基于深度神经网络的两步骤心律失常分类方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于深度神经网络的两步骤心律失常分类方法。属于计算机、软件类领域；具体步骤：1、预处理；2、初始化；3、Bi‑LSTM分类N，SV,F和Q；4、GAN生成不平衡心跳数据；5、Bi‑LSTM分类S和V；本发明适用于收集到的ECG心跳数据不足的心律失常的分类；可以保证较高的分类准确率；此外采用的两步骤分类框架充分考虑了医学事实，因此本发明可以保证较高的分类准确率，具有实际意义。

《基于深度神经网络的两步骤心律失常分类方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2020113192838，当前法律状态为已下证，由南京信息工程大学提出申请，发明人为孙乐;王逸琳;吴进，申请日期为2020-11-23，公开（公告）日期为2021-04-20，国际专利分类号（IPC）为 G06K9/00(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G16H50/70(2018.01)I。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的两步骤心律失常分类方法。属于计算机、软件类领域；具体步骤：1、预处理；2、初始化；3、Bi‑LSTM分类N，SV,F和Q；4、GAN生成不平衡心跳数据；5、Bi‑LSTM分类S和V；本发明适用于收集到的ECG心跳数据不足的心律失常的分类；可以保证较高的分类准确率；此外采用的两步骤分类框架充分考虑了医学事实，因此本发明可以保证较高的分类准确率，具有实际意义。

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