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基于随机森林和卷积神经网络的脑电数据分类方法
- 专利权人:
- 同济大学
- 发明人:
- 何良华,任强
- 申请号：
- CN201910745397.X
- 公开号：
- CN110543832A
- 申请日:
- 2019.13.08
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于随机森林和卷积神经网络的脑电数据分类方法,包括:S1、采集原始的时序脑电数据,并将时序脑电数据转换为频域脑电数据;S2、基于随机森林方法,对频域脑电数据进行导联筛选,以对频域脑电数据进行降维处理;S3、构建卷积神经网络,将降维之后的频域脑电数据输入给卷积神经网络,对卷积神经网络进行训练和测试,得到训练好的卷积神经网络;S4、结合随机森林方法以及训练好的卷积神经网络,对经过傅里叶转换的实际脑电数据依次进行导联筛选和分类。与现有技术相比,本发明利用随机森林筛选重要的特征,降低了脑电数据维度,减少了计算量;结合卷积神经网络对降维的脑电数据进行拟合,保证了脑电数据分类准确率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
