本发明公开了一种多源域自适应脑网络分类方法、系统、设备及存储介质，方法包括：采用滑动窗口沿时间轴对具有多个时间点的4D rs‑fMRI进行采样，保留了原始数据中的空域信息和时域信息；构建分类神经网络模型，通过为每个源域设置特定于域的鉴别器，利用对抗性学习的方法将每一对源域与目标域的数据映射到不同的特征空间，避免了混淆原有数据的时序依赖结构，实现每一对源域与目标域数据分布的对齐，让分类神经网络学习多个源域的公共特征；通过总损失利用反向传播机制，更新分类神经网络模型，使处在分类边界附近的目标域样本在不同特定于域的分类器上的分类结果的差异性变小，对齐各个特定于域的分类器。