一种基于张量分解模型的多元脑电数据识别分析方法
- 专利权人:
- 北京大学
- 发明人:
- 安钰,冯毅隆,张玺,陈善恩
- 申请号：
- CN202111373209.9
- 公开号：
- CN113796874A
- 申请日:
- 2021.11.19
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公布了一种基于张量分解模型的多元脑电数据识别分析方法，利用采集到的多元脑电信号，建立基于张量分解模型的多元脑电数据识别分析模型，实现对脑电数据的分析与识别；包括：利用CP张量分解方法，构建基于多元脑电数据的张量分解模型，作为多元脑电数据识别分析模型；建立用于建模的脑电信号数据的分类类别信息约束项，即标签矩阵；利用多元脑电数据识别分析模型进行个体脑电信号数据的分类识别。采用本发明提供的技术方案，有助于实现对脑电数据分类类别的识别分析，提升数据识别的准确性，为远程个体数据的分析识别提供启发式的辅助，能够为个体提供切身的便利与帮助。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
