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动态图注意力自编码器在多标签时间序列分类中的应用研究

作者及机构
本研究的核心作者包括Le Sun（IEEE会员，南京信息工程大学）、Chenyang Li（南京信息工程大学）、Yongjun Ren（IEEE会员，南京信息工程大学）和Yanchun Zhang（IEEE会员，浙江师范大学及鹏城实验室）。研究发表于2024年9月的*IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems*（第35卷第9期）。

学术背景
研究领域为多标签时间序列分类（Multilabel Time Series Classification, MTSC），尤其关注类别不平衡（Class Imbalance）和标签相关性（Label Relevance）的挑战。传统方法（如机器学习或深度学习）难以建模标签间的复杂关联，且对低频类别分类性能不足。例如，医疗时间序列（如心电图ECG）常需同时检测多种疾病，但样本分布极不均衡。因此，本研究提出动态图注意力自编码器多任务框架（DGAAE-MT），旨在通过图学习动态建模标签相关性，并结合双采样策略提升分类性能。

研究流程与方法
1. 数据准备与预处理
- 数据集：整合MIT-BIH心律失常数据库、MIT-BIH室上性心律失常数据库和圣彼得堡INCART 12导联数据库，共200条记录，采样率统一为360 Hz，经小波变换去噪。
- 样本划分：留一法划分训练集（90%）和测试集（10%）。

1. 特征提取模块（TCA）

   • 类特征提取：通过卷积神经网络（CNN）提取时间序列的类别特征图（Class Feature Map），并采用自适应平均池化（AAP）减少冗余。
     
   • 时序特征融合：使用时序卷积网络（TCN）提取时序上下文，与类别特征向量点积融合，生成鲁棒的类别表示向量（Class Representation Vector）。
     

2. 动态图注意力自编码器（DGAAE）

   • 一阶段相关性建模：通过图注意力网络（GAT）计算标签间的注意力系数（Attention Coefficient），更新节点表示。
     
   • 二阶段动态图生成：利用CNN生成自适应邻接矩阵（Adaptive Adjacency Matrix），捕捉双向标签相关性，并通过GAT进一步优化表示。
     

3. 多任务协同训练

   • 双采样策略：
     
     • 均匀采样分支：保留原始分布，确保高频/中频类别性能。
       
     • 类别平衡采样分支：提升低频类别分类能力。
       
   • 交叉训练：交换双分支数据输入，通过均方误差（MSE）约束输出一致性，增强泛化性。
     

4. 损失函数设计
   联合损失包含三部分：

   • 协作训练损失（L_bce）：二元交叉熵损失优化分类性能。
     
   • 交叉训练损失（L1_mse）：约束双分支输出一致性。
     
   • 邻接矩阵损失（L2_mse）：确保动态图重建质量。
     

主要结果
1. 分类性能
- 整体指标：在混合医疗数据集上，DGAAE-MT的均值平均精度（MAP）达0.955，F1分数0.978，优于对比方法（如GCN、GAT等）。
- 类别特异性：低频类别的召回率（Recall）提升16.8%，高频/中频类别精度（Precision）保持稳定。

1. 计算效率

   • 模型参数量仅4.41×10⁻³M，计算复杂度为2.21×10⁻²GFLOPs，显著低于传统深度学习方法（如ResNet）。
     

2. 可解释性分析

   • 通过SHAP值可视化ECG信号特征选择，显示模型关注R波峰、P波等医学相关特征，与临床知识一致。
     

结论与价值
1. 科学价值
- 提出首个动态建模标签相关性的图自编码器框架，解决了MTSC中标签多样性与类别不平衡的耦合问题。
- 通过双采样与协同训练，在提升低频类别性能的同时避免高频类别性能损失。

1. 应用价值
   
   • 在智能医疗（如多疾病ECG诊断）、交通优化等领域具有潜力。轻量化设计支持边缘设备部署。
     

研究亮点
1. 方法创新：
- 动态图生成机制：每样本独立构建标签相关性图，提升建模精度。
- TCA模块：融合时序与类别特征，增强表示鲁棒性。
2. 性能突破：
- 在类别不平衡场景下，MAP指标领先现有方法13.3%。
3. 可扩展性：框架可适配其他时序数据（如传感器网络）。

其他发现
- 过平滑问题分析：实验表明，DGAAE-MT在5-10层GNN堆叠时仍保持性能，优于传统GNN易过平滑的缺陷。
- 超参数优化：损失权重λ=0.03时模型性能最优，平衡了分类与泛化目标。

该研究为多标签时间序列分类提供了新范式，其动态图学习与多任务协同的设计理念可能启发后续研究。