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龍圖騰網獲悉中南民族大學申請的專利融合卷積神經網絡和Transformer的多元時間序列分類方法及設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120336972B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510766377.6，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權融合卷積神經網絡和Transformer的多元時間序列分類方法及設備是由侯睿;謝璟超設計研發完成，并于2025-06-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本融合卷積神經網絡和Transformer的多元時間序列分類方法及設備在說明書摘要公布了：本發明公開了融合卷積神經網絡和Transformer的多元時間序列分類方法，構建多元時間序列分類模型，多元時間序列分類模型包括多尺度卷積模塊、通道融合卷積模塊、特征維度多頭注意力模塊和時間維度多頭注意力模塊，通過多尺度卷積模塊和通道融合卷積模塊獲得融合特征，基于特征維度多頭注意力模塊和時間維度多頭注意力模塊獲得特征時間維度抽象特征，進一步獲得預測類別。本發明能夠同時提取時間序列的局部和全局特征，克服了傳統CNN和Transformer模型在單獨處理局部或全局特征時的局限性。通過多尺度卷積操作提取豐富的局部特征，并通過通道融合機制增強了跨通道信息的融合，提升了模型在復雜時間序列數據中的表現力。

本發明授權融合卷積神經網絡和Transformer的多元時間序列分類方法及設備在權利要求書中公布了：1.融合卷積神經網絡和Transformer的多元時間序列分類方法，包括以下步驟： 步驟1：構建多元時間序列分類模型，多元時間序列分類模型包括多尺度卷積模塊、通道融合卷積模塊、特征維度多頭注意力模塊和時間維度多頭注意力模塊， 步驟2：將時間序列樣本集合數據依次通過多尺度卷積模塊和通道融合卷積模塊進行多尺度卷積和通道融合卷積操作，獲得融合特征，時間序列樣本集合數據中的時間序列樣本為被監控者佩戴的監控設備在某個活動時間段的各個時間點檢測的時間點數據，時間點數據包括三維加速度計數據和三維陀螺儀數據， 步驟3：將融合特征去掉數據類型維度并進行位置編碼操作獲得位置編碼融合特征，位置編碼融合特征輸入到特征維度多頭注意力模塊獲得特征維度殘差連接特征，將特征維度殘差連接特征的通道維度和時間維度交換獲得殘差連接特征，將殘差連接特征輸入到時間維度多頭注意力模塊，獲得時間維度殘差連接特征，將時間維度殘差連接特征交換時間維度和通道維度后進行層歸一化后輸入前饋神經網絡層進行非線性變換和特征提取，并再次應用層歸一化得到特征時間維度抽象特征； 步驟4：對特征時間維度抽象特征的時間維度進行平均池化后去掉時間維度，再進行線性變換和歸一化，獲得各個時間序列樣本的預測類別； 步驟5：基于最小化損失函數對多元時間序列分類模型進行訓練，獲得多元時間序列分類模型最優參數； 步驟6：利用訓練后的多元時間序列分類模型對待識別的時間序列樣本集合數據進行預測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中南民族大學，其通訊地址為：430074 湖北省武漢市洪山區民族大道182號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。