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龙图腾网获悉广东精一信息技术有限公司申请的专利基于多神经网络的指令审批数据处理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：CN120013457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510053216.2，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权基于多神经网络的指令审批数据处理方法及系统是由李健财;张宏利;邝妮莎;林观平设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多神经网络的指令审批数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多神经网络的指令审批数据处理方法及系统，该方法包括：获取同一时间段内由多个审批用户发出的多个待审批指令数据；基于关联聚类分组算法，以及所述多个待审批指令数据，确定出至少一个紧急指令数据集合；基于神经网络算法，预测每一所述紧急指令数据集合对应的突发事件类型；根据所述紧急指令数据集合对应的突发事件类型，以及所述审批用户的用户类型，确定每一所述待审批指令数据的审批优先级。可见，本发明能够充分结合突发情况下的指令数据关联和事件类型预测实现更加自动和智能的审批优先级确定，以提高指令审批的效率和精确度。

本发明授权基于多神经网络的指令审批数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多神经网络的指令审批数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取同一时间段内由多个审批用户发出的多个待审批指令数据；所述待审批指令数据包括指令文本、指令类型、指令发出时间和指令附件; 基于关联聚类分组算法，以及所述多个待审批指令数据，确定出至少一个紧急指令数据集合，包括： 基于预测算法，确定每一所述待审批指令数据对应的紧急程度；所述基于预测算法，确定每一所述待审批指令数据对应的紧急程度，包括： 将每一所述待审批指令数据的所述指令文本和所述指令附件，输入至训练好的指令紧急预测神经网络中，以得到每一所述待审批指令数据对应的紧急程度；所述指令紧急预测神经网络通过包括有多个训练指令文本、训练指令附件和对应的紧急程度标注的训练数据集训练得到； 和或， 对于每一所述待审批指令数据，基于预设的文本匹配模板，对该待审批指令数据的所述指令文本和所述指令附件进行匹配得到多个紧急相关文本； 基于语义分析算法确定每一所述紧急相关文本对应的文本紧急程度； 计算所有所述紧急相关文本对应的文本紧急程度的平均值，得到该待审批指令数据的紧急程度; 对于任意两个所述待审批指令数据，计算该两个所述待审批指令数据对应的指令文本和指令附件之间的数据相似度； 计算该两个所述待审批指令数据对应的指令类型之间的类型相似度； 计算该两个所述待审批指令数据对应的指令发出时间之间的时间相似度； 计算所述数据相似度、所述类型相似度和所述时间相似度的加权求和平均值，得到该两个所述待审批指令数据之间的关联相似度； 基于所述关联相似度，基于聚类分组算法对所述多个待审批指令数据进行分组，得到多个指令数据集合； 计算每一所述指令数据集合中的所有所述待审批指令数据对应的紧急程度的平均值，得到每一所述指令数据集合对应的集合紧急参数； 根据所述集合紧急参数，从所述多个指令数据集合中筛选出至少一个紧急指令数据集合； 基于神经网络算法，预测每一所述紧急指令数据集合对应的突发事件类型； 根据所述紧急指令数据集合对应的突发事件类型，以及所述审批用户的用户类型，确定每一所述待审批指令数据的审批优先级。

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