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龙图腾网获悉中国人民解放军海军大连舰艇学院申请的专利一种基于多模态融合的时间序列数据新类别发现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：CN120726410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511251106.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多模态融合的时间序列数据新类别发现方法是由隋金坪;王义涛;史红权;张峰;雷鸣;陈行军设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合的时间序列数据新类别发现方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态融合的时间序列数据新类别发现方法，包括：S1：获取初始时序数据，进行增强处理，得到增强时序数据；S2：对初始时序数据和增强时序数据分别进行转换处理，得到折线图；S3：建立时序数据新类发现网络模型，对时序数据新类发现网络模型进行训练，得到训练好的时序数据新类发现网络模型；时序数据新类发现网络模型包括多模态特征提取模块、多模态特征融合模块和参数型分类器；S4：基于训练好的时序数据新类发现网络模型和实际获取的时间序列数据进行分类，以得到分类结果。本发明能够有效的提高对于未知类别的时序数据分类精度，同时保留了对已知类别时序数据的有效分类能力，使时序数据分类更加准确。

本发明授权一种基于多模态融合的时间序列数据新类别发现方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的时间序列数据新类别发现方法，其特征在于，具体步骤包括： S1：获取初始时序数据，对所述初始时序数据进行增强处理，得到增强时序数据；所述初始时序数据包括由可见类别构成的有标签数据集合以及包含全部类别的无标签数据集合； S2：对所述初始时序数据和增强时序数据分别进行转换处理，得到第一折线图和第二折线图； S3：建立时序数据新类发现网络模型，基于所述初始时序数据、增强时序数据、第一折线图和第二折线图对所述时序数据新类发现网络模型进行训练，当设定的总损失函数收敛时，得到训练好的时序数据新类发现网络模型； 所述时序数据新类发现网络模型包括多模态特征提取模块、多模态特征融合模块和参数型分类器； 所述多模态特征提取模块用于通过双分支结构分别从所述初始时序数据和增强时序数据中提取得到时序特征，从第一折线图和第二折线图中提取得到图像特征； 所述多模态特征融合模块用于基于多头注意力融合机制分别对所述时序特征和图像特征进行特征融合，得到第一融合特征和第二融合特征； 所述参数型分类器用于基于所述第一融合特征和第二融合特征得到分类结果； S4：基于所述训练好的时序数据新类发现网络模型和实际获取的时间序列数据进行分类，以得到分类结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军海军大连舰艇学院，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市中山区解放路667号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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