申请/专利权人:浙江物芯数科信息产业有限公司
申请日:2023-09-06
公开(公告)日:2024-04-02
公开(公告)号:CN117808222A
主分类号:G06Q10/0631
分类号:G06Q10/0631;G06Q10/067;G06F18/22;G06N20/00;G06Q50/26
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开
摘要:本发明提供一种基于机器学习模型的执法检查事项自动分布系统,涉及数据处理领域,包括:清单获取模块,用于获取职责权力事项清单;模型建立模块,用于基于职责权力事项清单,建立执法检查匹配模型;请求接收模块,用于接收检查请求;事项确定模块,用于基于检查请求,确定至少一个检查事项;部门确定模块,用于通过执法检查匹配模型,确定检查请求对应的至少一个目标执法部门;任务生成模块,用于通过执法检查匹配模型基于至少一个检查事项及检查请求对应的至少一个目标执法部门,生成每个目标执法部门对应的执法检查任务;任务发布模块,用于将执法检查任务发布至对应的目标执法部门,具有提高执法检查任务分发与部门的匹配度的优点。
主权项:1.一种基于机器学习模型的执法检查事项自动分布系统,其特征在于,包括:清单获取模块,用于获取职责权力事项清单,其中,所述职责权力事项清单用于记录各个执法部门对应的职责和权利事项;模型建立模块,用于基于所述职责权力事项清单,建立执法检查匹配模型;请求接收模块,用于接收检查请求;事项确定模块,用于基于所述检查请求,确定至少一个检查事项;部门确定模块,用于通过所述执法检查匹配模型,确定所述检查请求对应的至少一个目标执法部门;任务生成模块,用于通过所述执法检查匹配模型基于所述至少一个检查事项及所述检查请求对应的至少一个目标执法部门,生成每个所述目标执法部门对应的执法检查任务;任务发布模块,用于将所述执法检查任务发布至对应的目标执法部门。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 浙江物芯数科信息产业有限公司 一种基于机器学习模型的执法检查事项自动分布系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。