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申请/专利权人：中国人民解放军国防大学联合作战学院

摘要：本发明涉及交互技术领域，尤其涉及一种基于智能数据分析的人机交互方法。所述方法包括以下步骤：对用户操作输入数据进行多模态特征提取进行特征对齐，得到多模态特征对齐数据；根据多模态特征对齐数据进行人机交互意图识别，得到人机交互意图数据；根据人机交互意图数据进行跨模态数据交互图谱构建，得到跨模态数据交互图谱；对跨模态数据交互图谱进行跨模态数据交互网络构建并进行交互架构设计，得到跨模态数据交互架构；对跨模态数据交互架构进行架构性能优化处理并进行交互引擎设计，得到跨模态人机交互引擎，将跨模态人机交互引擎发送至云平台，以执行智慧数据分析的人机交互。本发明通过对人机交互技术的优化处理使得人机交互更加精确。

主权项：1.一种基于智能数据分析的人机交互方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取用户操作输入数据；对用户操作输入数据进行多模态特征提取，得到用户输入多模态特征数据；对户输入多模态特征数据进行特征对齐，得到多模态特征对齐数据；步骤S2：根据多模态特征对齐数据对用户操作输入数据进行跨模态输入数据匹配，得到跨模态输入匹配数据；对跨模态输入匹配数据进行人机交互意图识别，得到人机交互意图数据；根据人机交互意图数据进行跨模态数据交互模型构建，得到跨模态数据交互模型；根据跨模态数据交互模型进行跨模态数据交互图谱构建，得到跨模态数据交互图谱；其中，步骤S2包括：步骤S21：根据多模态特征对齐数据对用户操作输入数据进行跨模态输入数据匹配，得到跨模态输入匹配数据；步骤S22：对跨模态输入匹配数据进行数据逻辑关联，得到跨模态逻辑关联数据；步骤S23：根据跨模态逻辑关联数据对跨模态输入匹配数据进行人机交互意图识别，得到人机交互意图数据；步骤S24：根据人机交互意图数据以及跨模态逻辑关联数据进行跨模态数据交互模型构建，得到跨模态数据交互模型；其中，步骤S24包括：步骤S241：基于自注意力机制对跨模态逻辑关联数据进行依赖关系捕捉，得到跨模态逻辑依赖关系数据；步骤S242：根据人机交互意图数据对跨模态逻辑依赖关系数据进行跨模态因果关系分析，得到跨模态交互逻辑因果数据；步骤S243：根据交互逻辑依赖因果数据对人机交互意图数据以及跨模态逻辑依赖关系数据进行交互依赖迁移学习，得到交互依赖迁移学习数据；步骤S244：对交互依赖迁移学习数据进行数据量增量学习处理，得到迁移学习增量数据；步骤S245：根据递归神经网络对迁移学习增量数据以及跨模态交互逻辑因果数据进行跨模态数据交互模型构建，得到跨模态数据交互模型；步骤S25：根据跨模态数据交互模型进行跨模态数据交互图谱构建，得到跨模态数据交互图谱；步骤S3：对跨模态数据交互图谱进行跨模态数据交互网络构建，得到跨模态数据交互网络；根据跨模态数据交互网络进行交互架构设计，得到跨模态数据交互架构；对跨模态数据交互架构进行架构性能优化处理，得到跨模态数据交互性能优化架构；其中，步骤S3包括：步骤S31：对跨模态数据交互图谱进行跨模态数据交互网络构建，得到跨模态数据交互网络；步骤S32：根据跨模态数据交互网络以及跨模态数据交互图谱进行交互架构设计，得到跨模态数据交互架构；其中，步骤S32包括：步骤S321：对跨模态数据交互图谱进行节点拓扑结构分析，得到交互图谱节点拓扑数据；对交互图谱节点拓扑数据进行节点连通图构建，得到交互图谱节点连通图；步骤S322：对交互图谱节点连通图进行深度检索，得到节点连通图深度数据；根据节点连通图深度数据对交互图谱节点连通图进行节点深度优先搜索，得到交互图谱节点连通数据；步骤S323：对交互图谱节点连通数据进行结构稀疏分布规律分析，得到结构稀疏分布数据；对结构稀疏分布数据进行度分布结构分析，得到结构稀疏度分布数据；步骤S324：根据跨模态数据交互网络对结构稀疏度分布数据进行数据连接通道建立，得到跨模态数据连接通道；步骤S325：根据结构稀疏度分布数据对跨模态数据连接通道进行带宽匹配，得到连接带宽匹配数据；步骤S326：根据连接带宽匹配数据以及结构稀疏度分布数据对跨模态数据连接通道进行连接路由设计，得到跨模态结构路由数据；步骤S327：根据跨模态数据连接通道、连接带宽匹配数据以及跨模态结构路由数据进行交互架构设计，得到跨模态数据交互架构；步骤S33：对跨模态数据交互架构进行并行框架设计，得到交互并行框架；步骤S34：根据交互并行框架对跨模态数据交互架构进行架构性能优化处理，得到跨模态数据交互性能优化架构；步骤S4：基于跨模态数据交互性能优化架构以及跨模态数据交互模型进行交互引擎设计，得到跨模态人机交互引擎，将跨模态人机交互引擎发送至云平台，以执行智慧数据分析的人机交互。

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