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！

龙图腾网恭喜西安邮电大学申请的专利心电分类方法、基于域自适应的心电分类模型训练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：CN114091530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202111339975.3，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权心电分类方法、基于域自适应的心电分类模型训练方法是由江帆;陈家骏;梁晓;李育鑫设计研发完成，并于2021-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本心电分类方法、基于域自适应的心电分类模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术领域，具体涉及心电分类方法及装置、基于域自适应的心电分类模型训练方法及装置、电子设备以及计算机可读介质。所述心电分类方法包括：获取待处理心电数据，对所述待处理心电数据进行预处理以获取心拍数据；将所述心拍数据输入已训练的心电分类模型，利用特征提取器对所述心拍数据进行卷积处理，以获取特征数据；其中，所述特征提取器包括连续设置的若干个的卷积层；以及利用分类器对所述特征数据进行全连接处理，以获取所述待处理心电数据对应的分类结果；其中，所述分类器包括全连接层。本公开的方案能够有效的提高心电数据分类的准确性，实现对心拍类型的准确判断。

本发明授权心电分类方法、基于域自适应的心电分类模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种心电分类方法，其特征在于，包括：获取待处理心电数据，对所述待处理心电数据进行预处理以获取心拍数据；将所述心拍数据输入已训练的心电分类模型，利用特征提取器对所述心拍数据进行卷积处理，以获取特征数据；其中，所述特征提取器包括连续设置的若干个的卷积层；以及利用分类器对所述特征数据进行全连接处理，以获取所述待处理心电数据对应的分类结果；其中，所述分类器包括全连接层；所述方法还包括：训练所述心电分类模型，包括：对心拍样本数据划分训练集和测试集，以及构建基于卷积神经网络的初始模型；利用训练集对初始模型进行第一阶段预训练，以获取预训练模型，包括：将训练集输入模型，利用特征提取器对所述训练集进行卷积处理，以获取特征数据；利用分类器对所述特征数据进行全连接处理，以获取所述训练集对应的分类结果；根据分类结果计算分类损失，并利用梯度下降法最小化分类损失，更新模型的网络参数；利用训练集和和测试集对所述预训练模型进行第二阶段域自适应训练，以获取所述心电分类模型，包括：将测试集和训练集输入所述预训练模型，通过特征提取器获取对应的特征向量；将测试集的特征向量和训练集的特征向量映射到再生核希尔伯特空间中，计算测试集和训练集之间特征分布的最大均值差异；利用分类器对测试集特征数据和训练集特征数据进行全连接处理，以获取对应的分类结果；基于训练集的分类结果计算分类损失，基于测试集的分类结构计算熵损失；结合最大均值差异、分类损失和熵损失构建总损失函数，利用梯度下降法最小化总损失，以更新模型的网络参数。

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西安邮电大学，其通讯地址为：710121 陕西省西安市长安区西长安街618号西安邮电大学(长安校区)；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”。