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龙图腾网获悉贵州中汇科技发展有限公司申请的专利一种多模态异构模型检索增强方法及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：CN120929616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511468809.1，技术领域涉及：G06F16/38；该发明授权一种多模态异构模型检索增强方法及系统是由夏永平;蒋合领;丁红发;屈昭;李怀永;王帅林;罗开槐设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态异构模型检索增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多模态异构模型检索增强方法及系统，包括：基于用户多模态查询，构建知识与应用示例双语料库，设计联合检索机制得结果集；经文本、图像、音频专用处理渠道及分段梯形拓扑结构的Spiking神经网络，映射调度得特征表示；构建基础模型、高级模型和人类专家的三级级联架构，结合递延与弃权决策机制，得决策路径与答案候选集；用哈密顿图网络表示多模态关系，以无梯度下降法快速训练优化模型参数；通过跨模态语义对齐及动态检索窗口调整，得增强检索结果；经上下文感知排序与检索增强推理，得高质量响应。该发明提升了多模态信息检索处理效率与异构模型推理响应质量。

本发明授权一种多模态异构模型检索增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态异构模型检索增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于用户多模态查询输入，通过构建由知识语料库和应用示例语料库组成的双语料库并设计联合检索机制，得到联合检索结果集； 对所述联合检索结果集，通过针对文本、图像和音频数据的专用处理渠道及采用分段梯形拓扑结构的Spiking神经网络架构映射与调度，得到多模态特征表示； 基于所述多模态特征表示，通过构建包含基础模型、高级模型和人类专家的三级级联架构及递延与弃权双重决策机制，得到决策路径信息和答案候选集； 对所述决策路径信息和所述答案候选集，通过哈密顿图网络表示多模态信息关系并采用无梯度下降的快速训练方法，得到优化的模型参数； 基于所述优化的模型参数，通过跨模态语义对齐算法和基于任务复杂度的动态检索窗口调整策略，得到多模态增强检索结果，具体包括：对所述优化的模型参数，通过共享语义空间映射和模态间语义对齐算法，得到统一的跨模态语义表示空间；基于当前用户查询内容，结合所述统一的跨模态语义表示空间，通过包括概念复杂度、关系复杂度和推理复杂度的多维度任务复杂度评估指标计算和难度分级机制，得到任务复杂度评分；对所述任务复杂度评分，通过自适应窗口大小计算和检索深度调整算法，得到优化的检索参数配置；基于所述优化的检索参数配置和所述统一的跨模态语义表示空间，通过多维度检索策略和结果融合机制，得到所述多模态增强检索结果； 对所述多模态增强检索结果，通过上下文感知的相关性排序算法和基于检索增强的综合推理机制，得到高质量的最终响应结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州中汇科技发展有限公司，其通讯地址为：550000 贵州省贵阳市南明区水口寺街道蟠桃宫29号兴隆誉峰1号楼1层2A号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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