西北工业大学刘思聪获国家专利权
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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于智能物联网的多模态数据流的亲和性分析方法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：CN119071327B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411327743.X，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权一种基于智能物联网的多模态数据流的亲和性分析方法是由刘思聪;於志文;朱柯豪;伍峰民;郭斌设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于智能物联网的多模态数据流的亲和性分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能物联网的多模态数据流的亲和性分析方法，包括多模态数据的亲和性度量方法以及基于层次分析法的亲和矩阵构建两部分。本发明能够很好地计算出多模态数据之间隐藏的亲和性，保障了准确性并且能够适应多种不同的异构传感器。本发明方法具有通用性和鲁棒性，能够处理不同类型的传感器数据，并且在各种实际应用场景中都能可靠地工作。
本发明授权一种基于智能物联网的多模态数据流的亲和性分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能物联网的多模态数据流的亲和性分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：多模态数据的亲和性度量； 步骤1-1：对于不同模态的数据流，选用不同的特征提取网络，获取各个不同传感器产生模态数据的特征； 步骤1-2：对于获取的特征进行t-SNE降维获得低维特征表示，随后计算低维特征之间的平均余弦相似度作为初步亲和性度量； 步骤2：基于层次分析法的亲和矩阵构建； 步骤2-1：针对整个传感器网络中的所有传感器，分为关注的传感器和需要的传感器；所述关注的传感器包括慢流传感器和易损传感器，所述需要的传感器包括快流传感器； 步骤2-2：将关注的传感器划分到焦点层，将需要的传感器划分到备选层； 步骤2-3：构建准则层； 准测层的准则选取初步亲和性； 步骤2-4：对准则层和焦点层以及准则层和备选层之间构建判断矩阵； 步骤2-5：计算每个判断矩阵的权重矩阵； 步骤2-6：将准则层与焦点层的权重矩阵与准则层与备选层的权重矩阵相乘得到最终的亲和矩阵。
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