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龙图腾网恭喜上证所信息网络有限公司申请的专利基于互联网与人工智能的分布式质检任务动态调度方法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：CN119886969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510362978.0，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于互联网与人工智能的分布式质检任务动态调度方法是由柴珺;赵洋明;李小明;何曾樑;陆旸设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于互联网与人工智能的分布式质检任务动态调度方法在说明书摘要公布了：本申请涉及质量检测任务技术领域，提供基于互联网与人工智能的分布式质检任务动态调度方法，基于互联网与人工智能的分布式质检任务动态调度方法包括：步骤S1：通过归一化算法和独热编码算法对核心特征进行预处理；步骤S2：计算出质检员与任务匹配的概率P1和局部匹配概率P2，计算P1和P2对应的最终的匹配概率；步骤S3：设置遗传算法；步骤S4：基于步骤S2的最终的匹配概率和步骤S3的遗传算法将质检任务分配给质检员，质检员对质检任务进行质检处理，生成质检任务结果；步骤S5：基于真实忙闲指数和人员能力画像模型对步骤S2和步骤S3的分配方案进行反馈调节。本申请实现了在结构化数据抽取质量检测任务分配场景中精准匹配，增强了系统可解释性。

本发明授权基于互联网与人工智能的分布式质检任务动态调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于互联网与人工智能的分布式质检任务动态调度方法，其特征在于，所述基于互联网与人工智能的分布式质检任务动态调度方法包括：步骤S1：通过LASSO回归算法对输入特征进行筛选得到核心特征，通过归一化算法和独热编码算法对核心特征进行预处理；步骤S2：通过逻辑回归模型和KNN模型根据经过步骤S1的核心特征计算出质检员与任务匹配的概率P1和局部匹配概率P2，通过SHAP算法计算P1和P2对应的最终的匹配概率；步骤S3：设置遗传算法，遗传算法包括目标函数，核心特征包括技能匹配度、紧急度和负载压力，目标函数为Maximize∑第一目标函数权重•技能匹配度+第二目标函数权重•紧急度−第三目标函数权重•负载压力；步骤S4：基于步骤S2的最终的匹配概率和步骤S3的遗传算法将质检任务分配给质检员，质检员对质检任务进行质检处理，生成质检任务结果；步骤S5：基于真实忙闲指数和人员能力画像模型对步骤S2和步骤S3的分配方案进行反馈调节，包括：基于质检员终端行为分析计算真实忙闲指数，终端行为分析包括活跃时长和任务切换频率，真实忙闲指数=第一真实忙闲指数权重×（活跃时长工作总时长）+第二真实忙闲指数权重×（1-任务切换频率10），真实忙闲指数用于表示工作负荷情况，设置人员能力画像模型，包括引入综合技能标签、历史任务质量评分和实时监测响应速度并与核心特征匹配，综合技能标签、历史任务质量评分和实时监测响应速度通过质检任务结果自动更新，基于真实忙闲指数、人员能力画像模型、步骤S2的最终的匹配概率和步骤S3的遗传算法将质检任务分配给质检员，质检员对质检任务进行处理，生成质检任务结果，并对质检任务结果进行结果验收，得到任务验收结果。

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