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一种优化时间位置编码的人体健康监测数据时序预测方法

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技术特征:

1.一种优化时间位置编码的人体健康监测数据时序预测方法,其特征在于,该方法的具体步骤如下:

2.根据权利要求1所述的一种优化时间位置编码的人体健康监测数据时序预测方法,其特征在于,在transformer架构模型中,人体健康监测时序数据的位置编码表示为pe为序列中每个位置分配唯一值以捕获位置信息;初始化的时间位置编码为peinit:

3.根据权利要求1所述的一种优化时间位置编码的人体健康监测数据时序预测方法,其特征在于,多视图时间序列编码过程如下:

4.根据权利要求1所述的一种优化时间位置编码的人体健康监测数据时序预测方法,其特征在于,人体健康监测不规则时序数据预测方法的核心在于采用多头注意力机制mham作为骨干网络,能够同时关注输入序列中的不同视图,捕获各种多视图融合特征;多视图不规则时间序列的习得注意力表示取决于集成的多头注意力机制模块和全连接前馈网络模块;从观察值x、缺失值标注矩阵m和时间间隔矩阵中导出对应的注意力块学习表示、和,通过多头注意力机制,将缺失值标注矩阵的表示与时间间隔的表示合并,以获得基于多头注意力的多视图观测表示:

5.根据权利要求1所述的一种优化时间位置编码的人体健康监测数据时序预测方法,其特征在于,

6.根据权利要求1所述的一种优化时间位置编码的人体健康监测数据时序预测方法,其特征在于,


技术总结
本发明公开了一种优化时间位置编码的人体健康监测数据时序预测方法,本发明无需解决不规则时间序列缺失值的插补问题,能动态且有效地捕捉局部时间间隔特征及重要的长期时间衰减特征,旨在增强不规则时间序列数据预测方法中时间间隔内的局部动态序列特征及沿时间维度的长期时间衰减趋势的时间动态变化精确表示,特别是那些在时间序列预测任务中表现出时间衰减或非线性趋势的数据。本发明通过优化时序位置编码和异构数据的多视图交叉注意力的加成增强了模型对时间动态波动的敏感性,使模型能更有效地适应人体健康监测不规则多变量时间序列数据中的变化,以提升对人体健康监测不规则多变量时间序列预测能力。

技术研发人员:闫健卓,冀金泉,曹宇,于涌川,许红霞
受保护的技术使用者:北京工业大学
技术研发日:
技术公布日:2024/11/14
文档序号 : 【 40000057 】

技术研发人员:闫健卓,冀金泉,曹宇,于涌川,许红霞
技术所有人:北京工业大学

备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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闫健卓冀金泉曹宇于涌川许红霞北京工业大学
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