一种多模态多源异构数据融合方法及系统

本发明涉及数据融合技术领域，公开了一种多模态多源异构数据融合方法及系统，其中，一种多模态多源异构数据融合方法包括：构建多模态原型网络，提取不同模态特征并建立模态间语义映射关系；构建记忆模块，通过样本价值评估存储历史关键样例的多模态表征；执行多样性采样保留稀有异常模式；实施模态平衡处理，动态调整不同模态梯度贡献权重；应用知识蒸馏，从数据丰富场景提取通用融合知识辅助小样本决策；本发明解决了小样本和冷启动场景融合效率低下、增量学习中的灾难性遗忘、模态学习速率不平衡和长尾分布下稀有模式保留的问题，适用于制造业预测性维护、个性化推荐和医疗健康监测及需要小样本学习和增量更新的场景。