龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明属于基于运动想象的脑机接口领域，具体涉及一种用于运行想象脑机接口的隐私保护迁移学习方法，分为两个部分：1以往用户模型训练，提出一种数据增强的手段，对每个样本的源域脑电信号进行随机弱化，得到增强后的源域脑电信号，提升模型的泛化性能；2定义目标域模型，将源域模型的特征提取器和分类器均传递给目标域模型，得到初始目标域模型，固定分类器参数，并随机初始化M个辅助分类器，同时考虑不确定性降低和一致性正则化进行新用户模型训练，无需已知新用户的带标注数据，从而可以在更多的情况下使用。本发明解决的是运动想象脑机接口中的隐私保护迁移学习问题。本发明考虑了用户间差异并同时考虑保护以往用户的隐私不被泄露。
主权项：1.一种用于运动想象脑机接口的隐私保护迁移学习方法，其特征在于，包括：S1、随机初始化源域模型，源域代表以往用户；采集若干源域样本，每个样本包括源域脑电信号及其对应的标签信息；S2、对每个样本的源域脑电信号进行随机弱化，得到增强后的源域脑电信号，计算所有增强后的源域脑电信号对应的第一切空间特征，采用第一切空间特征以及各个源域样本对应的所述标签信息，更新源域模型参数；S3、重复S2，直至达到训练迭代终止条件，得到训练好的源域模型S4、将源域模型的特征提取器和分类器均传递给目标域模型，得到初始的目标域模型，并随机初始化M个辅助分类器；同时采集若干个目标域脑电信号样本，计算所有目标域脑电信号样本对应的第二切空间特征；S5、将第二切空间特征输入目标域模型的特征提取器，得到每个目标域脑电信号样本的特征向量，并对该特征向量进行M次随机扰动得到M个扰动后特征向量；将每个样本对应的扰动前的特征向量输入目标域模型的分类器以及将M个扰动后特征向量对应输入M个辅助分类器，得到对应的输出，以计算目标域模型的不确定损失和一致性损失，用于更新目标域模型的特征提取器以及M个辅助分类器的参数，目标域模型分类器参数固定；S6、重复S5，直至达到训练迭代终止条件，得到训练好的目标域模型，完成用于运动想象脑机接口的隐私保护迁移学习，其中，目标域为新用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种用于运动想象脑机接口的隐私保护迁移学习方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号