本发明专利技术公开了一种基于智能诊断的触控屏多模态交互故障预测与维保系统，通过多模态感知融合单元融合触控屏在量子触摸交互、神经手势识别、脑电语音协同及虹膜眼动追踪交互模式下的多维度感知数据，克服单一模态数据的局限，提升故障检测的准确性和可靠性，运用量子傅里叶变换和量子主成分分析算法对融合后的数据进行量子态特征提取，提高特征提取效率和准确性，量子纠缠增强故障特征的独特性，有助于区分不同故障模式，进而提高故障预测准确性，基于量子故障预测公式计算故障预测值，其动态调整权重系数适应不同故障模式和数据变化，依据预测值和预设阈值，运用量子多目标优化算法生成综合考虑多个目标因素的维保策略，实现维保资源优化配置。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及触控屏故障预测与维保，尤其涉及基于智能诊断的触控屏多模态交互故障预测与维保系统。
技术介绍
1、随着科技的飞速发展，触控屏作为人机交互的重要接口，其交互方式正朝着多模态化方向不断演进，量子触摸交互、神经手势识别、脑电语音协同以及虹膜眼动追踪等新兴交互模式逐渐应用于触控屏领域，为用户带来了更加自然、高效和个性化的交互体验。
2、传统的触控屏故障预测与维保方法主要基于经典的信号处理和机器学习算法，这些方法在处理单一模态的感知数据时取得了一定的效果，但在面对多模态融合数据时，其局限性逐渐显现，一方面，传统方法难以处理多模态数据之间的复杂关系和高维特征，多模态数据包含了丰富的信息，但同时也带来了数据冗余和噪声干扰的问题，传统方法往往无法充分挖掘这些数据之间的潜在联系，导致故障特征提取不准确，预测精度较低，另一方面，传统方法的自适应能力较差，在实际应用中，触控屏的工作环境和使用条件会不断变化，故障模式也会随之改变，传统方法通常需要手动调整模型参数和特征选择，难以适应这种动态变化，导致维保策略的及时性和有效性不足。
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【技术保护点】
1.一种基于智能诊断的触控屏多模态交互故障预测与维保系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于智能诊断的触控屏多模态交互故障预测与维保系统，其特征在于，所述多模态感知融合单元包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于智能诊断的触控屏多模态交互故障预测与维保系统，其特征在于，所述运用量子傅里叶变换和量子主成分分析算法对融合后的多模态感知数据进行量子态特征提取，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于智能诊断的触控屏多模态交互故障预测与维保系统，其特征在于，所述量子故障预测公式具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于智能诊断...
【技术特征摘要】
1.一种基于智能诊断的触控屏多模态交互故障预测与维保系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于智能诊断的触控屏多模态交互故障预测与维保系统，其特征在于，所述多模态感知融合单元包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于智能诊断的触控屏多模态交互故障预测与维保系统，其特征在于，所述运用量子傅里叶变换和量子主成分分析算法对融合后的多模态感知数据进行量子态特征提取，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于智能诊断的触控屏多模态交互故障预测与维保系统，其特征在于，所述量子故障预测公式具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于智能诊断的触控屏多模态交互故障预测与维保系统，其特征在于，所述系统还包括全息可视化交互单元，用于展示量子故障预测值的变化趋势、量子维保策略的具体...
【专利技术属性】
技术研发人员：张泽彬，缪晓伟，陈静雯，
申请(专利权)人：广州立华信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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