[发明专利]基于多表征学习的时间序列分类方法、系统、介质及装置有效
| 申请号： | 202110180044.7 | 申请日： | 2021-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN112925822B | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 王少鲲;胡宇鹏;李学庆;曲磊钢;李振;展鹏 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06F16/26;G06F16/28;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 许德山 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于多表征学习的时间序列分类方法、系统、介质及装置，包括步骤如下：(1)基于不同的时间序列表征策略，对给定的时间序列进行多特征编码；(2)利用残差网络和双向长短时记忆网络，实现表征融合与增强；(3)利用多层感知机网络完成分类，并利用注意力机制实现分类可解释性。本发明通过构建一个多通道时序表征学习模型，能够基于多种表征策略对时序特征进行综合理解。本发明基于残差网络和双向长短时记忆网络的表征融合模型，能够对多视角表征进行有效融合并实现表征增强，从而有效提高分类精度。本发明能够基于注意力机制，对时间序列的重要时序特征进行有效的标识，即能够提供分类结果的可解释性依据，即实现了分类可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 表征 学习 时间 序列 分类 方法 系统 介质 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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