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龍圖騰網獲悉北京科技大學申請的專利面向鋼鐵工業的基于大模型的智能統籌分配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：CN119558597B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202411665536.5，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權面向鋼鐵工業的基于大模型的智能統籌分配方法是由劉艷;孫夢磊;薛穎健;林金輝;白晨成;鐘承華;馮伊洋;殷緒成設計研發完成，并于2024-11-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向鋼鐵工業的基于大模型的智能統籌分配方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種面向鋼鐵工業的基于大模型的智能統籌分配方法，涉及人工智能技術領域。所述一種面向鋼鐵工業的基于大模型的智能統籌分配方法由用戶端、任務需求輸入模塊、大模型語義理解模塊、子模型調度模塊、執行與結果分析模塊實現，該方法包括：用戶端輸入鋼鐵工業生產的任務需求；任務需求輸入模塊通過對任務需求進行標準化處理，獲得標準化的文本數據；大模型語義理解模塊對文本數據進行處理，獲得任務目標、任務模型需求以及任務模型的參數；通過子模型調度模塊進行動態調度，確定子模型；子模型執行任務，獲得子模型的執行結果；執行與結果分析模塊對執行結果進行處理，輸出符合任務需求的綜合分析結果。采用本發明可提升任務處理效率。

本發明授權面向鋼鐵工業的基于大模型的智能統籌分配方法在權利要求書中公布了：1.一種面向鋼鐵工業的基于大模型的智能統籌分配方法，其特征在于，所述面向鋼鐵工業的基于大模型的智能統籌分配方法由面向鋼鐵工業的基于大模型的智能統籌系統實現，所述面向鋼鐵工業的基于大模型的智能統籌系統包括：用戶端、任務需求輸入模塊、大模型語義理解模塊、子模型調度模塊、執行與結果分析模塊；所述方法包括： S1、所述用戶端輸入鋼鐵工業生產的任務需求；所述任務需求輸入模塊接收所述任務需求，通過對所述任務需求進行標準化處理，獲得標準化的文本數據； 其中，所述S1的通過對所述任務需求進行標準化處理，獲得標準化的文本數據，包括： S11、對輸入的任務需求進行格式化處理，獲得格式化后的文本數據； S12、根據格式化后的文本數據，采用GPT預訓練模型的分詞器對格式化后的文本數據進行分詞處理，獲得分詞后的文本序列； S13、根據分詞后的文本序列，采用NLTK停用詞列表，對分詞后的文本序列進行去停用詞處理，獲得去停用詞后的文本； S14、采用BERT-based依存分析模型，對去停用詞后的文本進行依存關系分析，獲得文本數據中詞與詞之間的語法關系； S15、根據去停用詞后的文本以及文本數據中詞與詞之間的語法關系，采用GPT預訓練模型進行特征編碼，獲得編碼向量； S2、所述任務需求輸入模塊將所述標準化的文本數據上傳至所述大模型語義理解模塊中，通過所述大模型語義理解模塊進行處理，獲得任務目標、任務模型需求以及任務模型的參數； 其中，所述S2的通過所述大模型語義理解模塊進行處理，獲得任務目標、任務模型需求以及任務模型的參數，包括： S21、將編碼向量輸入意圖分類網絡中，生成任務類型標簽； S22、根據任務類型標簽，生成任務標簽信息； S23、根據編碼向量以及任務標簽信息，采用信息抽取函數將用戶端輸入的任務需求的內容轉換為結構化數據；將結構化數據進行分解，生成多個子任務目標； S24、根據結構化數據以及多個子任務目標，采用模型選擇函數，確定每個子任務的任務模型以及每個子任務模型的參數； S3、所述任務需求輸入模塊將所述任務目標、任務模型需求以及任務模型的參數上傳至所述子模型調度模塊中，通過所述子模型調度模塊進行動態調度，確定子模型；根據所述任務目標，子模型執行任務，獲得子模型的執行結果； S4、所述子模型調度模塊將所述子模型的執行結果上傳至所述執行與結果分析模塊中，通過所述執行與結果分析模塊進行處理，輸出符合所述用戶端輸入鋼鐵工業生產的任務需求的綜合分析結果。

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