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端到端深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型BiGRU-FCN

2021-06-11 | pdf | 4.86 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  時間序列數(shù)據(jù)具有非離散性、數(shù)據(jù)之間的時序相關(guān)性、特征空間維度大等特點,當前大多數(shù)分類方法需要經(jīng)過復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理或特征工程,未考慮到時間序列具有不同時間尺度特征以及序列數(shù)據(jù)之間的時序依賴。通過結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的雙向門控循環(huán)單元,提岀了一個新的端對端深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 BIGRU-FCN,不需要對數(shù)據(jù)進行復(fù)雜的預(yù)處理,并且通過不同的網(wǎng)絡(luò)運算來獲取多種特征信息,如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時序信息上的空間特征以及雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在序列上的雙向時序依賴特征,對單維時間序列進行分類。在大量的基準數(shù)據(jù)集上對模型進行實驗與評估,實驗結(jié)果表明,與現(xiàn)有的多種方法相比,所提出的模型具有更高的準確率,具有很好的分類效果。

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