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申请/专利权人：上海韶脑传感技术有限公司
摘要：本发明公开一种基于DNN‑ISR‑WTC的SSVEP异步跨被试脑电识别方法，包括：使用深度神经网络DNN结构，针对任务态数据，使用标准数据集训练形成任务态DNN模型集合；针对空闲态数据，使用四种空闲态实验范式采集空闲态数据，得到空闲态数据集，训练得到空闲态DNN模型集合。状态判断：使用空闲态识别ISR策略，对每组测试数据，计算其与空闲态模型集合和标准频率模板间的相关度矩阵，判断当前状态。使用权重模型集合分析WTC策略，基于任务态DNN模型集合计算其匹配度和相关度矩阵，进而得到权重集合，加权计算后预测被试注视目标。本发明通过使用DNN网络结构进行训练建模，提升算法跨被试性能，通过使用ISR空闲态识别策略，实现SSVEP异步识别，二者结合实现SSVEP异步跨被试识别解码。
主权项：1.一种基于DNN-ISR-WTC的SSVEP异步跨被试脑电识别方法，其特征在于，包括以下步骤：构建网络模型：对任务态数据，使用包含任务态数据的标准数据集，对初始DNN网络结构进行训练建模，形成任务态DNN模型集合；对空闲态数据，使用四种空闲态实验范式采集空闲态数据，将四类空闲任务视作四种SSVEP实验频率进行数据切分预处理，得到空闲态数据集，将其输入至初始DNN网络结构，重复训练建模过程得到空闲态DNN模型集合；状态判断：对测试数据使用空闲态识别ISR策略，计算其与空闲态DNN模型集合和标准频率模板间的相关度矩阵，若与其相关度最高的模型来自空闲态DNN模型集合，则判断此时为空闲态，反之判断为任务态；分析识别结果：对被判断为任务态的每组测试数据，使用权重模型集合分析WTC算法，基于任务态DNN模型集合计算其匹配度和相关度矩阵，得到权重集合，随后通过目标识别方法加权计算，预测被试注视目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海韶脑传感技术有限公司 一种基于DNN-ISR-WTC的SSVEP异步跨被试脑电识别方法
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