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龙图腾网获悉云南烟叶复烤有限责任公司;昆明理工大学申请的专利一种融合大模型的烟叶质量多维度智能评估与预测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：CN121681655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610181972.8，技术领域涉及：G06F16/25；该发明授权一种融合大模型的烟叶质量多维度智能评估与预测系统是由李瑞东;招云芳;葛霓志;李妮;李建岭;朱剑波;王献友;张博为;邓立;李正莹设计研发完成，并于2026-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合大模型的烟叶质量多维度智能评估与预测系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合大模型的烟叶质量多维度智能评估与预测系统，由数据采集、存储、分析处理、大模型驱动、可视化、报告生成、实时数据交互七大模块组成：前段自动导入并清洗烟叶多域数据；中段SQLite秒级存查备份，Python+Scikit‑learn完成统计与机器学习运算，微调Transformer据此生成行业评估与趋势预测；后段MatplotlibSeaborn绘图、python‑docx自动生成Word报告，WebSocket每2秒推送糖碱指标，实现烟叶质量智能评估闭环。本发明可以实现烟叶质量的多维度智能评估与精准预测，提高评估效率与准确性，为烟草行业提供了全面、系统且符合行业规范的解决方案。

本发明授权一种融合大模型的烟叶质量多维度智能评估与预测系统在权利要求书中公布了：1.一种融合大模型的烟叶质量多维度智能评估与预测系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于通过Excel文件导入和数据库直连方式获取烟叶数据，自动识别并提取烟叶数据中的理化特性指标、年份、地域、品种和等级字段，并对非数值型理化数据进行标记和修正提示； 数据存储模块，采用SQLite数据库并通过SQLAlchemy框架实现数据映射，支持单表查询、多表关联查询及批量数据更新； 分析处理模块，基于Python代码结合Scikit-learn统计算法库构建，用于完成烟叶检测数据的统计计算； 大模型驱动层，基于经烟叶行业语料微调的Transformer架构预训练模型，解析用户自然语言输入的分析需求，自动提取年份、地域、品种、等级及理化特性指标关键参数，依据分析处理模块输出的统计结果结合气候数据和种植技术信息生成符合烟叶行业规范的专业化评估结论并开展趋势预测； 可视化模块，基于Matplotlib和Seaborn库生成趋势图、相关性矩阵热力图、聚类散点图和方差分析箱线图，并可自定义图表标题和坐标轴标签； 报告生成模块，基于python-docx库自动生成Word格式分析报告，报告包含封面、目录、数据概况、分析结果和结论与建议，支持报告内容的增量更新和版本管理； 实时数据交互模块，基于WebSocket协议在8765端口建立实时连接推送JSON格式模拟实时数据并在前端页面实时接收并展示数据； 所述分析处理模块包括聚类分析单元，该单元包括： 特征选择子单元，接收用户选定的理化指标和聚类特征权重，确定参与聚类分析的特征组合，输出选定的特征数据集； 数据标准化处理子单元，接收特征选择子单元输出的特征数据集，使用StandardScaler进行标准化处理，输出满足均值为0、标准差为1的标准化数据集； 聚类参数优化子单元，接收数据标准化处理子单元输出的标准化数据集，通过肘部法则和轮廓系数法确定最佳聚类数量，输出优化后的聚类参数； 聚类初始化子单元，接收聚类参数优化子单元输出的聚类参数，设置K-Means算法的随机种子参数并输出初始化参数配置； 聚类执行子单元，接收聚类初始化子单元输出的参数配置和数据标准化处理子单元输出的标准化数据集，执行K-Means聚类算法迭代计算直到簇中心稳定，输出聚类结果标签； 聚类效果评估子单元，接收聚类执行子单元输出的聚类结果标签，计算各样本的轮廓系数和Calinski-Harabasz指数，输出包含聚类质量和稳定性评估的聚类效果报告。

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云南烟叶复烤有限责任公司;昆明理工大学，其通讯地址为：650021 云南省昆明市五华区圆通街51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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