关于采用溯因推理进行时间序列解释的研究

时间序列解释旨在根据其底层过程对观测到的现象提供解释。本工作基于这样一个假设：基于分类的时间序列解释方法存在一组固有的弱点，其根本原因在于演绎推理范式的单调性。在本文中，我们提出了一种解决该问题的新方法，其初始假设是溯因推理恰当地解释了人类识别和表征时间序列中出现模式的能力。这种解释的结果是一组以观察形式呈现的猜想，这些猜想被组织成一个抽象层次结构，用以解释所观察到的内容。我们提供了一个基于知识的框架和一套用于解释任务的算法，实现了一个由注意力机制引导的“假设 - 检验”循环。作为代表性的应用领域，心电图的解释使我们能够突出所提出方法相较于传统基于分类方法的优势。