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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利时间序列早期分类方法、终端设备及存储介质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：CN115526249B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211163048.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权时间序列早期分类方法、终端设备及存储介质是由侯毅;安玮;陈慧玲;盛卫东;马超;林再平;曾瑶源;李振;李骏;周石琳;黄源;乔木设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本时间序列早期分类方法、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种时间序列早期分类方法、终端设备及存储介质，利用人体动作的时间序列数据构建训练集；用训练集训练神经网络；将训练集输入训练好的神经网络中，得到训练集所有数据的所有时刻的分类概率，利用分类概率计算概率退出阈值；将时刻t的可观测数据输入训练好的神经网络中，得到时刻t的分类概率Pt，取Pt的最大值，若该最大值大于概率退出阈值，则停止继续输入可观测数据，将时刻t的分类结果作为所述时刻t的可观测数据的最终分类结果。本发明能够自适应于不断增加的新数据，提取出更具有区分性的特征，以提高时间数据早期分类的准确性；本发明能够自适应于样本内容以及难度，提取出更加特定于类的特征，以提高早期分类的准确性。

本发明授权时间序列早期分类方法、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种时间序列早期分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用人体动作的时间序列数据构建训练集； S2、利用所述训练集训练神经网络； S3、将训练集输入训练好的神经网络中，得到训练集所有数据的所有时刻的分类概率，利用所述分类概率计算概率退出阈值； S4、将时刻t的可观测数据输入训练好的神经网络中，得到时刻t的分类概率Pt，取Pt的最大值，若该最大值大于所述概率退出阈值，则停止继续输入可观测数据，将时刻t的分类结果作为所述时刻t的可观测数据的最终分类结果；否则，t的值加1，重复步骤S4； 所述神经网络包括： 多个级联的第一卷积模块，用于对输入数据进行特征提取，得到第一特征； 多个级联的第二卷积模块，输入为所述第一特征，用于提取所述输入数据的高层特征； 平均池化层，输入为所述高层特征，输出为不同时间长度序列对应的融合特征； 线性层，输入为所述融合特征，输出为不同类别的预测得分； 指数归一化层，用于对所述预测得分进行归一化，输出分类概率； 所述第一卷积模块包括依次连接的第一空洞因果卷积层、第一归一化层、第二空洞因果卷积层、第二归一化层和第一线性激活单元；所述第一卷积模块的输入特征与输出特征残差连接； 所述第二卷积模块包括动态卷积层、第三归一化层、第二线性激活单元；其中，所述动态卷积层包括卷积核生成模块，所述卷积核生成模块用于利用输入数据生成每个时间对应的卷积核；利用所述卷积核对所述输入数据进行特征提取； 利用所述分类概率计算概率退出阈值的实现过程包括： 对所述分类概率进行排序，去除分类概率中的重复项； 取相邻的分类概率的中值，得到一系列的阈值候选值； 选取成本最小的阈值候选值作为概率退出阈值。

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