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基于新型迁移学习模型的脑-肌电智能全肢体康复方法
- 专利权人:
- 天津大学
- 发明人:
- 高忠科,洪晓林,陈培垠
- 申请号：
- CN202010369427.4
- 公开号：
- CN111544856A
- 申请日:
- 2020.04.30
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 一种基于新型迁移学习模型的脑‑肌电智能全肢体康复方法：通过将已有被试者的脑‑肌电信号数据作为源域样本来提升对新被试者的脑‑肌电信号数据的分类准确率。通过将脑‑肌电信号数据计算出的协方差矩阵映射到其流形的切空间，并在该空间中通过构建迁移学习模型进行源域和目标域的数据迁移。同时在实际应用中，可以通过脑‑肌电智能全肢体康复设备采集被试者的脑电数据输入训练完毕的迁移学习模型，当识别出脑电类别所对应的被试者运动意图后，通过脑‑肌电智能全肢体康复设备的外骨骼康复器械协助被试者执行相应的肢体动作，实现自主康复训练。本发明有助于解决运动想象脑电信号与皮层肌电信号被试个体差异大，样本量少或者无标签导致的解码困难问题。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
