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龙图腾网获悉南航科技(广东横琴)有限公司申请的专利基于大语言模型的飞行模拟机接口代码自动生成方法、系统、设备及存储介质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：CN120872322B 。

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：202511395860.4，技术领域涉及：G06F8/35；该发明授权基于大语言模型的飞行模拟机接口代码自动生成方法、系统、设备及存储介质是由邱海桓;张鑫;王兆祎;田琼;应晓灵;唐浩浩设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的飞行模拟机接口代码自动生成方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及大语言模型技术领域，提供一种基于大语言模型的飞行模拟机接口代码自动生成方法、系统、设备及存储介质，解决飞行目标接口代码的生成效率低、准确性差与系统适应性差的问题。本申请方法包括：获取飞行目标多外部设备的接口数据，噪声过滤与关键信息提取后转换为结构化输入数据；利用深度学习与语义理解算法深度解析数据，提取关键语义信息并生成接口代码模板；结合示例数据与交互规则实例化模板内容，生成目标代码；基于测试用例算法生成多场景测试案例，验证代码正确性、稳定性与性能；综合分析测试与性能结果，动态调整模型参数与训练数据，实现闭环自动化代码生成。本申请提升了飞行目标接口代码的生成效率、准确性与系统适应性。

本发明授权基于大语言模型的飞行模拟机接口代码自动生成方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的飞行模拟机接口代码自动生成方法，其特征在于，包括： 获取飞行目标中多个外部设备提供的接口数据，所述接口数据包括通信协议、数据格式及示例数据； 对所述接口数据进行噪声过滤处理，从处理后的接口数据中提取通信协议的关键信息和数据格式的关键信息，并将所述通信协议的关键信息和数据格式的关键信息按照预设的标准化数据格式进行转换，形成结构化输入数据； 将所述结构化输入数据输入至预先训练好的大语言模型，通过大语言模型中的深度学习算法，对所述结构化输入数据进行深度解析，利用所述大语言模型中的语义理解算法从解析结果中提取出关键语义信息，并基于所述关键语义信息生成接口代码模板； 基于所述示例数据和数据交互规则，对所述接口代码模板中的变量、函数及通信接口进行实例化处理，生成目标接口代码； 基于所述目标接口代码和所述示例数据，利用测试用例生成算法生成多场景的测试案例，通过执行所述测试案例，验证接口的正确性、稳定性和性能，得到测试验证结果； 对所述目标接口代码进行结构复杂度分析与运行效率评估处理，得到性能分析结果，结合所述测试验证结果与所述性能分析结果，动态调整所述大语言模型的参数与训练数据，以实现闭环自动化接口代码的生成流程； 所述将所述结构化输入数据输入至预先训练好的大语言模型，通过大语言模型中的深度学习算法，对所述结构化输入数据进行深度解析，利用所述大语言模型中的语义理解算法从解析结果中提取出关键语义信息，并基于所述关键语义信息生成接口代码模板，包括： 将所述结构化输入数据输入至大语言模型，通过所述大语言模型的编码模块，对所述结构化输入数据中的协议定义内容与数据格式描述内容进行联合编码，形成模型输入序列； 利用大语言模型提供的深度学习算法，对所述模型输入序列进行多层次语义解析，得到深度解析结果； 利用大语言模型提供的语义理解算法，对所述深度解析结果进行语义关系推理，得到关键语义信息，所述关键语义信息包括协议交互逻辑和数据映射关系； 基于所述协议交互逻辑和所述数据映射关系，生成接口代码模板； 所述利用大语言模型提供的语义理解算法，对所述深度解析结果进行语义关系推理，得到关键语义信息，包括： 对所述深度解析结果中的协议语法单元进行依存关系分析，识别协议命令与响应之间的触发条件和时序约束关系； 对所述深度解析结果中的数据结构定义进行语义角色标注，解析数据字段的功能属性、取值范围和编码方式； 根据所述触发条件和所述时序约束关系，建立消息序列的状态转换模型，基于所述状态转换模型推导出协议交互的完整工作流程； 根据所述功能属性、所述取值范围和所述编码方式，构建数据字段之间的映射规则和转换关系，基于所述映射规则和所述转换关系，形成数据解析与封装的标准模板； 基于所述完整工作流程和所述标准模板，生成关键语义信息。

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南航科技(广东横琴)有限公司，其通讯地址为：519001 广东省珠海市香洲区横琴港澳大道868号市民服务中心2号楼政务服务中心114室-1539(集中办公区)；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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