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龙图腾网获悉安徽明生电力设计有限公司申请的专利一种基于深度学习的设计任务智能分解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：CN120909802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511438387.3，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于深度学习的设计任务智能分解方法是由李涛;骆兴胜;杨少春;陈煜;张春龙;汪翔;刘翼翔;刘韧竹;陈姗姗;束春晓;曹皖北;姚嘉龙;吴迪设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的设计任务智能分解方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的设计任务智能分解方法，涉及智能设计技术领域，包括：对任务文本数据进行语义分析，得到语义表示；基于语义表示构建动态认知编排图谱，基于动态认知编排图谱生成多粒度的子任务候选集合，并更新动态认知编排图谱；基于更新后的动态认知编排图谱和子任务候选集合，通过序列决策模型规划出最优子任务拆解路径序列；基于最优子任务拆解路径序列输出结构化子任务树。本发明能够在复杂任务场景下实现高精度、高效率的任务分解，解决了传统方法在粒度不一致、逻辑冲突及任务遗漏等方面的不足，具有较强的实用性与推广价值。

本发明授权一种基于深度学习的设计任务智能分解方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的设计任务智能分解方法，其特征在于，包括以下步骤： 对任务文本数据进行语义分析，得到语义表示，具体为：对设计任务文本数据进行解析，得到语义单元；利用预训练语言模型处理语义单元，获取词级上下文表示；从上下文表示或文本数据中提取目标意图特征和设计约束特征；融合目标意图特征与设计约束特征，形成统一表示向量，并将统一表示向量映射为语义表示； 基于语义表示构建动态认知编排图谱，具体为：对语义表示进行聚类分析以形成多个认知操作单元，并为每个单元分配节点标识，以作为图谱节点；计算认知操作单元之间的语义关联度；基于所述语义关联度连接对应的图谱节点，生成初步图谱；对初步图谱进行优化处理，生成动态认知编排图谱； 基于动态认知编排图谱生成多粒度的子任务候选集合，并更新动态认知编排图谱； 基于更新后的动态认知编排图谱和子任务候选集合，通过序列决策模型规划出最优子任务拆解路径序列； 基于最优子任务拆解路径序列输出结构化子任务树。

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安徽明生电力设计有限公司，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市经济技术开发区临湖社区锦绣大道6155号中德合作创新园8号楼；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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