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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于对抗训练的领域自适应耳鸣分类方法及分类系统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：CN119989085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510072755.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于对抗训练的领域自适应耳鸣分类方法及分类系统是由王昌栋;胡舸耀;陈圳煌;刘佳瑜;王泓沣;李程;蔡跃新设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对抗训练的领域自适应耳鸣分类方法及分类系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗技术领域，特别是一种基于对抗训练的领域自适应耳鸣分类方法及分类系统。将实验时序信号通过预训练的时序Transformer模型，利用自注意力机制来捕捉信号中的长期依赖性和复杂模式，将原始时序信号映射为高维的特征表示，提取数据的通用特征信息，将所提取的特征传递给任务分类器，用于进行特定任务的学习；在训练过程中，梯度反转层会反转反向传播中的梯度，使得特征提取器无法区分源领域和目标领域的特征，从而促使特征提取器学习到对领域不可区分的通用特征，使其适应目标任务和目标领域的特性。本发明能够有效减少对大规模标注数据的需求，提高医疗智能系统的诊断和治疗能力。

本发明授权基于对抗训练的领域自适应耳鸣分类方法及分类系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗训练的领域自适应耳鸣分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取实验时序信号，并使用预训练的时序Transformer模型作为特征提取器从所述实验时序信号中提取特征信息，捕捉实验时序信号中的长距离依赖关系；其中，所述特征信息包括时序特征； 将所提取得到的特征信息传递至任务分类器中进行下游任务；其中，所述下游任务包括耳鸣分级任务的分类； 在进行下游任务的同时，通过对抗训练区分源领域和目标领域的输入特征，以进行领域自适应的训练过程，使得特征提取器学习到不受领域影响的特征信息；其中，领域自适应的训练过程包括预训练阶段和对抗训练阶段； 最后，通过预训练对抗训练的领域自适应框架，得到下游任务结果； 其中，使用预训练的时序Transformer模型作为特征提取器从所述实验时序信号中提取特征信息，具体为： 将输入的时序信号通过一个线性映射转化为维向量，并输入原始的输入序列，作为特征提取器在时序信号上提取到特征信息； 通过自注意力机制计算每个时间步与所有其他时间步之间的关系，并通过多个注意力头来并行处理不同的关注子空间； 再通过前馈神经网络由两个线性变换和一个激活函数输入到残差连接和层归一化层来防止梯度消失，公式如下： ， 式中，是前馈神经网络的输出；为输入到前馈神经网络的向量；分别是第一个线性变换的权重和偏置；分别是第二个线性变换的权重和偏置；为层归一化函数；表示多注意力头机制的整体输出；为最终经过前馈神经网络处理后的输出；为经过注意力机制和层归一化的中间结果；为对应用前馈神经网络的结果。

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