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龙图腾网获悉江西省通信产业服务有限公司申请的专利一种基于大模型与人工智能的工业决策支持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：CN121351017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511903276.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于大模型与人工智能的工业决策支持系统及方法是由叶祖斌;刘康俊;熊发云;雷勇;陆蓉设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型与人工智能的工业决策支持系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型与人工智能的工业决策支持系统及方法，属于工业智能决策技术领域，包括，实时采集工业现场数据流并预处理生成结构化时序数据集；利用工业状态分析大模型提取特征向量序列，结合滑动时间窗口划分和神经Granger因果检验算法生成因果知识规则集；采用神经微分方程框架预测设备状态数据预测值；基于预测值进行风险效益评估生成结构化决策指令；执行指令后，通过滑动窗口累积误差统计法对比预测值与实测值偏差，动态优化模型；本发明通过因果规则约束的退化建模与动态预测，结合滑动窗口累积误差统计法的闭环验证，实现了设备状态的高精度预测、风险溯源及模型自适应优化。

本发明授权一种基于大模型与人工智能的工业决策支持系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型与人工智能的工业决策支持方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、实时采集工业现场数据流，并进行预处理生成结构化时序数据集； S2、利用工业状态分析大模型对结构化时序数据集进行分析，获得工业状态特征向量序列，通过滑动时间窗口器对工业状态特征向量序列进行划分，并进行因果检验生成因果知识规则集，包括： 根据时间窗口数据片段，进行因果检验获得候选因果对； 对获得的候选因果对，进行时间窗口连续性验证，获得稳定因果链； 基于稳定因果链，通过规则模板匹配策略获得因果知识规则集； S3、采用神经微分方程框架预测设备状态数据预测值； S4、基于设备状态数据预测值，利用工业状态分析大模型进行风险效益评估生成结构化决策指令； S5、执行结构化决策指令，实时采集设备状态数据实测值，并对设备状态数据预测值与设备状态数据实测值进行偏差分析评估执行效果，同时动态优化神经微分方程框架，具体为： 执行结构化决策指令，并同步采集带有时间戳的设备状态数据实测值； 将设备状态数据实测值的时间戳与设备状态数据预测值的时间戳进行对齐生成实测时序数据集； 基于实测时序数据集和状态数据预测值，计算同一时间窗口内设备状态数据预测值与设备状态数据实测值的均方根误差和平均绝对百分比误差，生成设备状态数据的预测偏差值； 根据设备状态数据的预测偏差值，识别实测时序数据集中的异常偏差时间窗口，结合设备拓扑网络定位异常偏差源，生成偏差源定位数据； 对偏差源定位数据采用因果知识规则分析偏差贡献度，生成偏差贡献度量化矩阵； 基于偏差贡献度量化矩阵，采用增量学习机制更新神经微分方程框架。

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