摘要
本发明涉及智能决策技术领域,可应用于金融科技、医疗健康等业务场景中,公开了一种基于多模态数据的事件分析方法,包括:获取对用户的属性数据、监测数据、环境数据和生物特征数据进行标准化处理,结合对文本记录的语义解析与结构化融合,形成统一输入数据集;利用智能决策模型对该统一输入数据集进行多模态融合建模,生成个体状态的潜在事件分析结果,并基于该结果生成包含潜在事件等级、主要影响因素和干预建议的可视化报告,最终将报告发送至用户终端。本发明通过整合多源结构化与非结构化数据,并引入智能决策模型实现特征层级融合与语义增强建模,有效提升了个体状态分析的准确性和时效性,增强了分析结果的个性化表达。
技术关键词
事件分析方法
智能决策模型
生物特征数据
多模态数据融合
报告
文本
加密数据
卷积神经网络模块
交互组件
依赖特征
语义
区块链网络节点
多模态数据采集
生物识别设备
智能决策技术
智能合约验证
预训练语言模型
多模态深度
系统为您推荐了相关专利信息
报告生成方法
图像分析
图像特征集
区域分割算法
报告生成系统
校核计算方法
并行计算模式
并行计算设备
负载均衡机制
并行求解方法
攻击识别方法
多模态数据融合
网络流量数据
空间分布特征
时间序列特征
映射方法
输出告警提示
自动驾驶功能
标识功能
批量