基于多模态数据融合的清算收据智能管理方法

本发明公开了基于多模态数据融合的清算收据智能管理方法，具体涉及数据分析领域，包括S1：受限光照环境下的多光谱数据采集、S2：跨模态特征解耦与重组、S3：时空异质图神经网络分析、S4：多尺度注意力决策融合、S5：对抗性强化验证、S6：基于知识蒸馏的增量管理。本发明显著提升物理防伪能力，通过多光谱序列采集机制深度解析纸张材质、油墨成分及表面结构，精准识别热敏纸褪色、化学涂改等隐蔽篡改行为。突破性实现跨模态深度关联分析，采用物理‑语义解耦技术和时空异质图网络建模，有效捕捉商品位置偏移与税率异常等非显性规律。