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基于深度堆叠支持矩阵机的脑电信号识别方法
- 专利权人:
- 南京工业大学
- 发明人:
- 杭文龙,冯伟,梁爽,刘学军
- 申请号：
- CN201910664430.6
- 公开号：
- 申请日:
- 2019.23.07
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供一种基于深度堆叠支持矩阵机的脑电信号识别方法,包括以下步骤:首先对脑电(Electroencephalogram,EEG)信号进行预处理并提取特征;用提取出的原始EEG信号特征作为输入训练第一层支持矩阵机(Support Matrix Machines,SMM)得到第一层的预测输出;利用矩阵随机投影将第一层预测输出投影到原始EEG特征空间并与原始EEG信号特征叠加得到第二层EEG信号特征,将其作为输入训练第二层SMM得到第二层的预测输出;按照这种方式得到更深层的EEG信号特征并训练SMM,直到精度收敛得到最终分类模型。本发明可以准确判断不同类型的EEG信号,保证基于EEG的BCI系统安全可靠的运行。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
