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双向跳跃存储的双阶段门控注意力时序分类方法及系统
申请人信息
- 申请人:江西师范大学
- 申请人地址:330000 江西省南昌市高新技术开发区紫阳大道99号
- 发明人: 江西师范大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 双向跳跃存储的双阶段门控注意力时序分类方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410239348.X |
| 申请日 | 2024/3/4 |
| 公告号 | CN117828407A |
| 公开日 | 2024/4/5 |
| IPC主分类号 | G06F18/24 |
| 权利人 | 江西师范大学 |
| 发明人 | 易玉根; 盛绘; 刘敏; 彭雅丽; 吴福英; 罗勇; 黄晓梅; 秦乐 |
| 地址 | 江西省南昌市高新技术开发区紫阳大道99号 |
摘要文本
本申请提出一种双向跳跃存储的双阶段门控注意力时序分类方法及系统,应用于机器故障检测,该方法包括:获取目标机器的多元时间序列数据集,分别提取以时间顺序和逆序输入的多元时间序列数据,输入双向跳跃存储编码器,再进行不同时间步长的跳跃连接,获得不同时间尺度的回声状态表示,再分别输入双阶段门控注意力学习器中的门控循环注意力层和多尺度门控注意力层,获得第一特征表示和第二特征表示,再进行融合得到融合特征后,输入分类函数得到分类结果。本申请能够解决现有的回声状态网络由于难以捕获时间数据的长期相关性和只能从一个方向捕获序列信息等局限造成对多元时序的预测分类不够精确的问题。
专利主权项内容
1.双向跳跃存储的双阶段门控注意力时序分类方法,其特征在于,应用于机器故障检测,通过双向跳跃存储的双阶段门控注意力模型实现,所述模型包括双向跳跃存储编码器和双阶段门控注意力学习器,所述双阶段门控注意力学习器包括门控循环注意力层和多尺度门控注意力层, 所述方法包括:获取目标机器的多元时间序列数据集,从所述多元时间序列数据集中分别提取以时间顺序和逆序输入的多元时间序列数据;将所述以时间顺序和逆序输入的多元时间序列数据输入所述双向跳跃存储编码器,在所述双向跳跃存储编码器中进行不同时间步长的跳跃连接,获得不同时间尺度的回声状态表示;将所述回声状态表示分别输入所述双阶段门控注意力学习器中的所述门控循环注意力层和所述多尺度门控注意力层,获得每个时间点进行加权后的第一特征表示和每个维度进行加权后的第二特征表示,再将所述第一特征表示与所述第二特征表示进行融合得到融合特征;将所述融合特征进行全局池化操作后输入分类函数,得到最终预测分类结果。