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龙图腾网获悉齐鲁工业大学;泰山学院申请的专利一种具有复值权重的混沌神经网络的心电图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：CN113837139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202111165725.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种具有复值权重的混沌神经网络的心电图分类方法是由张芳芳;陈泺冰;寇磊;舒明雷;张雪;胡志强设计研发完成，并于2021-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具有复值权重的混沌神经网络的心电图分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信号处理技术领域，具体地涉及一种具有复值权重的混沌神经网络及其在心电图分类中的应用，首先提出了一种具有复值参数的复Logistic混沌映射，并对其分岔图、Lyapunov指数和混沌吸引子进行了分析；其次，利用CLCM的遍历性和一个新的神经元函数来优化CNN的权值；然后利用MIT‑BIH数据库对该方法进行了验证；通过带通滤波和双阈值处理，将心电信号处理成波形更单一、更突出的信号，作为所设计的CNN的输入，结果表明，具有复数权重的CNN对心电图分类的准确性有一定的提高。本发明复数权重混沌神经网络具有防止网络陷入局部极小的能力，提高了心电图的识别精度，具有较高的识别准确率。

本发明授权一种具有复值权重的混沌神经网络的心电图分类方法在权利要求书中公布了：1.一种具有复值权重的混沌神经网络的心电图分类方法，其特征在于，包括： 1数字滤波 首先，通过去基线、去噪声和信号分割步骤对心电信号进行预处理；数字滤波采用经典数字滤波方法； 2自适应阈值 为了使心拍波形模式更加单一，经过带通滤波后，接着对图形进行双斜率处理，即分别在点的左侧和右侧的某个取值范围内找寻最大平均斜率与最小平均斜率，然后分别将左边的最大斜率减去右边的最小斜率，右边的最大斜率减去左边的最小斜率，再求得两者的最大；取这个找寻斜率的取值范围是左右两边的0.015s～0.060s的位置，设定成经验参数，双阈值能够很好地随着信号变化，进而正确检测出QRS波的位置； 3心拍截取和心拍分类 在定位心拍时，忽略遗漏检测的心拍，而错误检出的心拍和正确检出的心拍都截出；经过自适应阈值处理后的心拍信号，向左统计含有L1个点，向右统计含有L2个点，即截取的每个心拍长度为L1+L2个点，在工作空间分类为4个变量，分别为“正常”、“左束支阻滞”、“右束支阻滞”、“室性早搏”； 采用复值Logistic混沌映射CLCM，CLCM将Logistic映射的变量从实域扩展到复域，增加了混沌系统的遍历性，CLCM数学模型定义为： 其中wn＝xn+jyn是复数域中的状态变量，代表虚数，zn表示输出序列，a和b是系统参数，a是实数，b＝b1+jb2是复数参数； 将wn的实部和虚部分开，得到三维3D-CLCM： 当b2＝1.5时，所述CLCM的混沌区间为-1.3＜b1＜1.3，-0.1＜a＜8.9； 在Sigmoid函数中引入陡度因子函数，产生一个新的激励函数模型作为所有神经元的函数，新神经元函数的方程如下所示： 其中，f是正弦函数的频率，η和β都是正参数，η表示初始相位，εt是陡度因子函数εt0。

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