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摘要：本发明涉及虚拟现实技术，尤其涉及一种元宇宙聚合方法及平台。所述方法包括以下步骤：利用网络爬虫技术对云服务器进行现实世界信息数据采集处理，从而生成元宇宙的建模数据，其中建模数据包括：地图建模数据、实体图像建模数据以及实体信息建模数据；获取用户虹膜数据；对用户虹膜数据进行生物特征加密处理，生成加密虹膜数据；根据加密虹膜数据进行虚拟角色创建处理，生成初始虚拟角色数据；利用实体图像建模数据与实体信息建模数据对初始虚拟角色数据进行虚拟角色三维形象动作构建处理，生成元宇宙的角色数据；基于角色数据进行用户操作角色指令构建处理，生成用户操作指令。本发明通过构建虚拟世界各个部分，以实现元宇宙聚合方法的过程。

主权项：1.一种元宇宙聚合方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1：利用网络爬虫技术对云服务器进行现实世界信息数据采集处理，从而生成元宇宙的建模数据，其中建模数据包括：地图建模数据、实体图像建模数据以及实体信息建模数据；步骤S2：获取用户虹膜数据；对用户虹膜数据进行生物特征加密处理，生成加密虹膜数据；根据加密虹膜数据进行虚拟角色创建处理，生成初始虚拟角色数据；利用实体图像建模数据与实体信息建模数据对初始虚拟角色数据进行虚拟角色三维形象动作构建处理，生成元宇宙的角色数据；基于角色数据进行用户操作角色指令构建处理，生成用户操作指令，从而将用户操作指令传送至终端；步骤S3：利用预构建的区块链网络进行用户安全交易平台构建处理，生成元宇宙的安全交易平台；步骤S4：对地图建模数据进行地形镜像重合处理，生成地形重合数据；利用支持向量机对地形重合数据进行地形重合纹理高度特征提取处理，生成地形重合特征数据；利用地形重合特征数据进行元宇宙地图三维建模处理，从而生成元宇宙的地图数据；步骤S5：利用实体图像建模数据进行元宇宙实体三维模型架构构建处理，生成元宇宙的实体架构模型；通过深度神经网络算法对实体信息建模数据进行实体情绪特征提取处理，生成实体情绪特征数据；利用实体情绪特征数据对元宇宙架构模型进行实体情感赋能处理，将实体赋予积极、消极、中性情感属性，生成元宇宙的实体模型；步骤S5包括以下步骤：步骤S51：利用实体图像建模数据进行元宇宙实体三维模型架构构建处理，生成初始实体架构模型；步骤S52：利用K-近邻算法对实体图像建模数据与实体信息建模数据进行实体变化过程特征分析处理，生成实体变化特征数据；步骤S53：根据实体变化特征数据对初始实体架构模型进行实体模型架构变更处理，生成元宇宙的架构模型；步骤S54：通过深度神经网络算法对实体信息建模数据进行实体情绪特征提取处理，生成实体情绪特征数据；步骤S55：利用情绪特征损失函数优化算法对实体情绪特征数据进行特征数据误差优化处理，生成优化情绪特征数据；步骤S56：利用优化情绪特征数据对元宇宙架构模型进行实体情感赋能处理，生成元宇宙的实体模型；步骤S55中的情绪特征损失函数优化算法如下所示： 式中，L表示为情绪特征损失函数的优化指数，N表示为实体情绪特征数据的特征数据，M表示为实体情绪特征数据的样本数据，α表示为实体情绪特征数据的误差调整项，ωj表示为实体情绪特征数据的权重信息，yi,j表示为实体信息建模数据，表示为实体情绪特征数据，β表示为情绪特征损失函数优化算法的算法超参数，γ表示为情绪特征损失函数的优化指数的异常调整值；步骤S6：利用卷积神经网络算法对实体信息建模数据进行实体流程动作分析处理，生成实体流程分析数据；利用实体流程分析数据对实体模型进行实体模型自动化操控处理，生成智能实体模型；将角色数据、安全交易平台、地图数据以及智能实体模型进行数据整合处理，以实现元宇宙聚合作业。

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