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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于混合专家领域自适应工业大模型的异常检测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：CN120011862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510469021.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于混合专家领域自适应工业大模型的异常检测方法是由贺诗波;金子坚;周启航;顾超杰;温震宇;王志秋设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合专家领域自适应工业大模型的异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合专家领域自适应工业大模型的异常检测方法。该方法通过引入混合专家模型和领域自适应技术，针对工业大模型在多领域任务中的训练效率与适应性问题，提供了一种高效的工业异常检测方案。包括数据预处理、领域划分与自适应、工业知识与数据融合、构建混合专家模型、模型训练与推理适配等。混合专家模型能够根据输入数据自动选择合适的专家进行推理，而领域自适应模块则有效减少不同领域数据的分布差异，从而提升模型的迁移能力和泛化性能。本方法基于数据驱动，能够适应不同工业场景的多模态数据，具有较强的普适性。与现有技术相比，本方法在工业应用中具有更高的训练效率和更好的模型适应性，理论性与实用性均得到增强。

本发明授权一种基于混合专家领域自适应工业大模型的异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合专家领域自适应工业大模型的异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、在工业环境中采集不同领域的多模态数据，根据数据类型进行预处理； S2、将预处理后不同领域的数据投射到一个统一的特征空间，使用预训练的领域判别器进行特征对齐，使用预训练的领域自编码器进行特征转换，使不同领域数据的分布更为接近； S3、通过显性工业知识将工业知识与处理后的多模态工业数据融合；具体为： S3.1、从工业领域的知识库中提取显性工业知识，转化为结构化数据、规则集或构建工业知识图谱； S3.2、利用多模态编码器分别对不同数据类型进行特征提取，将多种模态的数据映射到一个统一的特征空间， S3.3、通过构建基于领域知识图谱的上下文学习架构，结合领域知识图谱进行上下文学习； S4、构建混合专家模型并进行训练，所述混合专家模型由若干个混合专家模块组成，每个混合专家模块包括线性投影层、自注意力层、门控网络、混合专家层和输出层，所述混合专家层为针对不同数据处理方式的专家层； S5、针对智算平台进行调优和硬件兼容，使用优化后的混合专家模型对多模态工业数据融合后的数据进行异常检测推理。

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