针对多重工业链的工业智能体中任务状态识别系统及方法

本发明公开了一种针对多重工业链的工业智能体中任务状态识别系统及方法，至少包括任务特征提取模块和不完整多视图聚类模块，所述任务特征提取模块通过非负矩阵分解技术，基于任务属性和拓扑特征，构建共享的潜在子空间，对缺失任务数据进行补全，并生成各视图的基矩阵和所有视图的潜在表示；所述不完整多视图聚类模块基于任务特征提取模块生成的基矩和潜在表示，对带有缺失数据的多视图任务数据和拓扑连接关系，通过不完整多视图聚类算法，求解最佳的潜在表示并补充完整任务属性数据，实现任务状态的识别。本发明系统及方法在任务部分属性数据缺失的不利情形下，依然能够凭借聚类结果准确判定任务状态，有力地保障了多重工业链的稳定、高效运行。