具有可解释性的多变量时间序列分类ST-Tree
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内容提要
本研究提出ST-Tree模型,结合Swin Transformer与神经树,旨在提高多变量时间序列分类的准确性和可解释性,并可视化决策过程,推动时间序列分析的发展。
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