一种基于不均衡数据集的Time-LSTM分类方法

摘要

本发明公开了一种基于不均衡数据集的Time‑LSTM分类方法，包括：获取移动终端的原始数据集；对所述原始数据集进行数据预处理；根据预处理之后的数据集使用Time‑LSTM模型对移动终端的类别进行识别；输出移动终端的预测类别。本发明提供的数据均衡方法能够在很大程度上消除各类别数据集不均衡给分类带来的不良影响，从而较为准确地识别移动终端的类型。另外，本发明采用的Time‑LSTM模型能够利用时间间隔控制当前输入对分类结果的影响，从而捕捉到更多的潜在分类特征，提高了整体分类准确率。