一种基于多模态数据融合的航天人员操作品质评价方法

本申请涉及一种基于多模态数据融合的航天人员操作品质评价方法。本申请首先获取与航天操作具有相关性的多个模态的训练数据，并对训练数据进行数据标准化操作，得到多个单模态数据。然后基于长短期记忆网络、双向门控循环单元网络以及多头自注意力机制，对多个单模态数据进行特征提取，得到多个单模态特征。接着将多个单模态特征融合得到跨模态融合特征，并生成共享特征。基于共享特征训练初始前向神经网络，得到目标前向神经网络。最后，基于训练好的目标前向神经网络得到与在线数据对应的评价指标。如此，可以实现对航天操作更加科学和准确的评估。