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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利一种基于条件扩散的不完全多模态感知数据恢复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：CN119337074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411894324.4，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种基于条件扩散的不完全多模态感知数据恢复方法及系统是由刘亮;齐梦实;马华东;范金晓设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于条件扩散的不完全多模态感知数据恢复方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于条件扩散的不完全多模态感知数据恢复方法及系统，该方法的步骤包括：实时感知多个模态的数据的接收情况，判定是否存在至少一个模态的数据的缺失；基于缺失数据的模态的历史数据构建高斯过程，基于所述高斯过程构建条件分布，从条件分布中进行采样，得到时间相关性矩阵；判定缺失数据的模态缺失数据的时间段，从未缺失数据的模态中获取对应时间段的数据，构建每个对应每个未缺失数据的模态的特征矩阵，对多个模态的特征矩阵进行融合，得到语义一致性矩阵；将条件分布的数据、时间相关性矩阵和语义一致性矩阵输入到预设置的特征恢复模型中，所述特征恢复模型输出对应缺失数据的模态的缺失数据的恢复特征矩阵。

本发明授权一种基于条件扩散的不完全多模态感知数据恢复方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于条件扩散的不完全多模态感知数据恢复方法，其特征在于，该方法的步骤包括：实时感知多个模态的数据的接收情况，判定是否存在至少一个模态的数据的缺失，多个模态的数据包括温度、光照和湿度的数据；基于缺失数据的模态的历史数据构建高斯过程，基于所述高斯过程构建条件分布，从条件分布中进行采样，得到时间相关性矩阵，在潜在空间内构建模态历史数据的矩阵和缺失数据的矩阵的联合分布： 均值被设置为零，利用核函数作为协方差矩阵，捕获和之间的时间相关性，条件分布计算如下： 其中，|作为缺失数据潜在空间的先验分布，s表示扩散的步数；判定缺失数据的模态缺失数据的时间段，从未缺失数据的模态中获取对应时间段的数据，构建每个对应每个未缺失数据的模态的特征矩阵，对多个模态的特征矩阵进行融合，得到语义一致性矩阵；将条件分布的数据、时间相关性矩阵和语义一致性矩阵输入到预设置的特征恢复模型中，所述特征恢复模型输出对应缺失数据的模态的缺失数据的恢复特征矩阵。

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