[发明专利]一种基于张量分解模型的多元脑电数据识别分析方法有效
| 申请号： | 202111373209.9 | 申请日： | 2021-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN113796874B | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 安钰;冯毅隆;陈善恩;张玺 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | A61B5/372 | 分类号： | A61B5/372 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人： | 黄凤茹 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于张量分解模型的多元脑电数据识别分析方法，利用采集到的多元脑电信号，建立基于张量分解模型的多元脑电数据识别分析模型，实现对脑电数据的分析与识别；包括：利用CP张量分解方法，构建基于多元脑电数据的张量分解模型，作为多元脑电数据识别分析模型；建立用于建模的脑电信号数据的分类类别信息约束项，即标签矩阵；利用多元脑电数据识别分析模型进行个体脑电信号数据的分类识别。采用本发明提供的技术方案，有助于实现对脑电数据分类类别的识别分析，提升数据识别的准确性，为远程个体数据的分析识别提供启发式的辅助，能够为个体提供切身的便利与帮助。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 张量 分解 模型 多元 数据 识别 分析 方法 | ||
【主权项】：
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