基于图对比学习的多模态时序天文数据训练方法、装置及存储介质

本申请提供了一种基于图对比学习的多模态时序天文数据训练方法、装置及存储介质，属于天文数据处理领域；解决了现有的深度学习方法在处理多模态天文数据融合时存在的局限性；方法包括三个关键步骤：天文数据构图模型负责将原始数据结构化；基于自注意力机制的多模态天文时序数据融合模型，能够有效整合来自不同观测时期及不同模态的数据，实现更深层次的特征融合；基于图对比学习的特征学习模型在图结构层次进一步提取更加具有区分度和代表性的特征；本申请针对天文图像数据、光谱数据、星表数据以及文本数据的多模态数据，并结合不同时间维度的数据进行特征融合，通过构图‑融合‑再构图的方式，利用图对比学习从图的角度挖掘更加具体的特征。