[发明专利]基于深度学习和时序注意力机制的多模态数据分类方法有效
| 申请号： | 202210376944.3 | 申请日： | 2022-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN114764575B | 公开（公告）日： | 2023-02-28 |
| 发明（设计）人： | 舒明雷;朱佳媛;刘辉;陈达;谢小云 | 申请（专利权）人： | 山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06F18/2415;G06F18/25;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 支文彬 |
| 地址： | 250013 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习和时序注意力机制的多模态数据分类方法，先利用PC‑TBG‑ECG和PC‑TBG‑PCG模型分别实现了心电信号和心音信号的特征提取，然后采用XGBoost集成分类算法对提取出来的特征进行特征选择并分类。在增加运算效率的同时，加入了正则化，有效防止过拟合。本发明适合不同模态数据的分类检测，可从多种角度对信号进行分析，进而提高分类的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 时序 注意力 机制 多模态 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
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