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龍圖騰網恭喜杭州電子科技大學申請的專利一種基于BiLSTM和WGAN-GP網絡的sEMG數據增強方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114372490B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202111632627.5，技術領域涉及：G06F18/24；該發(fā)明授權一種基于BiLSTM和WGAN-GP網絡的sEMG數據增強方法是由方銀鋒;錢堯佳設計研發(fā)完成，并于2021-12-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于BiLSTM和WGAN-GP網絡的sEMG數據增強方法在說明書摘要公布了：一種基于BiLSTM和WGAN?GP網絡的sEMG數據增強方法，其具體步驟如下：步驟S1，采集表面肌電信號，進行預處理；步驟S2,對預處理后的真實肌電數據進行標準化，并劃分為訓練數據集和測試數據集；步驟S3，建立基于BiLSTM網絡的WGAN?GP網絡模型并輸入訓練數據集進行訓練，輸出得到生成樣本集；步驟S4，將生成樣本集和測試數據集比較進行模型誤差分析，判斷模型的穩(wěn)定性。本發(fā)明基于WGAN?GP的神經網絡框架結合BiLSTM來生成表面肌電信號sEMG，一方面提高模型訓練過程的穩(wěn)定性，另一方面提高生成樣本的質量。

本發(fā)明授權一種基于BiLSTM和WGAN-GP網絡的sEMG數據增強方法在權利要求書中公布了：1.一種基于BiLSTM和WGAN-GP網絡的sEMG數據增強方法，其具體步驟如下：步驟S1，采集表面肌電信號，進行預處理；步驟S2,對預處理后的真實肌電數據進行標準化，并劃分為訓練數據集和測試數據集；步驟S3，建立基于BiLSTM網絡的WGAN-GP網絡模型并輸入訓練數據集進行訓練，輸出得到生成樣本集；其中的WGAN-GP網絡模型包括生成器網絡和判別器網絡，所述生成器網絡由1層BidirectionalLSTM、5層conv1d、2層up_sampling構成，每層conv1d層加入激活函數LeackyReLu激活；所述判別器網絡由1個由4層conv1d、2層max_pooling構成，每層conv1d層加入激活函數LeackyReLu激活；其中的模型訓練步驟如下：將生成器網絡輸出的生成樣本數據，和標準化后的訓練數據集輸入到WGAN-GP網絡模型的判別器網絡中，輸出每個樣本被判斷為真實樣本的概率；WGAN-GP的目標函數設置為： 其中E·表示期望，真實數據樣本xr的分布為prx,生成器網絡輸出的假數據樣本xg的分布為pgx，||·||2為2范數，表示梯度；λ表示梯度約束的系數，通過計算真實數據樣本xr和假數據樣本xg的連線上隨機差值的采樣值ε為0，1間的隨機數；計算當前迭代時WGAN-GP網絡模型中生成器網絡的損失值，計算當前迭代時WGAN-GP網絡模型中判別器網絡的損失值，利用隨機梯度下降方法，用當前迭代時WGAN-GP網絡中判別器網絡的損失值、生成器網絡的損失值依次更新WGAN-GP網絡模型中判別器網絡、生成器網絡的參數；更改WGAN-GP的訓練參數，判斷WGAN-GP網絡模型中判別器網絡的損失值、生成器網絡的損失值是否趨于穩(wěn)定低值，此時生成的樣本質量較高；步驟S4，將生成樣本集和測試數據集比較進行模型誤差分析，判斷模型的穩(wěn)定性。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市杭州經濟技術開發(fā)區(qū)白楊街道2號大街1158號；或者聯(lián)系龍圖騰網官方客服，聯(lián)系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。