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龙图腾网恭喜首都医科大学附属北京天坛医院申请的专利一种基于GM-GP算法的睡眠状态监测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：CN119377900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411965739.6，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于GM-GP算法的睡眠状态监测方法是由李丽君;王春雪;张宁;陈锡坤设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GM-GP算法的睡眠状态监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GM‑GP算法的睡眠状态监测方法，涉及智能健康监测技术领域，包括，通过生理信号采集设备实时采集多模态信号，并进行预处理；从预处理后的多模态信号中分离出脑电信号，并进行非线性特征提取，计算其关联维数；将脑电信号的关联维数输入到GM模型中进行建模，捕捉不同睡眠阶段的动态变化特征；引入混合记忆增强网络，对脑电信号及多模态信号的时间序列进行趋势预测；基于混合记忆增强网络的预测结果和优化后的睡眠分期结果，实时检测用户在不同睡眠阶段的时间比例和数量；本发明采用混合记忆增强网络对多模态生理信号进行趋势预测，保证了睡眠状态监测的实时性和连续性，提升了整体监测的稳定性和可靠性。

本发明授权一种基于GM-GP算法的睡眠状态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GM-GP算法的睡眠状态监测方法，其特征在于：包括，通过生理信号采集设备实时采集多模态信号，并进行预处理；从预处理后的多模态信号中分离出脑电信号，并进行非线性特征提取，计算其关联维数；将脑电信号的关联维数输入到GM模型中进行建模，捕捉不同睡眠阶段的动态变化特征；将不同睡眠阶段的变化特征输入GP模型进行分类，并结合脑电信号的关联维数优化睡眠分期的精度；引入混合记忆增强网络，对脑电信号及多模态信号的时间序列进行趋势预测，具体步骤为，将采集到的脑电信号和多模态信号经过预处理后，形成时间序列张量；将输入张量通过双向时间卷积网络，捕捉时间序列的局部模式，通过双向卷积处理时间序列的前后依赖输出卷积特征；采用短期记忆单元，并结合时间门控机制处理卷积特征，输出短期记忆状态；在短期记忆状态的记忆层之上引入长期记忆单元，生成长期记忆状态；引入递归注意力机制，对时间序列中特定时间步的重要性进行自适应加权，输出加权后的输出状态；基于加权后的输出状态，结合短期记忆、长期记忆和递归注意力的输出，构建趋势预测模型，生成时间步的预测值；对趋势预测进行优化，同时结合均方误差、时间序列平滑性约束和注意力权重正则化项，构建趋势预测模型的损失函数；基于混合记忆增强网络的预测结果和优化后的睡眠分期结果，实时检测用户在不同睡眠阶段的时间比例和数量；所述将脑电信号的关联维数输入到GM模型中进行建模，捕捉不同睡眠阶段的动态变化特征，具体步骤为，利用脑电信号计算出的关联维数构建时间序列；对关联维数时间序列进行累加生成操作，得到累加生成序列；基于累加生成序列，通过GM模型对未来时刻的累加生成序列进行初步预测；将初步预测的累加生成序列，通过逆累加生成操作恢复为原始的关联维数预测值，输出初步的关联维数预测序列；采用前馈神经网络，对初步的关联维数预测序列进行修正；通过分析修正后的关联维数预测序列及其变化率，捕捉不同睡眠阶段的动态变化特征。

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