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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种多元异步时序数据分类方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115329166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210851507.2，技术领域涉及：G06F16/906；该发明授权一种多元异步时序数据分类方法和装置是由王振;张阳;姜婷;张吉;王彪;余婷设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多元异步时序数据分类方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多元异步时序数据分类方法，提出了一种新颖的时间感知双注意力和记忆增强网络，通过将注意和记忆结合起来，有效地模拟不规则、异步、稀疏采样的多元异步时间序列数据中复杂的相互作用，并设计了随机生成插补模块，构建一个双任务学习体系，实现缺失值插补和分类网络的协同统一。本发明在对异步时序数据缺失值插补和分类的过程中，能够有效挖掘数据隐含的相关性，挖掘有意义的潜在语义，并充分利用序列数据中的辅助信息，从未标记的数据中发现有意义的模式。同时考虑异步时序数据缺失值插补和分类两个任务之间的相互作用，有助于缓解误差传播问题，捕捉相互影响，提高模型的准确性。

本发明授权一种多元异步时序数据分类方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种多元异步时序数据分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：采用公式定义实际应用场景下的多元异步时间序列数据格式； 步骤二：在维度相关序列内注意力嵌入模块中，利用学习到的时间嵌入来提供插值集合，为多元异步时间序列学习固定长度的潜在表示，获得插值单变量时间序列集合； 步骤三：在模态指标增强的序列间注意力嵌入模块中，将所有插值单变量时间序列作为输入，利用注意力机制学习不同单变量时间序列在不同时间步之间的关系，堆叠注意力模块的输出作为最后学习到的表示； 步骤四：在外置动态记忆模块中，学习一个参数化的记忆矩阵来缓存全局时间信息，获得各时间点下的读向量； 步骤五：在插补网络模块中，引入一组潜在随机变量，在变分框架中使用贝叶斯方法重构原始多元异步时间序列信息，结合循环自编解码器和编解码序列内注意力模块于所述变分框架中，对原始多元异步时间序列未观测时间缺失值进行插补； 步骤六：在双重任务学习模块中，通过优化目标来训练分类模型，从而获得可靠的分类结果和精准地重构时间序列； 所述插补网络模块包含识别网络和生成网络； 在识别网络中，使用编码序列内注意力模块对原始多元异步时间序列进行插值，获得时间序列固定长度的潜在表示后输入循环自编码器获得识别模型； 在生成网络中，对潜在随机变量的采样，并与原始时间序列固定长度的潜在表示一起输入循环自解码器，再经过解码序列内注意力模块，将原始时间序列固定长度的潜在表示映射回原观测空间，获得原空间数据的生成条件概率。

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