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本发明提供一种基于深度学习的多元时间序列分类方法，该方法在使用BaseCNN捕获变量间交互的同时，还使用具有长距离依赖能力的LSTM来构建了一个子网络，利用其长期记忆特性，强化模型的全局时序特性，帮助模型更好的捕获全局时序特征。此外，巧妙的...
该专利属于中山大学所有，仅供学习研究参考，未经过中山大学授权不得商用。

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