本发明公开了工业大数据多模态特征选择方法、装置、设备及介质，涉及工业大数据机器学习技术领域，方法包括步骤1，数据准备，获取工业生产过程中的大数据，进行初步预处理，将处理后的数据集划分为训练集和测试集；步骤2，设置算法相关参数和外部存档，并初始化种群；该工业大数据多模态特征选择方法、装置、设备及介质，通过设置数据处理模块、小生境划分模块、小生境处理模块，设计海明相似度用于区分离散空间中不同特征子集，避免传统欧氏距离难以区分离散解的问题。动态小生境策略通过集群池动态调整小生境规模，避免传统小生境技术参数敏感性、难以维持稳定小生境等问题。