发明专利已授权

一种基于双层嵌套LSTM的超长多维时间序列分类方法

📄 申请号：CN202310623774.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-05-30

公开号

CN116644378B

公开日

2025-10-03

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_25

IPC 分类号

G06F18_25 , G06F18_241 , G06N3_0442 , A61B5_00 , A61B5_349 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习循环神经网络时间序列分类

应用场景

工业设备故障诊断, 智能运维, 医疗健康监测, 金融时序分析, 物联网数据分析

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摘要

本发明公开了一种基于双层嵌套LSTM的超长多维时间序列分类方法，包括：获取超长多维时间序列数据集；将输入层、由i个LSTM网络并联而合成的网络、LSTM网络、全连接层、Batch Normalization层、Softmax层进行串联，得到双层嵌套LSTM模型；将已知所属类别的时间序列作为训练数据输入双层嵌套LSTM模型进行分类训练；使用训练后的双层嵌套LSTM模型对未知所属类别的目标时间序列进行分类识别。本方法适用于各种实际应用场景中的超长多维时间序列，能够对采集自这些现实场景中的超长时间序列数据进行有效处理，且不会出现训练时间长、参数更新慢，甚至梯度消失等问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于渐进容积信息滤波的机器人跟随方法

当前第 / 件

用于长寿命铅蓄电池的4BS晶种制备工艺

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_25)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：21 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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