联合神经网络结构与机器学习模型的数据分类方法、系统

本发明属于信号检测技术领域，具体涉及一种联合神经网络结构与机器学习模型的数据分类方法、系统，基于任务类型选取不同处理模型的优势模块组成任务类型对应的联合模型，利用标签损失经过训练后获取联合模型对应的模型参数，使模型具有较高的泛化性，在模型遇到新数据或新任务时，只需重新选取并训练部分的优势模块即可适应并做出准确预测。