买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜贵州财经大学申请的专利一种基于人工智能的计算机信息筛查系统及方法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：CN119691688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510205899.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于人工智能的计算机信息筛查系统及方法是由刘作志;袁泉;吴福生设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的计算机信息筛查系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的计算机信息筛查系统及方法，具体涉及信息筛查技术领域；分析待筛查信息的多模态特征向量，并通过特征投影网络评估在高维特征空间中的分布密度；对多模态特征向量进行降维映射，计算降维后的特征簇间距离矩阵，评估特征空间的局部折叠程度；随后，基于特征分布密度和局部折叠程度，判断特征空间的扭曲程度是否超过预设阈值；当扭曲程度超出阈值时，通过计算原始特征与重构特征之间的互信息，评估特征损失程度；综合多模态特征的分布密度、局部折叠程度及特征损失程度，评估信息筛查结果的整体可靠性，并判断是否需要调整筛查策略，有效提升复杂数据筛查的准确性与稳定性，适用于大规模数据分析与异常检测场景。

本发明授权一种基于人工智能的计算机信息筛查系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的计算机信息筛查方法，其特征在于，包括如下步骤：分析待筛查信息的多模态特征向量，通过特征投影网络评估多模态特征向量在高维特征空间中的分布密度；获取待筛查的多模态数据集，提取各模态下的原始特征向量，包括文本、图像和数值特征向量；对待筛查信息的多模态特征向量进行降维映射，分析降维后的特征簇间距离矩阵，评估特征空间的局部折叠程度；基于多模态特征向量在高维特征空间中的分布密度和特征空间的局部折叠程度，确定特征空间的扭曲程度是否超过预设阈值；预设核密度估计值阈值，将核密度估计值与核密度估计值阈值进行比较：当核密度估计值大于或等于核密度估计值阈值时，说明特征向量在高维特征空间内高度聚集；当核密度估计值小于核密度估计值阈值时，说明特征向量在高维特征空间内分散分布；预设重叠系数阈值，将重叠系数与重叠系数阈值进行比较：当重叠系数大于重叠系数阈值时，说明特征空间的局部折叠程度为局部折叠程度高；当重叠系数小于或等于重叠系数阈值时，说明特征空间的局部折叠程度为局部折叠程度低；当核密度估计值小于核密度估计值阈值；且重叠系数大于重叠系数阈值时，则确定特征空间的扭曲程度超过预设阈值；否则，则确定特征空间的扭曲程度没有超过预设阈值；当特征空间扭曲程度超过预设阈值时，通过分析待筛查信息的原始特征与重构特征之间的互信息，评估待筛查信息的特征损失程度；将模态特征向量在高维特征空间中的分布密度、特征空间的局部折叠程度以及待筛查信息的特征损失程度进行综合分析，评估信息筛查结果的可靠性，并判断是否需要调整筛查策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州财经大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区花燕路288号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。