基于自监督的小样本时间序列识别方法及模型构建方法

本发明公开了一种基于自监督的小样本时间序列识别方法及模型构建方法，所述模型构建方法包括：构建用于自监督预训练的网络模型，包含特征提取模块和掩码重建；从无标注数据中随机采样和数据增强，构建伪标签小样本时间序列任务；在伪标签小样本时间序列任务中使用自监督对比掩码方法，帮助模型学习样本内的全局信息和时间依赖性以及样本间的一致性和判别性信息以增强模型的特征提取能力；在下游小样本时间序列识别任务上微调模型并评估模型性能。本发明的基于自监督的小样本时间序列识别方法及系统能够针对小样本时间序列数据实现有效的时序特征提取，减少对大量标注数据的依赖，提升时间序列识别模型在小样本条件下的识别准确率和泛化能力。