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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于大模型的多模态数据融合方法及装置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：CN119807990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411695617.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于大模型的多模态数据融合方法及装置是由郑志明;袁波;吴发国;陈宣宇设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的多模态数据融合方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种基于大模型的多模态数据融合方法及装置，包括：将待处理的多模态数据转换为各模态对应的嵌入向量；基于预设的CNN模型，提取所述各模态对应的嵌入向量的特异特征，获得特异特征；基于所述特异特征，通过预设的强化学习算法，确定所述特异特征的权重；基于所述特异特征的权重，添加门控控制，对所述特异特征进行特征提取，获得共享特征，所述共享特征为所述待处理的多模态数据的融合结果。

本发明授权一种基于大模型的多模态数据融合方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的多模态数据融合方法，其特征在于，所述多模态数据融合方法包括： 将待处理的多模态数据转换为各模态对应的嵌入向量； 基于预设的CNN模型，提取所述各模态对应的嵌入向量的特异特征，获得特异特征，所述特异特征包括：所述待处理的多模态数据为图像数据时，所述特异特征为图像的边缘、纹理、颜色及图像中的目标对象；所述待处理的多模态数据为表格数据时，所述特异特征为所述表格数据对应的数值特征的平均值、标准差，类别特征的众数、缺失值；所述待处理的多模态数据为文本数据时，所述特异特征包括所述文本数据对应的语法结构、文本风格、情感倾向；所述待处理的多模态数据为音频数据时，所述特异特征包括：音频的音调、响度、节奏； 基于所述特异特征，通过预设的强化学习算法，确定所述特异特征的权重，所述预设的强化学习算法为策略梯度，所述策略梯度的状态为：当前输入的所述待处理的多模态数据特征、当前大模型的内部状态以及历史动作；所述策略梯度的动作为调整所述待处理的多模态数据的特异特征的权重，以及保留或者抑制某个模态的特征；所述策略梯度的奖励为分类任务的准确率以及回归任务的均方误差； 基于所述特异特征的权重，添加门控控制，对所述特异特征进行特征提取，获得共享特征，所述共享特征为所述待处理的多模态数据的融合结果，所述共享特征包括：概念性特征、事件性特征和属性特征；其中，所述概念性特征为所述待处理的多模态数据中均存在的对同一概念描述的特征；所述事件性特征为所述待处理的多模态数据中对同一事件进行描述的特征，所述事件性特征包括：时间序列信息、事件地点信息及事件参与者信息；所述属性特征为所述待处理的多模态数据中对事物属性进行描述的特征。

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