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申请/专利权人：浙江大学;之江实验室
摘要：本发明公开了一种基于双重自注意力机制的大脑神经元锋电位序列特征提取方法，包括：采用运动脑机接口获取大脑神经元锋电位数据，预处理后划分为训练集、验证集和测试集；构建双重自注意力机制的时间序列预测模型，模型包含一个位置编码层和一个时序嵌入层，随后是多个双重注意力编码模块构成的编码器；整个编码器外层具有一个平稳化‑去平稳化框架和一个分段注意力框架，最后模型包含一个线性时序预测层；构建交叉熵损失函数，对构建的时间序列预测模型进行训练和评估；使用训练后的模型，进行锋电位时序预测。本发明具有较快计算速度，可以提升锋电位序列特征提取流程的速度，在不同数据集上的预测保持较高的一致性。
主权项：1.一种基于双重自注意力机制的大脑神经元锋电位序列特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：1采用运动脑机接口获取大脑神经元锋电位数据，包含多通道锋值发放时间戳序列和实验中刺激信号时间戳序列，经过预处理后将数据划分为训练集、验证集和测试集；2构建双重自注意力机制的时间序列预测模型，模型包含一个位置编码层和一个时序嵌入层，随后是多个双重注意力编码模块构成的编码器；整个编码器外层具有一个平稳化-去平稳化框架和一个分段注意力框架，最后模型包含一个线性时序预测层；3构建交叉熵损失函数，使用训练集和验证集对构建的时间序列预测模型进行训练和评估，通过降低网络损失优化网络参数，最终使得网络收敛，得到一个用于锋电位时序预测的模型；4使用训练好的模型在测试集上进行测试，预测各个通道在接下来的一段时间内的锋值发放序列，使用每尖锋比特数对模型进行评估；5使用经过测试和评估后的模型进行锋电位时序预测，输入为历史多通道锋电位计数矩阵，输出为预测多通道锋电位发放速率矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 之江实验室 一种基于双重自注意力机制的大脑神经元锋电位序列特征提取方法
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