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龙图腾网获悉北京浩鸿达迅捷科技发展有限公司申请的专利基于多模态数据分析的单位内控管理决策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：CN120822847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510870067.9，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于多模态数据分析的单位内控管理决策方法及系统是由李树佳设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据分析的单位内控管理决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据决策分析领域，尤其涉及一种基于多模态数据分析的单位内控管理决策方法及系统。该方法包括以下步骤：采集多个异构数据源的异构原始数据流；进行时空维度熵变微分解析及多维度熵变特性挖掘，对所述异构原始数据流进行多层次语义解析，并进行逐层异常模式语义解构，构建每一个异常模式的精准语义特征画像；对认知熵变基准特征图谱进行多目标协调请求分析及动态目标优先级评估，得到协调请求优先级；对认知熵变基准特征图谱进行最大决策容量计算，并基于所述协调请求优先级及精准语义特征画像进行动态最优决策边界计算，从而生成动态权衡约束范围。本发明通过多目标协同决策分析，平滑决策目标冲突以及提高用户决策需求执行效率。

本发明授权基于多模态数据分析的单位内控管理决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据分析的单位内控管理决策方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：采集单位内控管理平台的异构原始数据流；进行时空维度熵变微分解析及多维度熵变特性挖掘，生成认知熵变基准特征图谱； 步骤S2：对所述异构原始数据流进行多层次语义解析，并进行逐层异常模式语义解构，构建每一个异常模式的精准语义特征画像； 步骤S3：获取预设的决策目标指令，对认知熵变基准特征图谱进行多目标协调请求分析及动态目标优先级评估，得到协调请求优先级； 步骤S4：对认知熵变基准特征图谱进行最大决策容量计算，并基于所述协调请求优先级及精准语义特征画像进行动态最优决策边界计算，从而生成动态权衡约束范围； 步骤S5：基于动态权衡约束范围进行多目标动态约束响应求解，并进行即时决策处理，得到实时执行效果； 步骤S6：对实时执行效果进行决策执行响应偏差识别，并进行策略迭代深度优化，构建内控管理决策智能体； 其中，步骤S1具体步骤为： 采集单位内控管理平台的异构原始数据流；所述异构原始数据流包括预算管理数据、收入管理数据、支出管理数据、采购管理数据、合同管理数据及物资管理数据； 识别所述异构原始数据流的数据流通道，并进行信息熵分布计算，生成每一个数据流通道的信息熵密度； 基于所述信息熵密度进行时空维度熵变微分解析，以得到每一个数据流通道的数据熵变演化轨迹； 对所述异构原始数据流进行数据拓扑结构分析并建模，构建每一种数据流的拓扑结构模型； 基于所述拓扑结构模型及所述数据熵变演化轨迹进行多维度熵变特性挖掘，生成认知熵变基准特征图谱； 其中，所述基于所述拓扑结构模型及所述数据熵变演化轨迹进行多维度熵变特性挖掘，生成认知熵变基准特征图谱的具体步骤为： 基于所述认知熵变演化轨迹对数据流拓扑结构进行认知响应映射，以得到每一个通道的认知负载滞后特性； 对所述异构原始数据流进行数据流复杂度计算，得到每一种数据流的复杂度参数； 基于所述复杂度参数及数据流拓扑结构进行瞬时认知熵突变检测，识别数据流的认知状态波动性； 对所述认知负载滞后特性及认知状态波动性进行数据流多维度熵变特性挖掘，生成认知熵变基准特征图谱。

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