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一种级联文本增强的扩散模型时间序列插补方法
发明专利未知
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§ Ⅰ
卷宗概要
IPC 分类
G06F 18/15 (2023.01)G06F 18/10 (2023.01)G06F 18/25 (2023.01)G06F 18/22 (2023.01)G06N 3/0464 (2023.01)G06N 3/045 (2023.01)G06N 3/0455 (2023.01)G06N 3/09 (2023.01)G06N 3/0895 (2023.01)G06N 3/048 (2023.01)G06N 3/084 (2023.01)G06F 40/30 (2020.01)G06F 123/02 (2023.01)
本发明公开了一种级联文本增强的扩散模型时间序列插补方法,包括如下步骤:S1:获取多模态的文本数据,并进行前向扩散加噪处理;S2:对文本数据进行编码和模态对齐处理;S3:通过分层语义过滤器对对齐后的文本嵌入进行级联过滤,以抑制无关语义并关注与缺失值最相关的上下文;S4:通过扩散模型进行模态融合与去噪处理;S5:引入缺失机制估计器,并结合去噪损失、混合专家网络辅助损失和掩码损失构建总体损失函数,通过梯度下降法训练插补模型,优化网络参数,获得训练好的插补模型;S6:通过训练完成的时间序列插补模型执行插补任务。本发明通过联合建模数据分布和缺失机制,提高了插补的准确性。
§ Ⅵ
专利附图
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