一种基于马尔可夫网络的多模态风险内容识别系统

本发明涉及多模态数据处理技术领域，公开了一种基于马尔可夫网络的多模态风险内容识别系统，包括以下模块：数据收集与预处理模块，用于：通过多源数据融合系统，实时收集和整合多模态数据；对数据进行预处理，生成特征向量。本发明通过引入卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和马尔可夫网络等先进技术，系统能够动态检测和响应潜在风险内容，极大提升了识别的准确性、灵活性和适应性。系统的创新之处包括利用密度峰值聚类（DPC）和自适应自编码器（AAE）优化特征生成，通过持续学习机制增强模型适应性，确保系统在复杂多模态环境中的高效应用。本发明能够更加精准地识别和管理多模态风险内容，提高整体安全性。