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基于原型学习的可解释多元时间序列分类( Interpretable Multivariate Time Series Classification Based on Prototype Learning )
D Ma Z Wang J Xie B Guo Z Yu
近年来，多元时间序列的分类由于其在生物医学、金融、工业等方面的广泛应用价值，在机器学习和数据挖掘领域倍受关注。在过去的十年中，深度学习在许多任务中取得了巨大的成功。然而，在许多研究将深度学习应用于时间序列分类的同时，很少有作品能够提供良好的可解释性。在本文中，我们通过融合深度学习和原型学习，提出了一种内置可解释性的深度序列模型，旨在实现多元时间序列的可解释分类。特别地，通过与一组原型进行比较来对输入序列进行分类，所述原型也是由开发的模型学习的序列，即问题域中的示例性案例。我们使用MIMIC-III波形数据库的匹配子集来评估所提出的模型，并将其与几个基线模型进行比较。实验结果表明，我们的模型不仅能获得最佳的性能，而且提供了良好的解释性。
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