一种基于神经网络的智能任务管理系统及方法与流程

本发明属于人工智能，具体涉及一种基于神经网络的智能任务管理系统及方法。

背景技术：

1、在现代社会中，任务管理和分配是组织和团队高效运作的关键要素之一。然而，传统的任务管理方法常常受制于人工操作，导致任务分配不均、优先级混乱以及执行效率低下等问题。随着信息技术和人工智能的不断进步，将这些创新技术应用于任务管理领域，以实现更智能、高效、个性化的任务管理和分配方式，已成为研究和发展的热点之一。

2、传统任务管理方法通常依赖于人工主管的经验和判断，这可能导致任务分配的不公平和低效。另外，任务的优先级和特征复杂多样，难以通过传统的规则或方法来精确处理。此外，不同任务执行者的能力和特点也需要在任务分配中得到充分考虑。因此，为了更好地解决这些问题，需要引入先进的技术手段，如人工智能和神经网络。

3、人工智能技术的发展使得计算机能够模拟人类的认知过程和智能行为，为解决任务管理问题提供了新的机会。神经网络作为人工智能技术的重要组成部分，在处理复杂问题方面表现出色。神经网络可以通过学习和训练，从大量的任务数据中抽取模式和规律，实现对任务特征和执行者之间的关系建模。神经网络的强大学习能力和自适应性使其成为解决任务管理问题的理想选择。

4、在任务描述中包含丰富信息的情况下，自然语言处理技术的应用尤为重要。任务的文本描述可以被转化为数字化的任务特征，如关键词、情感色彩等。自然语言处理技术的应用能够将这些文本信息转化为数字化的任务特征，为神经网络提供更具有信息量的输入。这使得系统能够更准确地分析任务特征和执行者之间的关系，从而实现更智能化的任务分配。

5、随着计算机技术的迅猛发展，人工智能领域的不断进步以及大数据和云计算等技术的普及，任务管理和分配面临着更高效、智能化的需求。此外，随着组织规模的扩大和任务复杂性的增加，传统方法难以适应快速变化的需求。因此，寻求更智能、高效、个性化的任务管理和分配方式成为一项紧迫的任务。

6、神经网络和自然语言处理技术在科技领域取得显著进展，然而，它们面临一系列挑战。数据依赖性限制了模型的泛化能力，特别是在特定领域缺乏大规模标注数据的情况下。解释性差使得模型的决策难以理解，影响了可信度和可接受性。过拟合问题在小样本情境下显著，需要更有效的正则化方法。大规模模型对计算资源的巨大需求可能影响可持续性。长文本和上下文理解的挑战使得在复杂任务中的性能下降。多模态数据整合的难题需要克服模态间的表示差异。综合来看，解决这些问题需要深入研究，并采用创新方法，以提高模型的鲁棒性、解释性和适应性。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决现有技术的不足，提供一种基于神经网络的智能任务管理系统及方法，通过智能化任务分配和优先级确定，实现了高效的任务管理和分配。

2、为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

3、一种基于神经网络的智能任务管理系统，包括：

4、数据采集模块，用于采集任务信息并进行存储；

5、任务特征提取与分析模块，与数据采集模块相连，用于将数据采集模块采集到的任务信息进行处理转化为数值型的数据，然后抽取关键数据作为任务特征，并获取任务信息中的执行者标识；同时将任务描述情感化，生成情感得分，作为优先级得分；

6、神经网络构建模块，用于选择神经网络模型，并设置神经网络的输入层节点数；

7、神经网络训练与优化模块，分别与任务特征提取与分析模块、神经网络构建模块相连，用于以任务特征作为输入，相应的执行者标识和优先级得分作为输出，对神经网络构建模块构建的神经网络模型进行训练和验证，得到最终的神经网络模型；

8、智能任务分配模块，分别与神经网络训练与优化模块、任务特征提取与分析模块相连，用于选择任务分配规则；还用于获取神经网络训练与优化模块得到的最终的神经网络模型，并将待分配各个任务的任务特征输入到神经网络模型中，获得其执行者标识和优先级得分；基于所有待分配任务的执行者标识和优先级得分，利用所选择的任务分配规则进行任务分配；

9、动态任务跟踪与调整模块，分别与数据采集模块、智能任务分配模块相连，用于跟踪分配后的任务进度，从而获取任务状态；还用于对延误时间的任务或完成质量不符合要求的任务进行重新分配调整或优先级调整；并用于向任务执行者和任务发布者发送实时任务状态和调整信息；

10、性能评估模块，分别与神经网络训练与优化模块、动态任务跟踪与调整模块相连，用于获取任务状态和调整信息，计算神经网络模型的性能评估指标；然后，基于评估指标，调整神经网络模型的权重和偏差，并发送至神经网络训练与优化模块中，作为最终的神经网络模型。

11、进一步，优选的是，任务信息包括任务类型和任务描述。

12、进一步，优选的是，使用关系型数据库存储任务数据。

13、进一步，优选的是，神经网络构建模块中，选择的神经网络为多层感知器或卷积神经网络。

14、进一步，优选的是，神经网络训练与优化模块中，使用优化器对神经网络模型进行训练。

15、进一步，优选的是，智能任务分配模块中，分配规则为最大概率分配、最优匹配分配或均衡分配；任务分配时，采用遗传算法或模拟退火算法进行求解。

16、进一步，优选的是，性能评估模块中，运用回归分析或时间序列分析，计算神经网络模型的性能评估指标。

17、进一步，优选的是，性能评估模块中，基于评估指标，通过反向传播算法或进化算法，调整神经网络的权重和偏差。

18、本发明同时提供一种基于神经网络的智能任务管理方法，采用上述基于神经网络的智能任务管理系统，包括如下步骤：

19、步骤(1)，数据采集模块：采集任务信息并进行存储；

20、步骤(2)，任务特征提取与分析模块：将数据采集模块采集到的任务信息转化为数值型的数据，然后抽取关键数据作为任务特征，并获取任务信息中的执行者标识；同时将任务描述情感化，生成情感得分，作为优先级得分；

21、步骤(3)，神经网络构建模块：用于选择神经网络模型，并设置神经网络的输入层节点数；

22、步骤(4)，神经网络训练与优化模块：用于以任务特征作为输入，相应的执行者标识和优先级得分作为输出，对神经网络构建模块构建的神经网络模型进行训练和验证，得到最终的神经网络模型；

23、步骤(5)，智能任务分配模块：用于选择任务分配规则；还用于获取神经网络训练与优化模块得到的最终的神经网络模型，并将待分配各个任务的任务特征输入到神经网络模型中，获得其执行者标识和优先级得分；基于所有待分配任务的执行者标识和优先级得分，利用所选择的任务分配规则进行任务分配；

24、步骤(6)，动态任务跟踪与调整模块：用于跟踪分配后的任务进度，从而获取任务状态；还用于对延误时间的任务或完成质量不符合要求的任务进行重新分配调整或优先级调整；并用于向任务执行者和任务发布者发送实时任务状态和调整信息；

25、步骤(7)，性能评估模块：用于获取任务状态和调整信息，计算神经网络模型的性能评估指标；然后，基于评估指标，调整神经网络模型的权重和偏差，并发送至神经网络训练与优化模块中，作为最终的神经网络模型。

26、本发明中，关键数据包括主题信息、关键名词(例如地点)、数字(例如数量、金额)。

27、通过情感分析，系统能够理解任务描述中的情感色彩，例如任务的紧急性、重要性或执行者的态度。这有助于系统更智能地分辨任务的紧急程度，从而优先处理重要任务或根据情感得分调整任务分配策略。

28、本发明与现有技术相比，其有益效果为：

29、本发明的创新性在于将神经网络技术与任务管理领域相结合，从而实现了智能化的任务分配和优先级确定。通过神经网络的学习和自适应能力，系统能够逐渐准确预测任务的最佳执行者和优先级，实现了个性化、智能化的任务分配。这种创新性技术应用有望解决传统任务管理方法存在的诸多问题，提高任务管理的效率和质量。