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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第二十八研究所申请的专利一种动态稀疏跨模态融合数据特征提取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：CN120804672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511286307.7，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种动态稀疏跨模态融合数据特征提取方法及系统是由陆保国;张超;张作省;柯正祥;严红;后弘毅设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态稀疏跨模态融合数据特征提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态稀疏跨模态融合数据特征提取方法及系统，所述方法包括多模态特征编码与对齐，动态稀疏跨模态融合，由近端算子稀疏控制器和Top‑k稀疏跨模态注意力模块两个模块协同完成；经过动态稀疏融合后，得到包含高度浓缩的跨模态信息的特征，通过层次化数据编码器模块，将跨模态信息的特征转化为结构紧凑、语义丰富的数据表示；采用混合专家架构；所述系统包括模态特征编码器、动态稀疏融合层、数据编码器以及任务适配器。本发明使得传统跨模态融合的计算复杂度大幅降低；使数据在保留细粒度细节同时具备全局一致性；显著降低了计算开销，同时保持了跨模态语义的丰富性，适用于图像、音频等多模态数据的特征提取任务。

本发明授权一种动态稀疏跨模态融合数据特征提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种动态稀疏跨模态融合数据特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：多模态特征编码与对齐，将来源不同、结构各异的原始多模态数据转化为统一的、可供后续处理的特征表示； 步骤2：动态稀疏跨模态融合，由近端算子稀疏控制器和Top-k稀疏跨模态注意力模块两个模块协同完成； 步骤3：经过动态稀疏融合后，得到包含高度浓缩的跨模态信息的特征，通过层次化数据编码器模块，将跨模态信息的特征转化为结构紧凑、语义丰富的数据表示； 步骤4：采用混合专家架构，实例化多个并行的动态稀疏融合层作为“专家”，每个专家被设计为专门处理特定的模态交互组合，通过一个稀疏的门控网络，系统根据输入数据的模态类型，仅激活最相关的专家进行计算； 所述近端算子稀疏控制器为动态稀疏调节模块，包括相关矩阵计算模态间特征相关性、多层感知机MLP生成初始稀疏比率候选值、近端优化应用L1约束得到最终稀疏比；Top-k稀疏跨模态注意力为核心注意力计算模块，保函Query投影将输入特征转换为查询向量、Key投影将输入特征转换为键向量、Value投影将输入特征转换为值向量、稀疏掩码生成器根据近端算子稀疏控制器指令生成Top-k掩码、注意力计算执行稀疏化后的注意力权重计算；层次化数据编码器为数据生成模块，包括门控潜在投影提取模态特定数据、跨模态图聚合整合多模态数据，层次化数据编码器通过门控机制实现数据的选择性保留与图结构的跨模态整合。

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