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龙图腾网获悉天津奇立软件技术有限公司申请的专利面向移动终端预抵扣的多模态残值评估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：CN121279157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511861416.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权面向移动终端预抵扣的多模态残值评估方法及系统是由于飞设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向移动终端预抵扣的多模态残值评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了面向移动终端预抵扣的多模态残值评估方法及系统，属于电数字处理领域，包括以下步骤：可迁移特征获取、可迁移特征可靠性评估、残值评估结果验证以及移动终端预抵扣。本发明通过将静态数据输入至迁移学习模型中分析得到可迁移特征，并对可迁移特征同步进行可靠性评估，再基于评估结果确定是否采取可靠性调整措施，然后进行残值评估输出残值分析结果以进行可信度验证，基于可信度验证后的残值分析结果对待评估移动终端进行预抵扣，并在预设租期后基于待评估移动终端被触发的保留机制确定是否结束租期，提高了预抵扣数据的精度，解决了现有技术中由于残值评估结果可靠性降低，使得预抵扣结果准确度降低的问题。

本发明授权面向移动终端预抵扣的多模态残值评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向移动终端预抵扣的多模态残值评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 将涵盖待评估移动终端功能属性的静态数据输入至迁移学习模型中分析预设租期后对应的表征待评估移动终端折损程度的可迁移特征； 对可迁移特征同步进行可靠性评估，并基于对应的评估结果确定是否采取对应的可靠性调整措施，所述可靠性调整措施包括图像特征不足补偿措施、硬件性能特征矫正措施以及磨损特征修正措施； 根据可迁移特征与待评估移动终端的静态数据进行残值评估输出对应的残值分析结果，并对残值分析结果进行可信度验证； 所述对残值分析结果进行可信度验证的具体流程为： 将可迁移特征与待评估移动终端的静态数据输入至迁移学习模型中，以输出对应的残值分析数据，所述残值分析数据包括残值预测结果、折旧曲线、可用抵扣额度以及置信度； 若置信度高于预设置信度，则进行残值评估交叉验证，否则基于当前输出的残值分析数据进行预抵扣； 所述残值评估交叉验证的具体内容如下： 将可迁移特征与待评估移动终端的静态数据输入至备用RFR残值验证模型和备用LM-BP残值验证模型，分别输出对应的残值分析数据，分别记为RFR残值分析数据与LM-BP残值分析数据； 若RFR残值分析数据与LM-BP残值分析数据中的置信度均高于预设置信度，则基于二者的置信度分别映射得到对应的可信度权重，基于可信度权重对RFR残值分析数据与LM-BP残值分析数据进行耦合，根据耦合得到的残值分析数据进行预抵扣； 若RFR残值分析数据与LM-BP残值分析数据中的置信度未同时高于预设置信度，则采用置信度高于预设置信度对应的残值分析数据进行预抵扣； 若RFR残值分析数据与LM-BP残值分析数据中的置信度均不高于预设置信度，则分别得到残值分析数据、RFR残值分析数据与LM-BP残值分析数据的置信度差异量，根据该差异量映射得到对应的迁移学习样本增加量，再根据迁移学习样本增加量依次增加迁移学习样本量以对迁移学习模型进行再训练，同步基于迁移学习样本增加后输出的迁移学习特征继续进行残值评估，直到输出的残值分析数据的置信度高于预设置信度，否则按照置信度对得到的所有残值分析数据进行排序，采取置信度最高的残值分析数据进行预抵扣； 基于可信度验证后的残值分析结果对待评估移动终端进行预抵扣，并在预设租期后基于待评估移动终端被触发的保留机制确定是否结束租期。

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