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龙图腾网获悉杭州量算科技有限公司申请的专利一种低代码平台表单组合查询条件实现方法及系统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：CN121614493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610142260.5，技术领域涉及：G06F16/242；该发明授权一种低代码平台表单组合查询条件实现方法及系统是由崔德鹏;王昭锦设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低代码平台表单组合查询条件实现方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种低代码平台表单组合查询条件实现方法及系统，属于数据处理技术领域。本发明包括：接收并解析用户通过可视化界面配置的多表组合查询条件，提取数据表、连接条件与过滤谓词；构建以表为节点、连接关系为边的模式图；采用词向量模型对字符型谓词进行语义嵌入，结合模式图生成查询特征向量；通过轻量级多集合卷积神经网络对查询结果基数进行估计；基于基数估计值与表重要性评分，利用强化学习生成优化的多表连接查询计划；执行查询并监控实际性能，将真实基数与预估基数的误差反馈至自适应学习模块，对基数估计模型进行增量训练与闭环优化，从而提升低代码平台处理复杂组合查询的准确性与执行效率。

本发明授权一种低代码平台表单组合查询条件实现方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种低代码平台表单组合查询条件实现方法，其特征在于，包括如下步骤： 接收并解析复杂组合查询条件，得到数据表集合、表间连接条件集合以及用户指定的数据过滤谓词集合； 基于所述连接条件集合，识别表间关联键并构建以数据表作为节点、连接关系作为边的模式图； 采用词向量模型对查询中的字符型谓词进行嵌入表示，将所述数据表集合、表间连接条件集合及谓词集合共同转化为一个结构化的查询特征向量； 基于卷积神经网络模型从查询特征向量中学习并输出对本次多表连接查询结果的基数估计值； 将所述基数估计值作为查询代价评估的主要输入，结合基于强化学习训练的查询计划选择策略，在数据库外生成优化后的多表连接查询执行计划； 将所述多表连接查询执行计划反馈至低代码平台的数据查询引擎执行，并实时捕获该查询计划在实际运行中的性能指标；所述性能指标包括执行时间与返回结果的实际元组数量，所述实际元组数量为对应基数估计值的真实基数；基于真实基数和基数估计值计算整体基数预测偏差； 将所述性能指标输入至自适应学习框架，收集估计误差最大的若干查询及其真实数据，使用词向量模型重新编码后，对所述卷积神经网络模型进行增量训练与参数微调，完成对词向量模型的闭环优化；具体包括：通过自适应学习框架对基数估计误差进行分析，筛选得到基数预测偏差处于预设前列的若干查询实例及其对应真实执行结果作为训练样本； 基于词向量模型对所述查询中的字符型谓词重新编码，生成更新后的嵌入向量，并结合数据表以及表重要性评分，形成新的查询特征向量； 将所述新的查询特征向量作为输入对卷积神经网络模型进行增量训练，通过微调权重参数以最小化基数预测偏差。

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