基于注意力机制的数据序列分类方法研究

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随着互联网、云计算、物联网等信息技术的发展与融合,数据的分布范围已涉及人们生活的各个领域,高效准确地挖掘数据中的信息具有重要意义。数据序列分类是数据挖掘领域的热点问题,其本质是为给定的序列分配一个预定义的标签。时间序列是数据序列的常见形式,针对时间序列分类问题,已有许多研究工作。传统的基于机器学习的方法需要对数据进行复杂的预处理或进行繁重的特征工程。随着深度学习的发展,神经网络模型依靠其模型结构可以端到端地提取样本特征。另外,由于时间序列数据中含有大量的信息,而注意力机制可以从大量的信息中选择出对当前任务更重要的信息。因此,本文将在深度学习结合注意力机制的方向上对时间序列分类作出探索,主要研究工作包括以下几个方面:(1)分析了时间序列分类的重要性、研究现状以及时间序列的特点,根据时间序列的特点,将其分为一维时间序列和多维时间序列分别进行研究,前者记录的是单个变量随时间变化的数据;后者是记录多个变量随时间变化的数据,多维时间序列是由多个变量共同影响分类的结果。(2)根据一维时间序列的特点提出了基于SAM-Bi LSTM的一维时间序列分类模型。该模型利用Bi-LSTM进行特征提取,并通过添加自注意力机制,利用自注意力机制能够捕获时间序列内部之间的依赖关系,使其得到输入数据自身的特征,自动的寻找出对输出贡献大的部分,加以较高的权重,从而加强对输出的影响,提高模型的时间序列特征提取能力。通过实验证明基于SAM-Bi LSTM的一维时间序列分类模型在时间序列特征提取方面有着良好的表现。(3)根据多维时间序列的特点提出了一种基于注意力机制的Bi LSTM-FCN多维时间序列分类模型。该模型是将Bi-LSTM与FCN进行组合,分别利用Bi-LSTM和FCN进行时间序列的特征提取,并且在Bi-LSTM后面添加了自注意力机制,在FCN模块中添加了SE模块对提取的特征权重进行重新分配,提高了特征提取能力。通过实验证明了提出的网络模型具有可行性和有效性。
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