一种基于深度学习的多元时间序列分类方法.pdfVIP

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2023-04-27 发布于北京
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一种基于深度学习的多元时间序列分类方法.pdf

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本发明提供一种基于深度学习的多元时间序列分类方法，该方法在使用BaseCNN捕获变量间交互的同时，还使用具有长距离依赖能力的LSTM来构建了一个子网络，利用其长期记忆特性，强化模型的全局时序特性，帮助模型更好的捕获全局时序特征。此外，巧妙的设计了三步训练模式，有效发挥CenterLoss、TripletLoss的作用，来处理该数据集波动性和特异性的特征，为最终的分类网络提供了良好的特征嵌入。本发明大力推动现有人工智能前交叉韧带辅助诊断的研究，具有重大临床意义与实际应用价值。

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114154551 A (43)申请公布日 2022.03.08 (21)申请号 202111217841.4 (22)申请日 2021.10.19 (71)申请人中山大学地址 51