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龙图腾网恭喜宏景科技股份有限公司申请的专利一种基于大模型的数据识别处理方法、系统及存储介质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：CN119128452B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411621184.3，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种基于大模型的数据识别处理方法、系统及存储介质是由刘洋;李相国;刘林;冯友志;蔡皇伯设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的数据识别处理方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于大模型的数据识别处理方法、系统及存储介质，该方法包括获取标准信息集并存入大模型、识别得到实时信息集、过滤得到过滤信息集、评估得到评估信息集和进行组织得到数据识别处理结果。该系统及该存储介质均与该方法对应。本申请，通过标准信息和大模型实现提升对海量的数据的识别处理能力以提高适用性，通过识别、过滤、评估和组织的闭环实现识别与处理的结合以优化单一性，通过数据链及对应的评估和组织实现数据的内在关系的挖掘以优化孤立性，通过输出数据及对应的过滤和评估的过程以提高可解释性。最后实现了基于大模型的数据识别处理。

本发明授权一种基于大模型的数据识别处理方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的数据识别处理方法，其特征在于，该方法包括：S1：获取各个数据对应的标准信息集并存入预设的大模型；S2：采集并识别得到实时信息集；S3：对所述实时信息集进行过滤得到过滤信息集；S4：对所述过滤信息集进行评估得到评估信息集；S5：对所述评估信息集对应的数据进行组织得到数据识别处理结果；所述标准信息集包括数据名称、数据类型、数据额定值、数据阈值和数据链；所述大模型用于进行所述识别、所述过滤、所述评估和所述组织；所述识别用于采集到的实时的各个数据的所述实时信息集的识别；所述实时信息集包括所述数据名称、所述数据类型、数据实时值和所述数据链；所述过滤用于对所述实时信息集进行基于所述标准信息集的数据处理；所述评估用于对所述过滤信息集进行基于所述标准信息集的数据处理；所述组织用于对所述评估信息集对应的数据进行数据处理；所述过滤的步骤具体为：B1：获取所述实时信息集和所述标准信息集，并基于所述数据名称构建对应关系；B2：判断所述数据实时值是否满足对应的所述数据阈值，是则执行步骤B3，否则执行步骤B4；B3：计算数据实时值减所述数据额定值，得到数据差值；B4：输出预设的表征数据异常的数据异常值；B5：利用所述数据差值或所述数据异常值替换对应的所述数据实时值，得到所述过滤信息集；所述评估的步骤具体包括：C1：获取所述过滤信息集和所述标准信息集，并基于所述数据名称构建对应关系；C2：判断是否存在所述数据异常值，是则执行步骤C3，否则执行步骤C4；C3：利用所述数据异常值获取对应的所述数据链，并基于所述数据链捕捉处于所述数据链的所有所述数据异常值，基于所述数据链的数据的个数和处于数据链的所有数据异常值的个数得到第一评估结果；C4：利用所述数据差值获取对应的所述数据链，并基于所述数据链捕捉处于所述数据链的所有所述数据差值，基于所述数据链的数据的个数和所述数据差值得到第二评估结果；C5：将所述第一评估结果或所述第二评估结果写入对应的所述过滤信息集得到所述评估信息集；当所述评估信息集中存在所述第一评估结果时，所述组织的步骤具体包括：D1：获取所述数据链对应的各个所述评估信息集；D2：利用所述数据差值或所述数据异常值，并结合所述第一评估结果，得到第一组织结果；所述第一组织结果用于表征对应的数据对所述数据链的影响程度；D3：基于所述第一组织结果将对应的数据进行排序后按照排序的结果先后输出该数据及对应的识别、过滤和评估的过程；当所述评估信息集中存在所述第二评估结果时，所述组织的步骤具体包括：E1：获取所述数据链对应的各个所述评估信息集；E2：利用所述数据差值或所述数据异常值，并结合所述第二评估结果，得到第二组织结果；所述第二组织结果用于表征对应的数据对所述数据链的影响程度；E3：基于所述第二组织结果将对应的数据进行排序后按照排序的结果先后输出该数据及对应的识别、过滤和评估的过程。

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