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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司申请的专利一种用于工业质检的跨模态知识推理方法、设备及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：CN120069096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510542904.5，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种用于工业质检的跨模态知识推理方法、设备及介质是由刘继乔;王建;杜宏伟;丁一凡;刘金桐;张士良;宋刚设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于工业质检的跨模态知识推理方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种用于工业质检的跨模态知识推理方法、设备及介质，涉及人工智能技术领域，方法包括：获取当前推理任务信息，根据当前推理任务信息中的任务描述文本，对多模态输入数据进行动态权重分配，确定多模态语义权重信息，并确定多模态输入数据对应的当前融合语义特征；对多模态输入数据进行语义冲突检测，当多模态输入数据存在语义冲突时，基于多模态语义权重信息，对多模态语义权重信息进行权重调整，确定冲突消解模态权重信息；根据冲突消解模态权重信息和当前融合语义特征，通过大模型和预先构建的动态超图知识网络进行知识推理，确定结构化决策文本，结构化决策文本包括缺陷类型、根因分析、关联路径、决策建议和预警信号。

本发明授权一种用于工业质检的跨模态知识推理方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种用于工业质检的跨模态知识推理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取当前推理任务信息，根据所述当前推理任务信息中的任务描述文本，对多模态输入数据进行动态权重分配，确定多模态语义权重信息，并确定所述多模态输入数据对应的当前融合语义特征； 对所述多模态输入数据进行语义冲突检测，当所述多模态输入数据存在语义冲突时，基于所述多模态语义权重信息，对所述多模态语义权重信息进行权重调整，确定冲突消解模态权重信息； 根据所述冲突消解模态权重信息和所述当前融合语义特征，通过大模型和预先构建的动态超图知识网络进行知识推理，确定结构化决策文本，其中，所述结构化决策文本包括缺陷类型、根因分析、关联路径、决策建议和预警信号中的任意一项或多项； 基于所述多模态语义权重信息，对所述多模态语义权重信息进行权重调整，确定冲突消解模态权重信息，具体包括： 在多个模态中确定至少两个冲突模态，并获取所述冲突模态之间的跨模态距离指标； 通过所述跨模态距离指标和预设的距离指标阈值，确定所述冲突模态对应的权重惩罚因子； 根据所述权重惩罚因子和所述多模态语义权重信息，对所述多个模态分别进行权重调整，确定冲突消解模态权重信息； 根据所述权重惩罚因子和所述多模态语义权重信息，对所述多个模态分别进行权重调整，确定冲突消解模态权重信息，具体包括： 根据所述权重惩罚因子，对所述冲突模态进行权重惩罚，确定每个所述冲突模态对应的当前惩罚权重参数； 获取每个所述冲突模态对应的多模态语义权重信息，通过所述冲突模态对应的多模态语义权重信息和所述当前惩罚权重参数，确定冲突惩罚权重； 基于所述冲突惩罚权重，对所述多个模态中的可靠模态进行权重提升，确定所述可靠模态对应的冲突提升权重； 通过每个所述冲突模态对应的当前惩罚权重参数和所述可靠模态对应的冲突提升权重，确定所述冲突消解模态权重信息； 根据所述冲突消解模态权重信息和所述当前融合语义特征，通过大模型和预先构建的动态超图知识网络进行知识推理，确定结构化决策文本，具体包括： 根据所述当前融合语义特征，在所述动态超图知识网络中确定候选推理路径； 生成每个所述候选推理路径对应的路径描述信息，将所述路径描述信息和预先确定的对应输入问题描述信息进行拼接，通过所述大模型对每个所述候选推理路径进行评分，确定每个所述候选推理路径的路径匹配度得分； 通过所述冲突消解模态权重信息，对每个所述候选推理路径的路径匹配度得分进行修正，确定目标推理路径，以确定所述结构化决策文本； 通过所述冲突消解模态权重信息，对每个所述候选推理路径的路径匹配度得分进行修正，确定目标推理路径，具体包括： 确定每个所述候选推理路径中的至少一个推理模态，以确定每个所述推理模态对应的冲突消解模态权重； 通过每个所述推理模态对应的冲突消解模态权重，确定所述候选推理路径的修正因子； 在所述候选推理路径的路径匹配度得分的基础上，利用所述修正因子，确定每个所述候选推理路径对应的路径评分； 在多个所述候选推理路径中，确定路径评分最高的候选推理路径为目标推理路径。

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