基于多模态数据的健康状态分类模型、训练及分类方法

本发明公开了一种基于多模态数据的健康状态分类模型、训练及分类方法。该模型包括：多模态特征提取模块、多模态注意力模块以及卷积模块；多模态注意力模块包括特征头；多模态特征提取模块，用于分别提取各模态健康数据组的数据特征，得到与各模态健康数据组匹配的各模态特征；多模态注意力模块，用于分别将各模态特征分别存储至各特征头中，并将目标特征头中的候选模态特征分别与其他特征头中的参考模态特征进行处理，得到优化后的目标模态特征；卷积模块，用于分别通过不同的卷积层对各目标模态特征与各模态特征跳跃连接后的第一特征进行处理，得到融合特征；本发明的方案，可以为基于多源数据准确且快速地确定用户的健康状态提供帮助。