烟台大学刘兆伟获国家专利权
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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利一种基于大语言模型的自适应文本引导纤维束特征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：CN121030694B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511573780.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于大语言模型的自适应文本引导纤维束特征融合方法及系统是由刘兆伟;刘盛;宋永超;傅强;张洪耐;王涛;张增阳;高林;阎维青;尹彭飞;任其广;王腾江;陈鹏;姜岸佐;单垚设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于大语言模型的自适应文本引导纤维束特征融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及文本特征融合技术领域，尤其是涉及一种基于大语言模型的自适应文本引导纤维束特征融合方法及系统。方法包括基于纤维束特征融合后的特征进行多尺度潜在注意力融合，包括潜在多尺度特征嵌入、尺度间注意力建模、多尺度融合与残差增强和注意力正则与尺度一致性约束；基于多尺度潜在注意力融合后的特征进行伪令牌序列生成与聚合，包括伪令牌嵌入表示、令牌序列化与切片映射、语义一致性与上下文建模和序列聚合与可解码接口生成；将经过伪令牌序列生成与聚合的多模态融合特征，利用大语言模型处理生成自然语言输出。本发明提出了一种基于大语言模型的自适应文本引导纤维束特征融合方法，实现了多模态信息的高效协同与语义可解释化融合。
本发明授权一种基于大语言模型的自适应文本引导纤维束特征融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的自适应文本引导纤维束特征融合方法，其特征在于，包括： 获取多模态数据，包括文本模态、视觉模态和音频模态； 对获取的多模态数据进行预处理； 基于预处理后的数据进行自适应文本引导的纤维束特征融合，其中包括共享语义基空间构建、模态特异性纤维偏移空间构建、自适应纤维束融合以及几何正则与对齐约束； 基于纤维束特征融合后的特征进行多尺度潜在注意力融合，包括潜在多尺度特征嵌入、尺度间注意力建模、多尺度融合与残差增强和注意力正则与尺度一致性约束； 基于多尺度潜在注意力融合后的特征进行伪令牌序列生成与聚合，包括伪令牌嵌入表示、令牌序列化与切片映射、语义一致性与上下文建模和序列聚合与可解码接口生成； 将经过伪令牌序列生成与聚合的多模态融合特征，利用大语言模型处理生成自然语言输出。
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