一种基于持续测试时间适应的心率失常分类方法（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持续测试时间域适应的ECG数据分类方法，可以在不修改源模型的训练过程，不需要访问源数据以及不需要目标域数据标签的情况下，在测试时使用持续测试时间适应提高模型的泛化性，使得模型能够适应不断变化的测试环境。本发明提出的持续测试时间域适应的ECG数据分类方法通过在测试时间适应过程中将一部分的模型参数恢复成源模型参数能缓解模型出现灾难性遗忘，且不影响模型的性能。本发明使用的ECG数据预处理方法很简单，不需要做噪音滤波和特征提取的预处理。传统的ECG数据预处理方法非常依赖于研究人员的经验且效果不佳，由于提取到的特征不理想，在训练模型时模型对噪音信号非常敏感。

《一种基于持续测试时间适应的心率失常分类方法（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 2022117409439，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;何志强，申请日期为2022-12-30，公开（公告）日期为2023-04-18，国际专利分类号（IPC）为 G06F18/24(2023.01)I;A61B5/0245(2006.01)I;A61B5/346(2021.01)I;A61B5/00(2006.01)I;G06N3/0464(2023.01)I;G06N3/048(2023.01)I;G06N3/0475(2023.01)I;G06N3/0455(2023.01)I;G06N3/094(2023.01)I;G06N3/084(2023.01)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持续测试时间域适应的ECG数据分类方法，可以在不修改源模型的训练过程，不需要访问源数据以及不需要目标域数据标签的情况下，在测试时使用持续测试时间适应提高模型的泛化性，使得模型能够适应不断变化的测试环境。本发明提出的持续测试时间域适应的ECG数据分类方法通过在测试时间适应过程中将一部分的模型参数恢复成源模型参数能缓解模型出现灾难性遗忘，且不影响模型的性能。本发明使用的ECG数据预处理方法很简单，不需要做噪音滤波和特征提取的预处理。传统的ECG数据预处理方法非常依赖于研究人员的经验且效果不佳，由于提取到的特征不理想，在训练模型时模型对噪音信号非常敏感。

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