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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种基于多模态数据的行为分析方法、系统、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：CN121456446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610014230.6，技术领域涉及：G06F18/2137；该发明授权一种基于多模态数据的行为分析方法、系统、设备及介质是由徐子晨;赵劲;胡文昊;吴琳鑫;聂维;胡成斌;胡佳慧;孙曼玉;潘秉兴;马帅设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据的行为分析方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多模态数据的行为分析方法、系统、设备及介质，该方法通过提取动物行为视频数据中每帧图像对应的行为标签，构建行为标签序列；将标准化的神经元钙活动时间序列数据集中的神经元钙活动时间序列与行为标签序列进行对齐，得到对齐后的结构化数据表；将对齐后的神经元钙活动时间序列作为节点的特征，构建加权图结构；根据加权图结构和对齐后的行为标签，训练级联的图卷积网络、图采样聚合网络和图注意力网络，得到训练好的图卷积网络、训练好的图采样聚合网络和训练好的图注意力网络，以便对待预测的神经元钙离子荧光信号值进行行为预测，得到行为预测结果。本申请能够提高行为分析准确度。

本发明授权一种基于多模态数据的行为分析方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的行为分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取标准化的神经元钙活动时间序列数据集、动物行为视频数据以及待预测的神经元钙离子荧光信号值； 提取所述动物行为视频数据中每帧图像对应的行为标签，构建行为标签序列； 将所述标准化的神经元钙活动时间序列数据集中的神经元钙活动时间序列与所述行为标签序列进行对齐，得到对齐后的结构化数据表，所述结构化数据表包括对齐后的行为标签和对齐后的神经元钙活动时间序列； 将所述对齐后的神经元钙活动时间序列作为节点的特征，构建加权图结构，包括： 构建相邻两个节点之间的边； 根据节点的特征，计算所述相邻两个节点之间的相关系数，将所述相关系数作为所述相邻两个节点之间边的权重值； 根据所述权重值、节点和边，构建加权图结构； 根据所述加权图结构和所述对齐后的行为标签，训练级联的图卷积网络、图采样聚合网络和图注意力网络，得到训练好的图卷积网络、训练好的图采样聚合网络和训练好的图注意力网络，以便通过所述训练好的图卷积网络、所述训练好的图采样聚合网络和所述训练好的图注意力网络对所述待预测的神经元钙离子荧光信号值进行行为预测，得到行为预测结果，包括： 将所述加权图结构中边的权重值与预设阈值进行比较，构建加权邻接矩阵； 根据所述加权图结构中每个节点对应的神经元钙活动时间序列，构建节点特征矩阵； 根据所述加权邻接矩阵、所述节点特征矩阵以及所述对齐后的行为标签，训练级联的图卷积网络、图采样聚合网络和图注意力网络，得到训练好的图卷积网络、训练好的图采样聚合网络和训练好的图注意力网络，所述加权图结构通过所述加权邻接矩阵和所述节点特征矩阵进行表示； 将所述待预测的神经元钙离子荧光信号值输入至所述训练好的图卷积网络中，得到第一输出结果； 将所述第一输出结果输入至所述训练好的图采样聚合网络中，得到第二输出结果； 将所述第二输出结果输入至所述训练好的图注意力网络中，得到第三输出结果； 根据所述第三输出结果进行行为预测，得到行为预测结果。

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南昌大学，其通讯地址为：330031 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999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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