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本发明公开了一种基于自主学习的不平衡时间序列数据分类方法，具体包括如下步骤：步骤1，对不平衡时间序列数据进行处理，构造新样本；步骤2，对步骤1构造的新样本依次进行尺度变换及数据分段；步骤3，基于步骤2所得结果构建深度卷积神经网络模型；步骤4，对步骤3构建的神经网络模型进行训练，根据训练结果建立最优的时间序列数据分类模型进行时间序列分类。该方法解决了一般学习器绝对偏向多数类，从而造成少数类检测精度严重下降的问题，显著提高了不平衡时间序列数据集的分类精度。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113220960 A
(43)申请公布日 2021.08.06
(21)申请号 202110515698.0
(22)申请日 2021.05.12
(71)申请人 西安理工大学
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