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龙图腾网获悉中国网络安全审查认证和市场监管大数据中心申请的专利一种工业产品的风险检测方法及相关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：CN119204665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411228498.7，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种工业产品的风险检测方法及相关装置是由张君维;熊文;谭敏清;马志远;闫小良;袁刚;田文涛;郭爽设计研发完成，并于2024-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业产品的风险检测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种工业产品的风险检测方法及相关装置，通过风险检测模型，对多个划分等级的工业产品数据进行特征提取，获得多个工业产品数据的特征属性；基于多个工业产品数据的特征属性之间的关联关系，确定特征属性之间的关联度；根据关联度，对多个工业产品数据进行风险检测，获得检测结果。本申请实施例中，风险检测模型包括双向编码器表征法模型、改进的文本卷积神经网络以及双向门控循环单元网络，三者输出特征向量的数量相同。基于该风险检测模型可以提取大量的特征，基于该风险检测模型提取的大量特征属性，对多个工业产品数据进行风险检测，可以有效提供风险检测的效率。

本发明授权一种工业产品的风险检测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种工业产品的风险检测方法，其特征在于，包括：基于多个工业产品数据的风险类型，对所述多个工业产品数据进行标签处理，获得多个标签化的工业产品数据；基于风险指标，对所述多个标签化的工业产品数据进行等级划分，获得多个划分等级的工业产品数据；针对多个划分等级的工业产品数据中的每个划分等级的工业产品数据，基于双向编码器表征法Bert模型对划分等级的工业产品数据的第一指标参数进行特征提取，获得第一指标参数对应的特征向量；基于Bert模型对第一指标参数以外的其他指标参数进行特征提取，获得Bert模型对应的特征向量；基于双向门控循环单元Bi-Gru网络对所述Bert模型对应的特征向量进行特征提取，获得Bi-Gru网络对应的特征向量；第一时刻获得的所述Bi-Gru网络对应的特征向量为第二时刻获得Bi-Gru网络对应的特征向量与Bi-Gru网络对应的候选特征向量之间的线性插值；所述第二时刻为所述第一时刻的前一时刻；基于改进的文本卷积神经Text-CNN网络对所述Bi-Gru网络对应的特征向量进行特征提取，获得所述其他指标参数对应的特征向量；将第一指标参数对应的特征向量与所述其他指标参数对应的特征向量进行特征融合，得到多个工业产品数据的特征属性；Bert模型、改进的Text-CNN网络以及Bi-Gru网络输出特征向量的数量相同；基于所述多个工业产品数据的特征属性之间的关联关系，确定特征属性之间的关联度；根据所述关联度，对所述多个工业产品数据进行风险检测，获得检测结果。

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