一种结合超维计算与大语言模型的认知障碍诊断方法

本发明提供一种结合超维计算与大语言模型的认知障碍诊断方法，包括：将多模态样本特征向量编码为多模态超维特征向量；利用注意力启发的跨模态特征融合机制将编码的多模态超维特征向量聚合为融合特征向量；通过感知器进行分类，并将分类结果映射为动作语义符号；通过动作语义符号的序列构建用户的长期活动序列；基于个体的长期活动序列构建结构化提示文本，输入大语言模型执行认知障碍诊断推理。本发明将超维编码引入注意力网络机制，实现模态间高效且可学习的动态权重分配，通过动作语义映射将原始多模态传感器信号转化为动作语义符号，解决了大语言模型的数据维度、传统机器学习依赖大量标签样本、模型泛化能力不足的问题。