一种基于多模态数据融合的风险信号精准识别方法
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一种基于多模态数据融合的风险信号精准识别方法
申请号:
CN202510988003
申请日期:
2025-07-17
公开号:
CN120873739A
公开日期:
2025-10-31
类型:
发明专利
摘要
本发明属于多模态人工智能风险识别领域,核心包括:多源异构数据并行采集模块;模态专属特征提取模块;图注意力驱动的动态融合模块;带注意力机制的风险分类模块。通过跨模态关联矩阵生成实时融合权重,实现自适应特征加权与隐性风险关联挖掘,显著提升复杂场景识别准确率与可解释性。应用于金融风控、工业监测等领域。
技术关键词
精准识别方法
多模态数据融合
结构化业务数据
风险
模态特征
非结构化文本
特征提取模块
分类网络
注意力机制
融合特征
跨模态
数据建立时间
门控神经网络
时序
节点特征
多源异构数据
递归神经网络
滑动时间窗
空间金字塔