买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北方联创通信有限公司申请的专利一种信息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：CN119961874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510443279.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种信息融合方法及系统是由熊凯龙;杨卫风;刘冬雨;周飞虹;廖燕华;邹小燕;万雅晨;张志豪;罗睿森;侯倩设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种信息融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种信息融合方法及系统，该方法包括：实时接收若干智能系统实时发送的若干目标信息，并基于预设规则根据若干目标信息实时生成与若干智能系统对应的邻接关系矩阵，其中，每一智能系统对应一个目标信息；在邻接关系矩阵中实时筛选出对应的目标矩阵参数，并根据目标矩阵参数实时生成对应的信息矩阵；对信息矩阵进行特征提取处理，以实时生成对应的目标特征向量，并根据目标特征向量实时计算出与每一目标信息分别对应的信息权重；根据目标特征向量以及信息权重进行卷积融合处理，以实时生成与若干目标信息对应的目标信息向量。本发明能够避免产生复杂的计算以及数据，对应提升了工作效率。

本发明授权一种信息融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种信息融合方法，其特征在于，所述方法包括： 实时接收若干智能系统实时发送的若干目标信息，并基于预设规则根据若干所述目标信息实时生成与若干所述智能系统对应的邻接关系矩阵，其中，每一所述智能系统对应一个所述目标信息； 在所述邻接关系矩阵中实时筛选出对应的目标矩阵参数，并根据所述目标矩阵参数实时生成对应的信息矩阵； 对所述信息矩阵进行特征提取处理，以实时生成对应的目标特征向量，并根据所述目标特征向量实时计算出与每一所述目标信息分别对应的信息权重； 根据所述目标特征向量以及所述信息权重进行卷积融合处理，以实时生成与若干所述目标信息对应的目标信息向量； 其中，所述信息融合方法是基于设置在后台的服务器实施的，所述服务器能够与各个智能系统建立通信连接，并且所述服务器能够实时接收各个智能系统对应发送的若干目标信息； 假设Oi为智能体i观测的信息，mj为其他智能体的观测信息，j=1,2..,N,j≠i；将Oi和mj拼接后输入特征提取网络，输出为智能体i与其他智能体信息的关联性向量eij，其表示信息mj与智能体i本身的关系紧密程度；其过程可以表示为一个函数，如式所示： fOi，mj→eij 由于智能体的数量为N，所以最终的输出为ei1,ei2,ei3,...eiN；最后将特征提取网络的输出ei1,ei2,ei3,...eiN输入到softmax，最终经过onehot编码输出一个仅有0，1的邻接关系矩阵G=[gi1,gi2,gi3,...giN]；若gij为0，说明智能体i拒绝接收智能体j的信息；若gij为1，说明智能体i接收智能体j的信息； 为了将关联性向量转换成onehot形式的邻接矩阵G；假设局部观测Oi的维度为D1，其他智能体信息mj的维度为D2，那么关联性向量ei1,ei2,ei3,...eiN的维度为N×D1+D2，全连接网络的线性变换矩阵维度为D1+D2×1，于是关联性向量经过全连接网络之后的维度为N×1；经过Softmax函数后，可以获得一个概率矩阵P，P的维度为N×1，通过onehot编码后，得到最终的一个Nx1的关系编码G=[gi1,gi2,gi3,...giN]，以便于后续的处理； 根据以上获取到的关系编码矩阵G=[gi1,gi2,gi3,...giN]，G中为1对应的智能体的信息将为智能体i需要接收的，假设智能体i共接收K个智能体的信息，则信息矩阵记为M，M的维度为K×D2；智能体i的局部观测信息通过特征提取得到一个1×D1的向量Q，信息矩阵M通过特征提取得到一个K×D1的向量I，再将信息矩阵M通过特征提取得到一个向量V； 根据向量Q和向量I计算每个智能体信息的权重，公式如下： 其中，wcQ，I表示所述信息权重，K表示所述目标特征向量的数量，QIcT表示所述目标特征向量，D1表示所述目标特征向量的尺寸； 得到一个向量W=[w1m1,w2m2,...wKmK]，最终将W和向量V进行卷积得到的1×D3信息向量Mesg。

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北方联创通信有限公司，其通讯地址为：330000 江西省南昌市高新开发区京东大道168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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。