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龙图腾网获悉四川中电启明星信息技术有限公司申请的专利一种多模态电力数据检索方法、设备及介质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：CN120929662B 。

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：202511462444.1，技术领域涉及：G06F16/907；该发明授权一种多模态电力数据检索方法、设备及介质是由周平;白姗;张小龙;康俊龙;田皓文;吴沛杨;敬昕;闫林设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态电力数据检索方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多模态电力数据检索方法、设备及介质，属于数据检索技术领域，包括以下步骤：获取电力数据并预处理，将文本和图像输入多层感知机得到初始特征向量，再经路由胶囊算法输出文本和图像特征向量；采用线性变换将其映射到公共空间，得到投影向量；将投影向量输入加性注意力模型，输出融合特征向量。构建哈希函数，基于融合特征向量计算电力数据索引，将索引相同的数据存入对应哈希表桶中。获取用户查询，计算查询融合特征向量及索引，算出其与对应桶中各电力数据融合特征向量的相似度，将相似度评分最高的R个电力数据作为检索结果返回。本发明综合多模态信息，用注意力机制调整重要性，有效提升检索效果。

本发明授权一种多模态电力数据检索方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态电力数据检索方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取电力数据并进行预处理，得到归一化处理后的文本向量和像素向量；其中，所述电力数据包括文本及其对应的图像； 将归一化处理后的文本向量和像素向量分别输入多层感知机，基于多层感知机的隐藏层获取初始文本特征向量和初始图像特征向量，以公式表示为： ； ； 式中，表示第个电力数据的初始文本特征向量，表示ReLU激活函数，表示隐藏层的文本权重矩阵，表示隐藏层的文本偏置向量，表示第个电力数据的初始图像特征向量，表示隐藏层的图像权重矩阵，表示CNN编码器处理函数，表示隐藏层的图像偏置向量，表示第个电力数据归一化处理后的文本向量，表示第个电力数据归一化处理后的像素向量； 将所述初始文本特征向量等长划分为组的初始文本特征子向量，并将各初始文本特征子向量视为初始文本胶囊； 将所述初始图像特征向量等长划分为组的初始图像特征子向量，并将各初始图像特征子向量视为初始图像胶囊； 基于初始文本胶囊获取高层文本胶囊的预测向量； 基于初始图像胶囊获取高层图像胶囊的预测向量； 基于所述高层图像胶囊的预测向量和高层文本胶囊的预测向量采用动态路由机制获取高层图像胶囊和高层文本胶囊，具体步骤为： S1、初始化图像路由对数和文本路由对数； S2、设置迭代次数为； S3、基于图像路由对数和文本路由对数计算图像耦合系数和文本耦合系数； S4、基于所述图像耦合系数、文本耦合系数、高层图像胶囊的预测向量以及高层文本胶囊的预测向量获取高层图像胶囊和高层文本胶囊； S5、若=0，则执行步骤S6，否则，=-1，基于高层文本胶囊和高层图像胶囊更新图像路由对数和文本路由对数，并执行步骤S3，以公式表示为： ； ； 式中，表示第个电力数据的第个高层文本胶囊，表示第个电力数据的第个高层图像胶囊，表示第个电力数据的第个初始文本胶囊对第个高层文本胶囊的文本路由对数，表示第个电力数据的第个初始图像胶囊对第个高层图像胶囊的图像路由对数，表示第个电力数据的第个初始文本胶囊对第个高层文本胶囊的预测向量，表示第个电力数据的第个初始图像胶囊对第个高层图像胶囊的预测向量； S6、基于高层文本胶囊和高层图像胶囊构建文本特征向量和图像特征向量，以公式表示为： ； ； 式中，表示高层胶囊数量，表示第个电力数据的图像特征向量，表示第个电力数据的文本特征向量； 采用线性变换方法将所述文本特征向量和图像特征向量分别映射到公共空间得到文本投影向量和图像投影向量； 将所述文本投影向量和图像投影向量作为加性注意力模型的输入，输出融合特征向量； 其中，加性注意力模型融合了多头门控注意力机制； 构建哈希函数，基于所述融合特征向量和哈希函数计算所述电力数据的索引，并将索引相同的电力数据放入索引对应哈希表的桶中进行存储； 获取用户查询，基于所述用户查询获取查询融合特征向量，并根据所述查询融合特征向量计算用户查询的索引； 计算查询融合特征向量与所述用户查询的索引对应的桶中各电力数据的融合特征向量的相似度，得到相似度评分，将相似度评分最高R个对应的电力数据作为检索结果返回给用户。

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