一種基于LSTM和多尺度FCN的時(shí)間序列分類方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202111034788.4 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113705715A 公開(kāi)（公告）日 2021-11-26
申請(qǐng)公布號(hào) CN113705715A 申請(qǐng)公布日 2021-11-26
分類號(hào) G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 陳志奎 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 大連鉅智信息科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 青島恒昇眾力知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 蘇友娟
地址 116000遼寧省大連市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)火炬路56A-22層2211-1室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供了一種基于LSTM和多尺度FCN的時(shí)間序列分類方法，屬于時(shí)間序列分類領(lǐng)域。設(shè)定多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)的大體結(jié)構(gòu)；用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)提取時(shí)間依賴特征；利用全卷積模塊對(duì)時(shí)間序列曲線多種粒度的幾何空間特征進(jìn)行充分挖掘；整合時(shí)空特征并據(jù)此判別樣本；利用反向傳播算法充分訓(xùn)練模型。該方法能夠以大規(guī)模、多尺度的感受野對(duì)空間特征進(jìn)行全面探索，又可以自適應(yīng)學(xué)習(xí)長(zhǎng)短期時(shí)間依賴，學(xué)到的有益信息比現(xiàn)有模型更加全面。憑借對(duì)時(shí)間序列的差異性特點(diǎn)有更全面的掌握，能夠給出更準(zhǔn)確的判斷。