一种融合多源异构数据的强化学习建模方法及装置

本发明公开了一种融合多源异构数据的强化学习建模方法及装置，方法包括智能体获取来自不同数据源和具有不同数据格式的多源异构数据，并采用相对应的特征提取技术进行特征提取，得到不同模态特征，将不同模态特征进行有效融合，得到环境状态表示，基于得到的环境状态表示，利用深度强化学习算法构建智能体的智能模型；通过将从不同数据源提取的不同模态特征进行有效融合，融合后的特征应能够全面且准确地表示当前的环境状态，基于融合后的环境状态表示，利用深度强化学习算法构建智能体的智能模型，智能模型能够获取更全面、准确的环境信息，从而做出更精确的决策，并实时调整策略以适应环境的变化，有效提高智能模型的泛化能力和准确性。