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龙图腾网获悉浙江数智谷信息科技有限公司申请的专利基于深度学习的智能任务分解与优化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：CN120806558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511248549.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于深度学习的智能任务分解与优化方法及系统是由杨晴虹;方程设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的智能任务分解与优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及资源管理技术领域，具体为基于深度学习的智能任务分解与优化方法及系统，包括以下步骤：基于项目任务分解列表与协作记录，识别各任务的依赖关系并建立节点连接，再依据人力资源协作通信记录，提取问题求助与解决的流向。本发明通过建立任务节点依赖关系与人力资源协作问题求助流向之间的紧密关联，以任务与专家资源的耦合方式精确刻画任务间的知识依赖程度，提升任务分解与资源配置之间的匹配精度，降低任务实施时专家资源闲置或超负荷风险；通过网络路径依赖连接的深度遍历量化任务负载波动对下游任务执行时间的传递影响，揭示了任务节点间负载扰动的真实传播规律，使资源配置更贴合任务实际需求。

本发明授权基于深度学习的智能任务分解与优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的智能任务分解与优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于项目任务分解列表与协作记录，识别各任务的依赖关系并建立节点连接，再依据人力资源协作通信记录，提取问题求助与解决的流向，建立任务知识耦合网络； 基于所述任务知识耦合网络，遍历网络中每个执行路径的依赖连接，生成依赖影响强度集，基于所述依赖影响强度集，将传递影响值作为权重赋予任务知识耦合网络的对应依赖边，构建项目关键路径权重图； 基于所述项目关键路径权重图与设定的时间窗口，对每个任务节点依次施加单位延期扰动，获取全节点扰动传播效应集，基于所述全节点扰动传播效应集，计算统计期望，得到项目结构扰动敏感度指数； 依据所述项目结构扰动敏感度指数识别异常敏感度任务分解节点，调用所述任务知识耦合网络确定所需的专家资源，计算不同调度方案下任务执行时间、专家等待时间与路径敏感度的组合成本，生成候选执行序列成本清单，基于所述候选执行序列成本清单，选择组合成本最低的序列作为知识资源优化调度序列。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江数智谷信息科技有限公司，其通讯地址为：313100 浙江省湖州市长兴县太湖街道经四路国家大学科技园综合楼218室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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