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龙图腾网获悉清华四川能源互联网研究院申请的专利一种多模态与强化学习的智能评估方法与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：CN121210929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511757439.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种多模态与强化学习的智能评估方法与系统是由孙鑫;金蕾;罗彬;吴双威;金巍;周粲设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态与强化学习的智能评估方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术评估领域，公开了一种多模态与强化学习的智能评估方法与系统，该方法包括：通过改进的数据清洗与跨模态对齐处理生成特征张量；基于预训练模型和贝叶斯推断进行权重优化；采用同态加密与安全聚合生成优化模型；通过强化学习策略迭代与稳定性验证生成权重矩阵；结合哈希加密与智能合约实现区块链存证；最后基于模糊综合评价与可视化处理生成评估报告。本发明有效提升了多模态数据评估的准确性与鲁棒性，保障了数据安全与可追溯性，并通过动态权重优化与可视化输出增强了结果的可解释性与实用性。

本发明授权一种多模态与强化学习的智能评估方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态与强化学习的智能评估方法，其特征在于，包括： 从专利图像、测试文本和实验数据中获取原始数据，进行基于改进的切比雪夫范数和香农熵的数据清洗和基于注意力机制的跨模态对齐处理，生成特征张量结构；所述专利图像包括技术方案示意图、结构图、流程图；所述测试文本涵盖专利说明书、权利要求书、摘要及相关技术文献，文本格式支持纯文本、富文本及结构化文本；所述实验数据包括数值型实验结果、时序数据及传感器采集的多维度信号； 基于特征张量结构，执行专利技术领域预训练的XGBoost模型评估与基于贝叶斯推断的权重参数优化处理，生成待优化的权重矩阵； 执行同态梯度加密与基于安全多方计算和差分隐私的聚合计算处理，生成优化后的评估模型结构； 基于优化后的评估模型结构，进行基于状态编码的强化学习策略迭代与基于加权移动平均的稳定性验证处理，生成最终权重分配矩阵； 从最终权重分配矩阵中获取数据，进行SHA-256哈希加密与基于数据合法性校验和权限验证的智能合约验证处理，生成区块链存证记录； 基于权重矩阵与优化后的评估模型结构，进行基于三角形或梯形隶属函数的模糊综合评价与基于柱状图、折线图、雷达图或热力图的可视化处理，生成最终评估报告结构。

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清华四川能源互联网研究院，其通讯地址为：610000 四川省成都市湖畔路北段366号天府新经济产业园A区；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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