[发明专利]一种基于深度卷积生成对抗网络的ECG降噪方法有效
| 申请号： | 202011335304.5 | 申请日： | 2020-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN112487914B | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 王英龙;徐冰鑫;舒明雷;刘瑞霞;陈超;高天雷 | 申请（专利权）人： | 山东省人工智能研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;A61B5/318 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 支文彬 |
| 地址： | 250013 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种基于深度卷积生成对抗网络的ECG降噪方法，改进原有的对抗网络结构，加入了二维卷积与反卷积网络结构，加速训练过程的同时，提高网络优化稳定性，较之一般网络具有更强的泛化能力，在特征层归一化方面进行了批处理操作，便于调整隐藏中的数据分布，使得网络更易于被训练，针对对抗神经网络自身训练过程十分不稳定的缺陷，通过在判别器的损失函数中加入了梯度惩罚，极大程度地减小训练过程中梯度爆炸和弥散的可能性，从而提高网络优化稳定性，使用改进后的损失函数，使损失函数效果更佳。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 生成 对抗 网络 ecg 方法 | ||
【主权项】：
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