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一种面向癫痫脑电的识别方法

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专利号 2020113534905 专利名称 一种面向癫痫脑电的识别方法
专利类型 发明专利 国际分类 A61B5/00(2006.01),A61B5/372(2021.01),G06K9/62(2022.01),G06N3/04(2006.01),G06N3/08(2006.01),G06V10/774(2022.01),G06V10/764(2022.01),G06V10/82(2022.01)
申请人 湖南师范大学 申请地址 410081 湖南省长沙市麓山路36号湖南师范大学
发明人 张锦 申请日期 2020-11-27
下证状态 未知 更新时间 2025-01-10 08:05:28
专利摘要 本发明公开了一种面向癫痫脑电的识别方法,包括以下步骤:S1、构建基于一维卷积神经网络的简化深度学习模型L‑NET;S2、采集脑电数据;S3、所述脑电数据经过EMD预处理,输入简化深度学习模型L‑NET;S4、所述简化深度学习模型L‑NET采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计。本发明设计的模型参数更少,效率更高。且通过实验验证,原始数据经过EMD处理后取前三阶分量,再利用一维CNN做分类识别这种方式识别率最高。相比于二维CNN,在简化癫痫脑电识别过程的同时,也提高了识别准确率。

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身份证
卖方 企业营业执照
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身份证
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