SISTEMAS E MÉTODOS PARA CLASSIFICAÇÃO DE SÉRIES DE TEMPO MULTIDIMESIONAIS DE PARÂMETROS

IPC Classification

Priority claims

Abstract

SISTEMAS E MÉTODOS DE CLASSIFICAÇÃO DE SÉRIES DE TEMPO MULTIDIMENSIONAIS DE PARÂMETROS A invenção se refere a sistemas e métodos tradicionais implementando extração manual de características de séries de tempo de duração variável que resul-tam em complexidade e exigem conhecimento de domínio. Construção de modelos de classificação requer grandes dados rotulados e é computacionalmente cara. As formas de concretização da presente invenção implementam modelos de aprendizagem para tarefas de classificação em séries de tempo multidimensionais, realizando a extração de características dos parâmetros da entidade por meio de um codificador não super-visionado e construindo um modelo de classificador linear não temporal. Um vetor de característica de dimensão fixa é emitido usando um codificador não supervisionado pré-treinado, que atua como um extrator de característica fora de prateleira. As ca-racterísticas extraídas são concatenadas para aprender um modelo de classificação li-near não temporal e o peso é atribuído a cada característica durante a aprendizagem, o que ajuda a determinar os parâmetros relevantes para cada classe. O mapeamento de parâmetros para a classe alvo é considerada ao restringir o modelo linear para usar apenas um subconjunto de grande número de características.