基于不確定性的多元時間序列分類算法研究

摘要： 多元時間序列(Multivariate time series, MTS)分類是許多領(lǐng)域中的重要問題,準確的分類結(jié)果可以有效地幫助決策.當前的MTS分類算法在個體的表征學習階段難以自動建模多元變量之間復雜的交互關(guān)系,并且無法評估分類結(jié)果的可信度,這會導致模型性能受限,以及缺乏具備統(tǒng)計意義的可靠性解釋.本文提出了一種基于不確定性的多元時間序列分類算法,變分貝葉斯共享圖神經(jīng)網(wǎng)絡,即...