[发明专利]一种基于舒尔特方格与LSTM的多级注意力分级方法有效
| 申请号： | 202011214299.2 | 申请日： | 2020-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN112336353B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 王湃;吴凡;乔详;郭春勇;谢双强;秦学斌;汪梅 | 申请（专利权）人： | 西安科技大学 |
| 主分类号： | A61B5/369 | 分类号： | A61B5/369;A61B5/00;G06N3/049;G06N3/0442 |
| 代理公司： | 西安众星蓝图知识产权代理有限公司 61234 | 代理人： | 张倩 |
| 地址： | 710054 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于舒尔特方格与LSTM的多级注意力分级方法，包括步骤：一、获取有效注意力样本数据；二、有效注意力样本数据的预处理；三、均值化预处理后的有效注意力样本数据的去噪；四、构建注意力样本数据库；五、LSTM深度神经网络的训练；六、多级注意力的分级。本发明构建舒尔特方格的注意力采集范式，量化检验指标，提升数据客观性，采用原始脑波数据，保证数据完整性，训练LSTM深度神经网络分级模型，对注意力进行多级分级，预留注意力测试样本数据集合验证注意力等级分级效果，完全可以表征不同注意力水平，保留脑电信号的时序信号的特征提取，极大提高识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 舒尔特 方格 lstm 多级 注意力 分级 方法 | ||
【主权项】：
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