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多元時序的深度自編碼器聚類算法

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摘 要：針對深度聚類算法對多變量時間序列數(shù)據(jù)（MTS）的特征提取能力不足等問題，提出一種新的深度聚類結構模型（MDTC）。為了提取MTS的關鍵特征并實現(xiàn)降維，提出一維卷積學習MTS的屬性和時序維度的特征表示與循環(huán)神經網(wǎng)絡等網(wǎng)絡層組成的自編碼器結構；為了提高模型對時序特征的表示能力，提出了MCBAM時序注意力模塊，用于增強MTS序列中不同時間段的表示特征。（剩余12066字）

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