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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于多模态知识图谱和大语言模型的故障诊断问答系统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：CN119988638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411866883.4，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于多模态知识图谱和大语言模型的故障诊断问答系统是由万加富;陈鑫;方洛;蔡虎设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态知识图谱和大语言模型的故障诊断问答系统在说明书摘要公布了：本发明涉及本发明提供了一种基于多模态知识图谱和大语言模型的故障诊断问答系统，包括：时序数据处理模块，用于对时序数据进行降噪处理，对降噪后的时序数据进行特征提取，使用多个特征数据代表时序数据本体；多模态知识图谱模块，用于构建多模态知识图谱，包括文本模态知识图谱及时序数据模态知识图谱；大模型微调模块，用于基于不同的故障问题及其对应的解决方案，采用LoRA模型对大模型进行微调，以获得问答大模型；RAG问答模块，用于基于多模态知识图谱对用户问题进行增强处理，将增强后的语句输入微调后的大模型，输出结果。本发明提高了故障诊断的速度，实现了对多种数据类型进行故障问答，解决了大模型对专业领域知识缺乏的问题。

本发明授权基于多模态知识图谱和大语言模型的故障诊断问答系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态知识图谱和大语言模型的故障诊断问答系统，其特征在于，包括： 时序数据处理模块，用于对时序数据进行降噪处理，对降噪后的时序数据进行特征提取，使用多个特征数据代表时序数据本体； 多模态知识图谱模块，用于构建多模态知识图谱，包括文本模态知识图谱及时序数据模态知识图谱； 大模型微调模块，用于基于不同的故障问题及其对应的解决方案，采用LoRA模型对大模型进行微调，以获得问答大模型，包括： ①在原始预训练模型的基数上增加一个旁路，通过先做降维再做升维的操作模拟内在秩； ②针对A和B矩阵分别用随机高斯分布和零矩阵进行初始化，训练时固定预训练模型的参数，只训练矩阵A和矩阵B的参数； ③训练完成后，将矩阵B与矩阵A相乘后合并预训练模型参数作为微调后的大模型参数； RAG问答模块，用于基于多模态知识图谱对用户问题进行增强处理，将增强后的语句输入微调后的大模型，输出结果，包括： 判断用户提问的内容是否是多模态的数据，若是时序数据和文本数据的混合数据，通过时序数据处理模块对时序数据进行数据的降噪和特征提取处理，通过命名实体识别模块对文本数据进行文本实体的提取和意图识别处理； 数据经过处理后，通过多模态知识图谱进行查询，将查询结果拼接到最初的用户提问中，将拼接后的内容输入给微调后的大模型，根据现有的知识进行回答，最后输出答案。

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