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龙图腾网获悉龙能城市运营管理股份有限公司申请的专利智慧城市多模态数据采集融合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：CN120197130B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510267411.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权智慧城市多模态数据采集融合方法及系统是由高联盟设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本智慧城市多模态数据采集融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智慧城市技术领域，公开了一种智慧城市多模态数据采集融合方法及系统。本发明包括：获取智慧城市系统数据；根据预先训练的朴素贝叶斯模型对所述智慧城市系统数据进行数据清洗，提取得到数据项的元数据；根据所述数据项的元数据，进行数据标准化，得到标准化数据信息；根据预先形成的语义映射规则库将所述标准化数据信息，进行数据转换，得到机器可读数据；基于主成分分析对所述机器可读数据合并压缩，得到降维可读数据；根据预设的融合策略对所述降维可读数据进行数据融合，得到融合数据信息，并进行存储。本方法将各类异构数据转换为机器可懂的信息，有效地进行数据融合，提高数据的可用性。

本发明授权智慧城市多模态数据采集融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智慧城市多模态数据采集融合方法，其特征在于，由智慧城市数据平台执行，包括： 获取智慧城市系统数据；所述智慧城市系统数据包括气象传感器数据、交通传感器数据和社交媒体数据；其中，所述气象传感器数据包括温度、湿度；所述交通传感器数据包括车速、车流量；所述社交媒体数据包括用户评论； 根据预先训练的朴素贝叶斯模型对所述智慧城市系统数据进行数据清洗，提取得到数据项的元数据；所述数据项的元数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据； 根据所述数据项的元数据，进行数据标准化，得到标准化数据信息； 根据预先形成的语义映射规则库将所述标准化数据信息，进行数据转换，得到机器可读数据；其中，所述语义映射规则库是采用期望最大化算法对历史元数据进行挖掘得到学习参数，并基于所述学习参数构建得到； 基于主成分分析对所述机器可读数据合并压缩，得到降维可读数据； 根据预设的融合策略对所述降维可读数据进行数据融合，得到融合数据信息，并进行存储； 其中，所述基于主成分分析对所述机器可读数据合并压缩，得到降维可读数据，包括： 根据所述机器可读数据，进行数据合并，得到非重复机器可读数据； 根据所述非重复机器可读数据，进行范围数据标准化，得到第一标准化信息； 根据所述第一标准化信息，进行协方差运算，得到协方差矩阵； 根据所述协方差矩阵，进行特征值分解，得到特征值和特征向量； 按照特征值从大到小排列，选取排序第一的特征值对应的特征向量作为第二特征向量； 依次计算对应所述第二特征向量的方差贡献率，并将所述方差贡献率相加，得到方差贡献率之和，当所述方差贡献率之和大于或等于预设的贡献率阈值时，将累计的所述第二特征向量作为第三特征向量； 提取构成第三特征向量的主成分数据信息，将所述主成分数据信息作为降维可读数据。

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