[发明专利]运动想象脑电数据分类方法及系统在审
| 申请号： | 201910455125.6 | 申请日： | 2019-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN110163180A | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | 李奇;陆沛君;高宁 | 申请（专利权）人： | 长春思帕德科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长春众邦菁华知识产权代理有限公司 22214 | 代理人： | 张伟 |
| 地址： | 130022 吉林省长春市朝阳*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明涉及运动想象脑电数据分类方法，包括：采集被试者执行运动想象任务时产生的运动想象脑电信号，得到原始脑电数据；对原始脑电数据进行数据预处理，得到预处理后的数据；将预处理后的数据划分为训练集和测试集；建立inception深度神经网络模型，并将训练集输入到inception深度神经网络模型进行训练，得到训练好的模型；利用验证集对训练好的模型进行测试，判断训练好的模型是否在验证集上达到最优，若是，则将测试集数据输入到最优模型，得到分类结果。本发明将inception模块与卷积神经网络相结合，建立inception深度神经网络模型，能够高效的利用计算资源，降低计算复杂度，提高神经网络的分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 脑电数据 运动想象 神经网络模型 预处理 训练集 验证集 卷积神经网络 测试集数据 计算复杂度 数据预处理 分类结果 分类效果 计算资源 脑电信号 神经网络 最优模型 测试集 分类 采集 测试 | ||
【主权项】：
1.一种运动想象脑电数据分类方法，其特征在于，包括以下步骤：采集被试者执行运动想象任务时产生的运动想象脑电信号，得到原始脑电数据；对所述原始脑电数据进行数据预处理，得到预处理后的数据；将所述预处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集；建立inception深度神经网络模型，并将所述训练集输入到所述inception深度神经网络模型进行训练，得到训练好的模型；利用所述验证集对所述训练好的模型进行测试，判断所述训练好的模型是否在所述验证集上达到最优，若是，则将所述测试集输入到最优模型，得到分类结果。
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