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龙图腾网恭喜浙江省发展规划研究院申请的专利基于多模态数据融合的智能系统集成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：CN119938739B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510431245.8，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权基于多模态数据融合的智能系统集成方法是由陈知然;王煜若;俞翔;周哲伟;刘隆设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据融合的智能系统集成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态数据融合的智能系统集成方法，包括：S1、获取多个不同模态的数据源；S2、对多个不同模态的数据源中的原始数据进行预处理，生成预处理后的数据；S3、基于预处理后的数据，挖掘出各模态数据之间的潜在关联关系，生成模态间关联规则集合；S4、根据模态间关联规则集合，动态调整数据融合策略，生成调整后的融合策略；S5、根据所述调整后的融合策略，对各模态数据进行加权融合，生成融合后的综合数据；S6、对所述融合后的综合数据进行处理，生成集成数据；S7、在智能系统运行过程中，基于集成数据和新的数据源输入，实时更新所述关联规则。本发明具备灵活性强、效率高、适应性强和数据处理成本低的优点。

本发明授权基于多模态数据融合的智能系统集成方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态数据融合的智能系统集成方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取多个不同模态的数据源； S2、对多个不同模态的数据源中的原始数据进行预处理，包括去噪处理和标准化处理，生成预处理后的数据； S3、基于预处理后的数据，采用自适应关联规则挖掘算法，挖掘出各模态预处理后的数据之间的潜在关联关系，生成模态间关联规则集合； S4、根据模态间关联规则集合，动态调整数据融合策略，生成调整后的融合策略； S5、根据所述调整后的融合策略，对各模态预处理后的数据进行加权融合，生成融合后的综合数据； S6、对所述融合后的综合数据进行处理，生成集成数据； S7、在智能系统运行过程中，基于集成数据和新的数据源输入，实时更新所述模态间关联规则集合，生成更新后的关联规则，并根据更新后的关联规则重新调整融合策略； 所述S3具体包括： S31、对所述预处理后的数据进行模态划分，获得各模态数据独立的模态数据集，所述预处理后的数据表示为，其中表示第个独立的模态数据集，n表示模态数据集中的独立的模态数据总数，包含第个独立的模态数据集中的所有样本数据，每个样本数据由一个特征向量组成，其中为特征向量数量，且表示第个模态下第个特征向量的取值； S32、在每个模态数据集内，选择适当的特征向量子集，并计算所选特征向量子集中的特征向量之间的关联度，所述关联度用于反映特征和特征之间的相互关系： ； 其中，和分别表示第个特征和第个特征在第个特征向量子集中的取值，和分别为第个特征和第个特征在模态下的均值，为特征向量子集数量； S33、根据所述各特征向量之间的关联度，采用自适应关联规则挖掘算法，通过设定支持度阈值和置信度阈值，挖掘出模态数据之间的潜在关联规则，生成模态间的关联规则集，其中每条关联规则表示为，其中和为两个特征集，且满足以下条件： ； 其中，为和同时发生的概率，为从推导到的条件概率； S34、根据所述生成的模态间的关联规则集，通过计算每条规则的提升度来评估每条关联规则的强度，得到强度较高的关联规则集： ； 其中，和分别为特征集和的边际概率，若提升度，则表示和之间存在强正相关关系； S35、从所述强度较高的关联规则集中，筛选出具有较强模态间依赖性的关联规则，生成最终的模态间关联规则集合，其中每条关联规则表示模态间的关联关系； 所述S4具体包括： S41、基于所述模态间关联规则集合，计算每条关联规则对应的权重值，其中每个权重值反映该关联规则对模态数据融合过程中的贡献程度： ； 其中，为关联规则的提升度，为关联规则中和同时发生的概率，和为模态间关联规则集合中的其他特征集，为所有关联规则的综合贡献，为模态间关联规则集合中的规则数量； S42、根据每条关联规则的权重值，计算每个模态数据集在数据融合中的权重： ； 其中，为独立的模态数据集与关联规则中的模态之间的相关性值，为关联规则的权重值，n表示模态数据集中的独立的模态数据总数； S43、对每个独立的模态数据集的权重进行归一化处理，得到归一化后的权重值； S44、根据所述归一化后的权重值，生成调整后的融合策略；该策略通过加权平均的方式，根据各模态数据的归一化后的权重值对模态数据进行加权融合，得到调整后的融合策略： ； 其中，n表示模态数据集中的独立的模态数据总数； S45、根据所述调整后的融合策略，进行模态数据的特征选择和降维处理，实时调整每个独立的模态数据集的归一化后的权重值。

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