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龙图腾网获悉福建省星云大数据应用服务有限公司申请的专利一种基于机器学习的项目数据质量核查方法及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：CN120543124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511037033.8，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种基于机器学习的项目数据质量核查方法及系统是由王辉;林大勇;张祖生;易鹏程;郑焰华设计研发完成，并于2025-07-28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项目数据质量核查方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了人工智能与项目数据管理交叉技术领域的一种基于机器学习的项目数据质量核查方法及系统，方法包括：步骤S1、获取大量的历史项目数据构建数据集对数据质量核查模型进行训练，将训练后的数据质量核查模型部署为微服务；步骤S2、通过微服务将获取的实时项目数据输入部署的数据质量核查模型，得到携带异常数据以及异常根因的质量核查报告；步骤S3、基于质量核查报告对实时项目数据进行拦截和预警；步骤S4、实时记录至少包括实时项目数据、质量核查报告、核查结果反馈以及核查时间的核查日志，基于核查日志构建增量数据集对数据质量核查模型进行迭代优化。本发明的优点在于：极大的提升了项目数据质量核查的扩展性、时效性以及可靠性。

本发明授权一种基于机器学习的项目数据质量核查方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的项目数据质量核查方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1、基于数据异常检测模块、根因定位模块以及输出模块创建一数据质量核查模型，设定所述数据质量核查模型的损失函数； 步骤S2、获取大量的历史项目数据，对各所述历史项目数据进行预处理后构建数据集，对所述数据集执行样本扩充操作； 步骤S3、通过所述数据集以及损失函数对数据质量核查模型进行训练，将训练后的所述数据质量核查模型部署为微服务； 步骤S4、通过流处理框架从分布式的包括立项子系统、采购子系统、合同子系统以及实施子系统的项目异构系统，获取包括实时立项数据、实时采购数据、实时合同数据以及实时实施数据的实时项目数据； 通过所述微服务将实时项目数据输入部署的数据质量核查模型，所述数据质量核查模型通过硬件加速技术进行推理，得到携带异常数据以及异常根因的质量核查报告； 步骤S5、实时监测所述质量核查报告，当所述质量核查报告中的异常数据或者异常根因的取值非空时，对所述异常数据或者异常根因关联的项目数据进行拦截，基于所述质量核查报告生成预警通知，通过第一加密规则将所述预警通知加密为加密通知，将所述加密通知通过TLS协议实时推送给预先关联的管理终端，以执行预警操作； 所述第一加密规则具体为： 通过SM3算法计算所述预警通知的哈希值，将所述预警通知按UTF-8编码转为二进制数据，通过SM4算法对二进制数据进行加密得到一级加密数据，将所述一级加密数据与哈希值进行拼接得到拼接数据，将所述拼接数据转换为十六进制字符串，将所述十六进制字符串中的数字1、2、3、4分别映射为字母B、C、D、F得到二级加密数据，通过ECC算法将所述二级加密数据加密为加密通知； 步骤S6、实时记录至少包括所述实时项目数据、质量核查报告、核查结果反馈以及核查时间的核查日志，基于所述核查日志构建增量数据集，当所述增量数据集的数据量超过预设的数量阈值时，对所述数据质量核查模型进行备份，通过所述增量数据集对数据质量核查模型进行训练，对训练后的所述数据质量核查模型进行性能验证，验证通过则结束训练，验证不通过则恢复备份的所述数据质量核查模型，以对数据质量核查模型进行迭代优化，并通过第二加密规则将所述核查日志加密为加密日志，对所述加密日志进行存储和分布式备份； 所述第二加密规则具体为： 通过HMAC算法计算所述核查日志的MAC值，通过SM9算法对所述核查日志以及MAC值进行加密得到一层加密数据，将所述一层加密数据等分为第一数据块以及第二数据块，将所述第一数据块的各字符向左循环位移7位得到第一混淆数据块，将所述第二数据块的各字符向右循环位移4位得到第二混淆数据块，通过RC6算法将所述第一混淆数据块以及第二混淆数据块加密为二层加密数据，将所述二层加密数据按1:5的比例分割并调换前后顺序得到加密日志。

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