电力场景下多模态数据分类方法研究

王金玉

doi:10.13625/j.cnki.hljep.2025.06.017

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电力场景下多模态数据分类方法研究

更新时间：2026-01-16

- 电力场景下多模态数据分类方法研究
- Vol. 47, Issue 6, Pages: 559-564(2025)
- 作者机构：
  
  国网黑龙江省电力有限公司物资部
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13625/j.cnki.hljep.2025.06.017
  CLC： TM73
- Published：2025
- 稿件说明：
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王金玉. 电力场景下多模态数据分类方法研究[J]. 2025, 47(6): 559-564.
DOI：

王金玉. 电力场景下多模态数据分类方法研究[J]. 2025, 47(6): 559-564. DOI： 10.13625/j.cnki.hljep.2025.06.017.

摘要

针对当前多源数据融合困难、分类精度不足等问题，提出一种基于动态图卷积注意力融合网络的多模态数据分类方法 DyGAttnFusionNet。该方法结合图结构建模与非对称注意力机制，动态调整语音与文本模态的特征权重，实现对敏感与非敏感信息的高效识别与分类。在构建的电力客服多模态数据集上开展试验，结果显示所提方法在分类准确率、鲁棒性及融合能力方面均优于现有主流模型。该方法可有效提升电力客服系统中多模态数据的智能处理能力，为数据分级管理与安全防护提供技术支持。

Abstract

关键词

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