[发明专利]一种基于社区检测和双路自编码的脑网络分类方法在审
| 申请号： | 202110616573.7 | 申请日： | 2021-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN113642596A | 公开（公告）日： | 2021-11-12 |
| 发明（设计）人： | 朱旗;杨婧;徐如婷;张道强 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211106 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于社区检测和双路自编码的脑网络分类方法。我们引入社区检测方法，检测脑网络中潜在的社区结构，然后，根据社区检测的结果，重新调整网络中节点的排序顺序。一方面，它使得网络中的模块化结构得以保留，另一方面，经过调整之后的脑网络更加适用于深度学习方法中的矩形卷积核。由于脑网络数据有两个模态，分别是结构模态和功能模态。为了更好的融合两个模态的信息，本发明采用双路自编码技术进行脑网络分类。首先，我们采用结构模态指导功能模态网络的社区检测与网络结构调整方法。然后，采用带注意力机制的双路自编码技术，提取网络中重要的高阶信息。最后，综合利用结构模态和功能模态的互补信息完成脑网络的分类任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 社区 检测 编码 网络 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京航空航天大学，未经南京航空航天大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110616573.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种液压源自动化测试系统
- 下一篇：一种布料溯源管理设备及人机交互系统
