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龙图腾网获悉苏州浪潮智能科技有限公司申请的专利基于宽度学习的工作流管理方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116992291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311075377.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于宽度学习的工作流管理方法、装置、电子设备及存储介质是由刘亭设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于宽度学习的工作流管理方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于宽度学习的工作流管理方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取工作流对应的流程数据并根据流程数据生成测试流程集合和训练特征集合；根据训练特征集合生成宽度学习模型并根据宽度学习模型和训练特征集合生成训练流程集合；对比测试流程集合中的测试流程和训练流程集合中的训练流程并根据测试流程和训练流程生成偏差率集合；根据偏差率集合确定工作流对应的流程偏差率是否小于用户设置的偏差率阈值；若否，则根据偏差率集合训练宽度学习模型并根据宽度学习模型和训练特征集合重新生成训练流程集合；若是，则根据训练流程集合和工作系统代码生成工作流的流程分支。通过宽度学习自动生成符合用户预期的流程分支。

本发明授权基于宽度学习的工作流管理方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于宽度学习的工作流管理方法，其特征在于，应用于服务器配置验证系统，所述方法包括： 获取工作流对应的流程数据，其中所述流程数据包括流程节点信息和流程类型信息，所述流程类型信息至少包括部件FW验证流程、HDD验证流程、总体兼容性验证流程、请假流程、办公用品申请流程或车辆通行证申请流程中的一者，所述流程节点信息至少包括与所述部件FW验证流程对应的SE节点、TE节点、TL节点或VM节点中的一者，流程节点对应的节点数据的数据类型至少包括text、String或boolean中的一者； 根据所述流程节点信息和所述流程类型整合生成测试流程集合； 从所述流程节点信息中提取出静态特征数据并根据所述静态特征数据和所述流程类型生成训练特征集合； 根据所述训练特征集合生成宽度学习模型并根据所述宽度学习模型和所述训练特征集合生成训练流程集合； 对比测试流程和训练流程确定每个流程类型的增强节点并根据所述增强节点和所述训练流程集合生成失活数据； 根据所述失活数据和偏差参数计算出所述每个流程类型对应的节点偏差率并根据所述节点偏差率生成所述偏差率集合，其中所述节点偏差率包括节点数量偏差率、节点顺序偏差率、节点人员岗位偏差率和节点人员角色偏差率； 根据所述偏差率集合确定所述工作流对应的流程偏差率是否小于用户设置的偏差率阈值； 若否，则根据所述偏差率集合训练所述宽度学习模型并根据所述宽度学习模型和所述训练特征集合重新生成训练流程集合； 若是，则根据节点岗位人员、流程类型数据以及流程中的数据类型和工作系统代码生成系统后端代码和表结构，根据所述训练流程的流程数据类型生成前端页面代码，其中流程分支包括系统后端代码、表结构和前端页面代码。

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