一種多模態(tài)的多變量時(shí)間序列自動(dòng)分類方法及裝置

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202210390933.0 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN114722950A 公開（公告）日 2022-07-08
申請(qǐng)公布號(hào) CN114722950A 申請(qǐng)公布日 2022-07-08
分類號(hào) G06K9/62（2022.01）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 劉娟;朱丁;馮晶 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 武漢大學(xué)
代理機(jī)構(gòu) 武漢科皓知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（特殊普通合伙） 代理人 -
地址 430072湖北省武漢市武昌區(qū)珞珈山街道八一路299號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供了一種多模態(tài)的多變量時(shí)間序列自動(dòng)分類方法及裝置，其中的方法包括：S1：使用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將多變量時(shí)間序列不同通道融合，再對(duì)各個(gè)通道進(jìn)行權(quán)重計(jì)算。S2：使用符號(hào)傅里葉近似方法對(duì)原多變量時(shí)間序列進(jìn)行離散化符號(hào)表示，并得到離散化符號(hào)表示向量。S3：構(gòu)建時(shí)序空間網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算時(shí)間特征向量和空間特征向量。S4：將離散化符號(hào)表示向量、時(shí)間特征向量和空間特征向量拼接。S5：將拼接的總特征向量作為輸入訓(xùn)練一個(gè)多層感知機(jī)，最后使用softmax函數(shù)進(jìn)行分類，采用多個(gè)訓(xùn)練周期訓(xùn)練該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。S6：將待分類的多變量時(shí)間序列輸入已經(jīng)訓(xùn)練好的多模態(tài)的多元多變量時(shí)間序列中，得到分類結(jié)果。本發(fā)明提高了分類的準(zhǔn)確性。