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龍圖騰網(wǎng)獲悉西北工業(yè)大學(xué)申請的專利一種基于大語言模型的DEM地貌分析方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120407750B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510912858.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/3329；該發(fā)明授權(quán)一種基于大語言模型的DEM地貌分析方法是由尤濤;安德鈺;康凌志;吳浩;王奎;陳進朝設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于大語言模型的DEM地貌分析方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于大語言模型的DEM地貌分析方法，涉及DEM數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，包括：加載DEM語義映射工具集，實現(xiàn)系統(tǒng)初始化；當(dāng)系統(tǒng)接收用戶輸入后，通過問題分類Agent基于預(yù)訓(xùn)練模型將問題分為單一工具問題、多工具協(xié)同問題和非工具可解答問題；分別對單一工具問題、多工具協(xié)同問題和非工具可解答問題分別進行處理；基于雙向知識演化記憶迭代機制對各問題進行已有記憶的檢索，并結(jié)合大語言模型進行多維度分析，實現(xiàn)基于大語言模型的DEM地貌分析。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中LLM難以直接、有效地解析DEM柵格數(shù)據(jù)所蘊含的空間拓撲關(guān)系，以及地理知識在復(fù)雜動態(tài)分析任務(wù)中迭代更新困難的技術(shù)難題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大語言模型的DEM地貌分析方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大語言模型的DEM地貌分析方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：加載DEM語義映射工具集，實現(xiàn)系統(tǒng)初始化； 所述S1中包括以下分步驟： S11：加載DEM語義映射工具集，所述工具集基于GDAL庫實現(xiàn)； S12：利用DEM語義映射工具集中的工具通過Python函數(shù)解析DEM柵格數(shù)據(jù)，輸出標(biāo)準(zhǔn)化的語義結(jié)構(gòu)體； S13：加載記憶知識庫，所述記憶知識庫包括永久記憶庫和短時記憶庫，初始化時，通過時效性評估模塊根據(jù)時間戳計算短時記憶條目的時效性評分，并根據(jù)時效性評分進行記憶遺忘，剔除過期知識； S2：當(dāng)系統(tǒng)接收用戶輸入后，通過問題分類Agent基于預(yù)訓(xùn)練大語言模型將問題分為單一工具問題、多工具協(xié)同問題和非工具可解答問題； S3：分別對單一工具問題、多工具協(xié)同問題和非工具可解答問題分別進行處理； S4：基于雙向知識演化記憶迭代機制對各問題進行已有記憶的檢索，并結(jié)合大語言模型進行多維度分析，實現(xiàn)基于大語言模型的DEM地貌分析； 所述S4中包括以下分步驟： S41：系統(tǒng)根據(jù)特定問題進行已有記憶的檢索，并結(jié)合語言大模型進行多維度分析； S42：語言大模型對輸入的記憶條目進行評分，輸出包含準(zhǔn)確性得分、相關(guān)性得分、完整性得分、安全性得分、是否包含該主體以及重復(fù)性得分的結(jié)構(gòu)體； S43：基于結(jié)構(gòu)體，通過加權(quán)公式融合獲得評估得分； S44：將評估得分、是否包含該主體以及重復(fù)性得分作為記憶更新的決策依據(jù)，進行短時記憶更新； S45：系統(tǒng)根據(jù)更新后的記憶提高下一次檢索的時效性，實現(xiàn)雙向時效性優(yōu)化。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人西北工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：710072 陜西省西安市友誼西路127號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。