基于Transformer引导卷积神经网络的脑电信号分类方法

(19)中华人民共和国国家知识产权局

	(12)发明专利说明书
		(10)申请公布号 CN 114564991 A (43)申请公布日 2022.05.31

(21)申请号 CN202210188441.3

(22)申请日 2022.02.28

(71)申请人合肥工业大学

地址 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号

(72)发明人李畅蔡国超黄晓阳刘羽宋仁成成娟陈勋

(74)专利代理机构安徽省合肥新安专利代理有限责任公司

代理人陆丽莉;何梅生

(51)Int.CI

G06K9/00

G06K9/62

G06N3/04

G06N3/08

权利要求说明书说明书幅图

(54)发明名称

基于Transformer引导卷积神经网络的脑电信号分类方法

(57)摘要

本发明公开了一种基于Transformer引导卷积神经网络的脑电分类方法，其步骤包括：1，对于原始EEG数据进行预处理，包括去除噪声、片段分割以及利用短时傅里叶变换提取时间频率特征；2，建立基于Transformer引导卷积神经网络的深度学习模型，初始化网络参数；3，输入数据对网络进行训练，优化网络参数，获得最优分类模型用于实现脑电信号的分类。本发明能够显著提升脑电信号分类准确率，从而提升脑电信号在医疗等领域中的应用价值。

法律状态

法律状态公告日	法律状态信息	法律状态
2022-05-31	公开	发明专利申请公布
2022-06-17	实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/00专利申请号:2022101884413申请日:20220228	实质审查的生效