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申请/专利权人：江门市中心医院
摘要：本申请公开了一种时序数据分类预测方法、装置及存储介质，获取初始时序数据，对初始时序数据进行多阶段迭代特征提取，得到时序信号特征；由于时序信号特征通过多阶段迭代特征提取得到，能够得到更为准确的特征数据，进而提高分类预测的准确性；接着，对时序信号特征进行基于双向传播的时序预测，得到时序关联特征，通过在时间顺序上进行双向传播的时序预测，能够增强时序关联特征之间的时域性；然后，对时序关联特征进行基于自注意力机制的计算，得到目标时序特征，从而能够有效提取时序关联特征之间的全局依赖性，进而能够准确提取出时序数据中的关联性特征，再将目标时序特征输入至预训练分类模型进行分类预测，得到更为准确的分类预测结果。
主权项：1.一种时序数据分类预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取初始时序数据，对所述初始时序数据进行多阶段迭代特征提取，得到时序信号特征；对所述时序信号特征进行基于双向传播的时序预测，得到时序关联特征；对所述时序关联特征进行基于自注意力机制的计算，得到目标时序特征；将所述目标时序特征输入至预训练分类模型进行分类预测，得到分类预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江门市中心医院 时序数据分类预测方法、电子设备及存储介质
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