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龙图腾网获悉江西现代职业技术学院申请的专利基于教育大语言模型的数据查询与实时可视化系统及方法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：CN121117020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511279365.7，技术领域涉及：G06F16/2452；该发明授权基于教育大语言模型的数据查询与实时可视化系统及方法是由熊阿伟;毛太辉设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于教育大语言模型的数据查询与实时可视化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于教育大语言模型的数据查询与实时可视化系统及方法，提取查询目标、时间范围、数据类型和筛选条件，将自然语言查询转换为初步结构化查询语句；获取符合查询条件的初步教育数据集合，并记录查询响应时间及数据匹配指标；生成预处理后的教育数据集合；基于初步结构化查询语句及教育数据集合构建查询执行计划；生成最优查询执行策略；根据查询关键参数对查询结果进行排序及分组；构建交互式数据可视化模型，选择合适的图表类型以实现数据的直观展示。本发明使非专业用户也能便捷实现对多源、多条件、多维度教育数据的复杂检索，有效提升了教育数据平台的实用性和智能化水平。

本发明授权基于教育大语言模型的数据查询与实时可视化系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于教育大语言模型的数据查询与实时可视化方法，其特征在于，包括： 接收用户输入的自然语言查询请求，并调用教育大语言模型对所述查询请求进行语义解析，提取查询目标、时间范围、数据类型和筛选条件，将自然语言查询转换为初步结构化查询语句； 根据初步结构化查询语句对教育数据存储库进行初步查询，获取符合查询条件的初步教育数据集合，并记录查询响应时间及数据匹配指标； 对初步教育数据集合进行数据预处理，生成预处理后的教育数据集合； 基于初步结构化查询语句及教育数据集合构建查询执行计划； 对查询执行计划应用混合狼群优化算法，通过对查询执行代价、数据匹配率及响应时间指标的评估，迭代优化查询执行计划，生成最优查询执行策略； 依据最优查询执行策略对预处理后的教育数据集合进行查询，获取最终查询结果集合，并根据查询关键参数对查询结果进行排序及分组； 将最终查询结果集合转换为实时可视化展示的统一数据格式，构建交互式数据可视化模型，选择合适的图表类型以实现数据的直观展示； 所述混合狼群优化算法，包括： 以初步查询执行计划及其对应的查询执行图作为初始输入，构建候选查询执行策略集合； 对候选查询执行策略集合中的每一个候选策略进行拓扑可行编码，将每一候选策略表示为描述节点执行顺序的排列向量，利用候选策略的排列向量和先序依赖关系对策略进行拓扑排序，生成拓扑可行的排列向量集合； 对每一个候选查询执行策略计算归一化查询执行代价、归一化响应时间和归一化数据匹配率，将归一化查询执行代价、归一化响应时间和归一化数据匹配率按照权重进行加权求和，得到单目标标量化值； 采用三领导体制选择领导策略，分别选择目标函数值最小的候选查询执行策略作为整体性能领导策略，归一化响应时间最小的候选查询执行策略作为响应速度领导策略，归一化数据匹配率最大的候选查询执行策略作为数据准确性领导策略，三领导体制选择领导策略的排列向量按照当前各指标权重进行加权求和，得到度量对齐中心； 基于度量对齐中心和拓扑可行排列向量集合，将每一个候选策略的排列向量表示映射为双随机矩阵，利用目标函数梯度、全局扰动和度量对齐方向对双随机矩阵进行更新，并通过矩阵投影与拓扑可行投影算子将更新结果映射为新的候选策略排列向量； 针对每一个新的候选策略排列向量，结合节点级度量分解对候选策略的每一个节点分别计算节点在归一化查询执行代价、归一化响应时间和归一化数据匹配率上的有限差分增量，并按照与全局权重系数一致的节点级权重加权，作为节点的边际影响度； 监控所有候选策略的单目标标量化值最小的策略作为收敛基准，在指定迭代窗口内若其值变化小于收敛阈值或达到最大迭代次数，则输出该策略作为最优查询执行策略。

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