[发明专利]一种原始脑电深度学习分类方法和应用在审
| 申请号： | 202110182451.1 | 申请日： | 2021-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN112790774A | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | 车艳秋;郑海令;刘靖;秦迎梅;韩春晓;王若凡 | 申请（专利权）人： | 天津职业技术师范大学（中国职业培训指导教师进修中心） |
| 主分类号： | A61B5/369 | 分类号： | A61B5/369;A61B5/00 |
| 代理公司： | 天津创智睿诚知识产权代理有限公司 12251 | 代理人： | 李薇 |
| 地址： | 300222 天*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种原始脑电深度学习分类方法，包括提取测试样本、将所得测试样本转换为测试输入图像、将所得测试输入图像输入到深度学习模型中，并且进行鲁棒性特征提取得到鲁棒性特征、将提取到的鲁棒性特征输入到极限学习机分类器中进行分类分析。其深度学习模型由卷积神经网络和长短期记忆神经网络构成。卷积神经网络可以利用卷积层进行特征提取，不需要反复寻找合适的特征，节省了大量的时间。同时，利用卷积层进行特征提取，可以通过改变卷积核的大小来提高对脑电分析的准确度，操作简便，速度更快，并且可使准确度高达90％以上。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 原始 深度 学习 分类 方法 应用 | ||
【主权项】：
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