业信用数据融合方法，其特征在于，包括： 采集多源异构企业信用数据，得到多源数据，按数据来源将所述多源数据划分为多个模块，每个模块包含原始变量及对应的企业标识、观测时间、删失状态及标准化核心变量矩阵； 采用Lasso惩罚算法对每个模块中的原始变量进行筛选，通过最小化含L1范数惩罚的删失分位数回归损失函数，保留对违约风险影响显著的核心变量，剔除冗余变量，输出标准化后的模块化数据； 将每个所述模块化数据视为独立删失数据集，构建多源数据整合模型，所述整合模型的目标函数包括：各模块的删失分位数回归损失函数、Contrast惩罚项及Lasso惩罚项； 通过MM算法构造二次可微替代函数处理所述删失分位数回归损失函数非光滑性，通过前向-后向分步迭代选择重要变量并估计得到分位数回归系数矩阵，从所述标准化核心变量矩阵中提取待评估企业的标准化特征数据，并将所述系数矩阵与所述标准化特征数据结合，得到分位数回归模型； 通过所述分位数回归模型计算不同分位数水平下的违约时点估计值，整合得到企业违约时点分布结果，并通过所述目标函数中删失分位数损失函数的自动校正删失数据干扰，最终输出包含不同置信水平违约时点及分布特征的预测结果。

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