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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公布了一种基于动态超图学习的脑电言语想象识别方法。该方法如下：1.脑电数据采集；2.预处理及特征提取；3.建立目标函数；4.对目标函数中的变量进行求解，获得特征投影矩阵以及被测脑电数据对应的言语想象类别。5.对特征投影矩阵进行分析，得到各通道及各频段的重要性，并基于重要性重新构建样本特征作为模型输入，得到最终的识别结果。本发明利用超图进行脑电数据模型的构建，挖掘了数据间的高阶信息，更好地表征了数据的相关性，并且在标签学习过程中动态自适应地更新超图中的顶点权重、超边权重以及超图结构，提升了模型的学习能力及解码精度。此外动态更新的特征投影矩阵将原始特征投影到低维子空间中，提高了模型鲁棒性。
主权项：1.一种基于动态超图学习的脑电言语想象识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、采集多名被试者在不同言语想象任务下的带标记脑电数据；步骤2、对被测脑电数据和带标记的脑电数据进行预处理及特征提取，得到样本特征矩阵；样本特征矩阵分为有标记样本特征矩阵Xl及无标记样本特征矩阵Xu；步骤3、以超图描述样本间相关性，动态更新超图顶点权重、超边权重及超图结构，并引入对样本特征进行降维的特征投影矩阵，构建出基于动态超图学习的机器学习模型的目标函数；步骤4、对目标函数中的变量进行求解，得到特征投影矩阵和脑电意图解码结果矩阵；基于脑电意图解码结果矩阵获得被测脑电数据对应的言语想象类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于动态超图学习的脑电言语想象识别方法
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