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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于混合专家系统的跨模态条件可控检索方法和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：CN120234438B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510704240.8，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于混合专家系统的跨模态条件可控检索方法和系统是由杨晓达;赵洲设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合专家系统的跨模态条件可控检索方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合专家系统的跨模态条件可控检索方法和系统，属于图像检索技术领域。利用带风格标签和内容标签的图像训练数据集，联合对比学习损失和提示正则化损失训练一个基于门控网络的混合专家系统和提示词增强向量组，混合专家系统输出的融合特征与提示词增强向量组中相对应的提示向量的相加结果作为用于相似度检索的图像嵌入向量；训练阶段混合专家系统输出的融合特征始终为加权图像特征，检索阶段先根据用户输入的查询文本确定检索模式，在不同的检索模式下进行图像检索。本发明结合了文本与图像模态的优势，能够动态调整内容与风格检索权重，并基于新的提示学习策略使得模型能够自适应选择任务相关的提示，灵活适应不同检索任务需求。

本发明授权一种基于混合专家系统的跨模态条件可控检索方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于混合专家系统的跨模态条件可控检索方法，用于图像检索，其特征在于，包括： 获取带风格标签和内容标签的图像训练数据集； 根据图像训练数据集构建样本对，联合对比学习损失和提示正则化损失训练一个基于门控网络的混合专家系统和提示词增强向量组，所述混合专家系统输出的融合特征与提示词增强向量组中相对应的提示向量进行相加，相加结果作为用于相似度检索的图像嵌入向量；所述提示词增强向量组包括内容提示向量、风格提示向量、内容-风格联合提示向量，三个提示向量分别对应三种检索模式，提示向量的初始化维度与所述融合特征维度相同； 训练阶段，混合专家系统输出的融合特征为加权图像特征； 检索阶段，首先根据用户输入的查询文本确定检索模式，在内容检索模式和风格检索模式下，混合专家系统输出的融合特征为对应专家模型输出的图像特征，在内容-风格联合检索模式下，混合专家系统输出的融合特征为加权图像特征； 所述混合专家系统中包含分别用于生成内容图像特征和风格图像特征的预训练内容专家模型和预训练风格专家模型；所述加权图像特征是指门控网络输出的融合权重与内容图像特征和风格图像特征的加权结果。

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