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摘要：本发明提出一种可解释的人脑视觉语义认知分类方法，该方法包括：将数据输入图神经网络模型，基于分组完毕的数据进行方差分析F检验并得到P值；基于P值对数据进行特征选择；基于特征选择出的样本，生成距离矩阵，利用距离矩阵，通过高斯核函数生成邻接矩阵；利用邻接矩阵对特征选择出的样本进行处理；基于处理后的样本对模型进行训练，得到训练完毕的模型；将数据输入训练完毕的模型得到分类结果，并利用训练完毕的模型的图神经网络解释器、度分布和节点中心性对分类结果进行分析和度量，得到分析结果。本发明本发明利用图网络的可解释性，通过指标量化和可视化的方式对人脑视觉语义的分类方法和视觉认知机制进行解释和分析。
主权项：1.一种可解释的人脑视觉语义认知分类方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、将功能性磁共振成像数据输入图神经网络模型，基于功能性磁共振成像数据的目标向量的不同取值，对功能性磁共振成像数据进行分组，基于分组完毕的功能性磁共振成像数据进行方差分析；对方差分析进行F检验，以计算P值；基于P值对功能性磁共振成像数据进行排序，根据排序结果对功能性磁共振成像数据进行特征选择；步骤2、基于特征选择出的样本，生成距离矩阵，然后利用距离矩阵，通过高斯核函数生成邻接矩阵；利用邻接矩阵对特征选择出的样本进行处理；步骤3、基于经过邻接矩阵处理后的样本对图神经网络模型进行视觉语义分类算法训练，得到训练完毕的图神经网络模型；步骤4、将功能性磁共振成像数据输入训练完毕的图神经网络模型得到分类结果，并利用训练完毕的图神经网络模型的图神经网络解释器、度分布和节点中心性对分类结果进行分析和度量，得到分析结果。
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百度查询： 江西财经大学 一种可解释的人脑视觉语义认知分类方法
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