“房晓南”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果2个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种ECG感知信号编码方法及系统-CN202310640486.4在审
发明人：房毅宪;王灿伟;房晓南;房玉志;李颖 -专利权人：山东管理学院
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： A61B5/346 文献下载
摘要：本发明公开了一种ECG感知信号编码方法及系统，该方法包括：对多个无标签ECG信号进行分割，得到多个样本信号；选取正常的样本信号为参照信号，对每个样本信号与参照信号进行差值计算，将差值计算结果与预设阈值进行比较，得到每个样本信号的感知表征；根据感知表征类型的不同，维持正常感知表征所对应的原始样本信号，将异常感知表征反馈到对应的原始样本信号上，得到每个样本信号的ECG感知信号；将其输入到自编码器网络中，输出编码后的ECG感知信号。本发明在无监督的情况下，以正常ECG信号为参考信号，放大具有异常感知的信号与参考信号之间的差异性，有利于后续智能算法的特征抓取，为实现心电信号类别的精准识别奠定基础。
一种 ecg 感知信号编码方法系统

[发明专利]动态神经网络模型训练方法和装置-CN201710432700.1在审
发明人：王强;张化祥;房晓南;王振华;郭培莲 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2017-06-09 - 公布日： 2017-09-15 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种动态神经网络模型的训练方法和装置，训练方法包括将原始一维数据输入到第一层神经元，相应的输出值即该层特征，然后增加神经元层数，将上层输出的特征作为下一层神经元的输入，得到相应层的特征，重复该步骤直至层数达到预设值；在最终的输出特征与分类的类别之间建立全连接层，通过BP反向传播算法确定全连接层间的连接系数；其中，将神经元建模为动态神经元；评价模型性能，若性能达到预期，训练结束；反之，继续在生成的网络模型中增加新的神经元层直至模型性能达到预期。本发明的方法能够更加高效地提取数据特征，从而提高训练效率。
动态神经网络模型训练方法装置