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一种基于全局和局部信息联合的时序数据分类方法.pdf

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本发明公开了一种基于全局和局部信息联合的时序数据分类方法。该方法首先通过强化学习的方式从每个时期中选择信息量最丰富的数据,合并成输入样本。然后建立局部信息模块和全局信息模块,并加入ResNet18网络中原有的残差块中,从而实现对时序数据同时期的特征提取与不同时期的特征交互,最终完成对时序信息的分类。本方法采用局部信息模块,能够加强样本本身在时间上的联系,全局信息模块可以加强该时序数据在不同时间上的交互。相对于一般的3D卷积网络,减少了计算量,提高分类的效率和精确度,对于具有时序关系的数据分类任务,有一定的参考价值。