[发明专利]基于数据增强的卷积神经网络运动想象脑电分类方法有效
| 申请号： | 202010650831.9 | 申请日： | 2020-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN111950366B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 刘越;杜斌;岳康;田阁良 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06N3/0464;G06N3/08;G06F3/01 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 李微微 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于数据增强的卷积神经网络的运动想象脑电信号分类方法，对所有受试者的64通道信号进行五倍交叉验证得其二、三和四类分类任务的平均准确性分别达到87.32％，76.26％，64.72％。利用迁移学习使全局分类器应用到单个受试者脑电信号分类中，其平均准确率达到了91.06％，82.76％，73.46％；与Dose的工作相比，本发明提出的架构性能更好；在数据增强之后，对四类分类数据进行数据增强。其平均准确率分别从64.72％提高到66.73％(全局模型)，73.46％提高到76.78％(受试者模型)，这表明该数据增强方法可以有效地提高脑电信号分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数据 增强 卷积 神经网络 运动 想象 分类 方法 | ||
【主权项】：
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