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龙图腾网获悉武汉交通职业学院申请的专利一种数学描述语言大模型建立方法、介质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：CN120181223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510228132.8，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种数学描述语言大模型建立方法、介质及系统是由徐艳;朱建平设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数学描述语言大模型建立方法、介质及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种数学描述语言大模型建立方法、介质及系统，属于计算机模型技术领域，该方法首先通过构建训练数据集获取语料信息，然后对自然语言描述文本进行分词和特征提取，构建非精确描述矩阵，对标准数学描述语言文本进行结构化处理形成精确描述矩阵。在此基础上，建立显存池并预分配训练资源，构建多层次的数学逻辑推理网络模型。通过贡献值评估和精确度计算，实现了基于重要性的资源优化分配，并采用显存池管理机制保证资源高效利用。整个方案通过量化的评估机制和动态的优化策略，实现了数学描述语言转换模型的高效训练，解决了现有技术中存在的数学描述语言大模型训练过程中因显存分配不合理导致计算资源利用率低下的技术问题。

本发明授权一种数学描述语言大模型建立方法、介质及系统在权利要求书中公布了：1.一种数学描述语言大模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：获取训练语料库中的自然语言描述文本及其对应的标准数学描述语言文本，建立训练数据集；对所述自然语言描述文本进行分词处理，提取语义特征、数值特征及逻辑关系特征，构建非精确描述矩阵；对所述标准数学描述语言文本进行结构化处理，提取数学符号、运算符号及数学逻辑单元，构建精确描述矩阵；建立显存池并预分配训练所需的显存块，将所述显存块划分为基础显存块及动态显存块，所述基础显存块用于存储所述非精确描述矩阵、所述精确描述矩阵及固定参数，所述动态显存块用于存储中间计算结果；构建包含语义理解层、数学符号映射层、逻辑关系转换层、数学单元组织层及单元关系构建层的数学逻辑推理网络模型；将所述非精确描述矩阵输入所述数学逻辑推理网络模型，生成数学逻辑单元树结构及预测数学描述文本；计算所述预测数学描述文本与所述标准数学描述语言文本之间的精确度得分，基于所述验证预测结果的精确度得分建立单元贡献值评估模型，采用梯度反向传播算法计算各层的贡献权重；根据所述单元贡献值评估模型计算的贡献权重确定显存分配量、计算线程数及训练批次数；根据所述显存分配量对所述显存池进行显存分配优化，直至所述验证预测结果的精确度得分达到预设精确度阈值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉交通职业学院，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区黄家湖西路6号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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