一种基于深度迁移学习的医疗物联网协议适配方法

本发明公开了一种基于深度迁移学习的医疗物联网协议适配方法，包括如下步骤：S1、采集源协议数据和目标协议数据，获得多模态输入数据；S2、将多模态输入数据输入多通道多模态适配网络中，提取多模态特征；S3、对多模态特征执行模态内融合与模态间融合，生成融合特征表示；S4、将融合特征表示输入条件对抗自适应算法，生成对抗样本并执行协议域判别操作；S5、利用梯度反转进行协议域对抗训练，通过反向传播算法更新网络参数，输出更新后的融合特征表示；S6、进行协议映射和数据格式转换，生成目标协议数据传输至医疗物联网网关。本发明实现了在医疗物联网复杂多协议场景下的多模态特征深度融合、协议分布动态对齐及目标协议的高效适配。