[发明专利]基于Transformer引导卷积神经网络的脑电信号分类方法在审
| 申请号： | 202210188441.3 | 申请日： | 2022-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN114564991A | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 李畅;蔡国超;黄晓阳;刘羽;宋仁成;成娟;陈勋 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Transformer引导卷积神经网络的脑电分类方法，其步骤包括：1，对于原始EEG数据进行预处理，包括去除噪声、片段分割以及利用短时傅里叶变换提取时间频率特征；2，建立基于Transformer引导卷积神经网络的深度学习模型，初始化网络参数；3，输入数据对网络进行训练，优化网络参数，获得最优分类模型用于实现脑电信号的分类。本发明能够显著提升脑电信号分类准确率，从而提升脑电信号在医疗等领域中的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 transformer 引导 卷积 神经网络 电信号 分类 方法 | ||
【主权项】：
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