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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于大语言模型语义解析的装备制造供应链风险传播预警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：CN120724295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202510847015.X，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于大语言模型语义解析的装备制造供应链风险传播预警方法是由薄洪光;贺仕琪;陈行军;董全宇;聂俊峰;褚骁庚;李晨阳设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型语义解析的装备制造供应链风险传播预警方法在说明书摘要公布了：一种基于大语言模型语义解析的装备制造供应链风险传播预警方法，属于供应链风险预警领域。风险传播概率计算模块精准计算供应链网络内各节点风险传播概率，综合考量正向、反向、同双向、同级横向情景下的风险传播概率，输出动态传播下的节点风险概率；风险值确定模块结合风险传播概率计算模块输出，借助大语言模型从获得的海量非结构化文本数据中提取关联的风险因素，利用模糊综合评估法构建风险因素评判矩阵，并融入偏相关方差分析法，确定风险因素的综合评价权重；风险等级预警模块基于风险值确定模块结果，建立DPC‑RF算法分两阶段运作，先通过DPC初步聚类划分风险等级簇，后利用RF模型确定节点的风险预警等级并生成预警信息。

本发明授权一种基于大语言模型语义解析的装备制造供应链风险传播预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型语义解析的装备制造供应链风险传播预警方法，其特征在于，该方法由风险传播概率计算模块、风险值确定模块和风险等级预警模块实现，具体步骤如下： 1所述的风险传播概率计算模块用于计算供应链网络中各节点在不同情景下的风险传播概率；具体内容如下： 首先，根据装备制造供应链网络上其他节点在某一时刻t的总风险概率Pnt，计算四种情景下对节点n在t+1时刻的风险传播概率，分别是：上游节点正向传播的风险传播概率下游节点反向传播的风险传播概率上下游节点同时双向传播的风险传播概率同级横向传播的风险传播概率然后，将不同情景下的风险传播概率进行综合，得到对节点n的总风险传播概率Pnt+1，表示为： 2所述的风险值确定模块具体如下： 2.1，基于风险传播概率计算模块的输出，利用大语言模型LLM分析各个供应链节点企业在多业务环节中的非结构化数据，包括各节点企业的运营日志、事故报告、物流追踪记录，对这些文本数据进行语义编码，分析风险因素间的语义关联，并输出关联的风险因素关联度结果； 2.2，利用模糊综合评估法，对于节点n的风险因素集合An，通过设定风险影响程度评语集V，计算节点n的第z个风险因素对评语集中第K的个评语的隶属度根据隶属度构建节点n的风险因素评判矩阵Rn； 2.3，结合偏相关方差分析方法，通过确定第i个评估专家和第j个评估专家的差异系数cij，以此量化任意两个评估专家的差异程度，并得到节点n的第z个风险因素的评价权重wnz；基于第z个风险因素和第z′个风险因素的语义关联度szz′，z,z′＝1,......,Z；z≠z′，构建风险因素的综合评价权重anz；根据风险传播概率，确定节点n在t+1时刻的风险值Int+1； 3所述的风险等级预警模块，具体内容如下： 基于风险值确定模块的输出，建立DPC-RF算法对节点n的风险值进行分类，以此建立预警等级；具体流程分为两个阶段：基于密度峰值聚类DPC的初步聚类、随机森林RF确定风险等级； 3.1基于DPC进行初步聚类，具体如下： 首先，根据第i个节点的风险值的局部密度ρi和相对距离δi，建立节点风险值i的决策图坐标ρi,δi，根据决策图坐标筛选出L个ρi,δi大的决策图坐标，将其对应的节点风险值分别作为L个聚类簇的聚类中心，其中，L指的是聚类簇的总个数； 然后，对于非聚类中心的其他节点风险值，分别计算它们到每个聚类中心的欧式距离，根据最小值，将这些节点风险值依次分配到对应聚类中心所属的聚类簇中，完成初步聚类；最终构建的聚类集合C为：C＝{C1,C2,...CL},其中，L表示聚类簇的总个数； 3.2利用RF对经过初步聚类的供应链节点风险值进行聚类训练优化，确定风险等级； 该步骤考虑到某些特殊的节点风险值可能被分配到不合适的聚类簇中，因此，利用RF训练指标进行训练，根据训练指标：信息增益GC、信息增益率GRC和基尼指数GNC，从而对3.1的初始聚类结果进行调整，以确定风险值是否被分到一个级别；之后，利用上述DPC-RF方法可实现对新加入供应链网络的节点的风险等级进行预测，并根据预测结果生成相应的预警等级信息。

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