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龙图腾网获悉杭州电子科技大学;杭州电子科技大学平湖数字技术创新研究院有限公司申请的专利一种基于改进残差收缩网络的身份识别方法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：CN116305048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310241627.5，技术领域涉及：G06F21/32；该发明授权一种基于改进残差收缩网络的身份识别方法是由孙逸潇;赵治栋;张显飞;逯鑫淼设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进残差收缩网络的身份识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于改进残差收缩网络的身份识别方法。本发明采用改进残差收缩网络MRSN，包括依次串联的第一至六残差模块、卷积层、Dropout层、批量归一化层BN、Flatten层、第一全连接层、第二全连接层。第一至六残差模块架构相同，每个残差模块均包括主路、支路、第一融合层。所述主路包括第一卷积模块、第二卷积模块、基于注意力机制的软阈值化处理子模块、Scale层；所述基于注意力机制的软阈值化处理子模块包括最大池化层、第一全连接层、BN层、激活函数LeakyReLU、第二全连接层、激活函数Sigmoid、第二融合层。本发明模型较强的自适应性和较高的识别准确率。

本发明授权一种基于改进残差收缩网络的身份识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进残差收缩网络的身份识别方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：获取带标签的一维心电信号，所述标签为是或否，作为数据集；将数据集按照一定的比例拆分为训练集和测试集； 步骤2：构建改进残差网络MRSN，其输入为一维心电信号，输出为身份识别结果；并对其进行训练和测试； 所述改进残差收缩网络包括依次串联的第一至六残差模块、卷积层、Dropout层、批量归一化层BN、Flatten层、第一全连接层、第二全连接层； 第一至六残差模块架构相同，每个残差模块均包括主路、支路、第一融合层， 所述主路包括第一卷积模块、第二卷积模块、基于注意力机制的软阈值化处理子模块、Scale层；所述第一卷积模块接收到的一维心电信号经激活函数ReLU和BN进行预激活，然后再经过卷积提取特征，然后将特征输出至所述第二卷积模块和所述支路；所述第二卷积模块接收所述第一卷积模块卷积处理后的特征，再经激活函数ReLU和BN进行预激活，然后再经过卷积提取特征，最后将特征输出至所述基于注意力机制的软阈值化处理子模块和所述Scale层； 所述基于注意力机制的软阈值化处理子模块包括最大池化层、第一全连接层、BN层、激活函数LeakyReLU、第二全连接层、激活函数Sigmoid、第二融合层；具体是： 所述最大池化层将所述第二卷积模块卷积处理后的特征采用最大池化函数提取能够突出心电信号特征的采样点特征；所述第一全连接层将所述最大池化层提取的采样点特征进行FC处理，再经BN、激活函数LeakyReLU学习特征的软阈值；所述第二全连接层将所述学习特征的软阈值进行FC处理，再经激活函数Sigmoid生成系数αc；所述第二融合层将所述最大池化层提取的采样点特征和激活函数Sigmoid系数计算出的系数αc进行相乘，得到自适应阈值λ； 所述Scale层通过阈值对第二卷积模块的输出进行去噪处理； 所述支路包括依次串联的最大池化层、零填充操作层，对一维心电信号进行信号维度匹配； 所述第一融合层将主路和支路的两路输出进行融合； 步骤3：利用训练和测试好的改进残差网络MRSN对获取的原始一维心电信号进行身份识别。

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