[发明专利]迁移半监督宽度学习的脑电信号分类方法有效
| 申请号： | 202010715929.8 | 申请日： | 2020-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN111914708B | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 周宇凯;佘青山;张卫;孟明 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/213;A61B5/372;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种迁移半监督宽度学习的脑电信号分类方法。本发明使用迁移学习方法对源域和目标域进行最小化最大均值差异。接着使用最大均值差异适配源域和目标域的条件概率分布。进而对JDA方法处理后的无标签样本和有标签样本送入流形正则BLS分类器进行迁移半监督宽度学习分类器的训练。最后对构建的迁移半监督模型进行测试，并与其他方法进行对比。本发明在脑电信号处理、脑机接口系统中具有广阔的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 迁移 监督 宽度 学习 电信号 分类 方法 | ||
【主权项】：
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