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龙图腾网获悉江西省公路科研设计院有限公司申请的专利基于本地大模型训练生成公路工程可行性研究报告的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：CN121413576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511961058.7，技术领域涉及：G06F40/166；该发明授权基于本地大模型训练生成公路工程可行性研究报告的方法是由黄沙路;杨水生;王国丽;叶新田设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于本地大模型训练生成公路工程可行性研究报告的方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于本地大模型训练生成公路工程可行性研究报告的方法，基于本地部署的大模型，整合多源数据，通过正则提取规范字段并构建公路工程知识图谱，实现模糊政策到结构化字段的映射与校验。采用TensorRT加速推理，注入规范术语表，结合对比学习优化术语一致性，并通过LoRA微调与奖励函数生成规范文本。输入路线参数后，计算几何特征、关联灾害数据库推荐绕避方案，生成章节内容。基于模板输出正式报告，通过交叉验证确保数据一致性。采用RPA抓取规范更新，结合Kafka与Faiss向量库实现合规校验，触发知识图谱增量更新及冲突修正，形成全流程自动化、智能化的可行性研究报告生成体系。

本发明授权基于本地大模型训练生成公路工程可行性研究报告的方法在权利要求书中公布了：1.基于本地大模型训练生成公路工程可行性研究报告的方法，其特征在于，包括： S1：选择大型语言模型作为基座模型，进行本地化部署并通过量化技术压缩模型，整合多源异构数据，所述多源异构数据至少包括历史项目数据、地理信息系统地形图、工程设计图纸及地方政策条文，通过模式识别技术提取规范字段；构建公路工程术语知识图谱，将非结构化政策描述映射为结构化规范字段，并基于大模型语义理解能力解析政策隐含条件，生成结构化字段后，通过预设的公路工程技术标准映射表进行合法性校验，对不符合标准的字段生成修正建议； S2：采用推理加速框架优化模型推理效率，注入公路工程领域专业知识，构建术语对照映射表，针对易混淆专业术语设计对比学习任务，通过相似度损失函数优化模型输出与规范术语的一致性；基于参数微调训练模型生成规范文本，建立奖励机制，对奖励值大于预设阈值的内容给予正向反馈，对奖励制小于预设阈值的内容给予负向反馈并触发重生成，将优化后的参数融合至原始模型，完成模型部署； S3：通过应用程序接口对接公路选线系统，输入已选路线的空间坐标、地理信息数据及工程设计参数，提取路线几何特征参数，获取沿线地理环境数据，通过空间分析计算路线与环境敏感区域的空间关系；基于选线特征参数生成分层章节结构，所述分层章节结构包括技术方案、经济分析、环境影响及结论建议四大模块，各模块下设相应子章节，根据选线特征调整章节内容； S4：控制模型输出符合公路工程可行性研究报告编制规范的标准文本，统一专业术语表达，执行跨章节内容一致性验证； S5：采用自动化技术监控规范更新信息，通过消息传递机制触发知识图谱重构，调用外部知识库验证内容合规性，构建向量检索系统存储并匹配地方政策条文，校验生成内容与最新规范的一致性，对冲突内容提供修正建议； 所述S2中基于参数微调训练模型生成规范文本，包括：构建监督微调数据集，数据源自历史公路工程可行性研究报告，包含路线设计参数与对应标准文本的映射关系，将文本数据转换为模型可处理的向量表示； 所述S2中建立奖励机制，包括：初始化低秩适应参数矩阵，定义多维度奖励函数，所述奖励函数综合评估规范符合度、术语一致性、空间安全性及经济合理性四个维度，各维度权重通过专家评估方法确定；所述规范符合度基于生成内容与技术标准要求的偏差计算，所述术语一致性通过向量相似度度量生成术语与标准术语的匹配程度，所述空间安全性基于路线与风险区域的空间关系计算，所述经济合理性基于经济指标与行业基准的比值确定； 所述S2中将优化后的参数融合至原始模型，完成模型部署，包括：通过机器学习优化器更新低秩适应参数，将优化后的参数融合至原始模型权重，完成模型导出与部署。

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