[发明专利]一种基于对抗式卷积神经网络的事件相关电位识别方法在审
| 申请号： | 202211095574.2 | 申请日： | 2022-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN115944306A | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 闫佳庆;李丹;邓金钊;任国平;陈卫碧;李小俚 | 申请（专利权）人： | 北方工业大学 |
| 主分类号： | A61B5/369 | 分类号： | A61B5/369;G06F3/01;G06F18/23;G06F18/2415;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 张举 |
| 地址： | 100144 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于对抗式卷积神经网络的事件相关电位识别方法，包括：采集待识别的脑电图信号；构建特征提取网络，包括多层卷积层；经过对抗式学习后，特征提取网络逐层提取脑电图信号在时间、空间和频率维度上关于事件相关电位的特征向量组；构建分类器，包括两层softmax层；通过分类器对事件相关电位的特征向量组进行识别，获得事件相关电位识别结果；其中，特征提取网络对抗学习时，对每次迭代所提取出的特征向量组进行聚类，计算聚类后错分样本占比，并以敌对的方式将这种损失以一定权重反向传播到特征提取网络进行学习。该方法提升了ERP识别的精度，并且具有良好的稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 卷积 神经网络 事件 相关 电位 识别 方法 | ||
【主权项】：
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