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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种基于大模型Agent的材料数据质量评价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：CN119993341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510072136.1，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于大模型Agent的材料数据质量评价方法是由钱权;于烨泳设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型Agent的材料数据质量评价方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于大模型Agent的材料数据质量评价方法，涉及材料科学与智能化数据管理技术领域。该方法首先，基于规则集并通过实时反馈和循环检测机制，对原始材料数据进行修正，确保进入后续评估的数据具备较高质量。其次，基于知识库，利用RAG技术和LLMs模型，对待评估材料数据进行专业性、逻辑一致性和合理性进行深入分析，生成基于知识库的数据质量评估结果。与此同时，多种机器学习算法对待评估材料数据进行多方面的细致检测，得到多个基于机器学习算法的数据质量评估结果，并通过可视化的方法提供直观、量化的评估结果。然后，通过大模型Agent整合多维度评估信息，生成高解释性、结构化的综合性质量评估结果。

本发明授权一种基于大模型Agent的材料数据质量评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型Agent的材料数据质量评价方法，其特征在于，包括： 基于大语言模型将用户输入的自然语言形式的规则转换为编程语言形式，构建规则集； 基于规则集，采用循环检测机制对原始材料数据进行修正，获得待评估材料数据； 基于知识库，采用RAG技术和LLMs模型，对待评估材料数据进行质量评估，获得基于知识库的数据质量评估结果； 结合多种机器学习算法对待评估材料数据进行多维度评估，获得多维度检测结果可视化图片及多个基于机器学习算法的数据质量评估结果； 基于大模型Agent对基于知识库的数据质量评估结果、多维度检测结果可视化图片和多个基于机器学习算法的数据质量评估结果进行融合分析，获得综合性质量评估结果； 基于知识库，采用RAG技术和LLMs模型，对待评估材料数据进行质量评估，获得基于知识库的数据质量评估结果，具体包括： 采用RAG技术检测知识库中与所述待评估材料数据相关的材料知识，作为目标材料知识； 基于所述目标材料知识，采用LLMs模型对待评估材料数据进行质量分析，获得基于知识库的数据质量评估结果； 结合多种机器学习算法对待评估材料数据进行多维度评估，获得多维度检测结果可视化图片及多个基于机器学习算法的数据质量评估结果，具体包括： 采用不同机器学习算法分别对待评估材料数据进行离群点检测、异常点检测、降维可视化以及机器学习模型预测，获得离群点数、异常点比例、降维可视化结果和机器学习预测结果； 采用可视化函数对离群点数、异常点比例、降维可视化结果和机器学习预测结果进行可视化，获得多维度检测结果可视化图片； 基于不同机器学习算法的特性知识，采用LLMs模型对离群点数、异常点比例、降维可视化结果和机器学习预测结果进行解释性分析，获得四个基于机器学习算法的数据质量评估结果。

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