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申请/专利权人：郑州轻工业大学
摘要：本发明公开了一种基于辅助分类器生成对抗网络的心电数据生成方法，依次包括以下步骤：A：获取不同类型的心电数据样本；B：将对应类型心电数据的先验知识引入基于自注意力机制的生成器和基于时空特征的判别器的构建中，得到基于辅助分类器的生成对抗网络模型；C：设计判别器损失函数和生成器损失函数，结合不同类型的心电数据样本对基于辅助分类器生成对抗网络模型进行训练，得到训练后的基于辅助分类器生成对抗网络模型；D：利用训练后的基于辅助分类器生成对抗网络模型，对不同类型的心电数据样本进行扩充处理。本发明能够有效提高心电数据生成质量，提高心电数据集的多样性和数量，从而提升心电智能辅助诊断模型的性能。
主权项：1.一种基于辅助分类器生成对抗网络的心电数据生成方法，其特征在于，依次包括以下步骤：A：获取不同类型的心电数据样本；B：将对应类型心电数据的先验知识引入基于自注意力机制的生成器和基于时空特征的判别器的构建中，聚焦并突出不同类型心电图数据的关键时空特征，得到基于辅助分类器的生成对抗网络模型；C：设计判别器损失函数和生成器损失函数，结合不同类型的心电数据样本对基于辅助分类器生成对抗网络模型进行训练，得到训练后的基于辅助分类器生成对抗网络模型；D：利用训练后的基于辅助分类器生成对抗网络模型，对不同类型的心电数据样本进行扩充处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州轻工业大学 基于辅助分类器生成对抗网络的心电数据生成方法
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