摘要
本发明公开了一种海量多源多模态数据融合方法，其针对来自不同源头的多种类型数据进行高效融合与处理的技术，实现多源多模态数据的有效整合、利用及无缝集成，提升数据分析的广度和深度。本发明中提出一种基于深度学习的多模态特征提取与融合模型，能够自动学习并提取各模态数据的深层特征，并在模型内部进行高效融合。此外，本发明引入数据质量评估与自适应调整机制，根据数据的质量和分布情况，动态调整数据融合过程中的参数和策略，以确保融合结果的稳定性和可靠性，可广泛应用于大数据分析、人工智能、社交媒体分析、医疗健康、智慧城市等多个领域。
