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：南通大学
摘要：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。
主权项：1.一种头皮脑电信号的在线多特征空间迁移识别方法，其特征在于：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；识别方法的优化目标表示为如下形式： 其中，在误差项中，lsr和ltr分别表示r视角下，源域和目标域的误差损失函数；在多视角协同学习项中，vsr和vtr分别表示源域和目标域的协同学习函数，在迁移学习项中，dr和d'r分别表示在r视角下，源域和目标域之间的样本分布的边缘概率分布相似度度量函数和条件概率分布相似度度量函数；在Pearson相关系数项中，pr表示在r视角下，训练样本的真实标签与预测标签的Pearson相关系数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种头皮脑电信号的在线多特征空间迁移识别方法
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