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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利多尺度Transformer编码器网络及其构建方法以及应用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：CN117114052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202311241751.8，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权多尺度Transformer编码器网络及其构建方法以及应用是由赵菊敏;李灯熬;时常成设计研发完成，并于2023-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本多尺度Transformer编码器网络及其构建方法以及应用在说明书摘要公布了：本发明属于心电信号的处理分析技术领域，尤其涉及多尺度Transformer编码器网络及其构建方法以及应用，解决了背景技术中的技术问题，其包括数据预处理；构建多尺度Transformer编码器网络模型；对多尺度Transformer编码器网络模型进行训练优化以及测试；当判断准确率达到要求时，即得出最优的多尺度Transformer编码器网络模型。所述方法流程简单，训练时间大大缩短；通过本发明所述方法构建的多尺度Transformer编码器网络，能对心电信号做出更准确的分析，对心力衰竭的诊断有重要帮助。

本发明授权多尺度Transformer编码器网络及其构建方法以及应用在权利要求书中公布了：1.用于分析心电信号的多尺度Transformer编码器网络的构建方法，其特征在于，包括的步骤为： 步骤一、数据预处理：将正常的心电信号与心力衰竭患者的心电信号分别使用格拉姆角场、递归图和马尔可夫转换场转换为三种不同的特征图像，将三张特征图像叠加为三通道图像矩形；将原始心电信号进行去噪处理，然后对去噪声之后生成的图像数据进行分割并添加至三通道图像矩阵中，形成多模态融合数据集； 步骤二、构建多尺度Transformer编码器网络模型：包括三个Transformer编码器单元、三个Convolution模块、三个liner模块、三个Interactionoutput模块和一个PoolingandNormalize模块，每个Transformer编码器单元的输出结果分为两路，其中一路顺次输入下一个Transformer编码器单元，另一路先经过Convolution模块进行多尺度卷积操作，再经过liner模块提取特征，三个liner模块的输出结果通过三个Interactionoutput模块进行两两交互，三个Interactionoutput模块的输出经过PoolingandNormalize模块进行全连接线性操作以及分类，最终通过Finaloutput模块进行数据输出；其中每个Transformer编码器单元中包括三个串接的Transformerencoderblock模块，每个Convolution模块中包括三个串接的DenseBlock模块； 步骤三、将步骤一形成的多模态融合数据集按比例分为训练集和测试集，通过训练集对多尺度Transformer编码器网络模型进行多次训练优化，然后通过测试集对优化后的多尺度Transformer编码器网络模型进行测试，得出优化后的多尺度Transformer编码器网络模型的判断准确率；当判断准确率达到要求时，即得出最优的多尺度Transformer编码器网络模型。

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太原理工大学，其通讯地址为：030024 山西省太原市万柏林区迎泽西大街79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”。