[发明专利]针对EEG信号分类任务的深度学习网络架构搜索方法在审
| 申请号： | 202110773615.8 | 申请日： | 2021-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN113361484A | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 闫野;裴育;印二威;谢良;马闯;闫慧炯;罗治国 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院;天津（滨海）人工智能军民融合创新中心 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京丰浩知识产权代理事务所(普通合伙) 11781 | 代理人： | 李学康 |
| 地址： | 100071 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种针对EEG信号分类任务的深度学习网络架构搜索方法，包括如下步骤：根据具体的脑‑机接口任务，采集用户一定量的脑电信号，对采集脑电信号进行降采样，再进行带通滤波。利用处理好的脑电信号，进行深度学习网络架构的搜索；设置网络架构参数，在训练集上计算最优的模型内部可学习参数，固定模型结构不变，使用梯度下降法来获得内部可学习参数，输出最终的网络结构。本发明具有便于集成，且集成成本低的优点，经典基于深度学习的脑电接口系统开发需要事先人为设计出一个网络架构，而本方法可以改变人为设计的过程，利用深度学习网络完成自动设计，所以不需要对现有脑‑机接口系统开发流程作较大的修改，便于集成到现有系统中。 | ||
| 搜索关键词： | 针对 eeg 信号 分类 任务 深度 学习 网络 架构 搜索 方法 | ||
【主权项】：
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