买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院申请的专利一种基于解耦孪生网络的心电信号分类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：CN118820860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411062615.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于解耦孪生网络的心电信号分类方法是由王英龙;孙蒙雨;舒明雷;周书旺;刘照阳;徐鹏摇设计研发完成，并于2024-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于解耦孪生网络的心电信号分类方法在说明书摘要公布了：一种基于解耦孪生网络的心电信号分类方法，涉及心电信号分类技术领域，将布朗距离协方差BDC引入到小样本心电信号分类模型中，构建了一种新结构的改进的小样本分类模型。与传统的CNN模型不同，不使用任何池化层，减少了有价值信息的丢失，并在性能上有所提高。

本发明授权一种基于解耦孪生网络的心电信号分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于解耦孪生网络的心电信号分类方法，其特征在于，包括：a获取n条原始心电信号，得到原始心电信号集D，D＝{x1,y1,x2,y2,...,xi,yi,...,xn,yn}，其中xi为第i条原始心电信号，yi为第i条原始心电信号xi对应的类标签，i∈{1,...,n}；b对原始心电信号集D进行预处理，得到新的心电信号集D′，D′＝{x′1,y1,x′2,y2,...,x′i,yi,...,x′n,yn}，其中x′i为第i条降采样后的心电信号；c将新的心电信号集D′中AF、RBBB、PVC类别的信号提取出来，形成训练集Dtrain，将新的心电信号集D′中AB、STD类别的信号提取出来，形成验证集Dval，将新的心电信号集D′中I-AVB、PAC类别的信号提取出来，形成测试集Dtest；d将训练集Dtrain中第i条降采样后的心电信号x′i及验证集Dval中第j条降采样后的心电信号x′j分别进行归一化操作，得到归一化后的心电信号xi″及归一化后的心电信号xj″，j∈{1,...,n},i≠j，各个归一化后的心电信号构成归一化后的训练集Dtrain′及归一化后的验证集Dval′；e将归一化后的心电信号构成归一化后的训练集Dtrain′中的任意两个归一化后的心电信号配对及将归一化后的验证集Dval′Dtrain′中的任意两个归一化后的心电信号配对后形成M个样本对，构建样本对集P，其中xi″,xi+1″,Y′i为第i个样本对，i∈{1,...,M}，xj″,xj+1″,Y′j为第j个样本对，j∈{1,...,M}，yi-1为第i-1条原始心电信号xi-1对应的类标签；f构建由嵌入模块、度量模块构成的改进的小样本分类模型；g将第i个样本对xi″,xi+1″,Y′i输入到改进的小样本分类模型的嵌入模块中，输出得到特征fxi″及特征fxi+1″；h将特征fxi″及特征fxi+1″输入到改进的小样本分类模型的度量模块中，输出得到相似度度量值Ewx″i,x″i+1；i通过损失函数L利用Adam优化器训练改进的小样本分类模型，得到优化后的改进的小样本分类模型；j在测试集Dtest的I-AVB、PAC类别的每个类别随机抽样K个心电信号构成支持集Ssupprt，Ssupprt＝{s1,a1,s2,a2,...,si,ai,...,s2K,a2K}，其中si为第i个归一化后的心电信号，ai为第i个归一化后的心电信号si对应的类标签，i∈{1,...,2K}；k在测试集Dtest的I-AVB、PAC类别的每个类别随机抽样Q个心电信号构成查询集Squery，Squery＝{q1,b1,q2,b2,...,qi,bi,...,q2Q,b2Q}，其中qi为第i个归一化后的心电信号，bi为第i个归一化后的心电信号qi对应的类标签，i∈{1,...,2Q}；l将查询集Squery中第i个归一化后的心电信号qi及支持集Ssupprt中第i个归一化后的心电信号si输入到优化后的改进的小样本分类模型中，输出得到分类结果；步骤g包括如下步骤：g-1改进的小样本分类模型的嵌入模块由第一卷积层、第一批归一化层、第二卷积层、第二归一化层、第三卷积层、第三批归一化层、第四卷积层、第四批归一化层、BDC模块、dropout层、线性层、L2正则化层构成；g-2将第i个样本对xi″,xi+1″,Y′i中的第i条归一化后的心电信号xi″依次输入到嵌入模块的第一卷积层、第一批归一化层中，输出得到特征将特征依次输入到嵌入模块的第二卷积层、第二批归一化层中，输出得到特征将特征依次输入到嵌入模块的第三卷积层、第三批归一化层中，输出得到特征将特征依次输入到嵌入模块的第四卷积层、第四批归一化层中，输出得到特征将特征输入到嵌入模块的BDC模块中经过布朗距离协方差运算，得到BDC矩阵将BDC矩阵依次输入到嵌入模块的dropout层、线性层、L2正则化层中，输出得到fxi″；g-3将第i个样本对xi″,xi+1″,Y′i中的第i+1条归一化后的心电信号xi+1″依次输入到嵌入模块的第一卷积层、第一批归一化层中，输出得到特征将特征依次输入到嵌入模块的第二卷积层、第二批归一化层中，输出得到特征将特征依次输入到嵌入模块的第三卷积层、第三批归一化层中，输出得到特征将特征依次输入到嵌入模块的第四卷积层、第四批归一化层中，输出得到特征将特征输入到嵌入模块的BDC模块中经过布朗距离协方差运算，得到BDC矩阵将BDC矩阵依次输入到嵌入模块的dropout层、线性层、L2正则化层中，输出得到fxi+1″。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。