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