融合CNN和二进制生成对抗网络的多元时间序列检索

多元时间序列在日常生活中普遍存在,给定当前的时间序列片段,如何高效且精确地从历史时间片段中找出其相似的时间片段极为重要.本文提出了一种全新的基于CNN和深度非监督二进制生成对抗网络(UCBGAN)来进行多元时间序列检索,它可以有效地获取多元时间序列的二进制表示.该网络由3部分构成—一个解码器,一个编码器和一个鉴别器,其中鉴别器和编码器除了最后一层外,共享参数.此外,本文引入了时序相似矩阵,通过构建时序相似矩阵,能进一步提高二进制编码的可鉴别性.在训练过程中,本文引入了对抗损失,相似对损失和重构损失.在多个数据集上的实验结果表明,该方法能有效提高多元时间序列检索的准确度.所以,该方法对于多元时间序列检索是有效的.