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龙图腾网获悉北京天恒安科集团有限公司申请的专利基于大模型隐空间映射的跨场景隐患迁移识别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：CN121093168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511641209.0，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于大模型隐空间映射的跨场景隐患迁移识别方法是由吕北方;安博;孟含燮;全立承;王倩;王征;董伟;代盼盼设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型隐空间映射的跨场景隐患迁移识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及大模型隐空间映射技术领域，公开了基于大模型隐空间映射的跨场景隐患迁移识别方法。该方法采集多类场景下的历史隐患数据与正常操作数据，经过格式统一与噪声过滤处理后得到标准化场景数据集。随后构建大模型隐空间映射模块，将标准化数据中的隐患特征与操作特征映射至预训练大模型的隐空间，生成场景特征隐向量。基于这些隐向量构建跨场景特征对齐模型，通过对齐不同场景隐向量分布差异，获得跨场景统一特征表示。接着训练隐患迁移识别模型，利用跨场景统一特征表示与目标场景实时数据进行隐患存在概率预测。最后结合目标场景历史隐患数据概率分布计算场景级隐患识别阈值，定期更新特征对齐模型参数。

本发明授权基于大模型隐空间映射的跨场景隐患迁移识别方法在权利要求书中公布了：1.基于大模型隐空间映射的跨场景隐患迁移识别方法，其特征在于，包括： 采集多类场景下的历史隐患数据与正常操作数据，对两类数据分别进行格式统一与噪声过滤处理，得到标准化场景数据集； 构建大模型隐空间映射模块，将标准化场景数据集中的隐患特征与操作特征映射至预训练大模型的隐空间，生成场景特征隐向量； 基于场景特征隐向量构建跨场景特征对齐模型，通过对齐不同场景隐向量的分布差异，得到跨场景统一特征表示； 训练隐患迁移识别模型，以跨场景统一特征表示与目标场景实时数据作为输入数据，以隐患存在概率作为输出数据，预测目标场景当前操作的隐患存在概率； 根据目标场景历史隐患数据的概率分布，计算场景级隐患识别阈值，结合目标场景当前操作的隐患存在概率与场景级隐患识别阈值，判断是否触发隐患预警，并定期更新跨场景特征对齐模型参数； 所述训练隐患迁移识别模型，以跨场景统一特征表示与目标场景实时数据作为输入数据，以隐患存在概率作为输出数据，预测目标场景当前操作的隐患存在概率的具体方法为： 收集目标场景的历史隐患数据与正常操作数据，提取其跨场景统一特征表示，将隐患数据标记隐患存在标签，正常操作数据标记无隐患标签，构建训练样本集合； 将跨场景统一特征表示与目标场景实时数据的时间序列特征拼接作为输入，使用二分类交叉熵损失函数训练隐患迁移识别模型，以准确预测隐患存在标签作为训练目标，当损失函数收敛时完成模型训练； 对于目标场景当前操作，提取其跨场景统一特征表示与实时时间序列特征作为输入数据，输出该操作的隐患存在概率。

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