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基于自监督式记忆网络的睡眠呼吸障碍检测方法及系统

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本发明提出一种基于自监督式记忆网络的睡眠呼吸障碍检测方法和系统，利用自监督学习模块丰富正常数据并从正常数据中学习一种通用模式，还引入了一种自适应记忆融合网络，包括全局记忆模块、局部记忆模块和自适应融合模块，分别通过全局和局部记忆模块学习正常数据的共有特征和特有特征，最后采用自适应融合模块将共有特征和特有特征融合到最终的特征表示中，将其用于重构输入数据。本发明实现了无监督的端到端模型训练方法，即无需异常数据就能够完成训练。

著录项

公开/公告号CN114027786A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-11

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学院计算技术研究所;鹏城实验室;
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申请/专利号CN202110917103.4
发明设计人陈益强;张宇欣;谷洋;高晨龙;
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申请日2021-08-11
分类号A61B5/00(20060101);G06K9/00(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11006 北京律诚同业知识产权代理有限公司;
代理人祁建国
地址 100080 北京市海淀区中关村科学院南路6号
入库时间 2023-06-19 14:11:11

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2022-02-11

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发明专利申请公布

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