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一种基于因果结构的无监督域适应多元时间序列分类方法
申请人信息
- 申请人:华东师范大学
- 申请人地址:200062 上海市普陀区中山北路3663号
- 发明人: 华东师范大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于因果结构的无监督域适应多元时间序列分类方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311703839.7 |
| 申请日 | 2023/12/13 |
| 公告号 | CN117688472A |
| 公开日 | 2024/3/12 |
| IPC主分类号 | G06F18/2415 |
| 权利人 | 华东师范大学 |
| 发明人 | 孙仕亮; 卢俊鑫; 赵静; 张庆久; 宋金龙 |
| 地址 | 上海市普陀区中山北路3663号 |
摘要文本
本发明涉及时间序列数据的分析与处理技术领域，尤其是涉及一种基于因果结构的无监督域适应多元时间序列分类方法，以解决现有多元时间序列域适应方法在复杂多元时序动态系统中鲁棒性和适应性不足的问题，所述方法包括：对多元时序数据进行多视图增强，构建多元时序数据的跨域共享因果结构；提取多元时序数据的时序隐状态；提取多元时序数据的特有因果结构；进行因果引导的多元时序表征聚合；提取时序表征所对应的时序特征；对时序特征进行跨域分类，得到分类结果并计算总体分类损失；进行域内对比学习得到域内对比学习损失；进行跨域因果一致性学习得到因果图对比一致性损失；构建总体误差函数用以优化分类结果。 来源：百度马 克 数据网
专利主权项内容
1.一种基于因果结构的无监督域适应多元时间序列分类方法，其特征在于，包括如下步骤：对多元时序数据进行多视图增强，并构建多元时序数据的跨域共享因果结构；提取多元时序数据的时序隐状态；基于所述时序隐状态提取多元时序数据在源域以及目标域上动态因果效应，进而计算出相应的特有因果结构；根据所述跨域共享因果结构和所述特有因果结构进行因果引导的多元时序表征聚合，得到最终因果结构和多元时序数据的时序表征；利用特征提取网络提取所述时序表征所对应的时序特征；对所述时序特征进行跨域分类，进而得到多元时序数据的分类结果和预测概率，并计算跨域分类中的总体分类损失；分别根据所述预测概率和时序表征进行域内对比学习，进而得到域内对比学习损失；利用所述动态因果效应和所述最终因果结构进行跨域因果一致性学习，进而得到因果图对比一致性损失；使用所述总体分类损失、所述域内对比学习损失和所述因果图对比一致性损失构建总体误差函数，并利用所述总体误差函数优化分类结果。