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龙图腾网获悉深圳先进技术研究院申请的专利碳足迹的数据质量检测方法、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：CN121071761B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511632215.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权碳足迹的数据质量检测方法、设备及存储介质是由冯威;刘杰;刘鲁静;薛登高;雷航设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本碳足迹的数据质量检测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种碳足迹的数据质量检测方法、设备及存储介质，属于数据质量检测技术领域。该方法包括：获取待检测数据，并于知识数据库中检索至少一条待检测数据关联的领域知识信息，调用数据质量判别模型，识别待检测数据的数据特征信息，并根据数据特征信息确定待检测数据的数据质量信息，将待检测数据、领域知识信息以及数据质量信息进行组合，生成增强提示信息，将增强提示信息输入大语言模型，得到大语言模型基于增强提示信息生成的待检测数据的质量检测结果。本申请根据融合多源信息与人工智能判别模型的协同检测机制，显著提升了对于多模态、异构碳足迹数据质量控制的准确性与可靠性。

本发明授权碳足迹的数据质量检测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种碳足迹的数据质量检测方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤： 获取待检测数据，并于知识数据库中检索至少一条所述待检测数据关联的领域知识信息； 通过自编码器对所述待检测数据进行特征提取和降维处理，获得降维特征信息，其中，使用堆叠自编码器构建深度神经网络，通过所述堆叠自编码器将高维输入数据压缩为低维特征表示，再通过解码器重构原始数据，形成所述降维特征信息； 基于长短期记忆网络和卷积神经网络，识别所述降维特征信息中的时序特征或空间特征，其中，在时序分析阶段，采用门控循环单元网络建立时间依赖模型，分析所述降维特征信息中工序数据中的连续变化规律； 通过孤立森林算法，对所述待检测数据和所述时序特征和所述空间特征进行异常点检测，识别所述待检测数据中的异常数据； 基于所述时序特征、所述空间特征和所述异常数据，生成数据质量信息； 将所述待检测数据、所述领域知识信息以及所述数据质量信息进行组合，生成增强提示信息，包括：基于数据质量检测场景，构建数据质量检测逻辑树，通过广度优先搜索，遍历所述逻辑树，形成思维链，基于所述思维链生成提示语句，将所述待检测数据、所述领域知识信息以及所述数据质量信息与所述提示语句组合，构建所述增强提示信息，其中，所述逻辑树包括多个检测节点和推理路径； 将所述增强提示信息输入大语言模型，得到所述大语言模型基于所述增强提示信息生成的所述待检测数据的质量检测结果。

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