원래 이름 기록: 中船凌久高科（武汉）有限公司; 中国船舶集团有限公司第七〇九研究所

本发明提供了一种多模态特征编码与跨模态自适应融合方法，分别从雷达序列数据中提取雷达特征、从雷达目标图像中提取视觉特征、从文本数据中分别提取文本数据和知识图谱数据，并对不同模态的特征进行融合，具体通过统计归一化消除模态间分布差异，然后投影至共享特征空间实现维度统一，最后结合知识图谱引导的语义对齐和输入自适应的动态加权，实现雷达、视觉与文本模态的高效协同。本发明方法有效解决了异构数据融合中的特征异构和语义鸿沟问题。

本发明适用于多模态数据分析和目标识别领域，提供了一种基于思维链的多模态时序数据推理方法，设计三层推理状态架构，通过门控循环单元和时间调制机制实现多模态数据的层次化抽象与时间对齐，将多模态特征转化为统一的时序语义表示；设计多步推理控制器，采用模态专属注意力机制和门控循环单元，动态聚焦关键信息并迭代优化推理状态；为显式捕捉跨模态、跨时间的复杂依赖关系，进行多模态时序依赖的图结构建模，将多模态时序数据建模为有向图，通过图神经网络实现结构化信息传递；实现对军事目标行为的深度理解与准确预测，其推理过程可通过状态演化、注意力权重、图结构依赖关系等进行可视化解释，为复杂场景下的智能决策提供可靠技术支撑。