一种基于多模态融合与强化学习的政务服务自动化审批系统
申请号:CN202510928645
申请日期:2025-07-07
公开号:CN120806862A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明信息自动化领域,一种基于多模态融合与强化学习的政务服务自动化审批系统及方法。通过采集政务申请文本、图像、语音等多模态数据,经特征提取与融合后,借助动态自适应审批规则引擎、跨部门协同流程优化机制,结合智能决策与风险评估系统完成自动化审批。利用强化学习优化审批策略,区块链保障数据可信共享,在线学习实现系统自优化。相较于传统审批模式,该技术可使审批效率提升83%,准确率提高17%,有效解决信息处理难、审批僵化等问题,提升政务服务质量与效率。
技术关键词
风险评估系统
特征融合网络
强化学习算法
政务
风险评估模型
深度神经网络融合
多模态信息融合
多模态数据采集
在线学习算法
数据交换接口
语音特征提取
文本
数据记录模块
NLP技术
图像特征提取
特征提取单元
机器学习算法
决策