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龍圖騰網恭喜江西融媒大腦科技有限公司申請的專利一種基于個性化定制的候鳥知識AI互動問答方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119760159B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510255081.8，技術領域涉及：G06F16/36；該發明授權一種基于個性化定制的候鳥知識AI互動問答方法是由葉濤;張瑩博;潘藝天;邱鵬;謝華山設計研發完成，并于2025-03-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于個性化定制的候鳥知識AI互動問答方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于個性化定制的候鳥知識AI互動問答方法，涉及AI互動問答技術領域，本發明，基于地域匹配機制，通過用戶查詢解析提取地理信息，并采用基于空間索引的K近鄰搜索匹配知識庫中的候鳥數據，引入候鳥遷徙預測模型，基于時序分析方法計算候鳥物種在特定時間段的分布概率，并結合氣候變化影響因子進行修正，使AI能夠動態調整回答；通過自適應知識圖譜整合全球與本地數據，并引入區域化實體鏈接技術，層次化方式組織候鳥知識，同時計算候鳥物種在圖譜中的影響力，使得查詢結果更加精準，能夠匹配用戶關注的本地物種，并采用語義消歧、口音適配和圖像識別方法，提高AI解析不同類型查詢的能力。

本發明授權一種基于個性化定制的候鳥知識AI互動問答方法在權利要求書中公布了：1.一種基于個性化定制的候鳥知識AI互動問答方法，其特征在于：包括，步驟S1，構建本地化候鳥知識庫，整合全球鳥類數據庫與區域性鳥類觀測數據，并對知識庫中數據進行結構化存儲；所述構建本地化候鳥知識庫，整合全球鳥類數據庫與區域性鳥類觀測數據，并對知識庫中數據進行結構化存儲的步驟為，對采集的原始數據進行特征標準化，定義標準化候鳥知識庫： ，其中，表示標準化后的候鳥知識庫，表示數據索引，表示知識庫中的記錄總數，表示第個鳥類物種，表示第個記錄的地理位置，表示第個記錄的觀測時間，表示第個鳥類的特征，表示第個鳥類的棲息地信息，建立數據索引： ，其中，表示候鳥知識庫的索引結構，表示第個鳥類的分類層級信息，表示第個鳥類行為特征的聚類類別；步驟S2，基于步驟S1的本地化候鳥知識庫，建立地域匹配機制；步驟S3，基于步驟S2的地域匹配機制，構建自適應知識圖譜，對全球和本地候鳥知識進行分層整合，并引入區域化實體鏈接技術，匹配用戶查詢中的地理位置與本地候鳥知識；所述基于步驟S2的地域匹配機制，構建自適應知識圖譜的步驟為，基于步驟S2中匹配到的地域信息和候鳥數據，構建候鳥知識圖譜： ，其中，表示候鳥知識圖譜，表示候鳥知識圖譜中的節點集合，包括鳥類物種、地理位置、觀測時間和棲息地信息，表示節點間的邊集合，定義候鳥物種之間的關系，包括捕食關系、棲息地相似性和遷徙路徑，表示知識圖譜中的關系集合，包括屬于同一棲息地和有相同遷徙路線；對知識圖譜進行層次劃分，定義分層集合： ，其中，表示全球層級的候鳥知識節點，表示本地層級的候鳥知識節點，計算知識圖譜中每個候鳥物種節點的影響力，計算公式為： ，其中，表示候鳥物種在知識圖譜中的影響力，表示節點的連接數，表示候鳥物種與相鄰候鳥物種之間的權重，為候鳥物種間的相似度函數，定義為： ，其中，表示候鳥物種之間的棲息地相似度距離，為歸一化系數；基于用戶查詢中的地理位置進行區域化實體匹配，匹配公式為： ，其中，表示匹配到的候鳥物種節點， 為候鳥物種節點與地理位置的匹配函數，定義為： ，其中，為匹配權重，表示基于地理距離的匹配分數，表示基于遷徙模式的匹配分數；步驟S4，基于步驟S3的自適應知識圖譜，利用多模態解析進行目標檢測和分類，并結合步驟S1的本地化候鳥知識庫匹配鳥類物種與棲息地信息；所述基于步驟S3的自適應知識圖譜，利用多模態解析進行目標檢測和分類，并結合步驟S1的本地化候鳥知識庫匹配鳥類物種與棲息地信息的步驟為，進行多模態解析，包括：對用戶輸入的文本查詢進行語義消歧，采用基于Bert模型的語義相似度計算： ，其中，表示查詢文本與候鳥物種的相似度，為查詢文本的Bert語義向量，為候鳥物種的語義向量，為余弦相似度函數，對用戶語音輸入進行音頻特征匹配： ，其中，表示語音輸入與候鳥聲音的動態時間規整DTW相似度，為用戶語音輸入的特征序列，為候鳥物種聲音的特征序列，對用戶上傳的鳥類照片進行目標檢測與分類： ，其中，為預測的鳥類物種，為圖像識別模型ResNet的分類概率，為用戶上傳的鳥類圖像，基于多模態解析的識別結果，匹配候鳥知識庫中的物種與棲息地： ，其中，表示匹配的候鳥棲息地，為基于知識庫的物種匹配函數；步驟S5，基于步驟S4的多模態解析結果，采用因果推理模型對候鳥遷徙模式進行動態預測和推理；步驟S6，基于因果推理模型，結合自然語言生成技術優化并輸出問答表述；步驟S7，基于步驟S6生成的問答表述，采用用戶反饋優化機制，允許用戶對答案進行修正或補充，并結合強化學習動態調整知識庫數據結構與問答權重。

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