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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种基于BiLSTM和WGAN-GP网络的sEMG数据增强方法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：CN114372490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202111632627.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于BiLSTM和WGAN-GP网络的sEMG数据增强方法是由方银锋;钱尧佳设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BiLSTM和WGAN-GP网络的sEMG数据增强方法在说明书摘要公布了：一种基于BiLSTM和WGAN‑GP网络的sEMG数据增强方法，其具体步骤如下：步骤S1，采集表面肌电信号，进行预处理；步骤S2,对预处理后的真实肌电数据进行标准化，并划分为训练数据集和测试数据集；步骤S3，建立基于BiLSTM网络的WGAN‑GP网络模型并输入训练数据集进行训练，输出得到生成样本集；步骤S4，将生成样本集和测试数据集比较进行模型误差分析，判断模型的稳定性。本发明基于WGAN‑GP的神经网络框架结合BiLSTM来生成表面肌电信号sEMG，一方面提高模型训练过程的稳定性，另一方面提高生成样本的质量。

本发明授权一种基于BiLSTM和WGAN-GP网络的sEMG数据增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BiLSTM和WGAN-GP网络的sEMG数据增强方法，其具体步骤如下：步骤S1，采集表面肌电信号，进行预处理；步骤S2,对预处理后的真实肌电数据进行标准化，并划分为训练数据集和测试数据集；步骤S3，建立基于BiLSTM网络的WGAN-GP网络模型并输入训练数据集进行训练，输出得到生成样本集；其中的WGAN-GP网络模型包括生成器网络和判别器网络，所述生成器网络由1层BidirectionalLSTM、5层conv1d、2层up_sampling构成，每层conv1d层加入激活函数LeackyReLu激活；所述判别器网络由1个由4层conv1d、2层max_pooling构成，每层conv1d层加入激活函数LeackyReLu激活；其中的模型训练步骤如下：将生成器网络输出的生成样本数据，和标准化后的训练数据集输入到WGAN-GP网络模型的判别器网络中，输出每个样本被判断为真实样本的概率；WGAN-GP的目标函数设置为： 其中E·表示期望，真实数据样本xr的分布为prx,生成器网络输出的假数据样本xg的分布为pgx，||·||2为2范数，表示梯度；λ表示梯度约束的系数，通过计算真实数据样本xr和假数据样本xg的连线上随机差值的采样值ε为0，1间的随机数；计算当前迭代时WGAN-GP网络模型中生成器网络的损失值，计算当前迭代时WGAN-GP网络模型中判别器网络的损失值，利用随机梯度下降方法，用当前迭代时WGAN-GP网络中判别器网络的损失值、生成器网络的损失值依次更新WGAN-GP网络模型中判别器网络、生成器网络的参数；更改WGAN-GP的训练参数，判断WGAN-GP网络模型中判别器网络的损失值、生成器网络的损失值是否趋于稳定低值，此时生成的样本质量较高；步骤S4，将生成样本集和测试数据集比较进行模型误差分析，判断模型的稳定性。

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