基于深度学习的供应链账务清分结算系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了基于深度学习的供应链账务清分结算系统及方法，S1、采集供应链中的账务数据，并进行标准化处理；S2、通过胶囊网络对账务数据进行处理，生成每个账单元素的高级特征表示；S3、利用关系推理模块对账单之间的复杂关系进行建模，建立账单间的关系图，获取账单的最终结算顺序和金额分配方案；S4、采用历史账务数据作为训练集，对胶囊网络和关系推理模块进行训练；S5、对新生成的账单数据进行实时自动清分与结算处理，并更新供应链中的结算状态；S6、生成详细的结算报告，并将结算报告返回给供应链节点。本发明专利技术能够在供应链账务清分结算中提供高效、科学的优化方案，为实际应用带来显著的技术价值和经济效益。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及账务清分结算，尤其涉及基于深度学习的供应链账务清分结算系统及方法。

技术介绍

1、随着全球化贸易和供应链管理的复杂化，供应链账务清分结算已成为企业运营中至关重要的环节，在传统的账务清分结算中，通常依赖手工操作或基于规则的自动化系统，通过对账单数据进行逐一核对，确定每个账单的支付金额和支付顺序，现有技术主要依赖于简单的规则匹配和数据对比，这些方法虽然能够满足基本的账务结算需求，但在处理大规模供应链数据时，效率较低且容易出错，此外，这些方法难以应对账单之间复杂的关联关系，如多层次支付顺序、金额分配和供应商间的交易交互等动态因素，导致账务结算过程繁琐且容易出现偏差。

2、目前，基于传统神经网络的账务数据分析方法已经被提出，并应用于一些账务清分系统中，然而，传统的卷积神经网络在处理账务数据时，主要关注局部特征的提取，尤其是图像类数据的特征提取，未能有效捕捉账单间的全局依赖关系和账单之间的复杂动态交互，例如，虽然卷积神经网络能够处理账单的视觉和数值特征，但对于账单间支付顺序、金额分配等复杂关系的建模存在较大局限。此外，现有的账务清分系统难以本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于深度学习的供应链账务清分结算方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的供应链账务清分结算方法，其特征在于，所述S1包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的基于深度学习的供应链账务清分结算方法，其特征在于，所述S2包括以下步骤：

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【技术特征摘要】

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2.根据权利要求1所述的基于深度学习的供应链账务清分结算方法，其特征在于，所述s1包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的基于深度学习的供应链账务清分结算方法，其特征在于，所述s2包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于深度学习的供应链账务清分结算方法，其特征在于，所述s3...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈启江，孙德龙，黄克家，李晨睿，
申请(专利权)人：山东聚蔚来信息科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：