买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：安徽信息工程学院

摘要：本发明公开了一种基于上下文分析的长期序列依赖性模型优化方法及系统，包括S1、收集并对数据进行预处理；S2、使用Transformer模型对预处理后的序列数据进行多维度上下文分析，同时考虑时间维度、空间维度和语义维度；S3、采用自适应序列长度处理机制，根据序列数据的实际长度和复杂性动态调整Transformer模型的结构和参数；S4、采用SMOTE技术和基于注意力机制的数据采样策略，结合数据增强技术和不平衡数据处理方法；S5、采用混合正则化策略，结合L1、L2正则化和自定义的结构稀疏正则化方法进行最终的训练。本发明实现了对时间序列、空间序列和语义序列数据的深入分析和优化处理。

主权项：1.一种基于上下文分析的长期序列依赖性模型优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、收集并对数据进行预处理，对时间序列数据进行标准化处理、对空间序列数据的地理编码以及语义序列数据进行词嵌入处理；S2、使用Transformer模型对预处理后的序列数据进行多维度上下文分析，同时考虑时间维度、空间维度和语义维度；S3、采用自适应序列长度处理机制，根据序列数据的实际长度和复杂性动态调整Transformer模型的结构和参数；S4、采用SMOTE技术和基于注意力机制的数据采样策略，结合数据增强技术和不平衡数据处理方法，增加Transformer模型在稀疏和不平衡数据集上的训练效果和泛化能力；S41、在处理稀疏和不平衡的序列数据时，采用基于上下文分析改进的SMOTE技术，特别关注时间、空间和语义序列数据的特点，以更好地平衡数据集。对每个少数类别的序列样本，识别其综合考虑时间、空间和语义上下文的最近邻序列样本集合，从这些集合中的每个近邻序列样本生成新的合成序列样本，以增强数据集的平衡性，对于每个少数类别的序列样本Sminority，识别其在综合考虑时间、空间和语义上下文的k个最近邻序列样本集合NkSminority，对集合中的每个近邻序列样本sneighbor，生成新的合成序列样本Snew，以增强数据集的平衡性：Snew＝Sminority+λ·Sneighbor-Sminority；其中：Sminority代表在时间、空间或语义维度上识别的少数类序列样本，Sneighbor表示Sminority的一个在相同上下文维度中的最近邻序列样本，λ为[0,1]区间内的随机生成系数，用以确定合成样本在Sminority与Sneighbor连线上的位置；S42、应用基于注意力机制的数据采样策略，以优化对稀疏和不平衡数据的处理，采用注意力权重计算模型，用于评估每个样本对训练过程的重要性： 其中，Xi代表训练数据集中的第i个样本，scoreXi是一个评分函数，用于计算样本Xi的重要性分数，Wi是计算得到的样本Xi的注意力权重，基于计算出的注意力权重，对训练数据集进行重采样，优先选择权重较高的样本参与模型训练；S43、结合数据增强技术，对时间序列数据T、空间序列数据S以及语义序列数据W进行增强，以提升模型的泛化能力：对于时间序列数据T，采用基于时间扭曲的增强技术：T′＝T+∈·sin0,∑W；其中，T′表示增强后的时间序列，∈代表扭曲强度，ωT为时间序列的扭曲频率，t为时间点索引，φT为相位偏移，用于模拟时间序列在现实场景中可能出现的周期性变化；对于空间序列数据S，采用基于位置偏移的增强技术：S′＝S+δ·cos0,∑W；其中，S′表示增强后的空间序列，δ为位置偏移的强度，θS为随机选择的方向角度，通过在不同方向上应用偏移来模拟空间数据的自然位置变异；对于语义序列数据W，采用基于词义变化的增强技术：W′＝W+η·N0,∑W；其中，W′表示增强后的语义序列，η为扰动的强度，N0,∑W表示均值为0，协方差矩阵为∑W的多维正态分布，用于模拟语义序列中词义的自然变异；S5、采用混合正则化策略，结合L1、L2正则化和自定义的结构稀疏正则化方法进行最终的训练；所述S5具体包括：S51、采用混合正则化策略，在模型训练过程中同时应用L1正则化、L2正则化以及自定义的结构稀疏正则化方法，促进模型的泛化能力同时控制模型复杂度： 其中，θ表示模型的参数集合，∑i|θi|是L1正则化项，促进模型参数θ的稀疏性，是L2正则化项，用于控制模型参数θ的值不过大以避免过拟合，∑j∑k∈Sj|θj-θk|是自定义的结构稀疏正则化项，其中Sj表示与参数θj在模型中具有直接序列依赖关系的参数集合，α、β、γ分别是调节L1正则化、L2正则化和自定义结构稀疏正则化影响的系数；S52、采用基于注意力机制的数据采样策略，目的是在处理稀疏和不平衡的序列数据时，通过计算每个样本的注意力权重来优化模型的训练和泛化能力： 其中，Ti,Si,Wi分别代表第i个样本在时间序列、空间序列和语义序列上的表示，scoretimeTi,scorespaceSi,scoresemanticWi分别是基于时间、空间和语义维度的评分函数，用于评估相应维度上样本i的重要性，α,β,γ是用于调节时间、空间和语义维度重要性的权重系数，Wi表示样本i的综合注意力权重，综合了时间、空间和语义三个维度的重要性评分；S53、在模型训练过程中整合混合正则化策略和基于多维度上下文分析的训练损失，形成综合的优化目标，综合优化目标的公式表达式如下：Ltotal＝Ldata+λ1·α·RL1+β·RL2+λ2·Rcustom；其中，Ldata是基于数据的主要损失函数，用于评估模型在时间序列、空间序列和语义序列数据上的性能，RL1＝∑i|θi|代表L1正则化项，旨在促进模型权重的稀疏性，代表L2正则化项，用于控制模型权重的平方和，以防止过拟合，Rcustom＝∑j∑k∈Sj|θj-θk|代表自定义的结构稀疏正则化项，用于增强模型在捕获长期序列依赖性方面的能力，α和β是分别控制L1和L2正则化影响的权重系数，λ1和λ2是调节主要损失函数与正则化项之间平衡的超参数，θi表示模型参数，Sj表示与参数θj在模型中形成长期序列依赖关系的参数集合。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽信息工程学院 基于上下文分析的长期序列依赖性模型优化方法及系统