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本发明公开了一种多元时间序列分类方法及系统，方法包括：构建多尺度嵌入模块、特征提取模块以及分类模块，形成多元时间序列分类模型，多尺度嵌入模块包含线性嵌入层和可学习位置嵌入，特征提取模块中，第一阶段包括双阶段稀疏注意力块，其余两阶段均包括分段合并层和双阶段稀疏注意力块，分类模块包含卷积块、Gate层和线性分类块；确定分类模块的交叉熵损失函数，对多元时间序列分类模型进行训练；将多元时间序列输入模型，得到多元时间序列分类结果。通过本发明的技术方案，扩大了感受野，能更好地适应不同的数据集，降低了自注意力计算的复杂度，提高了深度神经网络模型对多元时间序列的分类能力，提高了多元时间序列分类的平均准确率。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202311873580.0
Filing Date： 2023-12-29
Publication Date： 2024-04-05
Pub. No.： CN117828436A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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