一种基于深度学习的多源数据检索方法及系统
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一种基于深度学习的多源数据检索方法及系统
申请号:
CN202511015006
申请日期:
2025-07-23
公开号:
CN120929539A
公开日期:
2025-11-11
类型:
发明专利
摘要
本发明涉及深度学习与数据检索技术领域,公开了一种基于深度学习的多源数据检索方法及系统,检索方法包括:构建三维认知调和空间模型,以符号性、连续性和模态性为三个正交维度表示数据和查询;构建包含感知层、理解层和生成层的三层认知架构;实现自下而上特征抽象和自上而下概念具象化的双向知识流动机制;实现基于推理结果动态调整感知注意力的认知反馈回路;引入实时评估系统确定性和可靠性的元认知监控模块。本发明实现了符号知识、连续特征和多模态数据的统一表示,检索准确率高,并具备自我纠错和概念迁移能力。
技术关键词
数据检索方法
注意力
医学知识图谱
连续性
监控模块
评估系统
融合多模态信息
连续特征
贝叶斯神经网络
跨模态
概念
数据检索系统
动态
数据检索技术
集成学习方法
符号系统