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龙图腾网获悉连云港市不动产交易登记中心申请的专利一种物联网数据共享的不对应审核系统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：CN120145024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510305395.4，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种物联网数据共享的不对应审核系统是由张祥;李方杰;季言设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物联网数据共享的不对应审核系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能农业数据审核技术领域，具体地说，涉及一种物联网数据共享的不对应审核系统，其包括数据采集关联、多模态数据融合、自适应校准及校准评估反馈单元，本发明通过数据采集关联单元采集多模态数据并关联，多模态数据融合单元利用卷积神经网络提取特征，通过多模态特征融合模型及多种优化技术，深度融合数据得到精准融合特征向量，自适应校准单元借助强化学习算法与深度Q网络，结合历史数据动态调整校准模型参数，校准评估反馈单元评估校准效果，未达预期则反馈优化，同时基于校准后数据提供决策支持，有效解决农业环境复杂导致的数据准确性问题，提升数据审核可靠性。

本发明授权一种物联网数据共享的不对应审核系统在权利要求书中公布了：1.一种物联网数据共享的不对应审核系统，其特征在于，包括数据采集关联单元1、多模态数据融合单元2、自适应校准单元3以及校准评估反馈单元4； 所述数据采集关联单元1分别在农田和温室大棚中部署传感器及摄像头，各传感器以预定时间间隔采集数据并附带时间戳和设备ID，并记录传感器的运行状态数据，再采用分布式数据关联网络，将同一时间窗口内且位于同一农田区域和温室大棚内的多模态数据进行关联，形成关联数据集合； 所述多模态数据融合单元2针对数值型数据直接提取为特征，针对农作物图像数据，通过特征转换模块21运用卷积神经网络并采用多分支并行架构提取其纹理、颜色分布以及叶片形态特征并编码为特征向量，对传感器状态数据依据预设编码规则转化为特征表示，并引入特征增强模块22的多模态特征融合模型，所述多模态特征融合模型采用基于生成对抗网络的特征增强方法和注意力机制，依据农作物生长不同阶段的不同模态数据对生长状况判断的重要性动态分配权重，并将分配权重结果输入权重优化模块23，所述权重优化模块23在融合多模态数据时，采用基于量子粒子群优化的注意力机制权重优化方法深度融合多模态数据，最后通过特征融合模块24采用基于深度信念网络的特征预训练方法得到综合反映农作物生长环境数据准确性的融合特征向量； 所述自适应校准单元3构建数据校准模型，将融合特征向量与历史数据相结合，再借助强化学习算法依据当前数据实际情况和校准效果动态调整校准模型参数； 所述校准评估反馈单元4设定校准效果量化指标，依据校准效果量化指标评估校准后的数据，若未达预期，则向多模态数据融合单元2反馈以调整特征提取策略和特征权重分配策略，并向自适应校准单元3反馈以优化参数调整策略，同时基于校准后数据为农业生产提供决策支持。

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