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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于对抗生成网络的心音数据增强方法及系统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：CN115878966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211535400.3，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于对抗生成网络的心音数据增强方法及系统是由杨立才;李嘉恺;徐振;朱仲军;王子嘉设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对抗生成网络的心音数据增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于对抗生成网络的心音数据增强方法及系统，其中所述方法包括：获取心音信号；对获取的心音信号进行滤波降噪处理，然后对降噪处理后的心音信号进行归一化处理，然后对归一化处理后的信号，根据心音信号中第一心音的起始位置，将心音信号分割成若干个长度相等的心音片段；将心音片段输入到生成对抗网络模型中，对模型进行训练，得到训练后的生成网络和训练后的鉴别网络；获取通过正态分布随机生成的高斯白噪声，将所述高斯白噪声输入到训练后的生成网络中，得到增强的心音数据。

本发明授权基于对抗生成网络的心音数据增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于对抗生成网络的心音数据增强方法，其特征是，包括： 获取心音信号； 对获取的心音信号进行滤波降噪处理，然后对降噪处理后的心音信号进行归一化处理，然后对归一化处理后的信号，根据心音信号中第一心音的起始位置，将心音信号分割成若干个长度相等的心音片段； 将心音片段输入到生成对抗网络模型中，对模型进行训练，得到训练后的生成网络和训练后的鉴别网络； 获取通过正态分布随机生成的高斯白噪声，将所述高斯白噪声输入到训练后的生成网络中，得到增强的心音数据； 将心音片段输入到生成对抗网络模型中，对模型进行训练，得到训练后的生成网络和训练后的鉴别网络，具体训练过程包括： 1：通过正态分布随机生成若干个高斯白噪声样本，将高斯白噪声样本经过生成网络的计算，得到若干个生成样本； 2：将心音片段作为真实样本，将真实样本与生成样本同时输入到鉴别网络中，根据鉴别网络的损失函数计算损失值，优化鉴别网络的参数，重复训练N次，N为正整数； 3：鉴别网络重复训练N次后，根据生成网络的损失函数计算损失值，优化生成网络的参数； 4：重复1~3，直到使用其他分类算法识别真实样本和生成样本的正确率等于50%，完成训练； 其中，其他分类算法，具体包括：K最近邻算法、支持向量机算法或随机森林算法； 所述鉴别网络的损失函数，为： ； 其中，Pr表示真实样本的分布；Pg表示生成样本的分布；D表示鉴别网络的输出函数，表示鉴别网络的梯度；表示二范数；表示的分布； 表示真实样本经过鉴别网络后的输出值的期望，N表示真实样本的数量； 表示生成样本经过鉴别网络后的输出值的期望，N表示生成样本的数量； 表示梯度惩罚项，N表示样本的数量； 表示鉴别网络的梯度其中x1…xn表示样本x的各个维度的分量； 其中，，ε表示一个服从[0,1]均匀分布的随机数，xr表示随机选取的一个真实样本，xg表示随机选取的一个生成样本。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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