一种基于大模型的物料自动分级分类方法

本发明涉及人工智能技术领域，具体为一种基于大模型的物料自动分级分类方法，包括以下步骤：获取物料形态特征与属性分布，结合原始类别分析关联，提取稳定性与一致性指标筛选高适配路径，采集监测值与性能评估，检索当前分类状态对比目标调整策略，调用指令集比对延迟与波动，输出分类恢复路径与同步节点配置表，本发明中，通过分析物料的形态特征与属性分布，对每种类别的稳定性与一致性进行排序，分类节点的响应监测与性能评估确保高效性，并能动态调整分类策略以应对任务周期变化，提升适应性与精准性，物料分级分类任务可实时调整，减少不稳定因素，确保更高质量的分类结果与精确的恢复路径，显著提高物料分类的灵活性与智能化水平。