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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种基于多数据集的肺音分类系统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：CN116541758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310485987.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多数据集的肺音分类系统是由解书照;王智;许国贤;雷桑设计研发完成，并于2023-05-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多数据集的肺音分类系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多数据集的肺音分类系统，包括归化模块、分类辅助模块、肺音分类模块，其中，归化模块用于根据不同肺音数据集的类别间的对应关系归化融合至少两个肺音数据集，从而获得融合后的归化数据集；分类辅助模块用于根据归化数据集构建、训练预分类模型，从而得到预分类模型在归化数据集中对肺音数据分类精度最高的分类参数；肺音分类模块用于根据分类参数构建肺音分类模型，对肺音数据进行分类并输出肺音分类结果；本发明能够解决肺音识别过程中数据赤字和多个数据集之间类别组合不统一的问题，从而利用多数据集提高肺音数据分类的精度。

本发明授权一种基于多数据集的肺音分类系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多数据集的肺音分类系统，其特征在于，包括归化模块、分类辅助模块、肺音分类模块，其中， 所述归化模块用于根据不同肺音数据集的类别间的对应关系归化融合至少两个肺音数据集，从而获得融合后的归化数据集； 所述分类辅助模块用于根据所述归化数据集构建、训练预分类模型，从而得到所述预分类模型在所述归化数据集中对肺音数据分类精度最高的分类参数； 所述肺音分类模块用于根据所述分类参数构建肺音分类模型，对肺音数据进行分类并输出肺音分类结果； 所述归化融合包括： 建立分区模型，将肺音数据的梅尔谱图输入所述分区模型，得到所述肺音数据的概率向量； 求解所述肺音数据集的标签空间到公共标签空间的映射矩阵； 建立问题模型，得到所述概率向量在所述映射矩阵下的重映射向量，根据所述概率向量和所述重映射向量的相似性得到损失最小的映射矩阵；所述问题模型如下： 其中，是簇的组合，簇是数据集的特定标签组合；是0-1向量，表示中某个簇能否构成最终的类别映射关系，是的转置，表示损失向量，表示公共标签空间中的标签数量；λ为超参数；表示对于选出的类别分组，其中不能有一个数据集中的标签出现两次；表示根据选出的簇的集合；t表示取自中的一个簇；tc表示该簇包含数据集特定标签c组成的类别；表示对任意数据集的标签c都成立； 求解所述问题模型，归化融合所有肺音数据集。

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清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼；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”。