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基于多尺度网络的深度学习模型及在脑状态监测中的应用
- 专利权人:
- 天津大学
- 发明人:
- 高忠科,杨宇轩,蔡清
- 申请号：
- CN201610887683.6
- 公开号：
- CN106503799A
- 申请日:
- 2016.10.11
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 摘要：
- 一种基于多尺度网络的深度学习模型及在脑状态监测中的应用：对测得的多通道信号进行预处理和多尺度变换；对所有尺度下的多通道信号得到多尺度加权递归网络和多尺度加权递归网络对应的交叉递归率矩阵；提取多尺度加权递归网络在不同的尺度下的网络指标；在每个尺度下，保留交叉递归率矩阵中相对大的元素，得到无权的邻接矩阵及其所对应的多尺度无权递归网络；对在设定变量的变化范围内的每一个值，得到多尺度无权递归网络和多尺度无权递归网络对应的邻接矩阵，提取多尺度无权递归网络在不同尺度下的网络指标，计算变量在设定范围内变化时网络指标的积分，将积分作为每个尺度下多尺度无权递归网络的最终的网络指标；深度学习模型训练和进行脑状态监测。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
