一种基于少数类标签合并的不平衡时间序列分类增强方法

本发明公开了一种基于少数类标签合并的不平衡时间序列分类增强方法，属于深度学习与时间序列数据处理技术领域。该方法通过双重增强策略(样本增强与标签增强)和标签映射机制，有效提升少数类样本在分类模型中的表征能力，同时结合联合标签学习优化分类边界清晰度。本发明避免了传统数据增强方法中的噪声引入和分类边界模糊问题，显著提升了少数类样本的识别精度。该方法适用于金融风控、医疗诊断、工业设备监测等领域的时序数据分类任务，具有广泛的应用前景。