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龙图腾网获悉北京羽乐创新科技有限公司申请的专利短信AI训练模型智能匹配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：CN119939199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510436872.0，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权短信AI训练模型智能匹配方法及系统是由李思萌;杨泽设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本短信AI训练模型智能匹配方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种短信AI训练模型智能匹配方法及系统，方法包括：形成结构化指令和多维度特征数据；依据预设的模型特征画像库，采用特征四元组动态权重匹配算法处理所述结构化指令和所述多维度特征数据，输出候选AI训练模型；根据所述候选AI训练模型，构建智能辅助决策界面，对所述候选AI训练模型的处理逻辑流程图、特征分析报告及历史使用记录进行分析和展示，产生用户反馈结果；利用用户反馈结果，更新所述特征四元组动态权重匹配算法中的权重参数，依据更新后的权重参数对所述预设的模型特征画像库中的AI训练模型进行重新评估和分类，生成优化后的模型特征画像库。本发明提高了数据处理效率和准确性。

本发明授权短信AI训练模型智能匹配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种短信AI训练模型智能匹配方法，其特征在于，包括： 获取待处理数据的自然语言描述、文件名称、文件内容及文件格式，并利用所述自然语言描述执行语义分块，形成结构化指令，以及通过对所述文件名称、所述文件内容及所述文件格式进行特征提取，形成多维度特征数据； 依据预设的模型特征画像库，采用特征四元组动态权重匹配算法处理所述结构化指令和所述多维度特征数据，输出候选AI训练模型； 根据所述候选AI训练模型，构建智能辅助决策界面，对所述候选AI训练模型的处理逻辑流程图、特征分析报告及历史使用记录进行分析和展示，产生用户反馈结果； 所述方法还包括：在所述特征四元组动态权重匹配算法中采用特征压缩机制，包括： 获取原始特征空间数据，通过多层次特征提取构建特征金字塔结构，输出不同粒度级别的特征组合； 依据所述特征组合，执行自顶向下的迭代匹配运算，采用压缩后的特征数据筛选候选AI训练模型，生成初步匹配结果； 根据所述初步匹配结果，构建特征权重调整算法，对特征匹配过程进行动态优化，输出优化后的权重匹配算法； 所述采用所述自顶向下的迭代匹配运算，利用压缩后的特征数据筛选候选AI训练模型，包括： 通过所述特征金字塔结构的最高层压缩特征执行初步筛选，确定候选AI训练模型的类别范围，输出模型类别数据； 利用所述模型类别数据，在特征金字塔的各层级依次进行特征匹配细化，通过逐层筛选确定候选AI训练模型，生成筛选结果； 对所述筛选结果进行评估验证，将筛选效果达到预设阈值的特征权重组合及匹配策略存入算法库，形成可复用的特征匹配方案； 在执行所述特征四元组动态权重匹配算法之前，还包括： 采集历史匹配记录，通过数据挖掘识别子任务组合，构建子任务优化池，输出任务组合模式； 利用所述任务组合模式分析每个子任务的执行过程，提取数据依赖关系、执行顺序要求及资源消耗限制，生成约束方程组； 根据所述约束方程组处理候选AI训练模型的搜索空间，执行剪枝操作，形成优化后的候选AI模型集合。

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