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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种基于导联特征融合与粒子群算法的心电信号分类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：CN121705847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610188322.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于导联特征融合与粒子群算法的心电信号分类方法是由刘文涵;刘明海设计研发完成，并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于导联特征融合与粒子群算法的心电信号分类方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于导联特征融合与粒子群算法的心电信号分类方法，该方法包括：对原始心电信号进行去噪；对去噪后的信号实现“全局‑部位‑导联”三个层次的特征融合；构建损失函数和适应度函数；设计基于分数阶导数和精英、中等、差三中粒子划分机制的粒子群算法进行网络结构优化；本发明通过“导联分离特征支路”，从根本上提高了分类方法的泛化能力。通过显示在适应度函数中设置惩罚因子，在分类网络规模和分类性能中取得精妙平衡。通过基于分数阶导数的粒子迭代机制，使其具有记忆能力，实现全局探索与局部开发能力的动态平衡。通过设置粒子划分机制，减少网络参数量和计算量浪费。为高性能小规模低开销的心电信号分类提供了一种方法选择。

本发明授权一种基于导联特征融合与粒子群算法的心电信号分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于导联特征融合与粒子群算法的心电信号分类方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、将原始数据集中的原始心电信号利用小波阈值法进行高频噪声去除，再用双中值滤波法对低频噪声去除处理，得到去噪后的多导联心电信号； 步骤2、对去噪后的多导联心电信号进行多导联分离特征支路构建处理，得到导联特征向量； 步骤3、对导联特征向量进行多导联特征层次化融合处理，得到全局层次特征向量以及部位层次特征向量； 步骤4、利用全局层次特征向量、部位层次特征向量以及导联特征向量进行多导联特征层次化分类处理，分别得到全局分类器输出的分类结果、部位分类器输出的分类结果以及导联分类器输出的分类结果； 步骤5、利用从原始数据集中获取的训练数据集、类别标签以及预设的基准模型计算量，构建加权交叉熵损失函数和分类系统适应度函数； 步骤6、利用全局分类器输出的分类结果、部位分类器输出的分类结果、导联分类器输出的分类结果、加权交叉熵损失函数和分类系统适应度函数，对分类模型的网络结构参数进行迭代，以得到最优模型配置参数； 步骤7、利用最优模型配置参数配置分类模型，以得到配置好的分类模型；将原始心电信号输入配置好的分类模型，得到心电信号分类结果。

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