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[发明专利]一种基于多模态生成式对抗网络的云图分类方法-CN201810800446.0在审
发明人：刘爽;李梅;张重 -专利权人：天津师范大学
申请日： 2018-07-20 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于多模态生成式对抗网络的云图分类方法，该方法包括：对输入多模态云训练样本进行预处理，得到多模态生成式对抗网络输入；基于所述多模态生成式对抗网络输入，训练得到多模态生成式对抗网络；利用训练好的多模态生成式对抗网络产生假的多模态云样本；对多模态云训练样本与假的多模态云样本进行预处理，得到深度多模态云分类模型输入；基于所述深度多模态云分类模型输入，训练得到多模态云分类模型；将多模态云测试样本输入至深度多模态云分类模型中，得到每个多模态云测试样本的类别标签。
多模态生成式分类模型对抗网络预处理测试样本训练样本样本类别标签分类

[发明专利]一种多模态场景图知识增强的对抗式多模态预训练方法-CN202210962059.3在审
发明人：余宙;罗同桉;俞俊;袁柳;刘弋锋;许胜新 -专利权人：杭州电子科技大学;中国电子科技集团公司电子科学研究院
申请日： 2022-08-11 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态场景图知识增强的对抗式多模态预训练方法。本发明步骤：1、构建图像区域的特征表示及图像先验知识，2、构建文本及跨模态先验知识，3、构建多模态场景图，4、构建对抗式噪声生成网络与多模态预训练网络，5、多模态场景图知识增强的对抗式预训练。本发明通过从图像和文本两个模态中提取先验知识，以此构建多模态场景图，并构建以多模态场景图知识增强的多模态自注意力网络为核心的对抗噪声生成网络，为输入的图文对数据生成噪声扰动，与多模态预训练网络进行对抗式多模态预训练
一种多模态场景知识增强对抗式多模态预训练方法

[发明专利]基于判别式多模态深度置信网多模态数据融合方法和系统-CN201410064933.7有效
发明人：王亮;谭铁牛;王威;黄岩 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2014-02-25 - 公布日： 2014-06-04 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于判别式多模态深度置信网的多模态数据融合方法，该方法包括以下步骤：建立判别式多模态深度置信网；对于多个模态数据对应的深度置信网，利用限制波尔兹曼机，获得深度置信网优化后的网络权重；采用交替优化的策略来最小化判别式多模态玻尔兹曼机的目标函数，获得优化后的玻尔兹曼机权重，得到最终的判别式多模态深度置信网模型；向深度置信网模型输入待融合的多模态数据，得到融合结果。本发明还公开了一种基于判别式多模态深度置信网的多模态数据融合系统。本发明通过在传统多模态深度置信网络中引入有监督的标签信息，判别式的挖掘不同模态数据之间的关联性，从而在大规模多模态数据分类和检索任务中可以保证较高的准确率。
基于判别式多模态深度置信网多模态数据融合方法系统

[发明专利]一种基于生成式对抗网络的多模态医学图像合成方法-CN202111465819.1在审
发明人：朱鹏飞;刘家旭;曹兵;胡清华 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于生成式对抗网络的多模态医学图像合成方法。所述方法包括：构造模态注意力生成式对抗网络；所述模态注意力生成式对抗网络包括自表示网络和由生成式对抗网络实现的图像转换网络；采用多模态医学图像数据集对所述模态注意力生成式对抗网络进行训练与测试，生成训练完成的模态注意力生成式对抗网络；将已有的多模态医学图像输入至所述训练完成的模态注意力生成式对抗网络，输出目标模态的合成图像。本发明方法用于合成缺失的医学模态图像，能够提高多模态医学图像合成的质量，完整的多模态医学图像有益于医生做出更准确的决策。
一种基于生成对抗网络多模态医学图像合成方法

[发明专利]一种深度不完备多模态数据的聚类方法及相关装置-CN202310525397.5在审
发明人：张正;何汶珏;卢光明 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本申请公开了一种深度不完备多模态数据的聚类方法及相关装置，方法包括获取不完备多模态数据中的各模态的原始模态数据；根据模态特点构建神经网络来提取特定表征学习架构，通过多模态聚合模型提取各原始模态数据的模态特征，针对各原始模态数据的模态特征确定各原始模态数据的隐式数据表征，基于隐式数据表征确定基准表征；基于基准表征、模态特征及隐式数据表征训练多模态聚合模型，以得到目标公共数据表征；基于目标公共数据表征采用聚类分析算法确定不完备多模态数据的目标类别簇本申请通过基于模态特征、隐式数据表征和公共表征对多模态聚合模型进行联合学习，可以避免因模态特征固定而导致无法采用最具区别性的特征的问题，从而可以有效地提升聚类精度。
一种深度完备多模态数据方法相关装置

[发明专利]一种基于多模态学习的电力攻击识别方法-CN202010587171.4有效
发明人：王济伟;蒋从锋;欧东阳;闫龙川;殷昱煜;张纪林;黄震;赵子岩;李妍 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-06-24 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多模态学习的电力攻击识别方法。本发明包含三部分内容：分布式多模态数据监控单元；模态队列和多模态数据监控中台，三部分的步骤依次实现了多模态监控数据的生成、发送与攻击判断。分布式多模态数据监控单元，利用覆盖层网络实现集群中各局域网的多模态数据生成与采样同步。模态队列利用并行模态队列算法，约束缓存多模态数据的发送。多模态数据监控中台用于判断、存储、查阅多模态监控数据，其中判断过程利用了多源注意力门控循环记忆网络算法，以滑动窗口的方式拉取多模态数据，实现时序感知的多模态电力攻击的判断。
一种基于多模态学习电力攻击识别方法

[发明专利]基于由粗到细渐进式跨模态注意力的抗噪多模态表征方法-CN202210745272.9在审
发明人：郭军军;杨溪 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本发明涉及基于由粗到细渐进式跨模态注意力的抗噪多模态表征方法(CFP‑CMA)，来解决多模态情感分析中不确定噪声问题。本发明首先粗略浏览多模态信息以获得具有跨模态注意的粗粒度全局信息，并采用模态特定门控单元分别动态过滤每个模态的不确定性噪声。然后使用模态特定渐进式更新单元来逐渐淡化多模态数据中噪声的影响并学习细粒度特征。最后利用模态间自适应融合机制，来学习鲁棒的多模态融合表征，用于多模态情感分析。实验结果表明提出的模型在有噪声和全模态情况下的性能超过了以前的工作。
基于粗到细渐进式跨模态注意力抗噪多模态表征方法

[实用新型]一种有线无线双切换的多人多模态生理信号采集系统-CN202222599699.0有效
发明人：胥红来;窦莲莲;薛硕;王瑞涛;寇宇畅;李雪 -专利权人：博睿康科技（常州）股份有限公司
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本实用新型涉及生理信号采集技术领域，尤其涉及一种有线无线双切换的多人多模态生理信号采集系统，包括：至少两个可穿戴式多模态采集设备，用于采集生理信号；数据收发设备，每个可穿戴式多模态采集设备与数据收发设备通信连接；上位机设备，上位机设备与数据收发设备连接，采集的生理信号可经数据收发设备传输至上位机设备；以及多路多模态数据处理设备，与每个可穿戴式多模态采集设备连接，多路多模态数据处理设备还与数据收发设备连接，生理信号还可先传输至多路多模态数据处理设备，多路多模态数据处理设备将接收的生理信号经数据收发设备传输至上位机设备。本实用新型确保在不同场景下，生理信号被有效传输，且实现了多模态的生理信号采集。
一种有线无线切换多人多生理信号采集系统

[发明专利]一种网络模态管理系统及管理方法-CN202210826286.3有效
发明人：朱俊;邹涛;薛镭;骆汉光;徐琪 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F8/71 文献下载
摘要：本发明公开一种网络模态管理系统及管理方法，该系统包括多模态网络集成开发环境和多模态网络分布式编译部署环境；多模态网络集成开发环境还包括网络模态部署文件打包工具，用于将网络模态源文件和相应的配置文件打包成网络模态部署文件；所述多模态网络分布式编译部署环境，包括部署在控制器服务器上的多模态网络模态程序包管理器以及部署在网络节点设备上的网络节点设备网络模态程序包管理器。本发明实现对多模态网络中网络模态的统一管理，将部署文件自动分发到网络内所有网络节点设备，统一协调源代码文件在各个网络节点设备以及设备上不同目标转发模块上的编译部署工作，从而显著提高网络模态的管理效率。
一种网络管理系统方法

[发明专利]一种多模态多目标分层分布式综合能源系统经济调度方法-CN202211257848.3在审
发明人：殷林飞;蔡镇键;胡立坤 -专利权人：广西大学
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提出一种多模态多目标分层分布式综合能源系统经济调度方法，该方法将解析式多模态多目标方法和分层分布式一致性方法进行结合，用于综合能源系统的经济调度。首先，所述方法中解析式多模态多目标方法用于得到多样性的多模态经济调度多目标方案。其次，所述方法中分层分布式一致性方法利用分层的操作快速得到精确的经济调度决策方案。所述多模态多目标分层分布式综合能源系统经济调度方法能解决大规模综合能源系统经济调度多模态的问题，多样化经济调度的决策方案，优化经济调度的稳定性，提高计算速度和精确度。
一种多模态多目标分层分布式综合能源系统经济调度方法

[发明专利]医用人机交互辅助系统及含该程序的计算机可读存储介质-CN202010691420.4在审
发明人：张立华;谢媛媛;杜洋涛;董志岩 -专利权人：复旦大学
申请日： 2020-07-17 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种医用人机交互辅助系统，包括处理器、存储器和若干传感器，还包括执行如下步骤的程序：由所述传感器输入多模态传感信息；对多模态传感信息进行融合计算，获得融合后的多模态信息；对获取的多模态信息进行语义理解和分析；将分析结果利用交互式方法进行系统反馈。还包括若干分布式设备，多模态信息融合后，将融合的多模态信息分配给所述分布式设备进行分布式边缘计算。本发明为现今医疗行业提供一个模态丰富且高效的边缘智能终端。
医用人机交互辅助系统程序计算机可读存储介质

[发明专利]一种多模态轮腿分离式四足机器人控制系统-CN202310881845.5在审
发明人：张金柱;孟家豪;曹建冬;李森林;窦钰涵 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及机器人控制技术领域，尤其涉及一种多模态轮腿分离式四足机器人控制系统。该控制系统包括：地形识别模块、模态转换模块、模态转换控制模块、遥控器或者人机交互系统和upboard控制器。该控制系统涉及轮模态、足式模态以及足轮模态切换的控制，有效解决了多模态机器人面对多场景任务需求，该如何协调控制的问题。该系统将轮模态下的轨迹跟踪控制，足式模态下的运动控制，两者之间的转换系统的结合起来，有利于高效发挥多模态机器人的功能，提高机器人的移动效率。
一种多模态轮腿分离式四足机器人控制系统

[发明专利]一种多模态单目标分层分布式综合能源系统经济调度方法-CN202211171480.9在审
发明人：殷林飞;蔡镇键;胡立坤;梁贤哲;秦秀芬;胡之尘;陈俊辰 -专利权人：广西大学
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提出一种多模态单目标分层分布式综合能源系统经济调度方法，该方法将多模态单目标方法和分层分布式一致性方法进行结合，用于综合能源系统的经济调度。首先，所述方法中多模态单目标方法用于得到多样性的多模态经济调度单目标方案。其次，所述方法中分层分布式一致性方法利用分层的操作快速得到精确的经济调度决策方案。所述多模态单目标分层分布式综合能源系统经济调度方法能解决大规模综合能源系统经济调度多模态的问题，多样化经济调度的决策方案，优化经济调度的稳定性，提高计算速度和精确度。
一种多模态单目标分层分布式综合能源系统经济调度方法

[发明专利]穿戴式多模态驾驶员生理状态监测系统-CN201811353853.8在审
发明人：于海涛;武欣昱;王江;邓斌;魏熙乐;刘晨 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-11-14 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：本发明涉及一种穿戴式多模态驾驶员生理状态监测系统，包括：穿戴式多模态生物信号采集装置，人机交互终端；其特征在于，所述的穿戴式多模态生物信号采集装置分别从佩戴者头、眼以及手腕采集多模态生物信号，用于对佩戴者生理状态的监测所述的穿戴式多模态生物信号采集装置包括：EEG采集单元，眼动仪单元，PPG采集单元，信号整合模块，移动式微处理器。
多模态穿戴生物信号采集采集单元生理状态人机交互终端监测系统生物信号佩戴信号整合模块采集参数使能信号眼动仪处理器手腕存储采集监测移动

[发明专利]一种自动驾驶多模态数据存储管理方法和系统-CN202310539616.5在审
发明人：李咏诗;陈钰琳;戴观红;袁蔼茵;黄艺林;陈晓雪;邓润荣;李智欣;张扬;车紫珊;吴明超;于欣蕾;陈红标;陈思永;许俊鹏 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F16/11 文献下载
摘要：本发明提供一种自动驾驶多模态数据存储管理方法和系统，涉及智能驾驶和数据管理技术领域，该方法包括获取自动驾驶多模态数据并封装；对封装后的自动驾驶多模态数据进行数据解析和数据对齐操作，获取待存储的自动驾驶多模态数据和多模态数据关联信息；建立基于HBase的分布式存储的多模态数据库，并将待存储的自动驾驶多模态数据和多模态数据关联信息共同存储到多模态数据库中，完成自动驾驶多模态数据的存储管理；本发明能够在降低网络能耗的基础上保证数据不失帧，同时，在将多模态数据入库时，对不同模态数据进行数据对齐，并在数据库中存储不同模态数据的关联信息，使多模态数据的联合存取更为高效。
一种自动驾驶多模态数据存储管理方法系统

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