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龙图腾网获悉中核武汉核电运行技术股份有限公司;中国核能电力股份有限公司;福建福清核电有限公司申请的专利一种融合大语言模型和知识图谱的DCS智能决策方法及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：CN118820778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202410784771.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种融合大语言模型和知识图谱的DCS智能决策方法及系统是由刘培邦;罗俊;尤兵;张才科;赵华伟;郑胜;李小龙设计研发完成，并于2024-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合大语言模型和知识图谱的DCS智能决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及核电DCS系统技术领域，提供了一种融合大语言模型和知识图谱的DCS智能决策方法和系统，旨在解决大语言模型存在对专业领域回答还不足、容易产生幻觉事实和灾难性遗忘、可解释性不够等问题，本发明将问题输入大语言模型，同时导入上述的prompt提示策略，利用大语言模型对问题进行分析，并与知识图谱进行交叉验证，最终输出智能决策结果，通过将知识库中的文本知识、知识图谱的结构化知识、大型语言模型中的参数化知识三者融合，实现了大语言模型的核电DCS领域应用。

本发明授权一种融合大语言模型和知识图谱的DCS智能决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合大语言模型和知识图谱的DCS智能决策方法，其特征在于，包括： 步骤1：收集核电DCS多源异构运维数据，并对数据进行预处理； 步骤2：构建核电DCS运维知识图谱本体库，完成知识图谱本体及概念层框架设计； 步骤3：对预处理后的运维数据进行知识抽取，获取知识图谱数据层信息，并构建图谱； 步骤4：结合构建的知识图谱概念层框架，形成分步提示的大语言模型prompt提示策略； 步骤5：对用户问题文本进行信息抽取，与已构建知识图谱进行匹配，提取文本中已有的知识图谱三元组信息以及用户意图识别信息，作为大语言模型的问题输入； 步骤6：将核电DCS案例库与上述知识图谱作为知识库，对大语言模型与知识库进行本地化部署； 步骤7：将问题输入大语言模型，同时导入上述的prompt提示策略，利用大语言模型对问题进行分析，并与知识图谱进行交叉验证，最终输出智能决策结果； 步骤7中，利用提示策略获得大语言模型中间输出的问答依赖信息，并使用Transformer模型对问答依赖信息进行深层语义编码，之后与知识图谱中的结构化语义编码进行相似度匹配； 将大模型生成的问答依赖信息和知识图谱中的已有的结构信息进行词嵌入，经过词嵌入层将句子中的词映射为对应的词向量，转化后分别得到S1＝a1,a2,...al，S2＝b1,b2,...bl； 其中，al表示句子1中第l个词的词向量，bl表示句子2中第l个词的词向量； Transformer层编码了输入句子全局的语义特征t1、t2，交互注意力层提取了每个句子中的局部相似特征s1、s2，将s1、s2两部分特征进行融合得到特征融合向量m，并输入到全连接层进行语义相似度计算，特征融合向量m如下： m＝[t1；t2；t1-t2；s1；s2；s1-s2]； 其中，t1表示句子1的语义特征，t2表示句子2的语义特征，s1表示句子1的相似特征，s2表示句子2的相似特征； 输出层采用全连接网络对特征进行权重调整及softmax函数进行预测分类结果输入为融合的特征融合向量m，预测分类结果计算公式如下： 模型的损失函数采用交叉熵损失函数如下： 其中，θ为参数，c表示类别个数，Rz为真实标签，yz为预测值，λ||θ||2为正则项。

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