恭喜浙江權重數據科技有限公司馬戈獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜浙江權重數據科技有限公司申請的專利一種資金與項目同進程的全生命周期管理應用系統及方法獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN119740988B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510240667.7,技術領域涉及:G06Q10/10;該發明授權一種資金與項目同進程的全生命周期管理應用系統及方法是由馬戈設計研發完成,并于2025-03-03向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種資金與項目同進程的全生命周期管理應用系統及方法在說明書摘要公布了:本發明公開了一種資金與項目同進程的全生命周期管理應用系統及方法,具體涉及項目管理技術領域,用于解決現有技術中資金分配與項目進度多層級結構缺乏耦合一致性管理的問題,通過將項目進度劃分為子項目層、工作包層和任務層三個層級,生成各層級的項目進度數據集和對應的資金分配層級數據,并通過映射管理實現多層級數據同步,利用分級聚合算法分析資金與項目進度之間的耦合關系,生成同步狀態數據;通過差異性分析算法檢測資金與進度狀態不一致的層級,并基于概率分布和傳播路徑分析識別異常層級節點,對異常狀態的資金與進度數據進行校準,動態更新項目全生命周期的管理狀態,有效提升了資金與項目進度的同步效率。
本發明授權一種資金與項目同進程的全生命周期管理應用系統及方法在權利要求書中公布了:1.一種資金與項目同進程的全生命周期管理應用方法,其特征在于,包括如下步驟:S1:將項目進度劃分為子項目層、工作包層和任務層三個層級,并基于各層級的實際執行情況,生成每個層級對應的項目進度數據集;子項目層的數據集包括每個子項目的當前進度、狀態和預計完成時間;工作包層的數據集包括每個工作包的完成比例、資源使用情況和任務的完成情況;任務層的數據集包括每個任務的執行時間、狀態及完成質量;S2:基于項目進度數據集,生成對應的資金分配層級數據,并將資金分配層級與項目進度層級進行映射;根據子項目層的分配規則計算每個子項目的預算分配并記錄在子項目層資金數據表中,子項目層資金數據表包括子項目標識、子項目名稱、預算金額和分配比例;在每個子項目預算范圍內按照工作包層的規則計算每個工作包的預算分配,生成工作包層資金數據表,工作包層資金數據表包括工作包標識、所屬子項目標識、工作包名稱、預算金額和分配比例;根據任務層規則細化每個工作包的預算,將其進一步分配到各個任務中,生成任務層資金數據表,任務層資金數據表包括任務標識、所屬工作包標識、任務名稱、預算金額、任務資源需求量和任務完成時間;S3:通過分級聚合算法分析資金分配數據與項目進度數據之間的耦合關系,生成各層級的資金與項目進程的同步狀態數據,具體為:從層級映射表中提取資金分配數據與項目進度數據,按照子項目層、工作包層和任務層分別標記每層級的特征字段;將資金分配數據與項目進度數據按層級整合為特征矩陣,每行表示層級單元,每列表示資金分配值和項目進度值;基于特征矩陣,按照子項目層、工作包層和任務層的重要性和資源分配情況,制定分級聚合算法的權重分配規則,其中,權重分配規則中的權重的計算公式如下:;其中,表示第個層級單元對第個特征字段的權重值;是第個層級單元的資源分配量;是第個特征字段的優先級系數,表示特征字段的重要性;特征字段包括資金分配特征字段和項目進度特征字段;通過分級聚合算法對各層級的資金分配數據與項目進度數據進行綜合分析,計算資金分配數據與項目進度數據在每一層級的耦合強度,其中,耦合強度的計算公式為:;其中,是第個層級單元的耦合強度值,表示特征矩陣中第行第列的元素,是特征字段的數量;基于耦合強度計算結果,生成每一層級的資金與項目進程同步狀態數據,記錄同步性標識和耦合強度數值;其中,同步性標識的標識邏輯為:若某層級單元的耦合強度值大于其對應的預設閾值,則標記為同步,否則標記為非同步;S4:通過差異性分析算法檢測資金與進度耦合關系中的異常狀態,標記資金分配狀態與項目進度狀態不一致的層級;S5:對于資金分配狀態與項目進度狀態不一致的層級,通過層級節點的資金分配字段和項目進度字段的概率分布對節點狀態和傳播路徑進行分析,識別異常層級節點,具體為:基于層級節點的資金分配字段和項目進度字段的概率分布,計算每個節點的熵增速率;其中,熵增速率的獲取邏輯為:計算節點的初始熵值:;其中,表示第個層級節點的初始熵值,表示第個層級節點資金或進度字段取值為第種狀態的概率,表示第個層級節點資金或進度字段可能取值的總種類數,表示層級網絡中某個節點的編號,表示資金分配字段或項目進度字段的取值狀態編號;模擬第個層級節點的資金分配字段或項目進度字段狀態的變化,并重新計算其熵值;熵增速率的計算公式如下:;其中,表示第個層級節點的熵增速率,表示第個層級節點狀態變化后的熵值,表示狀態變化的時間間隔;對每個節點的熵增速率進行傳播分析,評估其對直接相鄰節點和間接關聯節點的不確定性擴散程度,計算傳播路徑風險累積影響值;其中,計算傳播路徑風險累積影響值的邏輯為:按照層級網絡的拓撲結構,將節點之間的關聯關系整理為相鄰矩陣,基于相鄰矩陣,將熵增速率較高的層級節點作為傳播源,對于第個層級節點至第個層級節點的傳播路徑,計算傳播強度:;其中,表示從第個層級節點傳播到第個層級節點的傳播強度,表示第個層級節點與第個層級節點之間的關聯權重,表示層級網絡中層級節點的直接相鄰節點的編號;對直接相鄰節點,計算其熵值變化幅度并記錄為直接傳播效應;對間接關聯節點,累計其所有上游節點的傳播強度,計算傳播路徑風險累積影響值:;其中,是第個層級節點的傳播路徑風險累積影響值,表示第個層級節點的所有上游節點集合;根據熵增速率和傳播路徑風險累積影響值,識別異常層級節點,異常層級節點包括核心異常節點和次級異常節點;其中,識別核心異常節點為篩選熵增速率高于其對應的預設閾值的層級節點,將其標記為核心異常節點;對傳播路徑中的層級節點,根據其傳播路徑風險累積影響值進行篩選,選取傳播路徑風險累積影響值顯著高于平均水平的層級節點作為次級異常節點;S6:對標記的異常層級節點、異常狀態中的項目進度數據和資金分配數據進行校準。
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