arXiv · ML· Xuanhao Yang, Bing Xue, Mengjie Zhang·· 11 小时前AI 评分32
EvoTSC：利用遗传编程演化时序分类特征学习模型
EvoTSC: Evolving Feature Learning Models for Time Series Classification via Genetic Programming
AI 导读
EvoTSC 提出基于遗传编程的方法，自动演化轻量级特征学习模型以解决时序分类中标签数据稀缺和计算资源需求高的问题。 该方法采用多层程序结构嵌入专家先验知识，并使用定制的 Pareto 锦标赛选择策略以提升模型泛化能力。 在单变量时序分类数据集上，EvoTSC 在大多数对比中显著优于 11 种基准方法。
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