云南大学杨云获国家专利权
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龙图腾网获悉云南大学申请的专利一种基于混合神经网络的自动睡眠分期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：CN114676768B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202210275390.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于混合神经网络的自动睡眠分期方法是由杨云;陶雨洁;南峰涛;张炎;饶玉龙;杜飞设计研发完成，并于2022-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于混合神经网络的自动睡眠分期方法在说明书摘要公布了：本发明公开了睡眠质量评估技术领域的一种基于混合神经网络的自动睡眠分期方法，该方法由先进行四分类和再进行二分类的两个级联部分组成；该方法具有以下优势：在观点上，从理论和实践出发，提出睡眠阶段特征相似性、重叠性的问题，为睡眠分期任务提供了一个新的视角；在方法上，从增强特征信息学习的角度出发，采用混合神经网络和级联步骤挖掘阶段内的特征信息，使用级联步骤进一步提高分期性能；在实践上，仅使用单通道脑电数据，降低了后续推广日常睡眠监测应用对设备的需求。
本发明授权一种基于混合神经网络的自动睡眠分期方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合神经网络的自动睡眠分期方法，其特征在于，包括以下步骤： 1四分类部分第一部分 S1：首先对五分类数据中数据量最小且最相似的两类N1和REM进行合并，在第一部分的三个关键模块执行四类分类：自底向上、自顶向下和特征融合； S2：在自底向上模块中，使用堆叠的卷积运算学习频率信息，使用长短期记忆神经网络单元提取各层频率特征的时间信息； S3：在自顶向下的模块中，采用对数据左右填充0的上采样方法来加强底层的信息； S4：在特征融合模块中，结合卷积块注意机制的思想，融合了有助于分类的高语义特征和有助于定位的浅层特征，可以从不同层次生成自适应权重，而无需人工指定； 2二分类部分第二部分 S1：在第二部分，考虑到N1和REM的相似性和数据不平衡，对第一部分中分类为N1-REM阶段的数据采用随机过采样方法构建新的平衡的数据集，使用平衡后的数据集训练模型2； S2：将模型串联起来，划分出五类睡眠阶段。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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