【摘 要】
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针对时间尺度变化特征差异较大的非图像多元时间序列,提出了一种卷积神经网络的扩维预处理方法。该方法应用样本统计特征和希尔伯特-黄变换来扩展维度,并加快网络的训练。文
【基金项目】
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教育部人文社科项目(16YJCZH148);重点研究基地重大项目(16JJD790060);中国保险学会教保人身险研究基金(jiaobao2017-10);高校学科创新引智计划资助(B17050);厦门产学研协同创新及科技合作项目(3502Z20172012);中央财经大学科研创新团队资助(20170074)资助
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针对时间尺度变化特征差异较大的非图像多元时间序列,提出了一种卷积神经网络的扩维预处理方法。该方法应用样本统计特征和希尔伯特-黄变换来扩展维度,并加快网络的训练。文中将其用于生理数据分析并进行脉象分类。结果表明,进行扩维能够较大幅度地改善随机梯度算法的效率,同时该卷积网络方法能够较好地捕捉生理信号和脉象的特征关系。
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