一种基于大模型和知识图谱的石墨烯产品筛选方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大模型和知识图谱的石墨烯产品筛选方法，包括S1、从多个异构数据源自动采集石墨烯产品的多维度数据，并构建多维度数据集；S2、构建高维特征空间；S3、生成对石墨烯产品特性预测模型；S4、对新的石墨烯产品多维度数据输入石墨烯产品特性预测模型，生成初步预测结果；S5、构建石墨烯产品的多层次知识图谱，整合结构化和非结构化数据；S6、发掘石墨烯产品特性之间的潜在关系和隐含知识；S7、生成优化的石墨烯产品筛选建议。本发明专利技术利用图神经网络进行智能推理和关联分析，能够发掘产品特性之间的潜在关系和隐含知识，为用户提供科学、优化的产品选择方案和应用场景建议。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及石墨烯，尤其涉及一种基于大模型和知识图谱的石墨烯产品筛选方法。

技术介绍

1、石墨烯作为一种新型纳米材料，因其优异的物理、化学和力学性能而备受关注，被广泛应用于电子器件、能源存储、生物医药等领域。然而，现有的石墨烯产品筛选方法通常依赖于人工经验和传统的数据分析技术，难以应对大规模、多源、复杂的数据，这导致了筛选效率低下、准确性不足的问题。

2、传统的石墨烯产品筛选方法多依赖于人工经验和简单的统计分析，这在处理大规模、多维度数据时显得力不从心。由于石墨烯产品涉及多种物理结构、化学成分、制造工艺和应用场景，数据的复杂性和多样性极大地增加了处理难度。传统方法难以高效地处理和分析这些复杂数据，导致数据利用率低，筛选效率低下。

3、现有的筛选方法通常基于预设的规则和经验进行筛选，缺乏智能化的关联分析能力，难以发现和利用石墨烯产品特性之间的潜在关联和隐含知识。例如，不同制造工艺对石墨烯产品性能的影响，以及不同应用场景下产品表现的差异，传统方法很难系统性地挖掘和分析这些复杂关系，从而影响筛选结果的科学性和可靠性。

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【技术保护点】

1.一种基于大模型和知识图谱的石墨烯产品筛选方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于大模型和知识图谱的石墨烯产品筛选方法，其特征在于，所述S1包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于大模型和知识图谱的石墨烯产品筛选方法，其特征在于，所述S16具体包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于大模型和知识图谱的石墨烯产品筛选方法，其特征在于，所述S2包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种基于大模型和知识图谱的石墨烯产品筛选方法，其特征在于，所述S3包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的一种基于大...

【技术特征摘要】

1.一种基于大模型和知识图谱的石墨烯产品筛选方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于大模型和知识图谱的石墨烯产品筛选方法，其特征在于，所述s1包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于大模型和知识图谱的石墨烯产品筛选方法，其特征在于，所述s16具体包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于大模型和知识图谱的石墨烯产品筛选方法，其特征在于，所述s2包括以下步骤：

5.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：严帅，董栩颀，尹逊航，李志敏，
申请(专利权)人：广东粤孵产业大数据研究有限公司，
类型：发明
国别省市：