一种系统智能水平评测动态可解释性归因方法

本发明公开了一种系统智能水平评测动态可解释性归因方法，通过定义多模态数据来源及特征集合，构建特征矩阵并进行归一化处理，利用时间权重函数对时间序列中的特征值进行加权，基于Shapley值计算特征的动态边际贡献并通过时间积分得到相应模态的贡献值，进一步通过模态权重对多模态特征贡献值进行加权融合，生成全局特征贡献值并输出特征贡献分析结果。本发明能够直观展现多模态数据中各特征的重要性及其动态变化，有效解决多模态数据融合分析中特征间贡献度可解释性差的问题，有助于实现智能系统性能的优化和关键特征的识别，对推动智能系统技术的发展具有重要意义。