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      之江實驗室王振獲國家專利權

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      龍圖騰網獲悉之江實驗室申請的專利一種多元異步時序數據分類方法和裝置獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN115329166B 。

      龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202210851507.2,技術領域涉及:G06F16/906;該發明授權一種多元異步時序數據分類方法和裝置是由王振;張陽;姜婷;張吉;王彪;余婷設計研發完成,并于2022-07-19向國家知識產權局提交的專利申請。

      一種多元異步時序數據分類方法和裝置在說明書摘要公布了:本發明公開了一種多元異步時序數據分類方法,提出了一種新穎的時間感知雙注意力和記憶增強網絡,通過將注意和記憶結合起來,有效地模擬不規則、異步、稀疏采樣的多元異步時間序列數據中復雜的相互作用,并設計了隨機生成插補模塊,構建一個雙任務學習體系,實現缺失值插補和分類網絡的協同統一。本發明在對異步時序數據缺失值插補和分類的過程中,能夠有效挖掘數據隱含的相關性,挖掘有意義的潛在語義,并充分利用序列數據中的輔助信息,從未標記的數據中發現有意義的模式。同時考慮異步時序數據缺失值插補和分類兩個任務之間的相互作用,有助于緩解誤差傳播問題,捕捉相互影響,提高模型的準確性。

      本發明授權一種多元異步時序數據分類方法和裝置在權利要求書中公布了:1.一種多元異步時序數據分類方法,其特征在于,包括以下步驟: 步驟一:采用公式定義實際應用場景下的多元異步時間序列數據格式; 步驟二:在維度相關序列內注意力嵌入模塊中,利用學習到的時間嵌入來提供插值集合,為多元異步時間序列學習固定長度的潛在表示,獲得插值單變量時間序列集合; 步驟三:在模態指標增強的序列間注意力嵌入模塊中,將所有插值單變量時間序列作為輸入,利用注意力機制學習不同單變量時間序列在不同時間步之間的關系,堆疊注意力模塊的輸出作為最后學習到的表示; 步驟四:在外置動態記憶模塊中,學習一個參數化的記憶矩陣來緩存全局時間信息,獲得各時間點下的讀向量; 步驟五:在插補網絡模塊中,引入一組潛在隨機變量,在變分框架中使用貝葉斯方法重構原始多元異步時間序列信息,結合循環自編解碼器和編解碼序列內注意力模塊于所述變分框架中,對原始多元異步時間序列未觀測時間缺失值進行插補; 步驟六:在雙重任務學習模塊中,通過優化目標來訓練分類模型,從而獲得可靠的分類結果和精準地重構時間序列; 所述插補網絡模塊包含識別網絡和生成網絡; 在識別網絡中,使用編碼序列內注意力模塊對原始多元異步時間序列進行插值,獲得時間序列固定長度的潛在表示后輸入循環自編碼器獲得識別模型; 在生成網絡中,對潛在隨機變量的采樣,并與原始時間序列固定長度的潛在表示一起輸入循環自解碼器,再經過解碼序列內注意力模塊,將原始時間序列固定長度的潛在表示映射回原觀測空間,獲得原空間數據的生成條件概率。

      如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術,可聯系本專利的申請人或專利權人之江實驗室,其通訊地址為:311100 浙江省杭州市余杭區中泰街道之江實驗室南湖總部;或者聯系龍圖騰網官方客服,聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。

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