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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于生成式语言模型的失效模式数据分析方法和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：CN120146031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510213219.8，技术领域涉及：G06F40/211；该发明授权基于生成式语言模型的失效模式数据分析方法和系统是由阮芙蓉;冯南平;张强;黄挺设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成式语言模型的失效模式数据分析方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于生成式语言模型的失效模式数据分析方法和系统，涉及数据处理领域。可以利用语言模型对产品的文本数据进行拆分和分类，得到每个失效模式在多个风险维度上的文本信息，避免在失效模式识别阶段对专家经验的依赖；然后将文本信息向量化，分析多个失效模式之间的相似度，筛选出与待预测失效模式相似的失效模式，根据初始分数，得到预测分数，使用多个风险维度的修正权重对预测分数进行修正，得到修正分数，基于此得到每个失效模式的优先度，并根据优先度对多个失效模式进行排序。该排序结果削弱了对专家经验的依赖，考虑了多个风险维度的可靠性，可以对失效模式进行精细化排序，对产品的研发管理具有很好的指导意义。

本发明授权基于生成式语言模型的失效模式数据分析方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式语言模型的失效模式数据分析方法，其特征在于，包括： 获取产品的多个失效模式、每个失效模式在多个风险维度上的初始分数以及产品的文本数据； 将文本数据按照标点符号拆分成句子，根据每个句子的内容和每种失效模式在多个风险维度上的释义，对多个句子进行分类，得到每个失效模式在多个风险维度上对应的文本信息； 利用生成式语言模型将每个风险维度对应的文本信息进行向量化，得到每个失效模式在多个风险维度上的向量； 根据每个失效模式在多个风险维度上的向量，分析多个失效模式之间的相似度； 根据相似度和多个失效模式在多个风险维度上的初始分数，得到多个失效模式在多个风险维度上的预测分数； 根据每个失效模式在多个风险维度上的预测分数和多个风险维度的修正权重，得到多个失效模式在多个风险维度上的修正分数； 根据多个失效模式在多个风险维度上的修正分数，得到每个失效模式的优先度； 根据优先度对多个失效模式进行排序，以指导产品的管理决策； 所述根据相似度和多个失效模式在多个风险维度上的初始分数，得到多个失效模式在多个风险维度上的预测分数包括： 选定一个失效模式，比较当前风险维度上选定的失效模式对应的相似度，确定当前风险维度上选定的失效模式对应的最大相似度； 根据当前风险维度上选定的失效模式对应的相似度和当前风险维度上选定的失效模式对应的最大相似度，得到当前风险维度上选定的失效模式对应的多个相似度绝对差，其中，当前风险维度上所有失效模式对应的相似度绝对差构成相似度绝对差集合； 将当前风险维度对应的相似度绝对差集合中的每个绝对差作为候选阈值，根据多个候选阈值和待预测失效模式对应的最大相似度，确定多个筛选阈值； 根据待预测失效模式与其他失效模式之间在当前风险维度上的相似度、当前风险维度的每个筛选阈值和多个失效模式在当前风险维度上的初始分数，得到每个筛选阈值对应的待预测失效模式的预测值； 循环分析确定每个候选阈值对应的所有失效模式在当前风险维度上的预测值； 根据每个候选阈值对应的所有失效模式在当前风险维度上的预测值和所有失效模式在当前风险维度上的初始分数，得到每个候选阈值对应的平均绝对误差； 比较所有候选阈值对应的平均绝对误差，将最小平均绝对误差对应的预测值作为多个失效模式在当前风险维度上的预测分数； 循环分析确定多个失效模式在每个风险维度上的预测分数，其中，所述风险维度包括发生概率、发生严重性、可探测性和管理成本。

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合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193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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