一种多模态的多变量时间序列自动分类方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202210390933.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114722950A | 公开（公告）日 | 2022-07-08 |
| 申请公布号 | CN114722950A | 申请公布日 | 2022-07-08 |
| 分类号 | G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 刘娟;朱丁;冯晶 | 申请（专利权）人 | 武汉大学 |
| 代理机构 | 武汉科皓知识产权代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 430072湖北省武汉市武昌区珞珈山街道八一路299号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种多模态的多变量时间序列自动分类方法及装置，其中的方法包括：S1：使用一维卷积神经网络将多变量时间序列不同通道融合，再对各个通道进行权重计算。S2：使用符号傅里叶近似方法对原多变量时间序列进行离散化符号表示，并得到离散化符号表示向量。S3：构建时序空间网络，计算时间特征向量和空间特征向量。S4：将离散化符号表示向量、时间特征向量和空间特征向量拼接。S5：将拼接的总特征向量作为输入训练一个多层感知机，最后使用softmax函数进行分类，采用多个训练周期训练该神经网络。S6：将待分类的多变量时间序列输入已经训练好的多模态的多元多变量时间序列中，得到分类结果。本发明提高了分类的准确性。 |
