长春理工大学曲畅获国家专利权
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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种基于改进鹦鹉算法优化残差网络的心电图分类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：CN120694656B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510772554.1，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权一种基于改进鹦鹉算法优化残差网络的心电图分类方法是由曲畅;张鑫;李峰;李金卫;苏成志;芦延松;王义设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进鹦鹉算法优化残差网络的心电图分类方法在说明书摘要公布了：一种基于改进鹦鹉算法优化残差网络的心电图分类方法，涉及基于机器学习算法的心电图分类技术领域，解决现有鹦鹉算法存在初始种群多样性低，优化模型容易陷入局部最优解的问题，以及在进行心电图分类识别任务时，模型分类结果精准度低等问题，本发明通过对心电图信号数据进行信号特征提取，并划分为训练集和测试集；构建ResNet的心电图分类模型，采用自适应收敛因子和混合柯西高斯变异两种改进的鹦鹉算法优化分类模型，利用优化的参数更新模型，最终获得训练好的分类模型；将测试集输入训练好的分类模型，实现心电图的精准分类等步骤实现。本发明具有更强的全局搜索能力，避免了陷入局部最优的风险。对于心电图数据的分类效果更加精准。
本发明授权一种基于改进鹦鹉算法优化残差网络的心电图分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进鹦鹉算法优化残差网络的心电图分类方法，其特征是：该方法由以下步骤实现： 步骤一、获取心电图数据集； 步骤二、对步骤一所述的心电图数据集进行数据预处理，获得无噪声的心电图信号数据； 步骤三、对步骤二所述的心电图信号数据进行心电图信号特征提取，将提取特征的数据集划分为训练集和测试集； 步骤四、构建ResNet的心电图分类模型，所述ResNet的心电图分类模型采用一维ResNet残差网络，将训练集输入ResNet残差网络进行心电图分类训练，并采用自适应收敛因子和混合柯西高斯变异两种改进的鹦鹉算法优化ResNet残差网络的参数，利用优化的参数更新ResNet残差网络，最终获得训练好的ResNet神经网络模型； 步骤五、将测试集输入训练好的ResNet神经网络模型，实现心电图的精准分类。
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