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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利面向地理空间分析任务的GIS工具智能识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120873493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511366856.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权面向地理空间分析任务的GIS工具智能识别方法及系统是由李洪宇;王超;冯杰;吴森森;杜震洪设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向地理空间分析任务的GIS工具智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向地理空间分析任务的GIS工具智能识别方法及系统，属于地理信息领域。所述方法首先获取GIS工具和GIS工具集信息以及GIS任务案例，并基于此构建三元组样本；针对工具特点设计任务对齐与层级感知损失函数，用于微调向量模型，得到GIS工具向量模型；构建工具向量库、工具集向量库、任务案例向量库后，设计RAG工作流，以实现面向地理空间分析任务的GIS工具智能识别。本方法提升了面向地理空间分析任务的GIS工具智能识别准确率，具备对大量工具进行智能识别的能力，从而能够处理各类GIS任务，同时降低了方法实现过程和应用阶段的计算资源及大模型Token消耗。

本发明授权面向地理空间分析任务的GIS工具智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向地理空间分析任务的GIS工具智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取各GIS工具的信息及各GIS工具所属GIS工具集的信息，基于少样本提示方法设计多套不同风格的提示模板，对于各GIS工具，将该GIS工具的信息依次填入每套提示模板形成完整提示词，将完整提示词输入大语言模型，以生成该GIS工具对应的GIS任务案例，并建立该GIS工具及其对应的GIS任务案例的映射关系； S2：基于GIS工具信息、GIS工具集信息和GIS任务案例两两构建关联样本，在每一类关联样本中，分别以其中一方作为锚点而另一方作为正样本，结合对应的硬负样本或随机负样本，生成包含GIS任务案例知识以及GIS工具层级知识的三元组样本； S3：在三元组样本上对预训练好的向量模型进行QLoRA微调，微调时基于最小化任务对齐与层级感知损失函数更新模型参数，将微调好的向量模型作为GIS工具向量模型；任务对齐与层级感知损失函数由对比损失与三元组损失加权组成，加权时损失的权重系数取值与其对应的损失值呈负相关； S4：利用GIS工具向量模型将GIS工具信息、GIS工具集信息及GIS任务案例各自编码为向量，从而构建GIS工具向量库、GIS工具集向量库及GIS任务案例向量库； S5：基于大语言模型、GIS工具向量模型、S4中的三种向量库设计检索增强生成工作流，用于实现面向地理空间分析任务查询的GIS工具智能识别。

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