[发明专利]脑电信号的分类方法、分类模型的训练方法、装置及介质有效
| 申请号： | 202010867943.X | 申请日： | 2020-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN111728609B | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 柳露艳;洪晓林;马锴;郑冶枫 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/0476 | 分类号： | A61B5/0476;A61G5/04;A61G5/10;A61H3/00;A63F13/42;A63F13/55;B25J13/00 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 张所明 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种脑电信号的分类方法、分类模型的训练方法、装置及介质，涉及迁移学习领域。该方法包括：获取脑电信号；对脑电信号进行特征提取，得到脑电信号对应的信号特征；获取差异分布比例，差异分布比例用于表征不同类型的差异分布对信号特征和源域特征在特征域上的分布产生的影响，源域特征是源域脑电信号对应的特征；根据差异分布比例将信号特征与源域特征进行对齐，得到对齐后的信号特征；对对齐后的信号特征进行分类，得到脑电信号对应的运动想象类型。该方法可应用于医疗领域，通过差异分布比例动态地调整脑电信号对应的信号特征在特征域上的分布，使得脑电信号分类模型基于迁移学习的思想识别多种类型的脑电信号。 | ||
| 搜索关键词： | 电信号 分类 方法 模型 训练 装置 介质 | ||
【主权项】：
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