增强局部注意力的时间序列分类方法

现有时间序列分类方法普遍基于一种循环网络结构解决时间序列点值耦合问题，无法并行计算，导致计算资源浪费，因此提出一种增强局部注意力的时间序列分类方法。该方法拟合混合距离信息以增加时间序列位置感知能力，将混合距离信息融入自注意矩阵计算中，从而扩展自注意力机制；构造多尺度卷积注意力获取多尺度局部前向信息，以解决标准自注意力机制基于点值计算存在注意力混淆的问题；使用改进后的自注意力机制构造时序自注意分类模块，并行计算处理时间序列分类任务。实验结果表明，与现有时间序列分类方法相比，基于局部注意力增强的时间序列分类方法能够加速收敛，有效提高时序序列分类效果。