【技术实现步骤摘要】
本专利技术提供一种基于大语言模型的结构健康监测方法，属于建筑监测。
技术介绍
1、随着社会对建筑设计质量要求越来越高，建筑设计软件也变得越来越专业和复杂。现在的设计软件的不仅学习成本高，而且交互模式复杂。大语言模型(llm)的最新突破使计算机清晰地理解人类自然语言指令，并准确生成代码语言具有可行性，有望为人与软件的交互范式提供新思路。比如《大语言模型驱动的交互式建筑设计新范式——基于rhino7的概念验证》(蒋灿,郑哲,梁雄等.图学学报1-7[2024-01-24].http://kns.cnki.net/kcms/detail/10.1034.t.20240108.1355.004.html.)，但是该文章直接使用大语言模型，没有针对建筑相关场景进行优化。
技术实现思路
1、针对上述技术问题，本专利技术提供一种基于大语言模型的结构健康监测方法，以解决以下技术问题：
2、(1)数据处理效率问题：传统的结构健康监测方法通常需要大量的人工处理和数据分析，效率低下，难以满足大规模、实...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的结构健康监测方法，其特征在于，利用大语言模型处理大量的结构健康数据，提取关键信息，并自动生成结构健康状态的预测和诊断报告。
2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的结构健康监测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于大语言模型的结构健康监测方法，其特征在于，S1中的历史文档资料，包括文字描述、监测数据。
4.根据权利要求2所述的一种基于大语言模型的结构健康监测方法，其特征在于，S3中预处理包括去噪、滤波。
【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的结构健康监测方法，其特征在于，利用大语言模型处理大量的结构健康数据，提取关键信息，并自动生成结构健康状态的预测和诊断报告。
2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的结构健康监测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：...
【专利技术属性】
技术研发人员：农博文，王晓琳，时慧恩，李剑辉，方延强，尹超能，韦永山，朱茂华，卢迪，甘弟，周羁，林甲胜，谢斯宇，
申请(专利权)人：广西科学院，
类型：发明
国别省市：
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