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龍圖騰網恭喜中國人民解放軍總醫院申請的專利利用深度神經網絡對數據樣本進行類別預測的方法和介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119719991B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510214140.7，技術領域涉及：G06F18/2431；該發明授權利用深度神經網絡對數據樣本進行類別預測的方法和介質是由王文青;王珊;劉建超;劉麗華設計研發完成，并于2025-02-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本利用深度神經網絡對數據樣本進行類別預測的方法和介質在說明書摘要公布了：本申請涉及一種利用深度神經網絡對數據樣本進行類別預測的方法和介質。所述方法包括將訓練樣本集中的訓練樣本輸入深度神經網絡；基于卷積層的輸出特征矩陣獲取統計量特征矩陣；計算表征統計量特征矩陣的分類能力的類別區分度指數；基于類別區分度指數確定批歸一化的權重系數和樣本歸一化的權重系數，對歸一化層中經過批歸一化后的特征矩陣和樣本歸一化后特征矩陣加權求和，以得到訓練樣本經過歸一化層的輸出特征矩陣，最后利用訓練好的深度神經網絡對數據樣本的所屬類別進行預測。根據本申請的方法能夠避免單一方式的歸一化處理導致的分類效果不佳的問題，自動地使歸一化層具有與數據集更匹配的處理方式，從而提高對數據樣本進行分類的準確度。

本發明授權利用深度神經網絡對數據樣本進行類別預測的方法和介質在權利要求書中公布了：1.一種利用深度神經網絡對數據樣本進行類別預測的方法，其特征在于，所述數據樣本為患者的心電圖時間序列，所述深度神經網絡用于對數據樣本進行所屬類別的預測，并且包含卷積層和歸一化層，所述方法包括：在基于訓練樣本集對所述深度神經網絡進行訓練的過程中：將所述訓練樣本集中的訓練樣本輸入所述深度神經網絡；基于所述卷積層的輸出特征矩陣，獲取所述訓練樣本的統計量特征矩陣；結合所述訓練樣本所屬類別的真實標注，確定所述統計量特征矩陣的類別區分度指數，具體包括：將所述統計量特征矩陣輸入歸一化層中的第一全連接層，并將歸一化層中的Softmax層的輸出作為訓練樣本屬于訓練樣本集中各個類別的概率的概率矩陣；將所述概率矩陣與訓練樣本的真實標注矩陣的交叉熵的倒數作為所述統計量特征矩陣的類別區分度指數；其中，所述類別區分度指數越大，表明所述統計量特征矩陣對于所述訓練樣本集中的訓練樣本的類別區分能力越強；基于所述類別區分度指數確定批歸一化的權重的第一系數和樣本歸一化的權重的第二系數，以使得所述類別區分度指數越大時，所述第一系數越大且所述第二系數越小；在所述歸一化層中，對卷積層的輸出特征矩陣進行批歸一化處理以得到訓練樣本的第一歸一化特征矩陣，對卷積層的輸出特征矩陣進行樣本歸一化處理以得到訓練樣本的第二歸一化特征矩陣；基于所述第一系數和所述第二系數，對訓練樣本的第一歸一化特征矩陣和訓練樣本的第二歸一化特征矩陣進行加權處理，以得到訓練樣本的歸一化層的輸出特征矩陣；以及利用訓練好的深度神經網絡對待測數據樣本的所屬類別進行預測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍總醫院，其通訊地址為：100853 北京市海淀區復興路28號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。