[发明专利]基于卷积神经网络的P300脑电信号分类方法有效
| 申请号： | 202011410236.4 | 申请日： | 2020-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN112528819B | 公开（公告）日： | 2023-01-20 |
| 发明（设计）人： | 王晓甜;党敏;吴智泽;苗垟;陈世宇 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/10;G06N3/0464;G06N3/049;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 田文英;李勇军 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的P300脑电信号分类方法。该方法通过构造卷积神经网络，采用可设置标签权重和标签平滑参数的损失函数，使用被试的P300脑电信号来训练卷积神经网络，得到训练好的卷积神经网络，对P300脑电信号做二分类，以确定是否存在目标字符。具体步骤包括：构建卷积神经网络，生成训练集，训练卷积神经网络，处理待分类的P300脑电信号，输出P300脑电信号的分类结果。本发明克服了现有技术标签不平衡和标签人为误差导致分类方法的准确性低的问题，改善了在训练网络的过程不能充分保留P300脑电信号空间和时间信息的缺点，提高了P300脑电信号分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 p300 电信号 分类 方法 | ||
【主权项】：
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