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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于大模型的矿产资源预测智能体构建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：CN121543696B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202610069929.2，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于大模型的矿产资源预测智能体构建方法是由王永志;温世博;董宇浩;张广鹏设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的矿产资源预测智能体构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型的矿产资源预测智能体构建方法，涉及大模型应用技术领域，包括，获取目标矿种研究区的地质资料和图鉴，利用大模型成矿过程文本结构化抽取构建成矿过程因果知识图，并将地学数据栅格化和特征编码为成矿节点的统一特征向量；在大模型控制下推理成矿过程链路，计算成矿节点的支持度和重要性，据此生成数据缺口指标和主动采样任务；通过混合密度网络与贝叶斯更新评估预期信息增益，在采样成本约束下优化方案并迭代更新表示。本发明实现了面向成矿关键信息缺失的定量查漏补缺；还实现了成矿过程量化刻画及勘查资源投入与信息增益平衡。

本发明授权一种基于大模型的矿产资源预测智能体构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的矿产资源预测智能体构建方法，其特征在于：包括， 获取目标矿种研究区的地质资料和图鉴，利用大模型成矿过程文本结构化抽取，构建成矿过程因果知识图，并将多源地学数据栅格化和特征编码，建立与成矿过程因果知识图中成矿节点对应的统一特征向量； 在大模型控制下基于成矿过程因果知识图和所述统一特征向量，推理成矿过程链路，基于成矿过程链路，计算成矿过程链路中成矿节点的支持度和重要性； 根据成矿节点的支持度和重要性，生成数据缺口指标，由大模型推导弥补数据缺口所需的采样类型和空间位置，生成主动采样任务，并结合采样成本和预期信息增益进行优化，获取主动采样方案； 接收主动采样产生的新地学数据，更新统一特征向量，在大模型控制下重新计算数据缺口指标并进行迭代更新； 所述计算成矿过程链路中成矿节点的支持度和重要性包括， 在接收到矿产预测请求后，基于矿产预测请求内容，通过大模型对目标矿种类型和目标矿种研究区的区域构造进行检索，并生成目标矿种研究区的成矿过程链路集合； 根据每个栅格和每个成矿节点建立的特征映射关系，通过特征子向量计算成矿过程链路中成矿节点在栅格观测的支持度； 基于成矿过程因果知识图，对成矿过程链路中的每个成矿节点进行出入度统计，获取结构评分； 通过统计成矿过程链路集合中成矿节点在成矿过程链路中出现的条数，获取频率评分； 通过大模型的评价模板，对成矿节点输出语义评分； 将结构评分、频率评分以及语义评分统一为成矿节点的重要性。

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吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市前进大街2699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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