基于多模态异构数据融合的风险智能识别与分析方法

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基于多模态异构数据融合的风险智能识别与分析方法
申请号:CN202511014340
申请日期:2025-07-23
公开号:CN120765028A
公开日期:2025-10-10
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于多模态异构数据融合的风险智能识别与分析方法,涉及风险管理技术领域,包括通过采集多源数据并构建符号‑神经双空间处理,生成语义向量,经过正交矩阵分解和双向长短时记忆网络提取特征,利用自适应权重机制融合多模态信息,应用图谱嵌入算法构建风险传播拓扑网络,实现风险的精准识别与预警,有效提升风险防控能力和预测准确度。
技术关键词
语义向量 融合多模态信息 风险智能识别 概率密度函数 拓扑网络 符号 矩阵 分箱 时序特征 节点 深度神经网络 语义规则 特征值 序列 分区 计算机程序指令 数据 切片