-
题名基于路径签名的时间序列领域自适应方法
被引量：1
- 1
-
-
作者
蔡瑞初
颜嘉文
陈道鑫
李梓健
郝志峰
-
机构
广东工业大学计算机学院
汕头大学工学院
-
出处
《软件学报》
北大核心
2025年第2期570-589,共20页
-
基金
科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2021ZD0111501)
国家优秀青年科学基金(62122022)
国家自然科学基金(61876043,61976052,62206064)。
-
文摘
近年来深度学习因其在各个场景下的优异性能而受到越来越多研究者的重视,但是这些方法通常依赖独立同分布假设.领域自适应则是为了缓解分布偏移带来的影响而提出的问题,它利用带标签的源域数据和不带标签的目标域数据能够训练得到在目标域数据上性能较好的模型.现有的领域自适应方法大多针对静态数据,而时间序列数据的方法需要捕捉变量之间的依赖关系.现有的方法虽然采用针对时间序列数据的特征提取器,例如递归神经网络,以学习变量间的依赖关系,但是往往将冗余的信息也一同提取.这些冗余信息容易和语义信息耦合,进而影响模型的预测性能.基于上述问题,提出一种基于路径签名的时间序列领域自适应方法(path-signaturebased time-series domain adaptation,PSDA).该方法一方面利用路径签名变换来捕捉变量间的稀疏依赖关系,排除冗余相关关系的同时保留语义相关关系,从而有利于提取时序数据中具有判别力的特征;另一方面通过约束源域和目标域之间的依赖关系一致性来保留领域之间不变的依赖关系,排除领域变化的依赖关系,从而有利于提取时序数据中具有泛化性的特征.基于以上方法,进一步提出一个距离度量标准和泛化性边界理论,并且在多个时间序列领域自适应标准数据集上获得了最好的实验效果.
-
关键词
迁移学习
时间序列领域自适应
路径签名
-
Keywords
transfer learning
time-series domain adaptation
path signature
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
