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龍圖騰網獲悉北京廣監云科技有限公司申請的專利一種基于大模型的多種檢測端自然災害分析系統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：CN120145718B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510632996.6，技術領域涉及：G06F30/20；該發明授權一種基于大模型的多種檢測端自然災害分析系統是由侯卓林;張麗麗設計研發完成，并于2025-05-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于大模型的多種檢測端自然災害分析系統在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于大模型的多種檢測端自然災害分析系統，包括數據采集模塊、場景判斷模塊、場景環境模擬模塊、場景噪聲模塊、去噪模塊、標準災害模塊和場景影響分析模塊，數據采集模塊采集災害數據，場景環境模擬模塊建立場景模擬環境，場景判斷模塊用于判斷當前輸入數據所屬應用場景，場景噪聲模塊用于確定基礎環境噪聲對數據的影響，去噪模塊用于對災害數據結果進行去噪，標準災害模塊建立無場景因素的災害模型，場景影響分析模塊用于建立不同場景對災害檢測數據的特征影響數據庫。本發明充分考慮環境和災害類型兩維度之間的相互影響，相對現有技術手段場景針對性更強，數據更準確。便于多災害的相互合成和相似影響的災害分類提供數據基礎。

本發明授權一種基于大模型的多種檢測端自然災害分析系統在權利要求書中公布了：1.一種基于大模型的多種檢測端自然災害分析系統，其特征在于：包括數據采集模塊（1）、場景判斷模塊（2）、場景環境模擬模塊（3）、場景噪聲模塊（4）、去噪模塊（5）、標準災害模塊（6）、災害相似度模塊和場景影響分析模塊（7）； 所述數據采集模塊（1）采集不同實際場景的災害數據； 所述場景環境模擬模塊（3）通過輸入數據建立場景模擬環境； 所述場景判斷模塊（2）用于基于場景正常狀態下的數據特點判斷當前輸入數據所屬應用場景； 所述場景噪聲模塊（4）用于基于所述場景模擬環境確定各場景正常狀態下基礎環境噪聲對數據的影響； 所述去噪模塊（5）用于對所述數據采集模塊（1）采集的災害數據基于所述場景噪聲模塊（4）的結果進行去噪； 所述標準災害模塊（6）基于理論數據建立無場景因素的情況下的災害模型，并基于災害模型獲取理論物理檢測數據； 所述場景影響分析模塊（7）用于基于標準災害模型數據和所述去噪模塊（5）處理后的結果，建立不同場景對災害檢測數據的特征影響數據庫； 所述災害相似度模塊提取所述場景影響分析模塊（7）的分析結果，將分析結果按照災害類型和場景類型和各物理量的數據特征生成災害特征表，根據災害特征表得到不同的災害種類和場景類型組合情況下物理量的相似程度； 所述相似度計算方法為： 計算偏離系數K： ； 其中，SDqi為第i個物理屬性在所有場景和災害類型情況下對應數據的標準差，qi表示第i個物理屬性對應的量； 計算物理量相關性L： ； 其中，b為頻率系數，默認為0.75，為被計算相似度的災害類型和發生場景組合有效物理量數量，avg為災害類型和發生場景組合物理量數量的均值，k1為非線性項頻率歸一化參數，默認為1.2； 計算相關性函數： ； 其中，D表示被計算相似度的災害類型和發生場景組合； 計算識別參數F（qi）： ； N為災害類型和發生場景組合總數，n（qi）表示帶有qi屬性物理量的個數，； 計算相似度Sim： ； 根據相似度Sim排列各災害類型和發生場景組合，數值越大與當前災害類型和發生場景組合相關性越高。

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