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龙图腾网获悉济南海文科技开发有限公司申请的专利多模态项目数据分析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：CN120822146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510953464.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权多模态项目数据分析方法是由刘淑珍;车兵;周正海设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态项目数据分析方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据处理技术领域，本发明公开了多模态项目数据分析方法，包括采集异构模态项目数据，基于自适应多尺度滤波技术，对各模态项目数据进行去噪和时间戳校正，并进行跨模态时间对齐，输出多模态信号；构建多层次玻尔兹曼机能量网络，对多模态信号的联合概率分布进行建模；设计基于拓扑熵的动态复杂度度量机制，用于表示项目结构复杂度，并生成拓扑熵动态场；以拓扑熵动态场作为约束条件，利用多维协变场框架，模拟多模态信号间的非线性耦合与时空传播，将多模态信号抽象为弦振动模式，识别拓扑熵动态场中的局部拓扑缺陷，生成异常波动图谱；使得项目运行过程中复杂多模态数据的分析更加智能化与可控化。

本发明授权多模态项目数据分析方法在权利要求书中公布了：1.多模态项目数据分析方法，其特征在于，包括： S1、采集异构模态项目数据，基于自适应多尺度滤波技术，对各模态项目数据进行去噪和时间戳校正，并进行跨模态时间对齐，输出多模态信号； 所述采集异构模态项目数据的方法包括： 在项目现场部署n个具有不同感知类型的数据采集通道，采集异构模态项目数据；异构模态项目数据包括图像模态、声音模态、设备运行参数模态、时序信号模态数据和项目文档模态数据；基于数据来源、物理类型和语义属性对异构模态项目数据进行模态类型识别与标注，生成具有模态标签的数据结构； S2、构建多层次玻尔兹曼机能量网络，对多模态信号的联合概率分布进行建模；设计基于拓扑熵的动态复杂度度量机制，用于表示项目结构复杂度，并生成拓扑熵动态场； 所述生成拓扑熵动态场的方法包括： 基于多模态信号，构建统一的多模态嵌入图，针对多模态嵌入图中任一节点，在预设滑动时间窗口下，定义节点的拓扑熵；将多模态嵌入图中各节点随时间变化的拓扑熵构建为时空连续分布张量，并引入类波动扩散机制建模传播行为，定义拓扑熵传播的控制偏微分方程；采用图结构上的离散化方法对控制偏微分方程进行数值解算，生成任意时间下的拓扑熵动态场； 为识别拓扑结构中的突发性变化点，在拓扑熵动态场上，采用分岔理论进行节点结构稳定性判定；对每个节点计算其在当前窗口下的局部雅可比矩阵，并提取谱半径，判断谱半径是否满足拓扑分岔条件；当满足拓扑分岔条件时，即判定该节点为拓扑分岔点；将所有识别出的拓扑分岔点，结合所属模态类型、时间戳和传播方向，绘制为拓扑熵异常响应图谱； S3、以拓扑熵动态场作为约束条件，利用多维协变场框架，模拟多模态信号间的非线性耦合与时空传播，将多模态信号抽象为弦振动模式，识别拓扑熵动态场中的局部拓扑缺陷，生成异常波动图谱； 所述将多模态信号抽象为弦振动模式的方法包括： 基于多模态信号数据，采用滑动时间窗口与模态空间分布信息，构建多维协变张量场； 将拓扑熵动态场作为调制约束引入多维协变张量场构建过程中，计算不同模态之间的协方差、互信息和高阶统计量；通过非线性核函数建模多模态信号之间的耦合映射关系，生成包含时间、空间和模态维度的耦合路径；将耦合路径抽象为受控边界条件下的多维弦振动模型； S4、借鉴胶质细胞对神经信号的选择性调节特性，结合异常波动图谱，动态调整各模态信号的权重耦合强度，进行模态间反馈调节； 所述进行模态间反馈调节的方法包括： 基于异常波动图谱，对多模态信号对应的多模态嵌入图中的各个节点进行识别与标注，确定存在结构异常的节点区域；针对每一节点，提取特征参数，计算节点在当前时刻的调节强度指标； 借鉴神经系统中胶质细胞对突触信号传递的调节机制，根据各节点的调节强度指标，对节点与相邻节点之间的模态耦合权重进行选择性调整，结合异常波动图谱中记录的拓扑结构演化轨迹，动态更新各模态之间的反馈通路结构，生成模态间耦合强度随时间变化的反馈调节曲线； S5、基于经权重调节后的多模态信号，设计多模态因果结构自构建算法，结合拓扑熵动态场和异常波动图谱，识别异常事件，并追踪跨模态时空因果路径，并将识别的异常事件传输至数据分析终端。

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