一种人工智能的数据处理与训练方法、终端及存储介质

本发明公开了一种人工智能的数据处理与训练方法、终端及存储介质，属于医疗与人工智能技术领域，包括以下步骤：S1：获取待检测样本和已知疾病种类样本数据；S2：预处理；S3：数据拼接；S4：将已知疾病种类样本数据划分为支持集和查询集，送入构建的卷积神经网络编码器进行训练优化；S5：将待检测样本和已知疾病种类样本数据输入至训练的卷积神经网络编码器进行编码；S6：计算编码数据的相似度矩阵；S7：基于相似度矩阵得到待检测样本的检测结果；S8：取一个样本的每条待检测数据的检测结果，取众数得到该样本的检测结果；本发明通过数据拼接扩增数据量，采用几个样本即可实现模型的收敛，解决现有模型需要大量样本才能达到收敛的问题。