上海芯港信息科技有限责任公司江海获国家专利权
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龙图腾网获悉上海芯港信息科技有限责任公司申请的专利融合深度学习的项目风险预测规避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：CN121032197B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511128794.4，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权融合深度学习的项目风险预测规避方法及系统是由江海设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本融合深度学习的项目风险预测规避方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于项目风险预测领域，尤其涉及融合深度学习的项目风险预测规避方法及系统，包括：获取项目报告及整体人员配置数据，利用关系抽取分解模型抽取项目分解配置数据，其次，依据图论构建项目实施节点链，第三，通过相关性算法从节点链中单一子项目实施规划数据得到关联性与非关联性单一子项目集，再基于粒子群算法优化的贝叶斯算法构建配置风险模型，输入上述子项目集获取单一与关联配置风险概率，最后，根据这两种风险概率构建人员配置调节因子，配置到节点链连接关系上，动态调整各单一子项目人员初始配置，直至所有节点满足预设的风险概率阈值，从而有效应对项目实施中因人员配置引发的风险。
本发明授权融合深度学习的项目风险预测规避方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合深度学习的项目风险预测规避方法，其特征在于，包括： S1、获取项目报告数据及对应整体人员和成本配置数据，通过配置关系抽取分解模型对项目整体进行初始配置实体抽取，获得项目分解配置数据； S2、根据项目分解配置数据，通过图论算法和双向遍历算法进行知识提取，构建项目实施关键节点链； S3、根据项目实施节点链对应节点保存的项目分解配置数据，通过相关性算法获得关联性单一子项目集和非关联性单一子项目集； S4、基于粒子群算法优化的贝叶斯算法构建配置风险模型，并将关联性单一子项目集和非关联性单一子项目集输入到配置风险模型，获得单一配置风险概率和关联配置风险概率； S5、根据单一配置风险概率和关联配置风险概率构建每一节点对应的配置调节因子，并将每一节点对应的配置调节因子配置到项目实施节点链中两两节点之间的连接关系上，对各单一子项目人员与成本初始配置进行动态调整，直至全部节点都满足配置的单一配置风险概率阈值和关联配置风险概率阈值为止。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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