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龍圖騰網(wǎng)獲悉星際空間(天津)科技發(fā)展有限公司申請的專利知識驅(qū)動的地下建筑設(shè)計方案智能審查方法、系統(tǒng)及設(shè)備獲國家發(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：CN120216671B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02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：202510694223.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/334；該發(fā)明授權(quán)知識驅(qū)動的地下建筑設(shè)計方案智能審查方法、系統(tǒng)及設(shè)備是由楊佳凡;黃恩興;高健;張啟蒙;蔡紅;江謀美;王夢設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-05-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本知識驅(qū)動的地下建筑設(shè)計方案智能審查方法、系統(tǒng)及設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種知識驅(qū)動的地下建筑設(shè)計方案智能審查方法、系統(tǒng)及設(shè)備，該方法包括：識別待審查的地下建筑設(shè)計方案中審查對象的目標(biāo)設(shè)施類型、待審查要素及其對應(yīng)的審查材料類型；根據(jù)目標(biāo)設(shè)施類型從相應(yīng)設(shè)施類型的知識庫中匹配規(guī)則結(jié)構(gòu)化文本條目和經(jīng)驗結(jié)構(gòu)化文本條目；根據(jù)審查材料類型從申請材料中加載相應(yīng)的審查材料；若涉及文本類審查材料，調(diào)用審查推理大模型提取待審查要素對應(yīng)的指標(biāo)信息；若涉及圖紙類審查材料，調(diào)用圖紙識別增強(qiáng)多模態(tài)大模型提取待審查要素對應(yīng)的指標(biāo)信息；將提取到的指標(biāo)信息和召回的知識條目進(jìn)行整合構(gòu)建提示詞模板，通過審查推理大模型根據(jù)提示詞模板對指標(biāo)信息進(jìn)行智能審查和推理，并輸出審查報告，提高審查效率。

本發(fā)明授權(quán)知識驅(qū)動的地下建筑設(shè)計方案智能審查方法、系統(tǒng)及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種知識驅(qū)動的地下建筑設(shè)計方案智能審查方法，其特征在于，所述方法包括: 識別待審查的地下建筑設(shè)計方案中審查對象的目標(biāo)設(shè)施類型和待審查要素，并確定待審查要素對應(yīng)的審查材料類型； 根據(jù)目標(biāo)設(shè)施類型從預(yù)設(shè)的相應(yīng)設(shè)施類型的地下空間審查規(guī)則知識庫中匹配目標(biāo)規(guī)則結(jié)構(gòu)化文本條目，并從預(yù)設(shè)的相應(yīng)設(shè)施類型的案例經(jīng)驗知識庫中匹配目標(biāo)經(jīng)驗結(jié)構(gòu)化文本條目； 根據(jù)待審查要素對應(yīng)的審查材料類型從當(dāng)前審查任務(wù)的申請材料中加載相應(yīng)的目標(biāo)審查材料； 若目標(biāo)審查材料中包括文本類審查材料，則調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的地下空間審查推理大模型從文本類審查材料中提取待審查要素對應(yīng)的第一指標(biāo)信息； 若目標(biāo)審查材料中包括圖紙類審查材料，則調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的地下空間領(lǐng)域圖紙識別增強(qiáng)多模態(tài)大模型從圖紙類審查材料中提取待審查要素對應(yīng)的第二指標(biāo)信息； 將提取到的所有指標(biāo)信息和召回的目標(biāo)規(guī)則結(jié)構(gòu)化文本條目、目標(biāo)經(jīng)驗結(jié)構(gòu)化文本條目進(jìn)行整合構(gòu)建提示詞模板，將得到的提示詞模板輸入所述地下空間審查推理大模型，以逐條審查指標(biāo)信息是否符合各目標(biāo)規(guī)則結(jié)構(gòu)化文本條目，并結(jié)合目標(biāo)經(jīng)驗結(jié)構(gòu)化文本條目中的審查邏輯描述和隱性規(guī)則描述對指標(biāo)審查結(jié)果進(jìn)行推理輸出審查報告； 地下空間審查推理大模型的訓(xùn)練過程包括： 以預(yù)設(shè)的地下空間審查規(guī)則文字語料庫作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，采用動態(tài)低秩自適應(yīng)微調(diào)方式對預(yù)訓(xùn)練的基座大模型進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練，在微調(diào)訓(xùn)練過程中凍結(jié)原始的基座大模型權(quán)重參數(shù)，在每一層注入可訓(xùn)練的秩分解矩陣，根據(jù)規(guī)則結(jié)構(gòu)化文本條目所屬規(guī)范類型的不同對不同規(guī)范類型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)分配不同的秩參數(shù)值，具體的，在訓(xùn)練過程中對不同秩的學(xué)習(xí)表示進(jìn)行排序，使用低秩矩陣近似權(quán)重矩陣，針對不同的任務(wù)復(fù)雜度對不同的規(guī)范類型分配不同秩參數(shù)值，以實現(xiàn)根據(jù)任務(wù)的復(fù)雜度動態(tài)調(diào)整秩參數(shù)值； 通過參數(shù)融合算法合并微調(diào)權(quán)重與基座模型，生成地下空間領(lǐng)域知識增強(qiáng)大模型，參數(shù)融合算法公式為： ， 其中，表示凍結(jié)的基座大語言模型權(quán)重參數(shù)，為微調(diào)訓(xùn)練的低秩矩陣參數(shù)，B、A表示待訓(xùn)練權(quán)重矩陣，B矩陣的維度為d×r，對應(yīng)模型框架的輸入維度d與秩參數(shù)r的組合，用于從輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取與特定規(guī)范類型相關(guān)的低秩特征；A矩陣的維度為r×k，用于將低秩特征映射到模型的輸出維度k，以將提取的特征重新組合生成適配領(lǐng)域知識的參數(shù)調(diào)整量，α為預(yù)設(shè)的領(lǐng)域適配系數(shù)； 以預(yù)設(shè)的指令對齊語料庫作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，采用低秩微調(diào)方式對地下空間領(lǐng)域知識增強(qiáng)大模型進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練，在微調(diào)訓(xùn)練過程中凍結(jié)地下空間領(lǐng)域知識增強(qiáng)大模型權(quán)重參數(shù)，在Transformer層注入秩為指定值的秩分解矩陣，通過監(jiān)督學(xué)習(xí)優(yōu)化訓(xùn)練得到地下空間審查推理大模型。

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