一种基于自注意力和超图神经网络的特征提取方法及系统

本发明公开了一种基于自注意力和超图神经网络的特征提取方法及系统，所述方法包括：获取目标对象的多种模态数据，构建特征处理器，利用自注意力机制，计算模态数据的权重；根据模态数据构建对应的超图，根据超图构建超图关联矩阵；对超图关联矩阵进行拼接处理，输出高阶关联矩阵；构建多模态超图神经网络，对高阶关联矩阵进行多层卷积处理，构建并输出高阶特征矩阵；根据权重对高阶特征矩阵进行分类，得到目标对象的特征提取结果。本发明通过构建多模态超图神经网络，同时引入自注意力机制，用于提取特定于模态的细节，并增强模态数据的特征表示，对于多种模态数据构建超图，联合复杂的高阶关联，以获取目标对象的特征提取结果。