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龙图腾网获悉太原理工大学;山西省地震局申请的专利融合Mamba模块的GTN时间序列分类方法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：CN120541608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510637657.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权融合Mamba模块的GTN时间序列分类方法是由胡玉良;贾凡;邓红霞;彭俊驰;穆慧敏;李颖;王鹏伟设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合Mamba模块的GTN时间序列分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于深度学习技术领域，具体涉及一种融合Mamba模块的GTN时间序列分类方法，包括以下步骤：以GTN模型为基础，构建注意力机制与Mamba模块协同的时间序列分类模型MAGTN；采用分层注意力机制，捕捉时间序列中的多尺度特征；采用深度可分离卷积进行因果卷积，利用扩张卷积充分捕捉时间序列的长期依赖关系，结合归一化层和残差连接提高训练稳定性；采用AdamW优化器指导模型训练，提升收敛速度。本发明是基于GTN模型，构建分层注意力机制与Mamba模块协同的时间序列分类模型，并采用卷积层进行局部卷积操作，使模型能够进行高维的多变量时间序列数据分类，间接提升了GTN模型的效率。

本发明授权融合Mamba模块的GTN时间序列分类方法在权利要求书中公布了：1.融合Mamba模块的GTN时间序列分类方法，其特征在于，包括下列步骤： S1、以GTN模型为基础，构建注意力机制与Mamba模块协同的时间序列分类模型MAGTN；所述S1中GTN模型的主体框架是一个GTN结构，采用双分支模型，同时处理时间序列中的时间和空间特征，为增强模型的特征提取能力，构建Mamba模块与注意力机制协同的处理机制，通过多尺度信息提取和特征融合，强化了模型对复杂时间序列数据的处理能力；所述S1中构建Mamba模块与注意力机制协同的处理机制的方法为：输入的多变量时间序列数据进入Encoder前先经过Mamba模块进行处理，之后再由注意力机制模块进行处理，经过注意力机制的加权输出特征随后输入到Mamba模块中，为减小计算负担仅在空间通道的Encoder处加入Mamba模块； S2、采用分层注意力机制，捕捉时间序列中的多尺度特征，增强模型对局部和全局时间依赖关系的建模能力；通过多层次的注意力层逐步提取输入数据中的信息，每一层的注意力机制都根据上一层的输出结果进行加权和聚合，设输入时间序列为X，将输入X映射为多个查询Q矩阵、键K矩阵和值V矩阵，通过点积计算查询Q矩阵和键K矩阵之间的相似度，得到注意力权重score，利用权重对值V矩阵进行加权求和，得到注意力输出，输入的特征x经过每一层的多头注意力处理，x会被传递到下一层，在除了最后一层的每层注意力机制之后，应用一个线性层和激活函数ReLU来转化输出； S3、采用深度可分离卷积进行因果卷积，利用扩张卷积充分捕捉时间序列的长期依赖关系，结合归一化层和残差连接提高训练稳定性； S4、采用AdamW优化器指导模型训练，提升收敛速度，并在避免梯度爆炸和梯度消失的同时，优化模型的性能。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人太原理工大学;山西省地震局，其通讯地址为：030024 山西省太原市迎泽大街79号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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