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[发明专利]一种基于多模态超图学习的微博情感预测方法-CN201611128388.9在审
发明人：纪荣嵘;曹冬林;陈福海 -专利权人：厦门大学
申请日： 2016-12-09 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：一种基于多模态超图学习的微博情感预测方法，属于多模态情感分析领域。针对在微博多通道内容上的情感预测中存在的问题，提供一种基于多模态超图学习的微博情感预测方法。包括以下步骤1)提取微博多模态特征；2)计算微博间距离；3)构建多模态超图模型；4)超图学习。更好关联不同的模态解决模态间的独立性，在微博情感预测上有比较好的效果。
一种基于多模态超图学习情感预测方法

[发明专利]一种基于弱监督多模态深度学习的微博情感预测方法-CN201711493988.X在审
发明人：纪荣嵘;陈福海 -专利权人：厦门大学
申请日： 2017-12-31 - 公布日： 2018-06-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于弱监督多模态深度学习的微博情感预测方法，涉及多模态情感分析领域。包括以下步骤：微博多模态数据预处理；多模态深度学习模型的弱监督训练；多模态深度学习模型的微博情感预测。解决了在微博多通道内容上的情感预测中存在的多模态判别表示和数据标签受限等问题，实现最终多模态的情感类别预测，实验评价标准为准确度，反映了预测的微博情感极性类别与事先标注的情感类别之间的一致程度。在性能上有较大的提升，考虑到多模态之间的关联性，因此在整体的多模态性能上取得最优的效果。在不同情感类别上都取得较为理想的分类效果。经过弱监督训练，使得文本和图像模态的初始模型在情感分类上效果有明显的提升。
多模态微博预测情感类别监督预处理学习多模态数据初始模型分类效果情感分类情感分析情感极性实验评价数据标签图像模态准确度多通道关联性受限标注文本

[发明专利]一种基于网络延时补偿的直流微电网多模态切换控制方法-CN201910616455.9有效
发明人：汪星一;钟智雄;伍文才;万芳 -专利权人：闽江学院
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： H02J1/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于网络延时补偿的直流微电网多模态切换控制方法，首先搭建直流微电网多模态切换系统，并采用物理学原理以及T‑S模型的方法去表达直流微电网多模态切换系统的非线性动态。考虑到网络延时通信的多模态切换对于直流微电网的稳定运行非常重要，针对直流微电网的网络延时多模态切换问题设计基于延时补偿的可达集切换控制器，使得直流微电网系统能够稳定运行，并保证其稳态性能。
一种基于网络延时补偿直流电网多模态切换控制方法

[发明专利]一种基于量子启发的多任务多模态微表情识别系统-CN202210476248.X在审
发明人：刘宇鹏;冯贤杰 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：一种基于量子启发的多任务多模态微表情识别系统，它属于微表情识别技术领域。本发明解决了现有方法不能从视频中识别出多模态信息，导致采用现有方法对微表情识别的准确率低的问题。本发明提出基于文本特征向量、人脸特征向量和语音特征向量引入每种模态的上下文注意力权重，有助于学习文本、人脸和音频的上下文信息，同时捕捉与情感密切相关的特征。设计的量子启发Attention机制利用交互注意力将其中一个模态的信息关联到另一个模态，整合不同模态信息，使每个单独模态可以拥有其他模态的信息，获得更丰富的特征。通过对多模态信息进行获取和处理，可以提高对微表情识别的准确率。本发明方法可以应用于微表情识别。
一种基于量子启发任务多模态微表情识别系统

[发明专利]一种基于智能微电网的多模态数据处理方法及装置-CN202210789718.8在审
发明人：廖微;李枢;彭向军;戴健;王耀辉;徐先超;吴昊;陈勇 -专利权人：中国人民解放军军事科学院系统工程研究院
申请日： 2022-07-06 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： H02J13/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于智能微电网的多模态数据处理方法及装置。该方法包括：采集智能微电网的多模态故障数据，所述多模态故障数据包括文字、图片、音频、视频、地理位置；将所述多模态故障数据上传至服务器，由所述服务器对所述多模态故障数据进行处理，生成危险预警信息；接收所述服务器发送的危险预警信息可见，本发明从用户出发，使其能够便利的将自己所面临的电力异常用多媒体数据进行相应描述，并上传到服务器中，以此作为智能微电网故障识别检测的数据基础，及时高效的进行后续保护。
一种基于智能电网多模态数据处理方法装置

[发明专利]基于多模态自监督对比学习的微表情识别方法及其系统-CN202211563740.7在审
发明人：黄树成;周浩樑;朱霞;缪宇晗 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态自监督对比学习的微表情识别方法及其系统，将自监督对比学习和微表情识别相结合，设计一个新的微表情识别框架；引入多模态信息进行对比，利用同一样本多种模态间的关联信息，构建具有高鲁棒性和强泛化能力的模型，包括：对微表情数据集进行数据预处理，包括对无标签样本进行人脸检测和人脸动作单元识别，以及对所有样本进行人脸规范化裁剪；使用多模态对比学习方法进行自监督预训练，挖掘同一微表情样本多种模态的关联信息；使用迁移学习方法，将自监督预训练阶段学到的特征迁移到微表情识别任务，进行微表情识别。本发明可充分利用大量的无标签数据和不同模态的信息，有效提高了微表情的识别率。
基于多模态监督对比学习表情识别方法及其系统

[发明专利]多模态显影栓塞微球及其制备方法和应用-CN202211105220.1在审
发明人：邵国良;何逸玮;张雨晴 -专利权人：浙江省肿瘤医院;杭州电子科技大学
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： A61K49/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种多模态显影栓塞微球及其制备方法和应用，涉及医药技术领域。本发明提供的多模态显影栓塞微球，包括栓塞微粒球和负载于所述栓塞微粒球表面的显影微球；显影微球包括Fe3O4颗粒、金颗粒和特征拉曼分子Sub>颗粒表面正电荷修饰，金颗粒负载于Fe3O4颗粒上，特征拉曼分子负载于金颗粒上；栓塞微粒球表面羧基化修饰；显影微球表面聚多巴胺或者透明质酸修饰该多模态显影栓塞微球安全无毒，可实现在CT、MRI、拉曼下的多模态显影，使得微球在血管和组织中具有可视性，有效避免异位栓塞的发生，对于TACE治疗具有重要意义。此外，多模态显影栓塞微球经修饰后可负载正负电荷药物，载药量大，可实现药物的缓释。
多模态显影栓塞及其制备方法应用

[发明专利]基于多模态深度玻尔兹曼机的微博话题表示及主题发现方法-CN201611203288.8有效
发明人：刘杰;翟羽佳;王嫄 -专利权人：南开大学
申请日： 2016-12-23 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：基于多模态深度玻尔兹曼机的微博话题表示及主题发现方法。本发明通过对微博中话题标签进行分析，综合利用话题标签间共现信息及话题标签所在微博的向量空间表达这两种模态进行话题标签的表达建模。通过这两种信息得到的表达同时包含了话题标签本身相似性及所在微博的相似性。对话题标签的共现信息及微博的向量空间表达分别采用不同的深度玻尔兹曼机进行建模，最后将两个模态结果通过多模态的深度玻尔兹曼机进行联合学习，从而得到对联合两种模态的多模态表达。通过对得到的话题标签的多模态表达进行聚类，可将其中相似的话题标签聚到一起，从而提取出相应的微博主题。对于不含话题标签的微博，也可通过本模型生成话题标签，进而进行主题发现。
基于多模态深度玻尔兹曼机话题表示主题发现方法

[发明专利]一种基于多模态分类器的超声造影肿瘤识别方法-CN201710787546.X在审
发明人：周喜川;杨帆;赵昕;谭跃;徐埌;唐枋;胡盛东;林智 -专利权人：重庆大学
申请日： 2017-09-04 - 公布日： 2017-12-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多模态分类器的超声造影肿瘤识别方法，所述方法包括预先获取超声造影模态数据和多普勒彩色超声模态数据；对所述超声造影模态数据和所述多普勒彩色超声模态数据进行预处理；对经过预处理的超声造影模态数据进行特征学习，以确定造影剂微泡的活动特征；对经过预处理的多普勒彩色超声模态数据进行特征学习，以确定不同的组织结构特征；将所述造影剂微泡的活动特征以及所述组织结构特征输入多模态分类器中，以通过所述多模态分类器输出肿瘤组织的识别结果本发明提供的基于多模态分类器的超声造影肿瘤识别方法，能够实现肿瘤组织的检测，有效地降低假阴性率和假阳性率。
一种基于多模态分类超声造影肿瘤识别方法

[发明专利]多模态小动物活体成像系统及成像方法-CN202210492282.6在审
发明人：杨孝全;黄卓尧;龚辉 -专利权人：华中科技大学苏州脑空间信息研究院
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：本发明揭示了多模态小动物活体成像系统及成像方法,其中成像系统包括产生第一模态光的第一模态光生成组件及产生第二模态光的第二模态光生成组件，还包括数字微镜阵列及光线采集融合成像系统；数字微镜阵列有且仅有一个，其用于对第一模态光及第二模态光进行光场调制；光线采集融合成像系统有且仅有一个光线采集装置，其用于采集数字微镜阵列的出射光以得到与第一模态光对应的第一模态成像结果及与第二模态光对应的第二模态成像结果，并将第一模态成像结果及第二模态成像结果融合得到多模态小动物活体成像结果本系统仅需一个光线采集装置来实现多模态小动物活体成像，系统零件的价格低廉，结构紧凑，系统复杂程度低，同时提高了成像精度。
多模态小动物活体成像系统方法

[发明专利]一种基于多模态数据异常检测的微表情识别方法-CN201910802576.2有效
发明人：詹德川;盛祥荣;陆苏;姜远 -专利权人：南京大学
申请日： 2019-08-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态数据异常检测的微表情识别方法，具体来说，基于计算机视觉技术对被测试者视频进行预处理得到多模态数据集，然后利用基于局部近邻的多模态异常检测技术得到每一帧图像的异常度得分，最后依据预设阈值，判定异常度大于阈值的图像含有微表情。本发明实施过程中可以自动、高效、准确地识别被测试者视频中的微表情，节省人力成本。
一种基于多模态数据异常检测表情识别方法

[发明专利]一种基于多模态神经网络的微地震事件识别方法及系统-CN202310911521.1有效
发明人：张岩;张永雪;刘小秋;董春峰;张弛;张一鸣 -专利权人：东北石油大学三亚海洋油气研究院
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于多模态神经网络的微地震事件识别方法及系统，其中方法包括以下步骤：获取时域样本和S域样本，基于所述时域样本和所述S域样本构建训练数据集；构建深度学习网络模型G，并设定模型损失函数；基于所述训练数据集训练所述深度学习网络模型G，得到识别模型；利用所述识别模型进行微地震事件识别。本申请结合微地震数据的时域模态和S域模态的深度学习卷积神经网络结构，充分挖掘微地震信号的多模态信息，提高了模型的准确率，在强噪声干扰下本申请仍然能够有较好的表现，对事件依然能够较好地识别，利用多模态特征能够较好地识别到部分微地震事件
一种基于多模态神经网络地震事件识别方法系统

[发明专利]多驱动电极模态耦合微固体模态陀螺-CN201510288072.5有效
发明人：吴校生;韦念;陈文元;赵聪;李国斌;李栋 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2015-05-29 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G01C19/5656 文献下载
摘要：本发明公开一种多驱动电极模态耦合微固体模态陀螺，包括：压电振子、多对驱动电极、参考电极、信号检测电极和隔离电极，其中：驱动电极、参考电极、信号检测电极以及隔离电极均位于压电振子的上下表面，和压电振子形成固定连接本发明利用压电振子特殊模态下的振动作为参考振动，同时利用科氏效应和压电效应来敏感外界输入角速度进行输出信号的检测。本发明通过引入多对驱动电极增大参考振动速度幅值，提高微陀螺检测灵敏度；优化压电振子的尺寸，使得参考模态与检测模态下二者的固有频率相同，利用模态耦合效应增大检测振动幅值，提高陀螺的输出灵敏度。本发明大大提高微固体模态陀螺的检测灵敏度。
驱动电极耦合固体陀螺

[发明专利]一种基于微博群环境的微博多模态情感分析方法-CN201410006867.8有效
发明人：孙晓;李承程;孙重远;高飞;陈炜亮;任福继 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2014-01-07 - 公布日： 2014-04-16 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于微博群环境的微博多模态情感分析方法，其特征是按如下步骤进行：1、获取微博数据；2、提取所述微博文本内容和所述评论内容的第一模态文本特征；3、提取所述评论内容的第二模态特征；4、将所述第一模态文本特征和第二模态特征进行结合获得最终特征向量；5、对微博数据进行情感标记处理并获得多模态情感训练模型；6、预测待测试微博文本内容的情感状态。本发明能够进一步结合微博评论内容对微博文本内容进行特征提取，从而提高微博情感状态判断的准确度。
一种基于微博群环境微博多模态情感分析方法

[发明专利]基于多模态的信息推荐方法、系统、介质及设备-CN201910457978.3有效
发明人：甘甜;王少鲲;刘萌;宋雪萌;聂礼强;徐万龙 -专利权人：山东大学
申请日： 2019-05-29 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于多模态的信息推荐方法、系统、介质及设备，获取品牌信息和微影响者信息数据集合；利用集合中的账户历史数据学习多模态社交账户表示；基于相似度和参与度构造微影响者的可胜任度指标；利用每个账户的多模态历史数据和已有的品牌与微影响者之间的可胜任度，计算得到设定品牌与任意微影响者的可胜任度，选择可胜任度在设定范围内的微影响者信息进行推荐或显示本公开引入了社交媒体数据的相似度以及社交网络参与度来共同评价微影响者对品牌之间的可胜任度，保证了双方信息数据匹配的准确度
基于多模态信息推荐方法系统介质设备

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