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摘要：本发明涉及外勤派遣技术领域，公开了一种基于深度学习的工单管理系统，包括数据采集模块，用于采集工单管理相关信息；结构数据生成模块，将采集的工单管理相关信息转换为结构化的数据表示；深度学习模型模块，将结构数据输入深度学习模型，通过深度学习模型输出表示每个外勤工单子任务所分配的员工；工单团队生成模块，根据每个外勤工单子任务所分配的员工组成对应的外勤工单团队，外勤工单团队完成整个水务工程。本发明不采用固定的团队配置，而是根据工程中每个外勤工单项目的具体需求、子任务信息，以及员工的技能和协作能力，动态生成最优的人员组合，动态优化团队配置，避免了频繁的人员外派，节省了大量的人力调配成本。

主权项：1.一种基于深度学习的工单管理系统，其特征在于，包括：数据采集模块：采集工单管理相关信息，工单管理相关信息包括一个水务工程中所有的外勤工单任务信息、员工技能信息和员工间协作能力信息，每个外勤工单任务信息均包括若干个子任务，员工技能信息包括若干项技能数据和员工属性，员工属性包括员工ID和员工出勤状态，员工之间的协作信息包括员工间协作能力评分、员工间协作次数和成功协作比率；成功协作比率包括团队整体协同完成率、沟通频率和沟通质量指标；员工技能信息中的员工属于同一个员工库，员工库中每个员工对应的唯一的员工ID，每个员工均具备相应的一个或若干个技能数据；结构数据生成模块：将采集的工单管理相关信息转换为结构化的数据表示，包括一号一维结构数据、一号二维结构数据、二号一维结构数据和二号二维结构数据；深度学习模型模块：将结构数据输入深度学习模型，深度学习模型包括第一隐藏层、第二隐藏层、第一特征融合层、第三隐藏层、第四隐藏层、第二特征融合层和输出层，一号二维结构数据输入至第一隐藏层，第一隐藏层输出第一隐藏状态至第一特征融合层中，同时二号一维结构输入第二隐藏层，第二隐藏层输出第二隐藏状态至第一特征融合层中，通过第一特征融合层输出第三隐藏状态至第三隐藏层，同时第三隐藏层还输入一号一维结构数据，输出第四隐藏状态至第二特征融合层中，第四隐藏层输入二号二维结构数据，输出第五隐藏状态至第二特征融合层中，通过第二特征融合层输出第六隐藏状态，再通过输出层输出表示每个外勤工单子任务所分配的员工；工单团队生成模块：根据每个外勤工单子任务所分配的员工组成对应的外勤工单团队，外勤工单团队对一个水务工程中所有的外勤工单进行作业，完成整个水务工程。

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