公开(公告)号：CN114881105A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210309836.4

申请日：2022-03-28

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 柏杨 ,  赵亮 ,  丁长兴 ,  杨逸飞 ,  刘冠洲

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于transformer模型和对比学习的睡眠分期方法及系统，该方法步骤包括：生理信号数据预处理，进行数据帧的合并，划分数据集，进行数据增强处理并将transformer模型初始化；构建基于transformer的睡眠分期特征提取神经网络，利用自监督对比学习方法，建立损失函数和反向传播模型，对睡眠分期特征提取网络进行预训练，在预训练的睡眠分期特征提取网络的后端加入全连接网络进行有监督训练；在有监督训练睡眠分期特征提取网络的后端再加入双向长短时记忆网络进行有监督训练；训练获得睡眠分期模型，将测试数据集输入训练后的睡眠分期模型得到分类结果。本发明对睡眠分期的准确率有所提升。