申请/专利权人：深圳市诚识集团有限公司

申请日：2024-03-04

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117827750A

主分类号：G06F16/11

分类号：G06F16/11;G06F18/10;G06F18/213;G06F18/2411;G06F18/2433;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/092

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.05#公开

摘要：本发明涉及档案管理技术领域，具体为人事档案自动化归档方法及系统，包括以下步骤，基于人事档案的原始数据集，采用深度学习方法，进行档案数据的特征提取和初步分类，并识别潜在错误，生成初步处理后的档案数据。本发明，通过应用深度学习和强化学习技术，能够有效学习归档历史和错误模式，自动调整关键归档参数，显著提高了归档过程的自动化、智能化水平，缩短了处理时间，降低了错误率。此外，引入的异常检测算法和时间序列分析方法使档案管理系统能够实时监测细微变化，预测和修正潜在的错误归档和信息丢失风险，增强了预见性和自适应性。任务依赖性分析和资源动态分配机制的引入，优化了异步协作流程。

主权项：1.人事档案自动化归档方法，其特征在于：包括以下步骤：基于人事档案的原始数据集，采用深度学习方法，进行档案数据的特征提取和初步分类，并识别潜在错误，生成初步处理后的档案数据；基于所述初步处理后的档案数据，采用异常检测算法，进行档案变异监测和风险点标识，并进行数据清洗和异常点校正，生成异常档案分析结果；基于所述异常档案分析结果，采用时间序列分析方法，预测档案内容的变化趋势，并进行修正策略的制定，生成预测修正方案；基于所述初步处理后的档案数据和预测修正方案，采用任务依赖性分析方法，选定最优的数据验证规则和资源分配策略，生成优化后的归档参数；基于所述优化后的归档参数，采用强化学习算法，调整归档过程中的关键参数，包括优先级和资源分配，并进行自动化的决策制定和过程优化，生成调整后的归档流程；基于所述调整后的归档流程，采用增量更新和同步策略，实时监控档案变化，并只对发生变化的部分内容进行更新，进行版本控制和冲突解决，生成实时更新的档案库；基于所述实时更新的档案库，采用数据分类和分析方法，对档案进行评估，根据档案的活跃度和重要性调整其生命周期策略，生成动态调整的档案管理机制。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市诚识集团有限公司 人事档案自动化归档方法及系统

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