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龙图腾网获悉湖南创研科技股份有限公司申请的专利基于多模态数据链的端到端数据动态协同系统及方法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：CN120931345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511460818.6，技术领域涉及：G06Q30/0251；该发明授权基于多模态数据链的端到端数据动态协同系统及方法是由刘谋清;周杨文逸;胡文平;谢剑波;任灿设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据链的端到端数据动态协同系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态数据链的端到端数据动态协同系统及方法，具体涉及数据动态协同技术领域，通过置信度共振失控系数，精准揭示系统内部的错误一致性风险，结合每一轮反馈优化过程所构建的多模态协同路径震荡系数，量化系统在端到端反馈闭环中的收敛状态与参数扰动趋势，并与置信度共振失控系数共同构成广告策略协同反馈双重震荡态势分析模型，通过广告策略协同反馈双重震荡态势分析指数的实时输出，实现对复杂动态系统运行状态的精准定量评估与风险判断，并基于广告策略协同反馈双重震荡态势分析指数，构建模态置信度门控机制与广告策略反馈阻尼机制，从协同信号入口和反馈通路两个关键层面对系统状态进行动态重构。

本发明授权基于多模态数据链的端到端数据动态协同系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态数据链的端到端数据动态协同方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1，通过获取各模态在投放响应预测过程中的置信度共振失控信息，并根据置信度共振失控信息获取置信度共振失控系数； 步骤S2，通过在广告策略引擎每一轮推荐反馈更新中获取多模态间的协同路径震荡信息，并根据协同路径震荡信息获取多模态协同路径震荡系数； 步骤S3，根据置信度共振失控系数、多模态协同路径震荡系数构建广告策略协同反馈双重震荡态势分析模型，获取广告策略协同反馈双重震荡态势分析指数，评估当前协同系统不可恢复的协同失衡与状态漂移风险； 步骤S4，根据协同系统不可恢复的协同失衡与状态漂移风险构建广告模态置信度门控机制与广告策略反馈阻尼机制对系统状态进行重构； 通过获取各模态在投放响应预测过程中的置信度共振失控信息，对低置信度模态受到高置信度模态动态引导发生的协同漂移情况进行分析，并获取置信度共振失控系数，来衡量低置信度模态受到高置信度模态动态引导发生的协同漂移程度； 置信度共振失控系数的获取逻辑如下： 获取每个模态在时间t的模态状态，所述模态状态包括语义嵌入向量和置信度输出，将模态状态标记为； 计算模态在时间间隔上的置信度扰动响应值； 定义模态扰动图，所有模态构成模态扰动图的节点集合，其中为模态数，若模态、模态同时满足：，其中为预设的余弦相似度阈值，为预设的置信度扰动响应差值阈值，则建立一条有向边； 在模态扰动图上构建扰动流矩阵，用于表示是否存在“由高置信度模态引导低置信度模态”的扰动，其中扰动流矩阵的元素为：，其中为扰动状态值，为预设的置信度临界阈值； 对于低置信模态，获取其受扰链条的最大长度； 根据置信度扰动响应值构建扰动传播因子矩阵，其中扰动传播因子矩阵的元素为：，其中为扰动传播因子，为模态的置信度扰动响应值，为路径跳数，表示扰动从模态传播至模态在模态扰动图的路径跳数； 识别模态扰动图中存在的共振闭环路径集合，计算共振强度：； 计算置信度共振失控系数：，其中为共振闭环路径的每个低置信模态受扰链条的平均路径长度：，为共振闭环路径的模态数； 通过在广告策略引擎每一轮推荐反馈更新中获取多模态间的协同路径震荡信息，对端到端反馈调整中，因损失函数不稳定或反馈调控过度，导致模态协同参数在闭环中持续震荡、不收敛的风险情况进行分析，并获取多模态协同路径震荡系数，来衡量模态协同参数在闭环中持续震荡、不收敛的风险程度； 多模态协同路径震荡系数的获取逻辑如下： 对于模态获取在连续反馈轮次中的协同参数轨迹，表示在第n次反馈后模态的协同融合参数向量； 计算连续扰动响应差值向量：，，为记录的总反馈轮次； 根据连续扰动响应差值向量计算每次反馈对模态协同融合参数的扰动强度变化率； 对模态的连续扰动响应序列进行傅里叶变换：，计算频域扰动能量谱：，其中为高频子区间； 对模态在反馈中的非收敛趋势和“周期性振荡不稳定性”进行分析获取每个模态的局部震荡指数： 对于任意的模态对，记录模态间的震荡同步指数：； 根据局部震荡指数和震荡同步指数计算多模态协同路径震荡系数：，其中为模态数。

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