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龍圖騰網獲悉杭州碼全信息科技有限公司申請的專利基于海量復雜時空數據的多源多模態數據融合與關聯方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120409629B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510910600.X，技術領域涉及：G06N5/00；該發明授權基于海量復雜時空數據的多源多模態數據融合與關聯方法是由陳政博;俞健;穆嘉豐;馬漢杰設計研發完成，并于2025-07-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于海量復雜時空數據的多源多模態數據融合與關聯方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于海量復雜時空數據的多源多模態數據融合與關聯方法，該方法首先通過安全要素多模態數據實時采集技術對多源多模態數據進行實時采集，然后提出了一種低質量數據動態多模態融合技術，通過自動感知不同模態數據質量的動態變化，結合不確定性感知模型和動態貝葉斯網絡融合算法，解決了在復雜和不確定環境中多模態數據融合的準確性和穩定性問題；最后通過工業安全生產知識庫建模技術構建工業安全生產知識庫，為后續的知識問答、處置建議等功能模塊提供知識表示基礎。

本發明授權基于海量復雜時空數據的多源多模態數據融合與關聯方法在權利要求書中公布了：1.一種基于海量復雜時空數據的多源多模態數據融合與關聯方法，其特征在于，包括如下步驟： 1通過安全要素多模態數據實時采集技術對多源多模態數據進行實時采集以及數據傳輸； 2通過低質數據動態多模態融合技術對采集得到的數據進行融合關聯，具體實現方式如下： 2.1采用Dempster-Shafer框架構建一個不確定性感知模型，將每個節點的數據視為一個證據體，每個證據體都有其支持度和重要度，這兩個度量用于評估證據體的不確定性，利用歷史數據或先驗知識為每個節點分配權重即重要度，計算出每個證據體的不確定性，進而對WSN中節點的證據體進行整合，得到整個WSN數據集的不確定性； 2.2在數據融合前，通過模糊邏輯系統對數據進行預處理，模糊邏輯系統通過隸屬度函數將數據輸入值映射到模糊集，應用模糊規則推理后輸出隸屬度較高的結果； 2.3使用動態貝葉斯網絡進行數據融合，動態貝葉斯網絡通過捕捉數據隨時間的狀態變化，根據不同模態數據的不確定性動態調整其在融合中的權重，對于不確定性較高的數據，動態貝葉斯網絡賦予其較低權重； 2.4對融合后的數據進行分類和組織，按事件、視頻、人員、地點、設備五個基礎要素進行主題分類，按ODS、DWD、DWS、ADS進行數據分層，從而提供一個結構化的數據框架； 3基于融合后的數據通過工業安全生產知識庫建模技術構建工業安全生產知識庫，為后續包括知識問答、處置建議在內的功能模塊提供知識表示基礎。

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