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申请/专利权人：浪潮通用软件有限公司
申请日：2024-03-13
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118172031A
主分类号：G06Q10/109
分类号：G06Q10/109;G06Q10/0639;G06F18/241;G06F18/214;G06F18/213
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.28#实质审查的生效;2024.06.11#公开
摘要：本申请公开了一种基于人工智能的项目管理工时评估方法、设备及介质，用以解决现有评估方法数据来源较多，数据处理复杂，准确性和效率较低的问题。方法包括：在项目管理的多个数据源中采集多维度项目数据进行标注，并基于距离度量学习的SMOTE算法扩充项目管理的新的项目样本数据；基于特征提取神经网络对多维度项目数据和新的项目样本数据进行特征提取并确定特征间的概率关系；基于自编码神经网络根据特征间的概率关系对项目管理进行特征降维，并基于决策边界点的支持向量机算法优化支持向量的选择实现对分类器的训练；通过训练好的分类器对降维后的多维度项目数据和新的项目样本数据进行分类并根据分类后的数据对项目管理工时进行评估。
主权项：1.一种基于人工智能的项目管理工时评估方法，其特征在于，所述方法包括：在项目管理的多个数据源中采集多维度项目数据，以对所述多维度项目数据进行标注，并基于距离度量学习的SMOTE算法，扩充所述项目管理对应的新的项目样本数据；所述多个数据源包括：历史项目记录、任务分配日志、工作日报及项目进度报告；基于特征提取神经网络，在所述多维度项目数据和新的项目样本数据中进行特征提取，并确定特征间的概率关系；所述特征提取神经网络由交替鲸鱼优化算法和潜在狄利克雷分配相结合得到；基于自编码神经网络根据特征间的概率关系，对所述项目管理进行特征降维，并基于决策边界点的支持向量机算法，优化支持向量的选择，以实现对分类器的训练；所述自编码神经网络是基于局部敏感哈希技术的；通过训练好的分类器，对降维后的多维度项目数据和新的项目样本数据进行分类，并根据分类后的数据对项目管理工时进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浪潮通用软件有限公司 一种基于人工智能的项目管理工时评估方法、设备及介质
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