[发明专利]一种基于拓扑特征融合的脑电识别方法有效
| 申请号： | 202010620170.5 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111789592B | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 刘阳;丁吉;谢翠;张启忠;高云园;席旭刚 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | A61B5/377 | 分类号： | A61B5/377;A61B5/372;A61B5/291;A61B5/265 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于拓扑特征融合的脑电识别方法，本发明为了提高手部动作分类的性能，采用了一种LBELM和基于似然同步分析方法量化脑功能网络的新方法。与传统思想不同，本发明对二值FBN提取了两种最优的拓扑特征，并通过LBELM对两种最优的拓扑特征进行LBELM特征空间层的融合；同时本发明对LBELM做出了进一步的改进，增加了隐藏层参数优化以获得更高、更稳定的识别效果；使用了基于MSE |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 拓扑 特征 融合 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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