中国人民解放军网络空间部队信息工程大学葛成龙获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军网络空间部队信息工程大学申请的专利基于Kramers-Moyal系数提示微调扩展的LLM的时空轨迹分类方法与装置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：CN119719983B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411795472.0，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于Kramers-Moyal系数提示微调扩展的LLM的时空轨迹分类方法与装置是由葛成龙;张静;杜剑平;王林宇;王雪斌;姚佳辰;杨天和设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于Kramers-Moyal系数提示微调扩展的LLM的时空轨迹分类方法与装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于Kramers‑Moyal系数提示微调扩展的LLM的时空轨迹分类方法与装置，涉及人工智能领域。该方法包括：收集多源时空轨迹数据并进行数据预处理；计算预处理后的多源时空轨迹数据的Kramers‑Moyal系数，并将预处理后的多源时空轨迹数据划分为多个tokens；将多个tokens向量化后作为时空特征提取适配器的输入以提取空间和时间特征；将所述Kramers‑Moyal系数与所述空间和时间特征输入至预设的扩展的LLM，得到分类结果；其中，所述预设的扩展的LLM的构建过程为：在原始LLM之后新增L个Transformer块。本发明能够应对高噪声、缺失值和不规则时间间隔等挑战，提高了模型的分类精度和泛化能力。
本发明授权基于Kramers-Moyal系数提示微调扩展的LLM的时空轨迹分类方法与装置在权利要求书中公布了：1.基于Kramers-Moyal系数提示微调扩展的LLM的时空轨迹分类方法，其特征在于，包括： 步骤1：收集多源时空轨迹数据并进行数据预处理；所述多源时空轨迹数据包括GPS定位数据、飞行数据或交通数据；数据类型包括轨迹的经度、纬度、速度、加速度和时间戳； 步骤2：计算预处理后的多源时空轨迹数据的Kramers-Moyal系数，并将预处理后的多源时空轨迹数据划分为多个tokens； 步骤3：将多个tokens向量化后作为时空特征提取适配器的输入以提取空间和时间特征；所述时空特征提取适配器包括依次连接的CNN和两个双向LSTM层； 步骤4：将所述Kramers-Moyal系数与所述空间和时间特征输入至预设的扩展的LLM，得到分类结果；其中，所述预设的扩展的LLM的构建过程为：在原始LLM之后新增L个Transformer块。
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