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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利基于四方博弈对抗网络的心电信号分类增强方法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：CN120788597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511293507.5，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权基于四方博弈对抗网络的心电信号分类增强方法是由陈思语;栾天云;徐梓涵;杨阳设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于四方博弈对抗网络的心电信号分类增强方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于四方博弈对抗网络的心电信号分类增强方法，涉及心电信号数据处理技术领域，对原始心电信号进行小波去噪及标准化处理；使用预训练的PCA变换将标准化后的心电信号进行降维处理；利用条件编码器将主成分特征与类别标签映射到隐表示空间；条件解码器从隐表示重构主成分特征；通过最小化重构损失函数优化编码‑解码器；将预训练的编码‑解码器与生成对抗网络相结合，通过四方博弈机制通过判别器、分类器、原型网络和生成器进行更新，获得多维度反馈信息。

本发明授权基于四方博弈对抗网络的心电信号分类增强方法在权利要求书中公布了：1.基于四方博弈对抗网络的心电信号分类增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 对原始心电信号进行小波去噪及标准化处理； 使用预训练的PCA变换将标准化处理后的心电信号进行降维处理，得到主成分特征； 构建条件编码-解码器，利用条件编码器将主成分特征与类别标签映射到隐表示空间，条件解码器从隐表示重构主成分特征，通过最小化重构损失函数，优化条件编码-解码器； 构建对抗网络，包括四个网络组件：生成器、判别器、分类器和原型网络，将优化后的条件编码-解码器与对抗网络相结合； 通过四方博弈机制交替更新四个网络组件，实现心电信号的类别平衡增强； 判别器D更新：采用WGAN-GP策略，通过对比真实样本x和生成样本的损失函数进行训练； ； 其中，为梯度惩罚项的权重,为梯度惩罚项，表示期望值，真实数据分布为pdata，生成器分布为pG，y为类别标签； 分类器更新：对真实样本和生成样本的损失函数进行联合训练； ； 其中：为分类器的损失函数，为生成样本数量；为类别的权重因子；为分类器对样本属于类别的预测概率,K为类别总数；为聚焦参数，样本属于类别的类别标签； 原型网络更新：通过滑动平均机制更新各类别k的中心原型、协方差矩阵、边界样本集和子聚类集； 生成器更新：同时优化对抗损失函数、分类损失函数和原型损失函数； ； 其中，为联合损失函数，，为权重参数； 条件编码器E将主成分特征z和类别标签y映射到隐表示空间,h为隐表示： ； 其中：为类别嵌入，表示向量连接操作，de为隐表示维度； 条件解码器从隐表示重构主成分特征： 。

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长春理工大学，其通讯地址为：130000 吉林省长春市朝阳区南湖街道光机社区卫星路7089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”。

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