[发明专利]一种基于双层嵌套LSTM的超长多维时间序列分类方法在审
| 申请号： | 202310623774.9 | 申请日： | 2023-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN116644378A | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 曹斌;钱凤;侯晨煜 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F18/25 | 分类号： | G06F18/25;G06F18/241;G06N3/0442;A61B5/00;A61B5/349 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 陈升华 |
| 地址： | 310012 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双层嵌套LSTM的超长多维时间序列分类方法，包括：获取超长多维时间序列数据集；将输入层、由i个LSTM网络并联而合成的网络、LSTM网络、全连接层、Batch Normalization层、Softmax层进行串联，得到双层嵌套LSTM模型；将已知所属类别的时间序列作为训练数据输入双层嵌套LSTM模型进行分类训练；使用训练后的双层嵌套LSTM模型对未知所属类别的目标时间序列进行分类识别。本方法适用于各种实际应用场景中的超长多维时间序列，能够对采集自这些现实场景中的超长时间序列数据进行有效处理，且不会出现训练时间长、参数更新慢，甚至梯度消失等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双层 嵌套 lstm 超长 多维 时间 序列 分类 方法 | ||
【主权项】：
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