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基于深度学习的数据序列分类和预测方法研究
【摘 要】
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数据分类和预测作为重要的数据分析方法,能够从数据中提取有价值的信息。数据有多种表现形式,本文研究的对象为多样本数据序列。这种数据序列在纵向上具有时间序列的特点但又不同于时间序列,横向上由于样本间的差异产生一定的空间特征,样本中采集的多变量数据共同影响任务的结果。因此,传统的数据分析方法难以对多样本数据序列进行建模。本文提出了一种新的深度神经网络结构:多样本数据序列分类和预测网络(Mulit-Sam
【出 处】
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天津科技大学
【发表日期】
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2020年01期
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