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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大學(xué)申請的專利基于弱監(jiān)督的雙分支微事件檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120277496B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510742025.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/241；該發(fā)明授權(quán)基于弱監(jiān)督的雙分支微事件檢測方法是由余鋒;王陳豪;裴妍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于弱監(jiān)督的雙分支微事件檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于弱監(jiān)督的雙分支微事件檢測方法，包含：獲取睡眠腦電信號，構(gòu)建數(shù)據(jù)集并劃分為訓(xùn)練集、測試集、驗(yàn)證集；對數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建基于弱監(jiān)督的雙分支微事件檢測網(wǎng)絡(luò)模型，所述模型包括特征提取網(wǎng)絡(luò)、分支網(wǎng)絡(luò)一、聚類模塊和分支網(wǎng)絡(luò)二；使用數(shù)據(jù)集對所述網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，采用優(yōu)化方法調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；將腦電信號輸入訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型，檢測并提取微事件。本發(fā)明的基于弱監(jiān)督的雙分支微事件檢測方法，利用易于獲取的睡眠分期粗粒度標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練，解決了高質(zhì)量微事件標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺的問題。

本發(fā)明授權(quán)基于弱監(jiān)督的雙分支微事件檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于弱監(jiān)督的雙分支微事件檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取睡眠腦電信號，構(gòu)建數(shù)據(jù)集并劃分為訓(xùn)練集、測試集、驗(yàn)證集； 對數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理； 構(gòu)建基于弱監(jiān)督的雙分支微事件檢測網(wǎng)絡(luò)模型，所述網(wǎng)絡(luò)模型包括特征提取網(wǎng)絡(luò)、分支網(wǎng)絡(luò)一、聚類模塊和分支網(wǎng)絡(luò)二； 使用數(shù)據(jù)集對所述網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，采用優(yōu)化方法調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)； 將腦電信號輸入訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型，檢測并提取微事件； 所述分支網(wǎng)絡(luò)一通過計(jì)算深層特征與波形原型向量之間的歐氏距離轉(zhuǎn)化為相似度評分，生成相似度評分矩陣輸入到所述聚類模塊，并通過對所有候選片段的相似度評分求和后，利用全連接網(wǎng)絡(luò)得到睡眠分期預(yù)測； 所述聚類模塊通過相似度評分矩陣計(jì)算得到聚類簇； 所述聚類模塊通過相似度評分矩陣計(jì)算得到聚類簇的具體方法為： 所述聚類模塊對相似度評分矩陣在候選區(qū)域維度上進(jìn)行聚類，找到聚類中心； 根據(jù)聚類中心得到輸入信號中存在的微事件的候選區(qū)域聚類簇； 所述分支網(wǎng)絡(luò)二通過計(jì)算深層特征與波形原型向量之間的歐氏距離轉(zhuǎn)化為相似度評分，生成相似度評分矩陣，所述分支網(wǎng)絡(luò)二和所述分支網(wǎng)絡(luò)一共享同樣的波形原型向量； 所述分支網(wǎng)絡(luò)二根據(jù)聚類簇計(jì)算微事件的檢測偽標(biāo)簽及標(biāo)簽權(quán)重，通過相似度評分矩陣與偽標(biāo)簽計(jì)算損失函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。

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