基于深度学习的数据融合分析系统及方法

本发明涉及数据融合分析技术领域，具体为基于深度学习的数据融合分析系统及方法，包括数据预处理模块、序列特征提取模块、长距离依赖捕捉模块、数据融合模块、样本平衡模块、深度模型构建模块、模型优化模块和模型部署模块；所述数据预处理模块用于数据清洗和数据标准化。本发明能够自动地从原始数据中提取高层次的抽象特征，无需人工设计特征提取器，大大减少了人工干预，提高了数据分析的效率和准确性，通过深度神经网络，可以充分融合多源数据之间的复杂关系，提高分析的准确性，能够捕捉数据中的非线性关系，提供更为全面的分析结果，深度学习模型具有强大的泛化能力，能够适应不同的数据和任务。