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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于语言大模型的空间红外目标特性快速预测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：CN120258124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510733934.4，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权一种基于语言大模型的空间红外目标特性快速预测方法是由张兆祥;许悦雷;郭继唐;刘闯;王付伟;刘志恒设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语言大模型的空间红外目标特性快速预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语言大模型的空间红外目标特性快速预测方法，通过构建因果推理特征提取框架，融合专家知识、情报报告等多源信息对未知目标参数进行特征反演；建立目标特性跨域迁移预测模型，实现特性图像的跨域生成，最终形成面向复杂空间环境的目标特性快速预测体系。本发明能够有效解决目标型号参数缺失、特性跨时域动态演变、多工况场景特征差异显著等问题，极大提高红外目标特性预测的效率和准确性。

本发明授权一种基于语言大模型的空间红外目标特性快速预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语言大模型的空间红外目标特性快速预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：多源数据获取与预处理； 步骤2：基于语言大模型的因果特征提取与知识表示； 步骤2-1：开源语言大模型提示词工程设计； 采用结构化的因果推理提示词工程设计，包括以下组件： a上下文设定模块； b因果链路导向模块； c结构化输出规范模块； d不确定性量化模块； e反事实思考模块； 完整提示词模板构建如下： ； 其中，表示完整提示词模板； 步骤2-2：非结构化知识的因果特征提取； 定义因果特征提取函数： ； 其中，表示提取的因果特征集合，表示特征提取的语言大模型函数； 步骤2-3：因果链分析与知识表示框架构建； 基于提取的因果特征，构建因果链分析模型： ； 其中，表示因果图，表示节点集合即对应目标的各个部位或特性属性，表示边集即部位间的因果关系，表示权重矩阵即因果关系强度； 通过分析语言大模型输出的结构化JSON数据，自动构建因果图；边的权重基于模型给出的因果关系强度和置信度计算； 步骤2-4：特定状态下的目标特性推理； 基于构建的因果图，利用概率推理方法，计算目标在特定状态下各部位的温度值和辐射值： ； 其中，表示在特定状态和因果图条件下的温度值和辐射值概率分布，表示基于语言模型的推理函数； 采用蒙特卡洛采样方法估计温度值和辐射值概率分布，并利用语言大模型给出的不确定性范围进行置信区间计算； 输出特定状态下目标各部位的温度值和辐射值，其中为目标部位数量； 步骤3：无监督领域自适应图像语义分割； 步骤4：基于语言大模型的红外特性赋值与渐变生成； 步骤4-1：区域级红外特性赋值； 根据步骤2得到的温度值和辐射值，对步骤3分割出的每个语义区域进行红外特性赋值； 步骤4-2：基于传热模型的温度渐变生成； 利用语言大模型给出的各部件间传导系数矩阵，构建温度渐变公式； 步骤4-3：目标域适应性调整； 根据目标域的环境参数，对红外特性进行适应性调整； 步骤5：基于实测数据的校模与精度优化。

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