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龙图腾网获悉河南中信科大数据科技有限公司申请的专利基于AI的自适应场景智能交互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：CN120704532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510860918.1，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权基于AI的自适应场景智能交互系统是由王鹏;王振;许福利设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的自适应场景智能交互系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AI的自适应场景智能交互系统，涉及智能交互技术领域，包括多模态数据采集模块、模态预处理模块、多模态嵌入编码模块、意图融合与表示模块、业务场景匹配模块以及业务执行与强化学习模块：多模态数据采集模块，采集用户交互过程中的多模态原始数据，包括语音信号、文本输入以及用户行为轨迹，并同步记录采集时间戳。本发明通过多模态统一嵌入与动态加权机制，有效解决特征维度不均衡问题，提升用户意图识别准确性；同时结合强化学习与多因子评分模型，实现个性化场景匹配与动态响应，提升系统在复杂环境下的适应能力与服务精准度，从而显著优化智能交互系统的稳定性和用户体验。

本发明授权基于AI的自适应场景智能交互系统在权利要求书中公布了：1.基于AI的自适应场景智能交互系统，其特征在于，包括多模态数据采集模块、模态预处理模块、多模态嵌入编码模块、意图融合与表示模块、业务场景匹配模块以及业务执行与强化学习模块： 多模态数据采集模块，采集用户交互过程中的多模态原始数据，包括语音信号、文本输入以及用户行为轨迹，并同步记录采集时间戳； 模态预处理模块，对采集到的多模态原始数据分别进行预处理操作，其中语音信号执行降噪与声纹情绪分析，文本输入执行分词与句法分析，用户行为轨迹进行路径特征提取与行为频次建模； 多模态嵌入编码模块，基于改进型双通道深度神经网络对上述预处理后的多模态特征数据进行独立嵌入编码，生成统一维度的嵌入向量； 意图融合与表示模块，利用注意力机制融合生成的多模态嵌入向量，构建用户意图表示向量，并通过可视化可调节的特征权重矩阵动态监控各模态贡献比例； 业务场景匹配模块，将用户意图表示向量输入至预构建的业务场景向量空间中，通过余弦相似度计算识别匹配度，定位最优场景节点； 业务执行与强化学习模块，基于所识别的场景节点，调用场景执行器触发业务流程响应，并将用户反馈数据实时回传至反馈强化模型中，通过深度强化学习算法周期性优化意图识别与场景匹配精度； 在生成用户意图表示向量前，执行模态特征归一化融合，通过动态可调的特征变换机制，以提升模型融合阶段的稳定性和识别精度，具体步骤如下： 针对每一模态嵌入向量，采用标准差归一化方法，将不同模态的特征向量在数值域上映射至均值为零、方差为一的标准正态分布，计算表达式如下： ，式中，是原始的第个模态嵌入向量，是第个模态嵌入向量在训练样本集中所产生嵌入向量的均值，是第个模态嵌入向量的标准差，是归一化后的第个模态嵌入向量； 依据预定义样本集中历史采样计算得到的信噪比，量化每一模态嵌入向量的表达可信度，通过对比有用特征信号与噪声干扰的能量占比，计算出模态嵌入向量重要性权重，公式如下： ，式中，是第个模态嵌入向量的信噪比，是第个模态嵌入向量的信噪比，是模态总数，是第个模态嵌入向量的重要性权重； 使用模态加权平均机制对所有标准化后的嵌入向量进行融合，生成融合后的综合意图向量，计算表达式如下： ，式中，是最终融合得到的用户意图综合向量； 将得到的用户意图综合向量输入至后续的注意力融合模块，以提取更深层次的语义依赖特征。

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