西南财经大学李艳花获国家专利权
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龙图腾网获悉西南财经大学申请的专利一种基于粒球表征的多模态开放意图识别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：CN120892870B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511394013.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于粒球表征的多模态开放意图识别方法及系统是由李艳花;杨新;张桀;欧阳小草;潘超凡;曹雪梅;王向坤;杨晓龙设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于粒球表征的多模态开放意图识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于粒球表征的多模态开放意图识别方法及系统，属于人工智能与多模态意图理解技术领域，包括：对多模态输入数据进行特征提取与模态融合；通过自适应粒球聚类方法对各模态及融合模态的特征表示进行结构建模，生成多粒度粒球集合；以粒球质心作为多粒度锚点，对齐不同模态中标签相同的粒球；在融合模态中引入基于纯度与样本规模的加权机制；在融合模态空间中生成边界约束的伪分布外样本；基于训练得到的融合模态粒球构建自适应决策边界，并进行已知类分类与未知类检测。本发明通过引入多粒度锚点和结构感知的粒球表征方式，实现了多模态场景下已知类别与未知类别的联合识别，显著提升了意图识别的准确性与鲁棒性。
本发明授权一种基于粒球表征的多模态开放意图识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于粒球表征的多模态开放意图识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.对多模态输入数据进行特征提取与模态融合，得到文本、视频、音频及融合模态的高层语义表示； S2.粒球结构建模：通过自适应粒球聚类方法对各模态及融合模态的特征表示进行结构建模，生成多粒度粒球集合； S3.结构感知的粒球级对比学习：以粒球质心作为多粒度锚点，对齐不同模态中标签相同的粒球；在融合模态中引入基于纯度与样本规模的加权机制； S4.伪分布外样本生成与表征学习：在融合模态空间中生成边界约束的伪分布外样本； S5.推理阶段：基于训练得到的融合模态粒球构建自适应决策边界，并进行已知类分类与未知类检测。
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