[发明专利]一种基于CNN分类模型和生成对抗网络的运动想象分类方法及系统在审
| 申请号： | 202110267109.1 | 申请日： | 2021-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN112884062A | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 谢佳欣;郜东瑞;张家璇;张倩倩 | 申请（专利权）人： | 四川省博瑞恩科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都熠邦鼎立专利代理有限公司 51263 | 代理人： | 曾克 |
| 地址： | 610000 四川省成都市高新*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN分类模型和生成对抗网络的运动想象分类方法及系统，包括数据预处理：对收集的MI原始数据通过ICA消除部分噪声，通过带通滤波器消除不重要或干扰的信号，并通过小波变换和快速傅立叶变换进行特征提取；数据扩充：通过基于长短期记忆网络和生成对抗网络，生成高质量MI数据；数据分类：通过多输出卷积神经网络，提高分类性能，得到分类结果；所述基于长短期记忆网络和生成对抗网络包括生成器和鉴别器，生成器包括第一完全连接层、多个卷积层和多个注意力网络，鉴别器包括多个卷积LSTM和第二完全连接层。本发明使用LSTM和GAN构建LGAN，完成对MI数据的时空维度建模，并通过生成器生成高质量的新数据，降低因数据不足对分类结果的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn 分类 模型 生成 对抗 网络 运动 想象 方法 系统 | ||
【主权项】：
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