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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了基于混合量子深度卷积生成对抗网络的心电图生成系统，包括数据预处理模块、参数设置模块、心电图数据生成模块、心电图数据判别模块、判别器参数更新模块和最终心电图数据获取模块；对真实心电图数据进行预处理，构建包括生成器和判别器的混合量子深度卷积生成对抗网络模型；将噪声输入到生成器中，输出生成的心电图数据；将预处理后的真实心电图数据和生成的心电图数据分别输入到判别器中，输出结果为二分类问题；更新生成器和判别器的参数，直到达到迭代次数，输出更新后的混合量子深度卷积生成对抗网络模型，获得最终的心电图数据。本发明提高了生成器的学习能力和表达能力，节省了量子资源，提高了量子模型的稳健性。
主权项：1.基于混合量子深度卷积生成对抗网络的心电图生成系统，其特征在于，包括：数据预处理模块，用于对真实心电图数据进行预处理，包括去除噪声、对心电图切片以及对切片后的心电图进行标准化；参数设置模块，用于构建混合量子深度卷积生成对抗网络模型，该模型包括生成器和判别器，其中生成器和判别器均包括量子卷积层和经典卷积层，量子卷积层包括子量子卷积层，子量子卷积层包括参数化量子电路；设置初始化模型参数；心电图数据生成模块，用于在生成器中，将服从均匀分布的噪声输入到子量子卷积层中，得到子量子卷积层的输出张量；采用基于补丁方法拼接所有子量子卷积层的输出张量，得到完整的特征图；将完整的特征图输入到经典卷积层中，输出生成的心电图数据；心电图数据判别模块，用于将预处理后的真实心电图数据和生成的心电图数据分别输入到判别器中，利用窗口扫描输入数据，并将扫描的数据输入到子量子卷积中，输出特征图，将特征图作为经典卷积层的输入，输出结果为二分类问题；判别器参数更新模块，用于截断生成器的参数梯度，根据判别器的输出，计算判别器的价值函数，利用反向传播算法更新判别器的参数；最终心电图数据获取模块，用于根据判别器的输出，计算生成器的价值函数，更新生成器的参数并判断更新次数是否达到迭代次数，若没有，则返回判别器参数更新模块，直到达到迭代次数，输出更新后的混合量子深度卷积生成对抗网络模型，获得最终的心电图数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 基于混合量子深度卷积生成对抗网络的心电图生成系统
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