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龙图腾网获悉维萨国际服务协会申请的专利使用卷积傅里叶网络分析多变量时间序列的系统、方法和计算机程序产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115885285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202280004352.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权使用卷积傅里叶网络分析多变量时间序列的系统、方法和计算机程序产品是由庄中方;M·叶;张维;古梦婷;郑艳;L·王设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用卷积傅里叶网络分析多变量时间序列的系统、方法和计算机程序产品在说明书摘要公布了：提供一种用于分析多变量时间序列的系统，所述系统包括至少一个处理器，所述至少一个处理器被编程或配置成接收历史数据点的时间序列，确定历史时间段，确定当代时间段，从所述历史时间段确定与历史交易度量相关联的数据点的第一时间序列，从所述历史时间段确定与历史目标交易度量相关联的数据点的第二时间序列，从所述当代时间段确定与当代交易度量相关联的数据点的第三时间序列，以及生成机器学习模型，其中所述机器学习模型被配置成提供包括与当代目标交易度量相关联的数据点的预测时间序列的输出。还提供了方法和计算机程序产品。

本发明授权使用卷积傅里叶网络分析多变量时间序列的系统、方法和计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种系统，包括： 至少一个处理器，其被编程或配置成： 接收历史数据点的时间序列，其中所述历史数据点包括关于初始时间段期间的多个时间间隔的多个交易特征的值； 从历史时间段确定与历史交易度量相关联的数据点的第一时间序列和与历史目标交易度量相关联的数据点的第二时间序列，其中所述历史时间段包括所述初始时间段的第一时间段； 从当代时间段确定与当代交易度量相关联的数据点的第三时间序列，其中所述当代时间段包括所述初始时间段的在所述历史时间段之后的第二时间段，其中所述历史时间段比所述当代时间段更长；其中，所述当代交易度量能够被用作查询； 训练机器学习模型，其中所述机器学习模型被配置成提供包括与当代目标交易度量相关联的数据点的预测时间序列的输出，其中所述当代目标交易度量包括目标预测周期期间的目标交易度量的值，并且其中当训练所述机器学习模型时，所述至少一个处理器被编程或配置成： 生成所述机器学习模型的输出，其中所述机器学习模型的所述输出包括所述当代目标交易度量，并且其中所述当代目标交易度量包括目标预测周期期间的目标交易度量的值； 提供所述数据点的第一时间序列、所述数据点的第二时间序列，以及所述数据点的第三时间序列，作为对所述机器学习模型的处理层的输入，其中所述处理层包括快速傅里叶变换（FFT）层； 提供所述处理层的输出，作为对所述机器学习模型的特征提取组件的输入； 提供所述机器学习模型的所述特征提取组件的输出，作为对所述机器学习模型的双重注意力组件的输入；以及 提供所述机器学习模型的所述双重注意力组件的输出，作为对所述机器学习模型的学习和预测组件的输入； 其中当提供所述数据点的第一时间序列、所述数据点的第二时间序列，以及所述数据点的第三时间序列，作为对所述机器学习模型的所述处理层的输入时，所述至少一个处理器被编程或配置成： 提供与所述历史交易度量相关联的所述数据点的第一时间序列的第一多个特征中的每个特征作为对所述FFT层的输入，以生成所述第一多个特征中的每个特征的实部分和虚部分； 提供与所述历史目标交易度量相关联的所述数据点的第二时间序列的第二多个特征中的每个特征作为对所述FFT层的输入，以生成所述第二多个特征中的每个特征的实部分和虚部分；以及 提供与所述当代交易度量相关联的所述数据点的第三时间序列的第三多个特征中的每个特征作为对所述FFT层的输入，以生成所述第三多个特征中的每个特征的实部分和虚部分； 组合所述第一多个特征中的每个特征的所述实部分以生成所述第一多个特征的组合实部分； 组合所述第一多个特征中的每个特征的所述虚部分以生成所述第一多个特征的组合虚部分； 组合所述第二多个特征中的每个特征的所述实部分以生成所述第二多个特征的组合实部分； 组合所述第二多个特征中的每个特征的所述虚部分以生成所述第二多个特征的组合虚部分； 组合所述第三多个特征中的每个特征的所述实部分以生成所述第三多个特征的组合实部分；以及 组合所述第三多个特征中的每个特征的所述虚部分以生成所述第三多个特征的组合虚部分；并且 其中所述机器学习模型的所述处理层的所述输出包括所述第一多个特征的所述组合实部分、所述第一多个特征的所述组合虚部分、所述第二多个特征的所述组合实部分、所述第二多个特征的所述组合虚部分、所述第三多个特征的所述组合实部分，以及所述第三多个特征的所述组合虚部分。

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