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一种无需校准的脑机接口模型的训练方法
- 专利权人:
- 华中科技大学
- 发明人:
- 伍冬睿,崔雨琦,徐祎璠
- 申请号：
- CN201910869929.0
- 公开号：
- CN110751032A
- 申请日:
- 2019.20.09
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种无需校准的脑机接口模型的训练方法,属于脑机接口领域。本发明提出FWET算法,通过学习已有的多个用户之间的差异,对每个特征样本/脑电信号样本中的特征赋予权重,通过特征加权更高效利用已有数据,使得训练出的模型表现出良好的性能,同时可适用于分类任务与回归任务;通过幕式训练的方式,用每个辅助用户的数据的数据联合其他用户的用户内模型训练总模型,来提升对新用户的预测性能,该系统对新用户应用时的效果更好。本发明通过构造神经网络,采用深度学习进行非线性的变换,学习跨用户表现良好的特征,提高了特征的鲁棒性,提升模型的泛化性,从而降低对数据量的需求,相比于传统的简单线性变换,性能有了进一步的提升。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
