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单变量序列数据分类方法综述 被引量:2
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作者 张晔 侯毅 +1 位作者 欧阳克威 周石琳 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期313-335,共23页
单变量序列数据分类涉及现实世界的诸多应用领域,具有重要的研究意义与应用价值。目前,单变量序列数据分类领域的发展处于深度学习逐渐取代传统方法的关键时期,但相关的归纳综述仍然很少。为了促进未来研究,本文对单变量序列数据分类方... 单变量序列数据分类涉及现实世界的诸多应用领域,具有重要的研究意义与应用价值。目前,单变量序列数据分类领域的发展处于深度学习逐渐取代传统方法的关键时期,但相关的归纳综述仍然很少。为了促进未来研究,本文对单变量序列数据分类方法进行了全面的总结,根据提取分类信息的不同,将现有分类方法分为基于形状信息、基于频率信息、基于上下文信息以及基于信息融合4种类别。此外,本文依托公开数据集对典型分类方法进行了对比与分析,并对未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 单变量序列数据分类 形状信息 频率信息 上下文信息 信息融合 深度学习
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基于三支决策的序列数据代价敏感分类算法 被引量:2
2
作者 刘牧雷 徐菲菲 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期1255-1261,共7页
代价敏感分类区别于一般分类方法,更关注高代价类别的分类准确性而容忍全局分类的准确性。三支决策作为一种代价敏感分类问题的解决思路,缺乏对序列数据的支持。结合LSTM模型处理序列数据的能力,提出一种使用三支决策(3WD)改进的序列数... 代价敏感分类区别于一般分类方法,更关注高代价类别的分类准确性而容忍全局分类的准确性。三支决策作为一种代价敏感分类问题的解决思路,缺乏对序列数据的支持。结合LSTM模型处理序列数据的能力,提出一种使用三支决策(3WD)改进的序列数据分类方法。方法经过LSTM网络对原数据进行粗分类;对分类结果进行整体代价评估;最终,对高风险分类进行延迟或拒绝处理。方法在4个数据集上进行了测试,并进行了2组对比实验。实验结果表明:本文方法在不改变LSTM模型的情况下,对LSTM模型的分类结果进行了代价区分。 展开更多
关键词 代价敏感 三支决策 长短期记忆网络 序列数据分类 分类算法 高代价类别 代价评估
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基于掩码时间注意力和置信度损失函数的序列数据早期分类方法
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作者 陈慧玲 张晔 +1 位作者 田奥升 赵晗馨 《智能计算机与应用》 2023年第7期27-32,共6页
序列数据的早期分类对于高时效性应用具有重要意义。该任务的目标是在满足预期分类精度的前提下,尽快地对持续输入的时间序列进行分类。目前,深度学习已经在序列数据早期分类任务中得到了广泛应用。现有的深度方法通常利用递归神经网络... 序列数据的早期分类对于高时效性应用具有重要意义。该任务的目标是在满足预期分类精度的前提下,尽快地对持续输入的时间序列进行分类。目前,深度学习已经在序列数据早期分类任务中得到了广泛应用。现有的深度方法通常利用递归神经网络来适应流数据的长度变化,并通过设置分类概率阈值退出分类过程。然而这些方法忽视了流数据的关键识别区域随信息量的增加持续变化。为了解决该问题,本文提出了一种基于掩码时间注意力机制的时间卷积网络来动态关注关键识别区域。此外,考虑到正确类别的分类概率分数应随模型观察到更多数据单调不递减,本文设计了一个置信度损失函数惩罚不符合该条件的模型,进一步促使模型提取更有区分性的特征。在8个公开数据集的实验结果表明了所提方法优越的早期分类性能。 展开更多
关键词 序列数据早期分类 掩码时间注意力 置信度损失函数 时间卷积网络
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时间序列数据趋势转折点提取算法 被引量:9
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作者 邢邗 石晓达 +1 位作者 孙连英 葛娜 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期56-61,68,共7页
时间序列数据蕴含趋势信息,可以根据数据的趋势信息提取趋势转折点,达到压缩数据、减少噪声影响的目的。通过分析时间序列数据的趋势信息,提出自适应数据趋势转折点提取算法。该算法不依赖任何先验知识,根据数据本身的趋势特征自动提取... 时间序列数据蕴含趋势信息,可以根据数据的趋势信息提取趋势转折点,达到压缩数据、减少噪声影响的目的。通过分析时间序列数据的趋势信息,提出自适应数据趋势转折点提取算法。该算法不依赖任何先验知识,根据数据本身的趋势特征自动提取趋势转折点,提取信息包括坐标索引和对应数据。UCR时间序列分类数据集与SEEP、CAP和PAA等算法进行对比的实验结果表明,在多种数据情况下,该算法拟合误差和分类错误率更小,平均拟合误差为0.373 6,分类错误率同原始数据的分类错误率相比减少3.39%。 展开更多
关键词 时间序列 趋势转折点 UCR时间序列分类数据 分段线性表示 拟合误差
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新高阶多变量马尔可夫模型(英文) 被引量:1
5
作者 王超 黄廷祝 程玮琪 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期462-474,共13页
本文提出了一种新高阶多变量马尔可夫模型,并对其收敛性进行了分析.给出了模型的参数估计方法.数值实验表明在预测精度方面新高阶多变量马尔可夫模型比高阶多变量马尔可夫模型更加有效.
关键词 高阶多变量马尔可夫模型 分类数据序列 多变量马尔可夫链
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面向人体行为识别的深度特征学习方法比较 被引量:8
6
作者 匡晓华 何军 +1 位作者 胡昭华 周媛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第9期2815-2817,2822,共4页
针对人体行为识别问题,比较了两种基于智能手机惯性加速度传感器数据的深度特征学习方法。先将传感器数据进行重叠加窗的预处理;然后将带标签的样本数据直接输入深度网络模型中,通过端到端的特征学习,最终输出行为分类结果。通过对比深... 针对人体行为识别问题,比较了两种基于智能手机惯性加速度传感器数据的深度特征学习方法。先将传感器数据进行重叠加窗的预处理;然后将带标签的样本数据直接输入深度网络模型中,通过端到端的特征学习,最终输出行为分类结果。通过对比深度卷积神经网络、长短期记忆网络两种深度学习方法在公开网站UCI的机器学习知识库的人体行为识别数据集上的识别效果。实验结果表明,采用Dropout深度卷积神经网络特征学习方法识别准确率为90.98%,是一种有效的深度特征学习方法。 展开更多
关键词 深度学习 行为识别 序列数据分类 深度卷积神经网络 长短期时间记忆网络
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Phylogenetic analyses of four species of Ulva and Monostroma grevillei using ITS, rbcL and 18S rDNA sequence data 被引量:4
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作者 林中姮 沈颂东 +1 位作者 陈伟洲 李慧慧 《Chinese Journal of Oceanology and Limnology》 SCIE CAS CSCD 2013年第1期97-105,共9页
Chlorophyta species are common in the southern and northern coastal areas of China. In recent years, frequent green tide incidents in Chinese coastal waters have raised concerns and attracted the attention of scientis... Chlorophyta species are common in the southern and northern coastal areas of China. In recent years, frequent green tide incidents in Chinese coastal waters have raised concerns and attracted the attention of scientists. In this paper, we sequenced the 18S rDNA genes, the internal transcribed spacer (ITS) regions and the rbcL genes in seven organisms and obtained 536-566 bp long ITS sequences, 1 377-I 407 bp long rbcL sequences and 1 718-1 761 bp long partial 18S rDNA sequences. The GC base pair content was highest in the ITS regions and lowest in the rbcL genes. The sequencing results showed that the three Ulvaprolifera (or U. pertusa) gene sequences from Qingdao and Nan'ao Island were identical. The ITS, 18S rDNA and rbcL genes in U. prolifera and U. pertusa from different sea areas in China were unchanged by geographic distance. U.flexuosa had the least evolutionary distance from U. californica in both the ITS regions (0.009) and the 18S rDNA (0.002). These data verified that Ulva and Enteromorpha are not separate genera. 展开更多
关键词 ULVA ITS region RBCL 18S rDNA PHYLOGENY sequences analysis
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基于循环神经网络的螺丝锁附状态检测 被引量:1
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作者 宋雪倩 周稻祥 +1 位作者 韩晓红 李心宇 《中北大学学报(自然科学版)》 CAS 2020年第3期226-231,237,共7页
自动锁螺丝机是精密电子产品装配流水线的重要组成部分之一,而螺丝锁附状态的检测对整个流水线和电子产品质量起着举足轻重的作用.传统检测方法通常采用感应器或伸缩弹簧,具有检测类别单一、性能不稳定、实时性差等问题.鉴于此,本文提... 自动锁螺丝机是精密电子产品装配流水线的重要组成部分之一,而螺丝锁附状态的检测对整个流水线和电子产品质量起着举足轻重的作用.传统检测方法通常采用感应器或伸缩弹簧,具有检测类别单一、性能不稳定、实时性差等问题.鉴于此,本文提出一种基于循环神经网络的智能螺丝锁附状态检测方法,该方法以锁附过程产生的角度、扭矩、速度序列数据为研究基础,以循环神经网络为研究手段.研究结果表明本文模型相比传统检测方法,具有检测故障类别更多、检测方式更稳定、检测过程更快等优点.对OK、浮锁、未锁进和锁斜4种状态的检测达到了优良的准确率. 展开更多
关键词 螺丝锁附状态检测 序列数据分类 自动锁螺丝机 循环神经网络
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基于多模态的急性肾衰竭预测模型
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作者 邓未 周昉 《华东师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期52-64,共13页
急性肾衰竭是一种发病率较高的临床疾病,尽早识别潜在患者有助于医生对其进行医疗干预,降低发病率和死亡率.近年来,依靠电子健康病历去预测患者潜在的健康风险逐渐受到关注.大多数模型通过聚合数据或者填充缺失值的方式处理人体生理指... 急性肾衰竭是一种发病率较高的临床疾病,尽早识别潜在患者有助于医生对其进行医疗干预,降低发病率和死亡率.近年来,依靠电子健康病历去预测患者潜在的健康风险逐渐受到关注.大多数模型通过聚合数据或者填充缺失值的方式处理人体生理指标数据中存在的稀疏性和不规则性问题,忽视了缺失信息隐含的患者健康状态.此外,现有的急性肾衰竭预测模型并没有考虑各种模态的数据特点和模态之间的相关性.为了解决以上问题,提出了基于多模态的急性肾衰竭预测模型.该模型考虑了人体生理指标数据、疾病数据和人口统计学数据.设计了新的基于掩码和时间差的LSTM(long short term memory)网络去学习各个生理指标的时间间隔和缺失信息,捕获指标的数值变化和检测频率变化,引入了多头自注意力机制促进各模态表征的相互学习.在真实的数据集上进行了急性肾衰竭预测问题和死亡风险预测问题的实验,证明了所提出模型的有效性和合理性. 展开更多
关键词 急性肾衰竭 电子健康病历 多模态 时间序列数据分类
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The art and science of species delimitation 被引量:5
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作者 Bruce RANNALA 《Current Zoology》 SCIE CAS CSCD 2015年第5期846-853,共8页
DNA-based approaches to systematics have changed dramatically during the last two decades with the rise of DNA barcoding methods and newer multi-locus methods for species delimitation. During the last half-decade, par... DNA-based approaches to systematics have changed dramatically during the last two decades with the rise of DNA barcoding methods and newer multi-locus methods for species delimitation. During the last half-decade, partly driven by the new sequencing technologies, the focus has shifted to multi-locus sequence data and the identification of species within the frame-work of the multi-species coalescent (MSC). In this paper, I discuss model-based Bayesian methods for species delimitation that have been developed in recent years using the MSC. Several approximate methods for species delimitation (and their limitations) are also discussed. Explicit species delimitation models have the advantage of clarifying more precisely what is being delimited and what assumptions we are making in doing so. Moreover, the methods can be very powerful when applied to large multi-locus datasets and thus take full advantage of data generated using today's technologies [Current Zoology 61 (5): 846-853,2015]. 展开更多
关键词 Bayesian species delimitation Species concepts Multi-species coalescent
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