时间序列高层语义特征表征方法研究

目录

声明

第一章绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文的主要工作与贡献

1.4 论文章节安排

第二章相关理论基础和技术

2.1 相关概念

2.2 本文运用的基本理论

2.2.1 卷积神经网络

2.2.2 可形变卷积网络

2.2.3 循环神经网络

2.2.4 长短时间序列网络

2.3 研究数据及平台

2.4 本章小结

第三章高层语义引导的网络结构设计方法研究

3.2 高层语义引导的原型系统框架

3.2.1 高层语义特征表征设计

3.2.2 迁移学习与高层语义特征映射

3.3 系统原理及可行性分析

3.4 本章小结

第四章信号仇率引导的序列回归方法研究

4.1 研究背景及意义

4.2 信号频率特征引导的序列回归模型

4.2.1 时间序列中的高层语义特征

4.2.2 时间序列特征的分频提取

4.3 迁移学习与时间序列预测

4.3.1 模型迁移

4.3.2 分频卷积与模型构造

4.4 实验及方法评估

4.4.2 实验参数设置

4.4.3 结果和分析

4.5 本章小结

第五章高层语义引导的序列合成方法研究

5.1 研究背景及意义

5.2 高层语义引导的序列合成方法设计

5.3 高层语义引导的序列合成模型

5.3.2 基于神经网络的高层语义解耦合表示

5.3.3 基于迁移学习的序列合成模型

5.4 测试和分析

5.4.2 实验参数设置

5.4.3 结果和分析

5.5 本章小节

第六章总结和展望

6.1 工作总结

6.2 工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的研究成果