[发明专利]基于小数据集与卷积神经网络的人机不同步识别方法在审
| 申请号： | 202110208054.7 | 申请日： | 2021-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN112819093A | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 潘清;章灵伟;贾孟哲;葛慧青;张浩源;冯伟达;顾立锋;方路平 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于小数据集与卷积神经网络的机械通气人机不同步识别方法，该方法通过将原始呼吸信号转换成二维图像，并基于二维图像多分类的公开数据集训练出高精度的分类模型，然后冻结训练好的模型中全连接层以上层的权重参数，以迁移学习的方式，将本地呼吸波形图像输入模型中微调最后一层全连接层的权重参数；再将实际采集原始呼吸信号经过预处理后，输入微调后的深度学习模型里，即可获得当前呼吸信号的人机不同步识别结果；本发明采用二维卷积神经网络为核心的模型架构，以迁移学习的方式，在小数据集的条件下，不仅能达到较高精度自动化检测和识别人机不同步波形，且具有较好的可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数据 卷积 神经网络 人机 不同步 识别 方法 | ||
【主权项】：
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