[發明專利]一種基于FCN的多變量時間序列數據分類方法有效
| 申請號: | 202011418905.2 | 申請日: | 2020-12-07 |
| 公開(公告)號: | CN112465054B | 公開(公告)日: | 2023-07-11 |
| 發明(設計)人: | 包先雨;吳共慶;蔡伊娜;何伊娜;臺昌楊;阮周曦;楊澤;夏家鑄 | 申請(專利權)人: | 深圳市檢驗檢疫科學研究院;合肥工業大學;深圳海關信息中心;深圳海關動植物檢驗檢疫技術中心 |
| 主分類號: | G06F18/2415 | 分類號: | G06F18/2415;G06F18/213;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/08;G06F123/02 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 fcn 多變 時間 序列 數據 分類 方法 | ||
1.一種基于FCN的多變量時間序列數據分類方法,其特征在于,所述方法包括:
確定多變量時間序列數據對應的多變量高斯模型參數;
依據所述多變量高斯模型參數和所述多變量時間序列數據生成輸入條件;
利用人工智能模型的學習能力,建立所述輸入條件與所述多變量時間序列數據的數據類別之間的對應關系;所述人工智能模型為全卷積神經網絡模型;
獲取目標的當前多變量時間序列數據,并依據所述當前多變量時間序列數據確定對應的當前輸入條件;
通過所述對應關系,確定與所述當前輸入條件對應的當前數據類別;具體地,確定與當前輸入條件對應的數據類別,包括:將所述對應關系中與所述當前輸入條件相同的所述輸入條件所對應的數據類別,確定為所述當前數據類別。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述確定多變量時間序列數據對應的多變量高斯模型參數的步驟,包括:
依據多變量高斯分布確定所述多變量時間序列數據中包含的特征的均值矩陣;
依據所述均值矩陣生成對應于所述多變量時間序列數據的特征關聯性量化結果的協方差矩陣。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述依據所述多變量高斯模型參數和所述多變量時間序列數據生成輸入條件的步驟,包括:
將所述多變量時間序列數據通過三次樣條插值填充生成等長多變量時間序列數據;
生成所述多變量時間序列數據所對應多變量高斯模型的均值矩陣;
將所述均值矩陣和所述協方差矩陣進行拼接,生成目標矩陣;
依據所述等長多變量時間序列數據、所述協方差矩陣和所述目標矩陣生成所述輸入條件。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述建立所述輸入條件與所述多變量時間序列數據的數據類別之間的對應關系的步驟,包括:
獲取用于建立所述輸入條件與所述數據類別之間的對應關系的樣本數據;
分析所述輸入條件的特性及其規律,根據所述特性及其規律,確定人工神經網絡的網絡結構及其網絡參數;
使用所述樣本數據,對所述網絡結構和所述網絡參數進行訓練和測試,確定所述輸入條件與所述數據類別的所述對應關系。
5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,所述獲取用于建立所述輸入條件與所述數據類別之間的對應關系的樣本數據的步驟,包括:
收集不同數據源的所述輸入條件和所述數據類別;
對所述輸入條件進行分析、并結合預存的專家經驗信息,選取與所述數據類別相關的數據作為所述輸入條件;
將所述數據類別、以及選取的所述輸入條件構成的數據對,作為樣本數據。
6.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,
對所述網絡結構和所述網絡參數進行訓練,包括:
選取所述樣本數據中的一部分數據作為訓練樣本,將所述訓練樣本中的所述輸入條件輸入到所述網絡結構,通過所述網絡結構的損失函數,激活函數和所述網絡參數進行訓練,得到實際訓練結果;
確定所述實際訓練結果與所述訓練樣本中的相應數據類別之間的實際訓練誤差是否滿足預設訓練誤差;
當所述實際訓練誤差滿足所述預設訓練誤差時,確定對所述網絡結構和所述網絡參數的所述訓練完成;
和/或,
對所述網絡結構和所述網絡參數進行測試,包括:
選取所述樣本數據中的另一部分數據作為測試樣本,將所述測試樣本中的所述輸入條件輸入到所述訓練完成的所述網絡結構中,以所述損失函數,激活函數和所述訓練完成的所述網絡參數進行測試,得到實際測試結果;
確定所述實際測試結果與所述測試樣本中的相應數據類別之間的實際測試誤差是否滿足設定測試誤差;
當所述實際測試誤差滿足所述設定測試誤差時,確定對所述網絡結構和所述網絡參數的所述測試完成。
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