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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于生成大模型的城市街区形态优化设计决策方法和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：CN119885386B 。

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：202510069426.0，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于生成大模型的城市街区形态优化设计决策方法和系统是由韩昀松;陶表清;孙澄;崔稀然;崔鸿基;张启惠设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成大模型的城市街区形态优化设计决策方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于生成大模型的城市街区形态优化设计决策方法和系统。所述方法包括：采集城市街区尺度下影响局地热岛强度与风环境性能的多模态绿色性能数据，并进行预处理；对预处理的数据依据实体、关系、事件转化为RDF三元组，构建多模态知识图谱；对多模态知识图谱中的知识进行模块化聚类并获得结构化子图，基于结构化子图提高知识检索效率，获得建筑绿色性能数据向量数据库用于建立外部知识库增强大语言模型；通过知识表征增强大语言模型为执行城市街区形态优化设计的机器学习模型提供指导并接受反馈，形成大小模型协同的端云协同架构。所述方法和系统可提高传统单一机器学习方法的多模态数据处理能力，提升优化设计决策的效率与精度。

本发明授权一种基于生成大模型的城市街区形态优化设计决策方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成大模型的城市街区形态优化设计决策方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、采集城市街区尺度下影响局地热岛强度与风环境性能的多模态绿色性能数据，并进行预处理； 所述步骤S1包括以下步骤： S11、对多模态绿色性能数据进行搜集； S12、生成融合多模态信息的嵌入表示； S13、对数据进行信息提取； S2、对所述预处理的多模态绿色性能数据依据实体、关系、事件转化为RDF三元组，构建多模态知识图谱； 所述步骤S2包括以下步骤： S21、将抽取的信息转化为RDF三元组； S22、基于RDF三元组构建多模态知识图谱； S3、对所述多模态知识图谱中的知识进行模块化聚类并获得结构化子图，基于结构化子图提高知识检索效率，获得建筑绿色性能数据向量数据库用于建立外部知识库增强大语言模型； 所述步骤S3包括以下步骤： S31、对知识图谱中的知识进行模块化聚类并获得结构化子图； S32、基于结构化子图提高知识检索效率； S33、获得建筑绿色性能数据向量数据库； 所述步骤S31中，通过社区检测算法识别其中相互关联的节点组，将知识图谱分割成不同的社区；通过图嵌入算法识别和添加缺失的关系或实体，增强知识图谱完整性，辅助知识推理； 所述步骤S32中，通过分层聚类方法，在城市、街区、建筑、空间多维尺度上进行摘要提取，对社区进行分级分析；将结构化子图及其摘要转换为高维向量表示；通过FAISS或HNSW算法辅助高维向量检索，提高机器学习任务的效率； 所述步骤S33中，通过获得的所述建筑绿色性能数据向量数据库，构建增强型基座模型； S4、通过所述知识库增强大语言模型为执行城市街区形态优化设计的机器学习模型提供指导并接受反馈，形成大小模型协同的端云协同架构； 所述步骤S4包括以下步骤： S41、云侧大语言模型接收设计者的优化设计任务指令与相关信息，进而理解设计者需求，并向端侧模型提供模拟指令； S42、端侧模型结合云侧指令与相关工程场景模型文件及相关城市街区环境参数，进行城市街区形态优化仿真模拟，并给出模拟结果样本数据； S43、大语言模型分析模拟结果样本数据并给出决策指导。

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