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龙图腾网恭喜浙江星汉信息技术股份有限公司申请的专利一种基于AI的电子文件智能管理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：CN119226234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411718797.9，技术领域涉及：G06F16/11；该发明授权一种基于AI的电子文件智能管理方法及系统是由梁尔真;陈萍;吴存锋;王玲丽;陈平刚;楼新园;王园;张航设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的电子文件智能管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于AI的电子文件智能管理方法及系统。属于信息技术领域，所述方法包括：基于卷积神经网络和递归神经网络对文件内容进行多层次特征提取，基于提取的特征，训练一个自适应分类模型；基于深度神经网络根据用户的历史操作记录和行为习惯，构建用户画像，引入强化学习机制，根据用户画像和当前上下文，动态调整推荐策略。通过卷积神经网络和递归神经网络，能够从文本、图像、音频等多模态文件中提取多层次特征，充分挖掘文件的内在信息，提升文件分类的精确度。

本发明授权一种基于AI的电子文件智能管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的电子文件智能管理方法，其特征在于，所述方法包括：S1、基于卷积神经网络和递归神经网络对文件内容进行多层次特征提取，基于提取的特征，训练一个自适应分类模型；S2、基于深度神经网络根据用户的历史操作记录和行为习惯，构建用户画像，引入强化学习机制，根据用户画像和当前上下文，动态调整推荐策略；S3、根据文件内容的相似性和用户的使用习惯，自动生成智能文件夹，动态调整文件组织结构，结合自然语言处理技术，实现基于语义的搜索功能，同时利用强化学习优化搜索结果排序；S4、通过深度神经网络对文件访问模式进行建模，实时监测异常访问行为，若发现异常行为，系统触发预警机制，同时根据预设的安全策略自动采取响应措施；所述S1，包括：S11、特征提取前对文件内容进行预处理，所述预处理包括：文本预处理：对文本文件进行分词、去停用词、词干提取操作，图像预处理：对图像文件进行缩放、灰度化、边缘检测操作，音频预处理：对音频文件进行频谱分析、梅尔频率倒谱系数提取操作；S12、利用卷积神经网络和递归神经网络，对预处理后的文件内容进行多层次特征提取；包括：通过卷积神经网络对预处理后的文本进行卷积操作，提取文本的局部特征；再结合递归神经网络对文本序列进行建模，捕捉文本的上下文依赖关系，通过预训练的卷积神经网络对图像进行特征提取，获取图像的高层次语义信息，通过卷积神经网络对音频的MFCC特征进行卷积操作，结合递归神经网络对音频的时序特征进行捕捉；S13、基于提取的多层次特征，构建自适应分类模型，通过大量标注好的文件数据对分类模型进行训练，将提取的特征输入训练好的自适应分类模型中，并输出每个文件的分类标签；所述S13，包括：基于跨模态特征融合机制，将来自文本、图像、音频三种不同模态的特征进行融合，并通过注意力机制或门控机制对各模态特征在融合过程中的权重进行动态调整；在特征融合的基础上，进一步整合来自卷积神经网络的局部特征提取能力和递归神经网络的上下文时序建模能力；基于特征融合的结果，通过深度神经网络，进行超参数调优和模型架构搜索；并通过随机森林将多个基分类器的预测结果进行集成；收集并整理包含丰富标签信息的大规模文件数据集，并通过数据增强技术对数据多样性进行增加；在标注数据有限的情况下，引入半监督学习或无监督学习方法，利用未标注数据对模型性能进行提升；基于用户反馈机制，通过实际应用中模型分类结果的反馈，对模型进行持续优化和迭代，并利用主动学习，根据用户反馈选择样本进行人工标注，并重新训练模型，形成闭环反馈系统；所述基于跨模态特征融合机制，将来自文本、图像、音频三种不同模态的特征进行融合，并通过注意力机制或门控机制对各模态特征在融合过程中的权重进行动态调整，包括：对从文本、图像、音频中提取的特征进行维度统一处理，并通过Z-score标准化对特征进行归一化处理；将经过初步对齐和归一化的文本、图像、音频特征进行拼接，形成一个包含所有模态信息的联合特征向量；基于特征融合网络，通过注意力机制或自注意力机制不同模态特征之间的关联性和重要性进行动态学习；通过门控机制，对不同模态特征在融合过程中的信息流进行控制；通过多种评估指标，对融合后的特征进行质量评估；通过对比不同融合策略下的评估结果，选择最优的融合方案，并根据评估结果，对融合特征进行进一步优化；所述S3，包括：S31、利用余弦相似度对文件内容的相似性进行计算，结合用户的历史操作记录，对用户的使用习惯进行分析；S32、根据文件内容的相似性和用户的使用习惯，自动生成智能文件夹，并动态调整文件组织结构；S33、通过GPT预训练语言模型对用户输入的查询语句进行语义理解，对文件内容进行索引构建，并支持基于关键词和自然语言的搜索；S34、通过强化学习算法对搜索结果进行排序，使相关的文件优先显示给用户；所述S32，包括：在利用余弦相似度计算文件内容相似性的基础上，通过深度语义分析技术，对文件内容进行语义理解，结合文件类型和内容特征，构建多维度的文件相似性矩阵，捕捉文件间更深层次的关联；对用户的历史操作记录进行深入分析，通过聚类分析和关联规则挖掘技术，对用户文件使用的潜在模式进行识别；基于文件内容相似性和用户行为模式，根据预设的智能文件夹生成算法，自动将相关文件归类到同一文件夹中，并引入用户反馈机制，允许用户对自动生成的文件夹进行命名、调整或删除；根据用户的使用习惯和工作流程，动态调整文件组织结构，基于上下文感知技术，根据用户当前的工作情境，智能推荐或隐藏相关文件夹；结合用户的个人偏好和工作风格，对智能文件夹进行个性化优化，基于强化学习算法，根据用户对智能文件夹的使用反馈，不断调整和优化文件夹的生成规则和展示策略。

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