[发明专利]一种基于EEG数据的物体识别方法在审
| 申请号： | 202110172061.6 | 申请日： | 2021-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN112906539A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 魏展;周文晖;张桦;黄鸿飞;杨思学;施江玮 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于EEG数据的物体识别方法。本发明首先利用数据增强、提取技术，对数据进行扩容。然后随机地把数据分成等量的五个部分，进行5折的训练，再然后用ResBlock作为基础结构，构建全新的二维卷积神经网络，把网络的前三层用空洞卷积去代替普通的卷积，利用PReLU作为网络的激活函数，利用Focalloss作为模型的损失函数。使用Perceive实验室在2017年放出的EEG数据物体识别数据集进行模型训练。本发明数据增强可以使得小数据集的数据得到充分的利用。加之采用较深的网络模型，较少的网络参数，尽管数据集中的EEG数据数量较少，也可以尽可能地学习到EEG数据中的能用来识别的特征，因此可以高效、准确地实现对物体的识别任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 eeg 数据 物体 识别 方法 | ||
【主权项】：
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