公开(公告)号：CN114692697A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202210428654.9

申请日：2022-04-22

Applicant: 南通大学

Inventor： 张远鹏 ,  王理 ,  王沛华 ,  王加利

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及医学技术领域，具体涉及一种头皮脑电信号的在线多特征空间迁移识别方法，包括以下步骤：步骤1，建立脑电信号多视角源域数据集，用于模型训练；步骤2，针对每一个视角，计算所有源域数据集中的样本到待识别目标的欧式距离，并以此距离作为特征，进行聚类分析，然后选择离待识别目标最近的聚类中心所在簇作为迁移源域；步骤3，设置模型参数λ1,λ2,λ3，利用步骤2中选择的源域和目标域中的校正样本进行模型训练；步骤4，利用训练的模型对目标域中未标记样本进行预测。本发明从多特征空间表示以及诱导式迁移学习的角度出发，为提高基于脑电信号的疾病在线识别效率提供保障，精准医疗服务提供技术支撑。

公开(公告)号：CN114692697B

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202210428654.9

申请日：2022-04-22

Applicant: 南通大学

Inventor： 张远鹏 ,  王理 ,  王沛华 ,  王加利

IPC: G06F18/23213 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/22 ,  G06N3/096 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明涉及医学技术领域，具体涉及一种头皮脑电信号的在线多特征空间迁移识别方法，包括以下步骤：步骤1，建立脑电信号多视角源域数据集，用于模型训练；步骤2，针对每一个视角，计算所有源域数据集中的样本到待识别目标的欧式距离，并以此距离作为特征，进行聚类分析，然后选择离待识别目标最近的聚类中心所在簇作为迁移源域；步骤3，设置模型参数λ1,λ2,λ3，利用步骤2中选择的源域和目标域中的校正样本进行模型训练；步骤4，利用训练的模型对目标域中未标记样本进行预测。本发明从多特征空间表示以及诱导式迁移学习的角度出发，为提高基于脑电信号的疾病在线识别效率提供保障，精准医疗服务提供技术支撑。