本发明涉及一种基于深度学习的多源信息特征提取方法，包括步骤：a.将多源信息传输到数据处理平台，并进行数据预处理后传输到数据库中进行存储以进一步提取非结构化信息特征；b.设计高维反向传播算法，用于DCCM的训练以更新模型参数；c.将数据库中多源的非结构化信息输入至DCCM模型，用HBP算法训练DCCM以更新模型参数；d.根据多源信息的特征输出相应信息标签从而实现多源信息的特征提取；e.对提取到的特征进行融合；f.数据对齐。本申请能够更好地描述异构空间中的层次非线性关系，从而能够更准确的从电网多源信息中提取出关键准确的信息。