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龙图腾网获悉苏州品物智能科技有限责任公司申请的专利基于最优传输算法的多源数据融合方法及系统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：CN120470541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510963559.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于最优传输算法的多源数据融合方法及系统是由宋佳骏;徐玥;张皓天;吴瑞明设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于最优传输算法的多源数据融合方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于最优传输算法的多源数据融合方法及系统，方法包括获取输入数据源，提取每个数据源的特征向量；将每个数据源的特征向量合并进行聚类操作生成原型集合，通过计算跨模态向量与原型集合中的向量之间的跳转概率定义多路径跳跃通路的联合权重分布，基于联合权重分布得到融合多条语义路径代价的熵加权多路径原型桥接代价；基于最优传输算法与熵加权多路径原型桥接代价构建稀疏最优传输矩阵；利用稀疏最优传输矩阵对提取的每个数据源的特征向量进行跨模态加权对齐与增强表示构建，生成多模态融合表征。本申请能够在保证数据融合的精度和效率的前提下，同时减少其对计算资源的消耗。

本发明授权基于最优传输算法的多源数据融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于最优传输算法的多源数据融合方法，其特征在于，所述方法包括： 获取输入数据源，对所述输入数据源进行数据预处理并提取每个数据源的特征向量； 将每个数据源的特征向量合并进行聚类操作生成原型集合，通过计算跨模态向量与原型集合中的向量之间的跳转概率定义多路径跳跃通路的联合权重分布，基于联合权重分布得到融合多条语义路径代价的熵加权多路径原型桥接代价；所述将每个数据源的特征向量合并进行聚类操作生成原型集合，通过计算跨模态向量与原型集合中的向量之间的跳转概率定义多路径跳跃通路的联合权重分布包括： 将所有模态的特征集合合并为一个特征池，采用K-means聚类算法对合并后的特征池进行聚类操作，生成一个聚类中心集合； 为任意一对跨模态向量对，引入原型向量，构造路径，并通过如下公式分别计算从到以及从到的跳转概率以及如下： ; ; 其中，表示向量和向量之间的距离度量函数，为温度参数，定义第条中转路径的联合权重如下： ； 其中，； 基于最优传输算法与所述熵加权多路径原型桥接代价构建稀疏最优传输矩阵； 利用所述稀疏最优传输矩阵对提取的每个数据源的特征向量进行跨模态加权对齐与增强表示构建，并基于Wasserstein质心融合策略生成多模态融合表征。

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