王会青等利用反向传播神经网络提取时间序列特征用朴素贝叶斯分类,解决了有限数据集的分类问题。 Iwana 等提出 5 种原型选择算法,并利用动态时间归(dynamic time warping,DTW)计算序列与原型之间的局部距离特征作为 CNN的输入,充分探索了局部距离特征的分类潜力。 姜逸凡等利用孪生网络衡量序列之间的相似性进行分类。 Karim...
本文将现有的单变量时间序列分类模型即长短时记忆全卷积网络(LSTM-FCN)和注意力LSTM-FCN(ALSTM-FCN)转换为多变量时间序列分类模型,通过在全卷积块上增加一个 Squeeze-and-Excitation Block来进一步提高分类精度。 下面是文档阅读和程序运行时积累的相关笔记。 1.何为多变量序列 (Multivariate Time Series): 在时间序...
由进行多种尺度卷积的多尺度fcn模块和lstm模块组成,多尺度fcn模块对时间序列曲线多种粒度的几何空间特征进行充分地提取,lstm模块用于学习序列值随时间变化的特征,两个模块输出的特征向量经一层神经元进行拼接和学习,转换为分类结果。
基于Mixup数据增强的LSTM-FCN时间序列分类.docx,时间序列是用按时间顺序排列的变量来表示事件的序列[1]。时间序列数据广泛地存在于生产生活中,例如股票的走向趋势、商品价格的变化波动、患者的心电图或者脑电波活动情况等等。分析时序数据对指导人们生产生活具有重大意义,
一种基于LSTM和多尺度FCN的时间序列分类方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于LSTM和多尺度FCN的时间序列分类方法说明:本发明提供了一种基于LSTM和多尺度FCN的时间序列分类方法,属于时间序列分类领域。设定多模态...专利查询请上爱企查
若分离效能系数小于分类第一阈值,生成低度分离质量信号; 应用Softmax函数来将分数向量映射到概率分布,以获得每个生物特征质量类别的概率值,表示为: ; 式中, 表示每个类别的生物特征质量的估计概率,即概率值, 表示分离效能系数, 分别为分离第一阈值、分离第二阈值, ...
分析收集的临床数据集,采用DBA算法来解决原始EC保育患者数据过少的问题,使用MALSTM‑FCN算法来建立时间序列分类模型。结果表明,该方法优于传统的时间序列分类模型,并提供了一个现实的策略对保育治疗患者进行监测与预警。提出的模型为医生提供了一个平台,更客观、更科学地评估和预测EC保留生育功能患者在不 (19)国家...
型MLSTM‑FCN的音视频特点的生物体征提取与分析方法,其特征在于:在获取分离效能系数后,将分离效能系数和分类第一、第二阈值分别进行比较;若分析效能系数大于等于分类第二阈值,生成高度分离质量信号;若分离效能系数大于等于分类第一阈值,且小于分类第二阈值,生成中度分离质量信号;若分离效能系数小于分类第一阈值,生成...
摘要: 本发明公开了一种基于DBA‑MALSTMFCN的EC保育患者风险预警模型的方法。通过深度学习构建疾病风险预测模型,开发深度学习模型来评估保育患者经保育治疗后疾病是否得到缓解,协助医生进行保育治疗。分析收集的临床数据集,采用DBA算法来解决原始EC保育患者数据过少的问题,使用MALSTM‑FCN算法来建立时间序列分类模型。结...
提出了一种基于lstm和多尺度fcn的时间序列分类方法,以双尺度和三尺度卷积结构为具体实施例,由进行多种尺度卷积的多尺度fcn模块和lstm模块组成,多尺度fcn模块对时间序列曲线多种粒度的几何空间特征进行充分地提取,lstm模块用于学习序列值随时间变化的特征,两个模块输出的特征向量经一层神经元进行拼接和学习,转换为分类...