基于自适应跨模态融合的感知智能决策方法

本发明公开了一种基于自适应跨模态融合的感知智能决策方法，基于深度学习机制对实时获取的多模态数据进行融合，融合过程中所需的各模态的初始权重通过预设或深度学习得到，使得初始权重动态调整，得到对应的融合特征，实现高效准确的数据融合效果，从而提升了适应性和评价精度；基于动态迁移学习机制，通过预训练模型和微调技术得到预先训练完成的神经网络模型，该神经网络模型采用动态迁移学习的框架，减少了对数据质量和多样性的依赖，结合强化学习技术，对该神经网络模型对应的模型参数进行动态调整，优化了整体的适应性和泛化能力，实现了对课堂实时情况的记录，并根据课堂实时情况输出对应的教学评价结果。