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一种基于神经网络的脑电信号通道选择方法
- 专利权人:
- 天津大学
- 发明人:
- 孙彪,张晗
- 申请号：
- CN202010256624.5
- 公开号：
- CN111543983A
- 申请日:
- 2020.04.02
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 一种基于神经网络的脑电信号通道选择方法，通过脑电仪采集被试者脑电数据；数据预处理；将一维的脑电数据转化成二维的时频域数据；建立卷积神经网络模型；选择RMSprop作为卷积神经网络模型的优化器，卷积神经网络模型的输出激活函数选择Sigmoid；卷积神经网络模型的损失函数采用对数损失函数；通过优化器对卷积神经网络模型的损失函数进行优化，保存优化后的卷积神经网络模型；将优化后的卷积神经网络模型从输入层到第一SE模块的后全连接层+softmax，建立新的神经网络模型，得到的一维数组构成输入脑电数据每个通道的权重；根据得到的通道权重的数据，画出脑电地形图。本发明获得较好的数据特征，结合神经网络进行分类，最高到95.87％的准确率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
