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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利一种任务处理方法和装置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：CN120562597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511055328.8，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种任务处理方法和装置是由张茂清;魏加旺;康真健设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种任务处理方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种任务处理方法和装置，涉及模型选择技术领域，包括通过构建包含样本数据集的结构特征和动态特征的特征量化评估矩阵，将目标任务的样本数据集特性转化为可计算的量化指标，进而结合任务类型和任务约束得到目标任务信息，进一步将目标任务信息与历史任务信息中的特征量化评估矩阵、任务类型和任务约束进行匹配筛选，确定出候选模型集合，以复用历史任务的模型适配经验，无需逐一尝试大量模型，显著减少在大规模数据集或复杂任务中因人工试错产生的冗余计算，快速缩小候选模型范围，提高了机器学习模型选择的效率。

本发明授权一种任务处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种任务处理方法，其特征在于，应用于任务处理系统，所述方法包括： 获取目标任务信息；所述目标任务信息包括目标任务对应的特征量化评估矩阵、任务类型和任务约束；所述特征量化评估矩阵包括所述目标任务的样本数据集对应的结构特征和动态特征； 采用所述目标任务信息与历史任务信息集中的各个历史任务信息进行匹配，筛选出预设数量个历史任务信息，以根据所述预设数量个历史任务信息对应的历史机器学习模型生成待使用机器学习模型集合；所述历史任务信息集中包括多个历史任务分别对应的特征量化评估矩阵、任务类型和任务约束； 从所述待使用机器学习模型集合中，确定目标机器学习模型； 基于所述目标机器学习模型处理所述目标任务； 所述采用所述目标任务信息与历史任务信息集中的各个历史任务信息进行匹配，筛选出预设数量个历史任务信息，以根据所述预设数量个历史任务信息对应的历史机器学习模型生成待使用机器学习模型集合，包括： 计算所述目标任务信息和所述历史任务信息集中的每个历史任务信息的任务相似度； 基于所述任务相似度，筛选出所述预设数量个历史任务； 根据所述预设数量个历史任务对应的所述历史机器学习模型，生成所述待使用机器学习模型集合。

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