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龍圖騰網獲悉北京十三陵綠都憩園管理有限公司;北京云慕懷谷科技有限公司申請的專利一種基于人工智能的數字數據轉換方法及系統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：CN120067350B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510533849.3，技術領域涉及：G06F16/44；該發明授權一種基于人工智能的數字數據轉換方法及系統是由喬昆;王超;李釗源;程立新;齊振華;朱雪寒設計研發完成，并于2025-04-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的數字數據轉換方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于數字數據轉換技術領域，公開了一種基于人工智能的數字數據轉換方法及系統。所述的方法包括如下步驟：搭建數字數據展示平臺，部署區塊鏈網絡，使用人工智能算法，構建數字數據轉換引擎，并將數字數據轉換引擎連接至數字數據展示平臺；基于數字數據展示平臺，采集實時多模態數據，使用數字數據轉換引擎，對實時多模態數據進行特征融合提取，得到實時多模態融合特征；根據實時多模態融合特征，使用數字數據轉換引擎，進行數字數據轉換，得到實時數字數據，并使用數字數據展示平臺，對實時數字數據進行可視化。本發明解決了現有技術存在的數據源單一、數據處理效率低下、數據安全性不足以及視化效果不佳的問題。

本發明授權一種基于人工智能的數字數據轉換方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的數字數據轉換方法，其特征在于：包括如下步驟： 在軟件程序平臺，搭建數字數據展示架構，并搭建多模態數據上傳模組、轉換要求采集模組以及數字數據可視化模組，得到數字數據展示平臺； 將若干數據服務器作為數據節點進行分布式連接，設置IPFS系統和智能合約，得到區塊鏈網絡，并區塊鏈網絡連接至數字數據展示平臺； 基于數字數據展示平臺的多模態數據上傳模組，采集若干歷史多模態數據，并對若干歷史多模態數據進行預處理，得到若干預處理后歷史多模態數據； 根據若干預處理后歷史多模態數據，使用多模態特征融合與深度學習算法，構建特征融合提取模型，并生成若干歷史多模態融合特征； 特征融合提取模型包括基于FPN算法構建的圖像特征提取模塊、基于DBN算法構建的音頻特征提取模塊、基于LSTM算法構建的文本特征提取模塊以及基于Attention機制構建的特征融合模塊； 根據若干歷史多模態融合特征，使用關鍵特征篩選與深度學習算法，構建數字畫像生成模型，并生成若干歷史關鍵多模態特征和對應的歷史數字畫像； 數字畫像生成模型包括依次連接的基于RF算法構建的關鍵特征篩選模塊和基于Elman算法構建的數字畫像生成模塊； 根據若干歷史數字畫像和若干預設轉換要求信息，使用增強型強化學習算法，構建轉換策略生成模型，并生成若干歷史轉換策略和對應的歷史轉換策略生成經驗； 轉換策略生成模型包括基于MPO算法構建的元策略優化模塊和基于MOGRPO算法構建的轉換策略生成模塊； 根據若干歷史關鍵多模態特征、對應的歷史數字畫像以及歷史轉換策略，使用生成式人工智能算法，構建數字數據轉換模型； 數字數據轉換模型包括依次連接的基于MLP算法構建的特征處理模塊和基于AIGC算法構建的數字數據轉換模塊組，數字數據轉換模塊組包括基于Transformer算法構建的文本生成模塊、基于GAN構建的圖像生成模塊、基于WaveNet算法構建的音頻生成模塊以及基于VGAN構建的視頻生成模塊； 整合特征融合提取模型、數字畫像生成模型、轉換策略生成模型以及數字數據轉換模型，得到數字數據轉換引擎，并連接至數字數據展示平臺； 基于數字數據展示平臺，采集實時多模態數據，使用數字數據轉換引擎，對實時多模態數據進行特征融合提取，得到實時多模態融合特征； 根據實時多模態融合特征，使用數字數據轉換引擎，進行數字數據轉換，得到實時數字數據，并使用數字數據展示平臺，對實時數字數據進行可視化。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京十三陵綠都憩園管理有限公司;北京云慕懷谷科技有限公司，其通訊地址為：100000 北京市昌平區十三陵鎮綜合行政執法隊院內東平房；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。